LiteLLM: Der ultimative Proxy-Server für LLM-APIs

LiteLLM ist ein leistungsstarker Proxy-Server, der es Entwicklern ermöglicht, über ein einheitliches API-Format auf mehr als 100 LLM-APIs zuzugreifen. Mit Unterstützung für Anbieter wie OpenAI, Azure, HuggingFace und viele andere, bietet LiteLLM eine einfache Möglichkeit, verschiedene Modelle zu integrieren und zu nutzen.

🚀 Hauptmerkmale von LiteLLM

1. Vereinheitlichter API-Zugriff

LiteLLM ermöglicht es Ihnen, alle unterstützten LLM-APIs über ein einheitliches OpenAI-kompatibles Format zu verwenden. Dies vereinfacht die Integration und reduziert den Aufwand für die Anpassung an verschiedene APIs.

2. Proxy-Server-Funktionalität

Der LiteLLM Proxy-Server fungiert als Gateway, das Anfragen an die entsprechenden LLM-Anbieter weiterleitet. Dies ermöglicht eine nahtlose Kommunikation zwischen Ihrer Anwendung und den verschiedenen LLM-Services.

3. Budget- und Ratenlimitierung

Mit LiteLLM können Sie Budgets und Ratenlimits pro Projekt, API-Schlüssel und Modell festlegen. Dies hilft Ihnen, die Kosten im Griff zu behalten und Missbrauch zu verhindern.

4. Echtzeit-Streaming

LiteLLM unterstützt das Streaming von Modellantworten. Sie können stream=True verwenden, um eine Streaming-Iterator-Antwort zu erhalten, die es ermöglicht, Ergebnisse in Echtzeit zu verarbeiten.

5. Logging und Observability

LiteLLM bietet vordefinierte Callback-Funktionen, um Daten an verschiedene Logging-Tools wie Lunary, Langfuse und Slack zu senden. Dies verbessert die Nachverfolgbarkeit und das Monitoring Ihrer API-Nutzung.

💡 Verwendung von LiteLLM

Installation

Um LiteLLM zu installieren, verwenden Sie den folgenden Befehl:

pip install litellm

Beispiel für einen API-Aufruf

Hier ist ein einfaches Beispiel, wie Sie LiteLLM verwenden können:

from litellm import completion
import os

# Setzen Sie die Umgebungsvariablen
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-openai-key"

messages = [{ "content": "Hallo, wie geht es dir?", "role": "user"}]

# OpenAI-Anruf
response = completion(model="gpt-3.5-turbo", messages=messages)
print(response)

Async-Unterstützung

LiteLLM unterstützt auch asynchrone Aufrufe. Hier ist ein Beispiel:

from litellm import acompletion
import asyncio

async def test_get_response():
    user_message = "Hallo, wie geht es dir?"
    messages = [{"content": user_message, "role": "user"}]
    response = await acompletion(model="gpt-3.5-turbo", messages=messages)
    return response

response = asyncio.run(test_get_response())
print(response)

🔍 Vergleich mit anderen Tools

LiteLLM hebt sich von anderen Tools durch seine umfassende Unterstützung für verschiedene LLM-Anbieter und die einfache Integration hervor. Während viele Tools sich auf einen einzigen Anbieter konzentrieren, bietet LiteLLM die Flexibilität, mehrere Anbieter zu nutzen und dabei die Komplexität zu reduzieren.

💰 Preisgestaltung

Die Preisgestaltung für LiteLLM variiert je nach Nutzung und gewähltem Plan. Für die aktuellsten Informationen zu Preisen und Funktionen besuchen Sie bitte die offizielle Website von LiteLLM.

❓ Häufig gestellte Fragen

1. Welche Anbieter werden unterstützt?

LiteLLM unterstützt eine Vielzahl von Anbietern, darunter OpenAI, Azure, HuggingFace, Cohere und viele mehr.

2. Wie kann ich LiteLLM in meiner Anwendung verwenden?

Sie können LiteLLM einfach über pip install installieren und dann die bereitgestellten API-Funktionen nutzen, um auf die gewünschten LLM-Modelle zuzugreifen.

📞 Fazit

LiteLLM ist eine hervorragende Wahl für Entwickler, die eine flexible und leistungsstarke Lösung für den Zugriff auf mehrere LLM-APIs suchen. Probieren Sie LiteLLM noch heute aus und erleben Sie die Vorteile einer vereinheitlichten API!

👉