LiteLLM
LiteLLM ist eine Open-Source-Bibliothek und ein Proxy-Server, der eine einheitliche API für die Interaktion mit über 100 großen Sprachmodellen von verschiedenen Anbietern im OpenAI-Format bereitstellt.
https://litellm.ai/?utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:Mar 16, 2025
LiteLLM Monatliche Traffic-Trends
LiteLLM verzeichnete einen Anstieg der Besuche um 5,2% auf 269.000 im Februar. Ohne spezifische Produktaktualisierungen oder nennenswerte Marktaktivitäten entspricht dieses leichte Wachstum den allgemeinen Markttrends und der zunehmenden Nutzung von KI-Tools im Jahr 2025.
Was ist LiteLLM
LiteLLM ist ein leistungsstarkes Tool, das entwickelt wurde, um die Integration und Verwaltung großer Sprachmodelle (LLMs) in KI-Anwendungen zu vereinfachen. Es dient als universelle Schnittstelle zum Zugriff auf LLMs von mehreren Anbietern wie OpenAI, Azure, Anthropic, Cohere und vielen anderen. LiteLLM abstrahiert die Komplexität des Umgangs mit verschiedenen APIs und ermöglicht es Entwicklern, mit verschiedenen Modellen in einem konsistenten, OpenAI-kompatiblen Format zu interagieren. Diese Open-Source-Lösung bietet sowohl eine Python-Bibliothek für die direkte Integration als auch einen Proxy-Server zur Verwaltung von Authentifizierung, Lastenausgleich und Ausgabenverfolgung über mehrere LLM-Dienste hinweg.
Hauptfunktionen von LiteLLM
LiteLLM ist eine einheitliche API und ein Proxy-Server, der die Integration mit über 100 großen Sprachmodellen (LLMs) von verschiedenen Anbietern wie OpenAI, Azure, Anthropic und mehr vereinfacht. Es bietet Funktionen wie Authentifizierungsmanagement, Lastenausgleich, Ausgabenverfolgung und Fehlerbehandlung, alles in einem standardisierten, OpenAI-kompatiblen Format. LiteLLM ermöglicht Entwicklern, einfach zwischen verschiedenen LLM-Anbietern zu wechseln oder diese zu kombinieren, während der Code konsistent bleibt.
Einheitliche API: Bietet eine einzige Schnittstelle zur Interaktion mit über 100 LLMs von verschiedenen Anbietern im OpenAI-Format
Proxy-Server: Verwaltet Authentifizierung, Lastenausgleich und Ausgabenverfolgung über mehrere LLM-Anbieter
Virtuelle Schlüssel und Budgets: Ermöglicht die Erstellung von projektspezifischen API-Schlüsseln und die Festlegung von Nutzungslimits
Fehlerbehandlung und Wiederholungen: Behandelt automatisch Fehler und wiederholt fehlgeschlagene Anfragen, was die Robustheit verbessert
Protokollierung und Beobachtbarkeit: Integriert sich mit verschiedenen Protokollierungstools zur Überwachung der Nutzung und Leistung von LLMs
Anwendungsfälle von LiteLLM
Multi-Provider KI-Anwendungen: Entwickeln Sie Anwendungen, die nahtlos zwischen mehreren LLM-Anbietern wechseln oder diese kombinieren können
Kostenoptimierung: Implementieren Sie intelligentes Routing und Lastenausgleich, um die Kosten für die Nutzung von LLMs zu optimieren
Enterprise LLM-Management: Zentralisieren Sie den Zugriff auf LLMs, die Authentifizierung und die Nutzungstracking für große Organisationen
KI-Forschung und Experimentierung: Vergleichen und bewerten Sie verschiedene LLMs einfach mit einer konsistenten Schnittstelle
Vorteile
Vereinfacht die Integration mit mehreren LLM-Anbietern
Verbessert die Wartbarkeit des Codes mit standardisiertem Format
Bietet robuste Funktionen für das LLM-Management auf Unternehmensebene
Nachteile
Kann aufgrund der Proxy-Schicht leichte Latenz einführen
Erfordert zusätzliche Einrichtung und Konfiguration
Eingeschränkte Anpassungsmöglichkeiten für anbieter-spezifische Funktionen
Wie verwendet man LiteLLM
LiteLLM installieren: Installieren Sie die LiteLLM-Bibliothek mit pip: pip install litellm
Importieren und Umgebungsvariablen einrichten: Importieren Sie litellm und richten Sie Umgebungsvariablen für API-Schlüssel ein: import litellm, os; os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'your-api-key'
API-Aufruf tätigen: Verwenden Sie die Funktion completion(), um einen API-Aufruf zu tätigen: response = litellm.completion(model='gpt-3.5-turbo', messages=[{'role': 'user', 'content': 'Hallo'}])
Streaming-Antworten verarbeiten: Für Streaming-Antworten setzen Sie stream=True: response = litellm.completion(model='gpt-3.5-turbo', messages=[{'role': 'user', 'content': 'Hallo'}], stream=True)
Fehlerbehandlung einrichten: Verwenden Sie try-except-Blöcke mit OpenAIError zur Behandlung von Ausnahmen: try: litellm.completion(...) except OpenAIError as e: print(e)
Callbacks konfigurieren: Richten Sie Callbacks für das Logging ein: litellm.success_callback = ['helicone', 'langfuse']
LiteLLM-Proxy bereitstellen: Um den LiteLLM-Proxy-Server bereitzustellen, verwenden Sie Docker: docker run -e LITELLM_MASTER_KEY='sk-1234' ghcr.io/berriai/litellm:main
Modellrouting konfigurieren: Erstellen Sie eine config.yaml-Datei, um das Modellrouting und die API-Schlüssel für verschiedene Anbieter einzurichten
Den Proxy-Server verwenden: Tätigen Sie API-Aufrufe an Ihren bereitgestellten LiteLLM-Proxy mit dem OpenAI SDK oder curl-Befehlen
LiteLLM FAQs
LiteLLM ist eine einheitliche API und ein Proxy-Server, der Entwicklern ermöglicht, mit über 100 verschiedenen LLM-Anbietern (wie OpenAI, Azure, Anthropic usw.) in einem standardisierten, OpenAI-kompatiblen Format zu interagieren. Es vereinfacht die LLM-Integration, indem es Funktionen wie Lastenausgleich, Ausgabenverfolgung und konsistente Fehlerbehandlung über Anbieter hinweg bereitstellt.
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Analyse der LiteLLM Website
LiteLLM Traffic & Rankings
259.3K
Monatliche Besuche
#166523
Globaler Rang
#2885
Kategorie-Rang
Traffic-Trends: May 2024-Feb 2025
LiteLLM Nutzereinblicke
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Top-Regionen von LiteLLM
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