AI Инструмент

Обзор LiteLLM

LiteLLM — это библиотека с открытым исходным кодом и прокси-сервер, который упрощает вызов различных больших языковых моделей с помощью унифицированного API.

shipped 20 авг. 2026 г.freemium

Domain rating79Monthly visits16K/mo

Почему это важно

1Объединяет доступ к более чем 100 поставщикам LLM через единый интерфейс, совместимый с OpenAI.

2Предлагает модель ценообразования freemium с бесплатным уровнем и индивидуальным корпоративным ценообразованием.

3Включает функции для оптимизации затрат, автоматического резервирования и балансировки нагрузки.

4LiteLLM Proxy Server обеспечивает централизованное управление ключами API и мониторинг использования.

Краткие факты

Разработчик: BerriAI
Бизнес-модель: Freemium
Цены: Бесплатный уровень: $0; Корпоративный: Индивидуальные цены; Цены за использование: $0.03 - $5 за запрос
Платформы: Веб, API
Доступен API: Да
Интеграции: OpenAI, Anthropic, Google Vertex AI, Amazon Bedrock, Microsoft Azure
GitHub: https://github.com/BerriAI/litellm
Есть компонент с открытым исходным кодом: Да

Подключите свой домен к Stork Wire

Цитирования в ИИ, бэклинки и растущий Domain Rating — на автопилоте. Вот как выглядит первый год на Wire:

AI Citations

Backlinks

Domain Rating

first year, simulated · week 1

бесплатно на время founding-беты · карта не нужна

Как работает Wire →

О LiteLLM

Бизнес-модель

Subscription SaaS

Оплата по факту использования

$0.03 - $5 per request

Бесплатные кредиты

$10 free credits

Платформы

Web, API

Целевая аудитория

Platform teams managing AI integrations

Тарифные планы

Free Tier

$0 / monthly

• 140+ LLM provider integrations
• Langfuse, Arize Phoenix, LangSmith
• Virtual keys, budgets, and teams
• Load balancing

Enterprise

Custom Pricing / annual

• Enterprise support
• Custom SLAs
• JWT auth, SSO
• Audit logs

Примеры затрат

• gpt-5: $1.25 per request
• claude-opus-4-8: $5 per request
• llama-4-maverick: $0.35 per request

API Docs GitHubOpen Source

Характеристики

Документация API

Посмотреть документацию →

GitHub

Посмотреть репозиторий →

Доступность API

Да, публичный API

overview

Что такое LiteLLM?

LiteLLM — это инструмент ИИ, разработанный BerriAI, который позволяет отдельным разработчикам, небольшим командам и крупным компаниям взаимодействовать с различными Large Language Models (LLM) от разных поставщиков с использованием унифицированного API. Он функционирует как Python SDK, так и как самостоятельно размещаемый шлюз ИИ (прокси-сервер), предлагая согласованный, OpenAI-совместимый интерфейс для более чем 100 поставщиков LLM, включая OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Mistral, Cohere, AWS Bedrock и локальные модели через Ollama. Его основная функция — нормализовать API для разных поставщиков LLM, позволяя разработчикам использовать единый синтаксис для последовательного управления запросами, ответами и ошибками, тем самым устраняя необходимость жонглировать разрозненными форматами API, методами аутентификации и SDK. Последние разработки включают запуск Auto Router V2, поддержку новых моделей, таких как Claude Opus 5 и GPT-5.6, с первого дня, а также миграцию на ядро Rust для повышения производительности, которая, как ожидается, завершится к декабрю 2026 года.

features

Ключевые особенности LiteLLM

LiteLLM предоставляет полный набор функций, предназначенных для оптимизации интеграции и управления LLM, с акцентом на унификацию API, контроль затрат и операционную надежность. Эти возможности поддерживают разработчиков и команды платформ в эффективном развертывании и управлении моделями ИИ в различных средах.

Унифицированный OpenAI-совместимый API для более чем 100 поставщиков LLM.
Централизованный учет затрат, индивидуальные цены и установка бюджета для всех поставщиков LLM.
Автоматическое резервирование на альтернативных поставщиков или модели для повышения надежности.
Балансировка нагрузки и ограничение скорости для управления трафиком API и обеспечения стабильной производительности.
Управление ключами API и панель администратора для мониторинга использования через LiteLLM Proxy Server.
Маршрутизация по наименьшей стоимости и сжатие подсказок для оптимизации расходов на модели ИИ.
Поддержка самостоятельного размещения LLM для обеспечения конфиденциальности данных, соответствия требованиям или использования в автономном режиме.
Ограничители результатов инструментов и новые таблицы метрик запросов, представленные в v1.97.0.
Привязка развертывания в Auto Router V2 для поддержания "теплоты" кэша подсказок провайдера.
Исправления безопасности для уязвимостей, включая CVE-2026-42208 (SQL-инъекция) и CVE-2026-47101 (обход авторизации).

use cases

Кому следует использовать LiteLLM?

LiteLLM разработан для широкого круга пользователей, от отдельных разработчиков до крупных корпоративных команд платформ, которым требуется эффективное и гибкое взаимодействие с несколькими большими языковыми моделями. Его архитектура поддерживает разнообразные операционные потребности, от быстрого прототипирования до развертывания производственного уровня.

