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[![LiteLLM - Featured on Stork.ai](https://www.stork.ai/api/badge/litellm?style=dark)](https://www.stork.ai/en/litellm)

overview

LiteLLMとは？

LiteLLMは、開発者、プラットフォームチーム、AI製品リーダーが100以上のLLMプロバイダーへのアクセスを統合できるようにする、オープンソースプロジェクトによって開発されたオープンソースのAI GatewayおよびPython SDKツールです。一貫したOpenAI互換APIを通じて、モデルアクセス、費用追跡、およびフォールバックを簡素化します。LiteLLMは、Python SDKとスタンドアロンのプロキシサーバーの両方として機能し、OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Azure、AWS Bedrock、Mistral、Cohereなどのプロバイダーや、Ollamaを介したローカルモデルからの多様なLLM APIの複雑さを抽象化します。

その主要な機能には、様々なLLMプロバイダー間でのAPI形式、認証方法、およびSDKの正規化が含まれており、モデルを切り替える際のコード書き換えの必要性を減らします。LiteLLMはプロバイダー全体の費用を自動的に追跡し、特定のキー、ユーザー、チーム、またはプロジェクトへのコスト帰属を可能にし、予算の強制をサポートします。このプラットフォームは、動的なフェイルオーバーと負荷分散を通じてアプリケーションの信頼性を向上させ、プライマリモデルの障害やレート制限に遭遇した場合に、リクエストを代替プロバイダーまたはリージョンに再ルーティングします。プロキシサーバーは、APIキー、リクエストログ、レート制限、および監視用管理UIの一元管理を提供し、特にマルチテナント組織にとって有益です。この標準化は、LLMプロバイダー間の簡単な切り替えを促進することで、ベンダーロックインの防止にも役立ちます。

2026年3月、悪意のあるバージョンのLiteLLM（1.82.7および1.82.8）がPyPIに公開され、情報窃取マルウェアが含まれていたという重要な出来事がありました。PyPIは影響を受けたパッケージを迅速に隔離しました。これに対応して、LiteLLMは、影響を受けた秘密鍵（PyPI、GitHub、Docker）の削除とローテーション、さらなる鍵の悪用防止、CI/CDセキュリティの強化など、インシデントを封じ込めるための措置を講じました。このプロジェクトは、フォレンジック分析とコードベースのセキュリティ検証のために、GoogleのMandiantサイバーセキュリティチームおよびVeria Labsと協力しています。その他の最近の更新には、Claude Opus 4.7のような新しいモデルに対するDay 0サポート、Redis障害に対するAI Gatewayの回復力の向上、および2025年7月時点でのMulti-Cloud Provider (MCP) サーバーのプロキシサーバーへのベータ統合が含まれており、これらのサーバーのコストと使用状況の追跡を可能にします。

LiteLLMは、LLM統合を簡素化することで一般的に肯定的な評価を受けています。ユーザーは、モデル切り替え、フォールバック実装、ベンダーロックイン回避、開発加速のための抽象化レイヤーとしてのその有用性を高く評価しています。挙げられる具体的な利点には、キャッシング、Groq、OpenRouter、Ollamaなどのサービス間での負荷分散、およびそのOpenAI互換APIが含まれます。Langfuseのような監視ツールとの統合も注目されています。しかし、一部のユーザーは、大規模な__init__.pyファイルやサーバーレス環境での潜在的なコールドスタートの問題を挙げ、Pythonコードベースの品質に関する懸念を表明しています。高スループットのプロダクションデプロイメントでは、LiteLLMのPythonアーキテクチャがレイテンシを引き起こす可能性があり、オープンソース版をセルフホストすると、データベース管理と高可用性のための運用コストが発生します。

quick facts

クイックファクト

属性	値
開発者	オープンソースプロジェクト
ビジネスモデル	フリーミアム
価格	オープンソース: $0, エンタープライズ: お問い合わせください
プラットフォーム	オンプレミス, クラウド, セルフホスト
API利用可能	はい
統合	Langfuse, Arize Phoenix, Langsmith, OTEL, S3, GCS

features

LiteLLMの主な機能

LiteLLMは、様々なプロバイダーにわたる大規模言語モデルの管理とデプロイメントを効率化するために設計された、包括的な機能セットを提供します。これらの機能は、コスト管理、運用信頼性、開発者の効率性といった重要な側面に対応します。

1コスト追跡: モデル、チーム、プロジェクト全体でLLMの使用コストを自動的に監視し、帰属させます。
2ガードレール: LLMインタラクションのための安全性とコンプライアンス対策を実装します。
3負荷分散: 複数のLLMプロバイダーまたはインスタンスにリクエストを分散し、パフォーマンスと可用性を最適化します。
4統一されたモデルアクセス: 100以上の異なるLLMプロバイダーを呼び出すための単一インターフェースを提供します。
5LLMフォールバック: 障害またはレート制限時に、リクエストを自動的に代替モデルまたはプロバイダーに再ルーティングします。
6OpenAI互換インターフェース: 統合を容易にするために、API呼び出しをOpenAIのような形式に標準化します。
7予算とレート制限: LLMの使用に対して財政的制限とリクエスト頻度の上限を設定できます。
8LLM可観測性: LLMのパフォーマンス、レイテンシ、エラーを監視するためのツールを提供します。
9プロンプト管理: プロンプトの整理とバージョン管理を容易にします。
10S3ロギング: LLMのリクエストとレスポンスをAmazon S3バケットにログ記録することをサポートします。

use cases

LiteLLMは誰が使うべきか？

LiteLLMは、主に多様な大規模言語モデルのエコシステムと対話するための標準化された効率的な方法を必要とする開発者、プラットフォームチーム、およびAI製品リーダー向けに設計されています。そのアーキテクチャは、様々なエンタープライズおよび開発シナリオをサポートします。

