LiteLLMはどのLLMプロバイダーをサポートしていますか？

LiteLLMは、OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic、Cohere、Replicate、Bedrock、Vertex AIなど、100以上のLLMプロバイダーをサポートしています。さまざまなLLMモデルにアクセスするための統一インターフェースを提供することを目指しています。

LiteLLMはオープンソースですか？

はい、LiteLLMはオープンソースです。コア機能はGitHubで無料で利用可能で、開発者は自分の環境で展開して使用できます。

LiteLLMの主な機能は何ですか？

LiteLLMの主な機能には、複数のLLMプロバイダー間での統一API呼び出し、ロードバランシング、支出追跡、仮想キー管理、レート制限、一貫したエラーハンドリング、ストリーミングレスポンスのサポート、さまざまな可観測性ツールとの統合が含まれます。

LiteLLMは異なるプロンプトフォーマットをどのように処理しますか？

LiteLLMは、OpenAI ChatCompletionsプロンプトフォーマットを他のモデル特有のフォーマットに自動的に変換します。また、必要に応じて特定のモデル用にカスタムプロンプトテンプレートを設定することもできます。

LiteLLMの価格オプションは何ですか？

LiteLLMは3つの価格帯を提供しています：1）オープンソース（無料）、2）エンタープライズベーシック（$250/月）、3）エンタープライズプレミアム（$1000/月）。有料プランでは、クラウドホスティング、エンタープライズサポート、高度なセキュリティオプションなどの追加機能が提供されます。

LiteLLM

WebsiteLarge Language Models (LLMs)AI Code Assistant

LiteLLMは、OpenAIフォーマットを使用してさまざまなプロバイダーから100以上の大規模言語モデルと対話するための統一APIを提供するオープンソースライブラリおよびプロキシサーバーです

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https://litellm.ai/?utm_source=aipure

概要
分析
公式投稿
代替案

製品情報

更新日:2024年12月09日

LiteLLM の月間トラフィック傾向

LiteLLMは11月に172,140アクセスを達成し、4.8%の増加を示しました。2024年11月の具体的なアップデートやマーケット活動がない中、この緩やかな成長は、負荷分散、フォールバックメカニズム、予算管理といったプラットフォームの継続的な機能によるものと考えられます。

過去のトラフィックを表示

LiteLLMとは

LiteLLMは、AIアプリケーションにおける大規模言語モデル（LLM）の統合と管理を簡素化するために設計された強力なツールです。OpenAI、Azure、Anthropic、Cohereなどの複数のプロバイダーからLLMにアクセスするためのユニバーサルインターフェースとして機能します。LiteLLMは、異なるAPIを扱う複雑さを抽象化し、開発者が一貫したOpenAI互換フォーマットを使用して多様なモデルと対話できるようにします。このオープンソースソリューションは、直接統合のためのPythonライブラリと、複数のLLMサービスにわたる認証、負荷分散、支出追跡を管理するためのプロキシサーバーの両方を提供します。

LiteLLMの主な機能

LiteLLMは、OpenAI、Azure、Anthropicなどのさまざまなプロバイダーからの100以上の大規模言語モデル（LLM）との統合を簡素化する統一APIおよびプロキシサーバーです。認証管理、負荷分散、支出追跡、エラーハンドリングなどの機能を、標準化されたOpenAI互換フォーマットを使用して提供します。LiteLLMは、開発者が異なるLLMプロバイダー間で簡単に切り替えたり、組み合わせたりしながら、一貫したコードを維持できるようにします。

統一API: OpenAIフォーマットを使用して、異なるプロバイダーからの100以上のLLMと対話するための単一インターフェースを提供する

プロキシサーバー: 複数のLLMプロバイダー間での認証、負荷分散、支出追跡を管理する

仮想キーと予算: プロジェクト固有のAPIキーを作成し、使用制限を設定することを可能にする

エラーハンドリングとリトライ: 自動的にエラーを処理し、失敗したリクエストをリトライして、堅牢性を向上させる

ロギングと可観測性: LLMの使用状況とパフォーマンスを監視するために、さまざまなロギングツールと統合する

LiteLLMのユースケース

マルチプロバイダーAIアプリケーション: 複数のLLMプロバイダー間でシームレスに切り替えたり、組み合わせたりできるアプリケーションを開発する

コスト最適化: LLMの使用コストを最適化するために、インテリジェントなルーティングと負荷分散を実装する

エンタープライズLLM管理: 大規模組織のために、LLMアクセス、認証、使用状況追跡を集中管理する

AI研究と実験: 一貫したインターフェースを使用して、異なるLLMを簡単に比較およびベンチマークする

メリット

複数のLLMプロバイダーとの統合を簡素化する

標準化されたフォーマットでコードのメンテナンス性を向上させる

エンタープライズレベルのLLM管理のための堅牢な機能を提供する

デメリット

プロキシ層によるわずかな遅延を引き起こす可能性がある

追加のセットアップと構成が必要

プロバイダー固有の機能に対するカスタマイズが制限されている

LiteLLMの使い方

LiteLLMをインストールする: pipを使用してLiteLLMライブラリをインストールします: pip install litellm

インポートして環境変数を設定する: litellmをインポートし、APIキーのための環境変数を設定します: import litellm, os; os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'your-api-key'

APIコールを行う: completion()関数を使用してAPIコールを行います: response = litellm.completion(model='gpt-3.5-turbo', messages=[{'role': 'user', 'content': 'Hello'}])

ストリーミングレスポンスを処理する: ストリーミングレスポンスの場合、stream=Trueを設定します: response = litellm.completion(model='gpt-3.5-turbo', messages=[{'role': 'user', 'content': 'Hello'}], stream=True)

エラーハンドリングを設定する: try-exceptブロックを使用してOpenAIErrorを処理します: try: litellm.completion(...) except OpenAIError as e: print(e)

コールバックを設定する: ロギングのためのコールバックを設定します: litellm.success_callback = ['helicone', 'langfuse']

LiteLLMプロキシをデプロイする: LiteLLMプロキシサーバーをデプロイするには、Dockerを使用します: docker run -e LITELLM_MASTER_KEY='sk-1234' ghcr.io/berriai/litellm:main

モデルルーティングを設定する: config.yamlファイルを作成して、異なるプロバイダーのためのモデルルーティングとAPIキーを設定します

プロキシサーバーを使用する: OpenAI SDKまたはcurlコマンドを使用して、デプロイされたLiteLLMプロキシにAPIコールを行います

LiteLLMのよくある質問

LiteLLMは、開発者が標準化されたOpenAI互換フォーマットを使用して、100以上の異なるLLMプロバイダー（OpenAI、Azure、Anthropicなど）と対話できる統一APIおよびプロキシサーバーです。ロードバランシング、支出追跡、プロバイダー間の一貫したエラーハンドリングなどの機能を提供することで、LLM統合を簡素化します。