Индивидуальные разработчики: Для легкого тестирования и переключения между различными моделями LLM без обширных переписываний кода, ускоряя цикл разработки.
Небольшие команды: Для упрощения многомодельных стеков, снижения сложности интеграции и уменьшения зависимости от поставщика среди различных поставщиков LLM.
Команды генеративного ИИ: Для реализации автоматического резервирования, балансировки нагрузки и стратегий оптимизации затрат для повышения надежности и эффективности приложений.
Команды платформ: Для управления трафиком API, ключами и мониторинга использования через централизованный шлюз/прокси LLM, обеспечивая соответствие требованиям и безопасность.
Крупные компании: Для самостоятельного размещения LLM для соблюдения требований конфиденциальности данных и соответствия нормативным актам, или для развертывания моделей в автономных средах.

how to use

Как использовать LiteLLM

Начало работы с LiteLLM включает установку библиотеки и настройку доступа к желаемым поставщикам LLM. Процесс разработан таким образом, чтобы быть простым, используя унифицированный интерфейс API.

1Установите LiteLLM через pip: pip install litellm.
2Настройте ключи API для выбранных вами поставщиков LLM (например, OpenAI, Anthropic, Google) в качестве переменных среды или в файле конфигурации.
3Импортируйте библиотеку LiteLLM в ваше приложение Python.
4Выполняйте вызовы API к различным LLM, используя унифицированный синтаксис litellm.completion(), указывая имя модели.
5Используйте LiteLLM Proxy Server для централизованного управления, развернув его через Docker, как подробно описано в документации API: https://docs.litellm.ai/docs/proxy/docker_quick_start.
6Изучите расширенные функции, такие как отслеживание затрат, резервирование и балансировка нагрузки, через документацию LiteLLM.

pricing

Цены и планы LiteLLM

LiteLLM работает по модели freemium, предлагая бесплатный уровень для базового использования и корпоративный план для расширенных функций и выделенной поддержки. Цены на основе использования применяются к запросам API, при этом стоимость варьируется в зависимости от модели.

Бесплатный уровень: $0 в месяц, включает основные функции библиотеки и базовые функции прокси.
Корпоративный: Индивидуальные цены, предлагает расширенные функции, такие как единый вход (SSO), повышенная безопасность и выделенная поддержка для крупных организаций.
Цены за использование: Варьируются от $0.03 до $5 за запрос, в зависимости от используемой модели LLM. Примеры включают gpt-5 по $1.25 за запрос, claude-opus-4-8 по $5 за запрос и llama-4-maverick по $0.35 за запрос.
Бесплатные кредиты: Предоставляется $10 бесплатных кредитов для первоначального использования.

Pros

+Unified API for over 100 LLM providers, simplifying integration and reducing vendor lock-in.
+Open-source core with an MIT license, offering flexibility and no per-token markup.
+Comprehensive cost optimization features, including budget controls, lowest-cost routing, and usage tracking.
+Enhanced reliability through automatic fallbacks, retries, and standardized error handling.
+Strong compliance posture with SOC 2 Type I and ISO 27001 certifications, and HIPAA policy templates.
+Self-hosting capability for data privacy, compliance, and air-gapped deployments.

Cons

−Operational complexity and hidden costs associated with self-hosting in production environments.
−Reported bugs, particularly with enterprise UI features like budget updates and API issues.
−Performance limitations due to its Python architecture, especially at high requests per second (RPS).
−Does not offer a Business Associate Agreement (BAA) as a vendor, requiring users to manage their own HIPAA infrastructure.
−Supply chain attack in March/August 2026 compromised PyPI packages, highlighting security risks in the open-source ecosystem.

Политики

Страница цен

Посмотреть цены→

Похожие инструменты

LiteLLM против конкурентов

LiteLLM конкурирует с другими платформами, которые облегчают доступ и управление большими языковыми моделями. Его основное отличие заключается в открытом исходном коде, унифицированном API и всеобъемлющем наборе функций для оптимизации затрат и надежности.

Bifrost↗

A high-performance, open-source AI gateway built in Go, focusing on production-grade reliability, unified provider access, and enterprise-grade governance.

Offers potentially faster P99 latency and is written in Go, which might be preferred for some deployments over LiteLLM's Python, but could require different expertise for deep customization.

AISIX↗

A Rust-native, open-source AI gateway that provides a fully open data plane with advanced routing strategies, including cost-, latency-, and load-aware routing, semantic routing, and ensemble.

Offers a fully open-source data plane in Rust for performance and control, potentially with a steeper learning curve for Python-centric teams compared to LiteLLM.

HeliconeOn Stork

An open-source AI gateway and observability platform built in Rust, primarily focused on detailed monitoring, tracing, caching, and cost tracking for LLM requests.

While LiteLLM includes some observability, Helicone's core strength is deep analytics and debugging for LLM usage, making it a strong choice if detailed insights are paramount, potentially offering a more specialized feature set than LiteLLM's broader abstraction.

Free LLM Gateway↗

A unified OpenAI-compatible API server that specifically aggregates over 24 free LLM providers, offering automatic fallback routing and rate limit tracking.

This tool is uniquely focused on providing access to *free* LLM providers, which is a specific use case LiteLLM doesn't exclusively target, making it ideal for zero-cost inference but potentially less comprehensive for paid or enterprise LLM integrations.

Ещё на Stork