LiteLLM：统一调用多种LLM API的Python SDK
LiteLLM是一个强大的Python SDK和代理服务器，旨在简化与多个大型语言模型（LLM）的交互。无论是OpenAI、Azure还是Huggingface，LiteLLM都能通过统一的API格式调用超过100种LLM，极大地提升了开发者的工作效率。
核心功能
1. 统一API接口
LiteLLM允许用户通过OpenAI格式调用不同的LLM API，简化了API的使用流程。开发者只需关注业务逻辑，而不必在不同的API之间切换。
2. 异步支持
LiteLLM支持异步调用，允许开发者在处理多个请求时提高效率。使用acompletion方法，开发者可以轻松实现异步操作。
3. 流媒体响应
LiteLLM支持流媒体响应，开发者可以在请求过程中逐步接收模型的输出。这对于需要实时反馈的应用场景尤为重要。
4. 费用跟踪与限流
通过LiteLLM，用户可以为每个项目设置预算和速率限制，确保在使用API时不会超出预期的费用。
使用示例
基本调用
from litellm import completion
import os
# 设置环境变量
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-openai-key"
messages = [{ "content": "你好，你怎么样？", "role": "user"}]
# OpenAI调用
response = completion(model="gpt-3.5-turbo", messages=messages)
print(response)
异步调用
from litellm import acompletion
import asyncio
async def test_get_response():
user_message = "你好，你怎么样？"
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)
流媒体调用
response = completion(model="gpt-3.5-turbo", messages=messages, stream=True)
for part in response:
print(part.choices[0].delta.content or "")
竞争对手比较
LiteLLM与其他LLM API的主要区别在于其统一的调用方式和强大的异步支持。相比于单独调用每个API，LiteLLM极大地减少了代码复杂性。
定价策略
LiteLLM提供灵活的定价选项，用户可以根据需求选择合适的套餐。具体定价信息建议访问。
常见问题
- LiteLLM支持哪些模型？ LiteLLM支持OpenAI、Azure、Huggingface等多个模型。
- 如何设置速率限制？ 用户可以在项目设置中配置速率限制和预算。
结论
LiteLLM是一个功能强大的工具，适合需要调用多种LLM API的开发者。无论是初学者还是经验丰富的开发者，都可以通过LiteLLM简化工作流程，提高开发效率。想要了解更多，欢迎访问。
