LiteLLM

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工具介紹:

OpenAI格式相容的LLM閘道，整合100+模型，內建成本追蹤、日誌監控、錯誤追蹤、負載平衡、預算與限流、一致API。
收錄時間:

2025-10-21
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工具資訊

什麼是 LiteLLM AI

LiteLLM AI 是一個面向多家大型語言模型供應商的 LLM Gateway / OpenAI Proxy，以維持與 OpenAI API 兼容的請求與回應格式為核心，統一管理鑰匙驗證、負載平衡、成本與用量追蹤、錯誤與日誌監控，並在單一介面下接入超過百款模型與推理服務（如 OpenAI、Azure、Anthropic、Cohere、Google、Replicate 等）。透過一致的輸出與例外處理，開發者不必為不同供應商各自撰寫適配器，大幅降低維運複雜度。它還提供批次 API、guardrails、模型存取控制、預算與配額、LLM observability、速率限制、提示管理、S3 日誌、以及 passthrough 端點等功能，幫助團隊在可靠、可控且可觀測的基礎上構建與擴展各類 AI 應用。

LiteLLM AI 主要功能

OpenAI 格式相容：以 OpenAI 風格的 API 與回傳結構整合多家 LLM，減少切換與適配成本。
多供應商聚合與負載平衡：在 OpenAI、Azure、Anthropic、Cohere、Google、Replicate 等之間路由，支援自動故障轉移與流量分配。
成本與用量追蹤：內建費用計量、模型/專案/團隊層級的預算控管與報表，協助精準掌握花費。
一致的錯誤與例外處理：將不同廠商的錯誤格式標準化，便於監控、重試與除錯。
批次 API：支援大批量請求處理與併發管理，提升資料處理與標註等場景效率。
Guardrails 與合規：提供輸入/輸出檢查、內容過濾與策略控制，降低風險並符合政策要求。
模型存取與權限管理：針對團隊、服務與環境設定可見性與可用模型清單。
速率限制與配額：依 API Key、使用者或服務設定流量上限，穩定服務並避免突發成本。
觀測與日誌：集中式請求日誌、錯誤追蹤、S3 匯出與可視化指標，便於 SRE/資料團隊分析。
提示管理與版本化：集中管理 Prompt 與模板，支援版本控管與審核流程。
Pass-through 端點：保留供應商特定參數的透傳能力，在統一層上仍可使用進階功能。

LiteLLM AI 適用人群

適合需要同時使用多家 LLM 供應商、追求成本可視化與風險控管的團隊與企業，包括：建置聊天助理與內容生產的產品團隊、需要多雲備援與延遲優化的平台工程團隊、重視資料合規與稽核的企業 IT/法遵部門、進行大規模批次推論的資料科學與資料標註團隊，以及希望快速替換模型與做 A/B 測試的研發與 MLOps 團隊。

LiteLLM AI 使用步驟

安裝與部署：透過套件管理或容器部署 LiteLLM Proxy，準備執行環境與網路設定。
設定金鑰與供應商：在環境變數或設定檔中加入 OpenAI、Azure、Anthropic、Cohere、Google 等 API Key。
定義模型路由：為不同業務場景設定模型映射、偏好順序、區域與備援策略，必要時啟用負載平衡。
啟用治理策略：設定速率限制、配額、預算與存取控制；為關鍵端點加上 guardrails 與內容政策。
接入應用程式：以 OpenAI 相容的 API 調用 LiteLLM 端點，逐步替換現有直連供應商的程式碼。
監控與日誌：串接日誌管線與 S3 匯出，建立告警與儀表板以追蹤錯誤率、延遲與花費。
批次與自動化：使用 Batches API 處理大規模任務，並以提示管理功能維護 Prompt 版本。
持續優化：依成本、效能與品質指標調整模型選擇、配額與策略規則。

LiteLLM AI 行業案例

在 SaaS 平台中，產品團隊以 LiteLLM 聚合多雲模型，依地區與可用性自動切換供應商，確保低延遲與高可用；企業內部助理將人資、財務與 IT 工單的查詢導向最合適的模型，並以 guardrails 落實內容政策與存取控制；資料營運團隊用 Batches API 執行大規模標註與內容分類，藉由成本追蹤與速率限制控制花費；在金融與法遵領域，團隊以統一的日誌與觀測性完成審計，將請求記錄至 S3 以利合規留存；教育與媒體則透過提示管理與版本化快速做 A/B 測試，持續優化產出品質與成本結構。

LiteLLM AI 收費模式

LiteLLM 通常提供可自行部署的開源版本，適合希望完整掌控基礎設施與成本的團隊；亦可能提供雲端託管或企業級功能（如進階治理、SLA 與整合支援），常見做法為按用量或方案分級計費。是否有免費額度或試用，與各方案細節與限制，建議以官方頁面與最新文件為準，以取得最準確的費用與授權資訊。

LiteLLM AI 優點和缺點

優點：

單一 API 介面整合多家 LLM，降低供應商鎖定風險並縮短開發時間。
強化治理能力：速率限制、配額、預算、權限與 guardrails 一應俱全。
一致的錯誤與日誌結構，利於觀測、告警與合規稽核。
支援批次處理與負載平衡，適合大規模生產場景。
保留 passthrough 能力，能使用供應商特定功能與參數。

缺點：

引入中介層可能帶來額外延遲與維運複雜度。
不同供應商之間功能差異仍存在，部分能力需透過特定參數或客製化才能發揮。
成本估算受供應商定價與模型更新影響，需要持續校準。

LiteLLM AI 熱門問題

問題 1: LiteLLM 與直接呼叫供應商 API 有何差異？

LiteLLM 提供統一的 OpenAI 相容介面、負載平衡、成本追蹤與治理能力，減少多供應商整合的程式與維運負擔。
問題 2: 會影響請求延遲嗎？

作為中介層會有少量額外延遲，但可藉快取、併發設定與就近路由等策略將影響降到最低。
問題 3: 如何控管成本與配額？

透過預算、速率限制與用量規則，可在專案或使用者層級設限，並以報表與告警監控花費。
問題 4: 能否保留供應商的進階參數？

可使用 passthrough 端點與供應商特定欄位，兼顧統一介面與彈性配置。
問題 5: 適合哪些部署模式？

可自架於私有雲/內網以符合合規要求，亦可使用雲端託管以降低維運成本，視安全與資料政策選擇。