1開発者: 大規模なコード変更なしにマルチプロバイダーAIシステムを構築し、異なるLLMを評価するために、API管理と統合を簡素化します。
2プラットフォームチーム: 組織全体でLLMゲートウェイ機能を集約し、APIキー、アクセス制御、ロギング、ガバナンスを管理し、開発者にLLMアクセスを提供するために。
3AI製品リーダー: モデル、チーム、プロジェクト全体でのLLM使用に対するコスト追跡と予算編成を実装し、財務監視を確保するために。
4高可用性を必要とする組織: プロバイダーの停止やレート制限に対するアプリケーションの信頼性と回復力を確保するための動的なフェイルオーバーと負荷分散のために。
5ベンダーロックイン防止を求めるチーム: LLM APIアクセスを標準化し、大幅なアーキテクチャ変更なしにプロバイダー間を柔軟に切り替えることを可能にするために。

pricing

LiteLLMの価格とプラン

LiteLLMはフリーミアムビジネスモデルで運営されており、堅牢なオープンソース版とカスタム価格設定のエンタープライズグレード版を提供しています。オープンソース層は、個々の開発者や多くの組織に適した広範な機能を提供し、エンタープライズ層は、特定のサポートとコンプライアンス要件を持つ大規模な組織に対応します。

1オープンソース: $0 - 100以上のLLMプロバイダー統合、Langfuse、Arize Phoenix、Langsmith、OTELロギング、仮想キー、予算、チーム、負荷分散、RPM/TPM制限、およびLLMガードレールが含まれます。
2エンタープライズ: お問い合わせください - オープンソース層のすべての機能に加え、エンタープライズサポート + カスタムSLA、JWT Auth、SSO、監査ログ、および追加のエンタープライズ機能が含まれます。

competitors

LiteLLMと競合他社

LiteLLMは、LLM APIを正規化するための優れたオープンソースソリューションとして確立されており、そのインストールしやすさと幅広いモデルサポートにより、個々の開発者や初期段階のスタートアップに特に支持されています。しかし、厳格なパフォーマンス、ガバナンス、スケーラビリティの要求を伴うプロダクショングレードのデプロイメントでは、いくつかの代替案がしばしば検討されます。

1LiteLLM vs Portkey: LiteLLMは、コアゲートウェイ機能を備えた複数のLLMプロバイダーへの統一インターフェースを提供します。PortkeyもAI Gatewayですが、これらの機能を拡張し、特にプロダクションGenAIワークロード向けに、より高い回復力、高度な可観測性、ガードレール、プロンプト管理に重点を置いています。
2LiteLLM vs Bifrost by Maxim AI: LiteLLMはPythonベースのオープンソースAIゲートウェイです。Goで構築されたオープンソースAIゲートウェイであるBifrostは、より高性能で低レイテンシの代替として位置付けられており、きめ細かなコスト強制とセマンティックキャッシングのための包括的な4層予算および制限システムを提供し、プロダクションスケールにおけるLiteLLMのPythonパフォーマンスの限界に対処します。
3LiteLLM vs LLM Gateway (by The Open Co): LiteLLMは、統一されたOpenAI互換APIとコスト追跡を提供します。もう一つのオープンソースAPIゲートウェイであるLLM Gatewayは、同様の統一APIとコスト分析を提供しますが、より深くリアルタイムのコストとレイテンシ分析、およびAGPLv3ライセンスの下での完全なセルフホスティングを強調しており、インフラストラクチャ制御を優先するユーザーに魅力的です。
4LiteLLM vs Helicone: LiteLLMは、組み込みのコスト追跡と、負荷分散やフォールバックを含むより広範なゲートウェイ機能を提供します。オープンソースのプロキシであるHeliconeは、主にLLMの可観測性に焦点を当てており、1行のコード変更でコストロギングとパフォーマンス監視のためのよりシンプルなセットアップを提供しますが、LiteLLMの予算強制機能は欠いています。

❓

Frequently Asked Questions

+LiteLLMとは何ですか？

+LiteLLMは無料ですか？

LiteLLMはフリーミアムモデルを提供しています。そのコアとなるオープンソース版は無料で利用でき、100以上のLLMプロバイダー統合、仮想キー、予算、チーム、負荷分散、LLMガードレールを提供します。エンタープライズ層はカスタム価格で利用でき、エンタープライズサポート、カスタムSLA、JWT Auth、SSO、監査ログなどの追加機能を提供します。

+LiteLLMの主な機能は何ですか？

LiteLLMの主な機能には、コスト追跡、ガードレール、負荷分散、100以上のLLMプロバイダーへの統一アクセス、LLMフォールバック、OpenAI互換インターフェース、予算とレート制限、LLM可観測性、プロンプト管理、S3ロギングが含まれます。

+LiteLLMは誰が使うべきですか？

LiteLLMは、マルチプロバイダーAIシステムを構築する開発者、集中型LLMゲートウェイを管理するプラットフォームチーム、LLM使用コストを監督するAI製品リーダーに最適です。また、高可用性を優先し、LLM APIアクセスを標準化することでベンダーロックインを防ぎたい組織にも適しています。

+LiteLLMは代替案と比較してどうですか？

LiteLLMは、コスト追跡や負荷分散などの機能を備えた100以上のLLM向け統一APIを提供します。比較すると、Portkeyはプロダクション向けに強化された回復力と高度な可観測性を提供します。Bifrost by Maxim AIは、Goベースの高性能な代替案で、きめ細かな予算システムを備えています。LLM Gatewayは、より深いリアルタイム分析と完全なセルフホスティングを強調しています。Heliconeは主に簡素化されたLLMの可観測性とコスト監視に焦点を当てています。