LiteLLM：用于統一大模型訪問的開源網關 原創
LiteLLM 允許開發者像調用 OpenAI API 那樣集成各種大語言模型（LLM），并支持故障轉移、預算控制、速率限制以及對API調用的實時監控。
不同提供商發布的大語言模型（LLM）層出不窮——包括 Anthropic、谷歌、Meta、微軟、英偉達、OpenAI 等等——這為開發者提供了豐富的選擇，但也令復雜性一路攀升。每家提供商都有其獨特的API特性和響應格式，使得在同一個應用中切換模型或支持多個后端變得愈發困難。作為一個開源項目，LiteLLM提供統一接口（和網關）以直接應對這種碎片化問題，可使用單一且一致的格式調用超百種大模型API。
本質上，LiteLLM就像是大模型的“萬能遙控器”，讓開發者可以像調用 OpenAI API那樣整合各種不同模型，無需為底層提供商的差異分神。
自發布以來，LiteLLM在AI開發者社區迅速獲得關注。該項目的GitHub倉庫（由Y Combinator支持的BerriAI團隊維護）已獲得超過20K 顆星和2600次分叉。之所以人氣爆棚，部分原因在于它能夠切實解決需求。Netflix、Lemonade和Rocket Money等組織都已采用LiteLLM，在最小開銷下實現對新模型的即時訪問。通過推動開發者與大模型提供商間交互方式的標準化，LiteLLM承諾加快最新模型的集成速度，并在整個不斷演進的大模型生態中提供順暢體驗。
本文將探討LiteLLM的起源和目標，包括其核心功能和關鍵特性，并通過實際示例展示它如何簡化大模型使用。我們還將介紹面向商業用途的LiteLLM企業版，并將其與其他同類方案進行比較。
項目綜述——LiteLLM
LiteLLM 本質上是一種通用的大模型API適配器，允許開發者通過標準化接口與各類提供商進行交互。該項目支持多家主流大模型提供商，包括Anthropic、AWS Bedrock、AWS SageMaker、Azure OpenAI、DeepSeek、Google Vertex AI、OpenAI以及Ollama。
該項目圍繞兩個核心組件構建：Python SDK和代理服務器。Python SDK為開發者提供了一個易于使用的庫，用于將多種大模型整合到他們的應用程序中。與此同時，代理服務器作為生產級網關，主要面向大規模大模型管理用例。它提供了集中式的成本跟蹤、訪問控制和對API調用的實時監控。
LiteLLM的設計初衷在于簡化多模型應用程序的開發過程，并減少平臺團隊在管理多個模型提供商時所面臨的摩擦。根據項目維護者的說法，LiteLLM簡化了模型訪問、支出追蹤以及跨百余個大語言模型的故障轉移機制。
從實踐角度來看，LiteLLM旨在為開發團隊節省時間和精力。與其為每個新的模型API編寫定制化的集成代碼，或者等待廠商發布特定SDK，開發者可以利用LiteLLM提供的統一SDK和代理服務器實現即刻兼容。
LiteLLM解決了什么問題？
當開發者試圖將多個大模型集成到應用程序中時，往往面臨重大挑戰。其中最主要的問題之一就是API異構性，因為不同提供商具有不同的輸入/輸出格式和認證機制，這可能使開發過程變得復雜。此外，為了應對提供商宕機或請求頻率限制，故障轉移機制中需要編寫大量定制代碼，而這往往既易出錯又相當耗時。
另一個常見的痛點是成本透明度不足。當多個大模型被用于不同項目或團隊時，準確追蹤支出變得更為困難。如果沒有適當的工具，組織可能會超出預算，或無法有效優化成本。
LiteLLM 通過提供統一API來標準化所有受支持提供商之間的交互，順利解決了這些問題。此外，它還內置有失敗請求自動重試和實時成本分析等功能，使開發者能夠專注于構建應用程序，而不必分神管理基礎設施。
深入了解LiteLLM
LiteLLM的設計既靈活又強大。它的核心能力在于無論選擇哪家基座模型提供商，都能將所有API調用轉換為OpenAI熟悉的completion()語法。這意味著開發者可以在不大幅修改代碼庫的前提下輕松地在不同模型之間切換。
例如，一位開發者希望在某個任務中使用Anthropic Claude 3而不是 OpenAI GPT-4，那么他只需在請求中指定模型名稱即可。LiteLLM會接手處理其余事項，包括身份驗證和格式轉換。
除了統一API，LiteLLM還提供多項高級功能，如動態故障轉移和結構化輸出。動態故障轉移允許請求在主模型故障或不可用時自動路由到備用模型上，確保即使在提供商宕機期間也能保持高可用性。結構化輸出則允許開發者使用Pydantic模式驗證響應，從而減少下游處理中的錯誤。
以下是如何使用LiteLLM以OpenAI格式調用Anthropic Claude 3：
from litellm import completion
response = completion(
model="anthropic/claude-3",
messages=[{"role": "user", "content": "Explain quantum computing"}]
)
print(response.choices[0].message.content) # Outputs Claude's response對于生產環境，LiteLLM代理服務器可被部署為集中式網關。這允許多個團隊或應用程序共享對大模型的訪問權限，同時仍能控制成本和用量上限：
litellm --model openai/gpt-4 --api_key sk-xyz如此一來，客戶端就可以使用標準OpenAI庫與代理服務器交互：
import openai
client = openai.OpenAI(base_url="http://localhost:8000")
client.chat.completions.create(model="gpt-4", messages=[...])LiteLLM關鍵用例
LiteLLM 提供多項適合企業場景的功能。其中最受歡迎的應用之一是多云大模型編排。企業通常會使用多家提供商來確保冗余或基于特定任務優化成本。借助LiteLLM，開發者可以無縫地在不同提供商之間分配請求：
response = completion(
model=["azure/gpt-4", "aws-bedrock/claude-3"],
messages=[{"role": "user", "content": "What are black holes?"}]
)對企業而言，另一項關鍵功能是成本治理。LiteLLM通過代理服務器儀表板提供實時成本分析。組織可以為不同團隊或項目設置月度預算，并監控所有受支持模型的支出情況。這種級別的透明度有助于防止預算超支并確保資源得到高效配置。
審計合規性也是LiteLLM的強項之一。代理服務器會安全記錄所有輸入/輸出元數據，幫助組織輕松滿足監管要求或開展內部審查。
總結
LiteLLM 不僅僅是開源項目，更是一種用于對多提供商大模型部署進行規模化部署的全面解決方案。通過簡化API交互并添加諸如動態故障轉移和成本分析等強大功能，LiteLLM使開發者能夠構建穩健的生成式AI應用程序，而不必分神于基礎設施的管理復雜性。
LiteLLM將Python SDK與代理服務器的優勢相結合，使其既適合小型團隊進行AI實驗，又適合運行關鍵任務負載的大型企業。憑借活躍的社區支持和BerriAI團隊的持續更新，LiteLLM有望在未來幾年內成為統一大模型接入的首選方案。
原文標題：??LiteLLM: An open-source gateway for unified LLM access??，作者：Janakiram MSV
