LiteLLM
LiteLLM es una biblioteca de código abierto y un servidor proxy que proporciona una API unificada para interactuar con más de 100 modelos de lenguaje grande de varios proveedores utilizando el formato de OpenAI.
https://litellm.ai/?utm_source=aipure

Información del Producto
Actualizado:16/03/2025
Tendencias de Tráfico Mensual de LiteLLM
LiteLLM experimentó un aumento del 5.2% en visitas, alcanzando 269K en febrero. Sin actualizaciones específicas del producto o actividades notables del mercado, este ligero crecimiento es consistente con las tendencias generales del mercado y la creciente adopción de herramientas de IA en 2025.
¿Qué es LiteLLM?
LiteLLM es una herramienta poderosa diseñada para simplificar la integración y gestión de modelos de lenguaje grande (LLM) en aplicaciones de IA. Sirve como una interfaz universal para acceder a LLM de múltiples proveedores como OpenAI, Azure, Anthropic, Cohere y muchos otros. LiteLLM abstrae las complejidades de tratar con diferentes APIs, permitiendo a los desarrolladores interactuar con modelos diversos utilizando un formato compatible con OpenAI. Esta solución de código abierto ofrece tanto una biblioteca de Python para integración directa como un servidor proxy para gestionar la autenticación, el balanceo de carga y el seguimiento de gastos a través de múltiples servicios de LLM.
Características Principales de LiteLLM
LiteLLM es una API unificada y un servidor proxy que simplifica la integración con más de 100 modelos de lenguaje grandes (LLMs) de varios proveedores como OpenAI, Azure, Anthropic y más. Ofrece características como gestión de autenticación, balanceo de carga, seguimiento de gastos y manejo de errores, todo utilizando un formato estandarizado compatible con OpenAI. LiteLLM permite a los desarrolladores cambiar fácilmente entre diferentes proveedores de LLM o combinarlos mientras mantienen un código consistente.
API Unificada: Proporciona una única interfaz para interactuar con más de 100 LLMs de diferentes proveedores utilizando el formato de OpenAI
Servidor Proxy: Gestiona la autenticación, el balanceo de carga y el seguimiento de gastos a través de múltiples proveedores de LLM
Claves Virtuales y Presupuestos: Permite la creación de claves API específicas del proyecto y la configuración de límites de uso
Manejo de Errores y Reintentos: Maneja automáticamente los errores y reintenta las solicitudes fallidas, mejorando la robustez
Registro y Observabilidad: Se integra con varias herramientas de registro para monitorear el uso y el rendimiento de LLM
Casos de Uso de LiteLLM
Aplicaciones de IA de Múltiples Proveedores: Desarrollar aplicaciones que puedan cambiar sin problemas entre o combinar múltiples proveedores de LLM
Optimización de Costos: Implementar enrutamiento inteligente y balanceo de carga para optimizar los costos de uso de LLM
Gestión de LLM Empresarial: Centralizar el acceso a LLM, la autenticación y el seguimiento de uso para grandes organizaciones
Investigación y Experimentación en IA: Comparar y evaluar fácilmente diferentes LLMs utilizando una interfaz consistente
Ventajas
Simplifica la integración con múltiples proveedores de LLM
Mejora la mantenibilidad del código con un formato estandarizado
Ofrece características robustas para la gestión de LLM a nivel empresarial
Desventajas
Puede introducir una ligera latencia debido a la capa de proxy
Requiere configuración y ajuste adicionales
Personalización limitada para características específicas del proveedor
Cómo Usar LiteLLM
Instalar LiteLLM: Instala la biblioteca LiteLLM usando pip: pip install litellm
Importar y configurar variables de entorno: Importa litellm y configura las variables de entorno para las claves API: import litellm, os; os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'tu-clave-api'
Hacer una llamada a la API: Usa la función completion() para hacer una llamada a la API: response = litellm.completion(model='gpt-3.5-turbo', messages=[{'role': 'user', 'content': 'Hola'}])
Manejar respuestas en streaming: Para respuestas en streaming, establece stream=True: response = litellm.completion(model='gpt-3.5-turbo', messages=[{'role': 'user', 'content': 'Hola'}], stream=True)
Configurar manejo de errores: Usa bloques try-except con OpenAIError para manejar excepciones: try: litellm.completion(...) except OpenAIError as e: print(e)
Configurar callbacks: Configura callbacks para registro: litellm.success_callback = ['helicone', 'langfuse']
Desplegar el Proxy de LiteLLM: Para desplegar el servidor proxy de LiteLLM, usa Docker: docker run -e LITELLM_MASTER_KEY='sk-1234' ghcr.io/berriai/litellm:main
Configurar enrutamiento de modelos: Crea un archivo config.yaml para configurar el enrutamiento de modelos y las claves API para diferentes proveedores
Usar el servidor proxy: Haz llamadas a la API a tu proxy LiteLLM desplegado usando el SDK de OpenAI o comandos curl
Preguntas Frecuentes de LiteLLM
LiteLLM es una API unificada y un servidor proxy que permite a los desarrolladores interactuar con más de 100 proveedores de LLM diferentes (como OpenAI, Azure, Anthropic, etc.) utilizando un formato estandarizado compatible con OpenAI. Simplifica la integración de LLM al proporcionar características como balanceo de carga, seguimiento de gastos y manejo consistente de errores entre proveedores.
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Análisis del Sitio Web de LiteLLM
Tráfico y Clasificaciones de LiteLLM
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Clasificación Global
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Clasificación por Categoría
Tendencias de Tráfico: May 2024-Feb 2025
Información de Usuarios de LiteLLM
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2.94
Páginas por Visita
42.68%
Tasa de Rebote de Usuarios
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