LiteLLM
LiteLLM adalah pustaka sumber terbuka dan server proxy yang menyediakan API terpadu untuk berinteraksi dengan lebih dari 100 model bahasa besar dari berbagai penyedia menggunakan format OpenAI.
https://litellm.ai/?utm_source=aipure

Informasi Produk
Diperbarui:Jul 16, 2025
Tren Traffic Bulanan LiteLLM
LiteLLM mencapai 389,8 ribu kunjungan dengan peningkatan sebesar 10,2% pada bulan Juli. Rilis v1.72.6-stable memperkenalkan Manajemen Izin MCP Gateway, meningkatkan keamanan dan kontrol, yang kemungkinan berkontribusi pada pertumbuhan tersebut. Fokus proyek pada fallback dinamis dan analisis biaya juga memberikan nilai tambah bagi para pengembang.
Apa itu LiteLLM
LiteLLM adalah alat yang kuat dirancang untuk menyederhanakan integrasi dan manajemen model bahasa besar (LLM) dalam aplikasi AI. Ini berfungsi sebagai antarmuka universal untuk mengakses LLM dari berbagai penyedia seperti OpenAI, Azure, Anthropic, Cohere, dan banyak lainnya. LiteLLM mengabstraksi kompleksitas dalam berurusan dengan berbagai API, memungkinkan pengembang untuk berinteraksi dengan model yang beragam menggunakan format yang konsisten dan kompatibel dengan OpenAI. Solusi sumber terbuka ini menawarkan baik pustaka Python untuk integrasi langsung dan server proxy untuk mengelola otentikasi, penyeimbangan beban, dan pelacakan pengeluaran di berbagai layanan LLM.
Fitur Utama LiteLLM
LiteLLM adalah API terpadu dan server proxy yang menyederhanakan integrasi dengan lebih dari 100 model bahasa besar (LLM) dari berbagai penyedia seperti OpenAI, Azure, Anthropic, dan lainnya. Ini menawarkan fitur seperti manajemen autentikasi, penyeimbangan beban, pelacakan pengeluaran, dan penanganan kesalahan, semuanya menggunakan format yang kompatibel dengan OpenAI yang distandarisasi. LiteLLM memungkinkan pengembang untuk dengan mudah beralih antara atau menggabungkan berbagai penyedia LLM sambil mempertahankan kode yang konsisten.
API Terpadu: Menyediakan satu antarmuka untuk berinteraksi dengan lebih dari 100 LLM dari berbagai penyedia menggunakan format OpenAI
Server Proxy: Mengelola autentikasi, penyeimbangan beban, dan pelacakan pengeluaran di berbagai penyedia LLM
Kunci dan Anggaran Virtual: Memungkinkan pembuatan kunci API khusus proyek dan penetapan batas penggunaan
Penanganan Kesalahan dan Pengulangan: Secara otomatis menangani kesalahan dan mengulang permintaan yang gagal, meningkatkan ketahanan
Pencatatan dan Observabilitas: Mengintegrasikan dengan berbagai alat pencatatan untuk memantau penggunaan dan kinerja LLM
Kasus Penggunaan LiteLLM
Aplikasi AI Multi-Penyedia: Kembangkan aplikasi yang dapat beralih antara atau menggabungkan beberapa penyedia LLM dengan mulus
Optimisasi Biaya: Terapkan pengaturan rute yang cerdas dan penyeimbangan beban untuk mengoptimalkan biaya penggunaan LLM
Manajemen LLM Perusahaan: Sentralisasi akses LLM, autentikasi, dan pelacakan penggunaan untuk organisasi besar
Penelitian dan Eksperimen AI: Dengan mudah membandingkan dan mengukur berbagai LLM menggunakan antarmuka yang konsisten
Kelebihan
Menyederhanakan integrasi dengan beberapa penyedia LLM
Meningkatkan pemeliharaan kode dengan format yang distandarisasi
Menawarkan fitur yang kuat untuk manajemen LLM tingkat perusahaan
Kekurangan
Mungkin memperkenalkan sedikit latensi karena lapisan proxy
Memerlukan pengaturan dan konfigurasi tambahan
Kustomisasi terbatas untuk fitur spesifik penyedia
Cara Menggunakan LiteLLM
Instal LiteLLM: Instal pustaka LiteLLM menggunakan pip: pip install litellm
Impor dan atur variabel lingkungan: Impor litellm dan atur variabel lingkungan untuk kunci API: import litellm, os; os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'your-api-key'
Lakukan panggilan API: Gunakan fungsi completion() untuk melakukan panggilan API: response = litellm.completion(model='gpt-3.5-turbo', messages=[{'role': 'user', 'content': 'Hello'}])
Tangani respons streaming: Untuk respons streaming, atur stream=True: response = litellm.completion(model='gpt-3.5-turbo', messages=[{'role': 'user', 'content': 'Hello'}], stream=True)
Atur penanganan kesalahan: Gunakan blok try-except dengan OpenAIError untuk menangani pengecualian: try: litellm.completion(...) except OpenAIError as e: print(e)
Konfigurasi callback: Atur callback untuk pencatatan: litellm.success_callback = ['helicone', 'langfuse']
Terapkan LiteLLM Proxy: Untuk menerapkan server proxy LiteLLM, gunakan Docker: docker run -e LITELLM_MASTER_KEY='sk-1234' ghcr.io/berriai/litellm:main
Konfigurasi routing model: Buat file config.yaml untuk mengatur routing model dan kunci API untuk penyedia yang berbeda
Gunakan server proxy: Lakukan panggilan API ke proxy LiteLLM yang telah Anda terapkan menggunakan SDK OpenAI atau perintah curl
FAQ LiteLLM
LiteLLM adalah API terpadu dan server proxy yang memungkinkan pengembang untuk berinteraksi dengan lebih dari 100 penyedia LLM yang berbeda (seperti OpenAI, Azure, Anthropic, dll.) menggunakan format yang kompatibel dengan OpenAI yang distandarisasi. Ini menyederhanakan integrasi LLM dengan menyediakan fitur seperti penyeimbangan beban, pelacakan pengeluaran, dan penanganan kesalahan yang konsisten di seluruh penyedia.
Postingan Resmi
Memuat...Artikel Populer

SweetAI Chat vs Secret Desires: Pembuat Partner AI Mana yang Tepat untuk Anda?
Jul 10, 2025

Cara Membuat Video Hewan AI Viral di Tahun 2025: Panduan Langkah demi Langkah
Jul 3, 2025

Alternatif SweetAI Chat Terbaik di 2025: Perbandingan Platform Obrolan AI Girlfriend & NSFW Terbaik
Jun 30, 2025

Cara Membuat Video AI ASMR Viral dalam 5 Menit (Tanpa Mikrofon, Tanpa Kamera) | 2025
Jun 23, 2025
Analitik Situs Web LiteLLM
Lalu Lintas & Peringkat LiteLLM
389.8K
Kunjungan Bulanan
#110415
Peringkat Global
#2299
Peringkat Kategori
Tren Lalu Lintas: Jul 2024-Jun 2025
Wawasan Pengguna LiteLLM
00:01:59
Rata-rata Durasi Kunjungan
2.94
Halaman Per Kunjungan
46.01%
Tingkat Pentalan Pengguna
Wilayah Teratas LiteLLM
US: 19.86%
CN: 7.94%
IN: 7.92%
VN: 4.5%
JP: 3.44%
Others: 56.34%