LiteLLM
LiteLLM è una libreria open-source e un server proxy che fornisce un'API unificata per interagire con oltre 100 modelli linguistici di grandi dimensioni da vari fornitori utilizzando il formato OpenAI.
https://litellm.ai/?utm_source=aipure
Informazioni sul Prodotto
Aggiornato:Mar 16, 2025
Tendenze del traffico mensile di LiteLLM
LiteLLM ha registrato un aumento del 5,2% nelle visite, raggiungendo quota 269K a febbraio. Senza specifici aggiornamenti del prodotto o attività di mercato rilevanti, questa leggera crescita è in linea con le tendenze generali del mercato e la crescente adozione degli strumenti di AI nel 2025.
Cos'è LiteLLM
LiteLLM è uno strumento potente progettato per semplificare l'integrazione e la gestione di grandi modelli linguistici (LLM) nelle applicazioni AI. Funziona come un'interfaccia universale per accedere a LLM da più fornitori come OpenAI, Azure, Anthropic, Cohere e molti altri. LiteLLM astrae le complessità di interazione con diverse API, consentendo agli sviluppatori di interagire con modelli diversi utilizzando un formato coerente compatibile con OpenAI. Questa soluzione open-source offre sia una libreria Python per integrazione diretta che un server proxy per gestire autenticazione, bilanciamento del carico e monitoraggio delle spese tra più servizi LLM.
Caratteristiche principali di LiteLLM
LiteLLM è un'API unificata e un server proxy che semplifica l'integrazione con oltre 100 modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) di vari fornitori come OpenAI, Azure, Anthropic e altri. Offre funzionalità come gestione dell'autenticazione, bilanciamento del carico, monitoraggio della spesa e gestione degli errori, tutto utilizzando un formato standardizzato compatibile con OpenAI. LiteLLM consente agli sviluppatori di passare facilmente da un fornitore di LLM all'altro o di combinarli mantenendo un codice coerente.
API Unificata: Fornisce un'unica interfaccia per interagire con oltre 100 LLM di diversi fornitori utilizzando il formato OpenAI
Server Proxy: Gestisce l'autenticazione, il bilanciamento del carico e il monitoraggio della spesa tra più fornitori di LLM
Chiavi Virtuali e Budget: Consente la creazione di chiavi API specifiche per progetto e la definizione di limiti di utilizzo
Gestione degli Errori e Riprova: Gestisce automaticamente gli errori e ripete le richieste non riuscite, migliorando la robustezza
Logging e Osservabilità: Si integra con vari strumenti di logging per monitorare l'utilizzo e le prestazioni degli LLM
Casi d'uso di LiteLLM
Applicazioni AI Multi-Provider: Sviluppa applicazioni che possono passare senza soluzione di continuità tra più fornitori di LLM o combinarli
Ottimizzazione dei Costi: Implementa il routing intelligente e il bilanciamento del carico per ottimizzare i costi di utilizzo degli LLM
Gestione degli LLM Aziendali: Centralizza l'accesso agli LLM, l'autenticazione e il monitoraggio dell'utilizzo per grandi organizzazioni
Ricerca e Sperimentazione AI: Confronta e valuta facilmente diversi LLM utilizzando un'interfaccia coerente
Vantaggi
Semplifica l'integrazione con più fornitori di LLM
Migliora la manutenibilità del codice con un formato standardizzato
Offre funzionalità robuste per la gestione degli LLM a livello aziendale
Svantaggi
Potrebbe introdurre una leggera latenza a causa del layer proxy
Richiede configurazione e impostazione aggiuntive
Personalizzazione limitata per funzionalità specifiche del fornitore
Come usare LiteLLM
Installa LiteLLM: Installa la libreria LiteLLM usando pip: pip install litellm
Importa e imposta le variabili d'ambiente: Importa litellm e imposta le variabili d'ambiente per le chiavi API: import litellm, os; os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'your-api-key'
Effettua una chiamata API: Usa la funzione completion() per effettuare una chiamata API: response = litellm.completion(model='gpt-3.5-turbo', messages=[{'role': 'user', 'content': 'Hello'}])
Gestisci le risposte in streaming: Per le risposte in streaming, imposta stream=True: response = litellm.completion(model='gpt-3.5-turbo', messages=[{'role': 'user', 'content': 'Hello'}], stream=True)
Imposta la gestione degli errori: Usa blocchi try-except con OpenAIError per gestire le eccezioni: try: litellm.completion(...) except OpenAIError as e: print(e)
Configura i callback: Imposta i callback per il logging: litellm.success_callback = ['helicone', 'langfuse']
Distribuisci il Proxy LiteLLM: Per distribuire il server proxy LiteLLM, usa Docker: docker run -e LITELLM_MASTER_KEY='sk-1234' ghcr.io/berriai/litellm:main
Configura il routing dei modelli: Crea un file config.yaml per impostare il routing dei modelli e le chiavi API per diversi fornitori
Usa il server proxy: Effettua chiamate API al tuo proxy LiteLLM distribuito usando l'SDK OpenAI o i comandi curl
FAQ di LiteLLM
LiteLLM è un'API unificata e un server proxy che consente agli sviluppatori di interagire con oltre 100 diversi fornitori di LLM (come OpenAI, Azure, Anthropic, ecc.) utilizzando un formato standardizzato compatibile con OpenAI. Semplifica l'integrazione dei LLM fornendo funzionalità come bilanciamento del carico, monitoraggio delle spese e gestione degli errori coerente tra i fornitori.
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Analisi del Sito Web di LiteLLM
Traffico e Classifiche di LiteLLM
259.3K
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#166523
Classifica Globale
#2885
Classifica di Categoria
Tendenze del Traffico: May 2024-Feb 2025
Approfondimenti sugli Utenti di LiteLLM
00:02:41
Durata Media della Visita
2.94
Pagine per Visita
42.68%
Tasso di Rimbalzo degli Utenti
Principali Regioni di LiteLLM
US: 24.49%
CN: 8.58%
DE: 5.19%
KR: 4.98%
IN: 4.61%
Others: 52.15%
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