LiteLLM
Gerbang AI sumber terbuka, menggunakan format OpenAI seragam untuk memanggil lebih dari 100 penyedia LLM, dengan pelacakan biaya, pembagian beban, pengamanan, dan log yang terintegrasi.
Kunjungi Situs ↗Apa itu LiteLLM
LiteLLM adalah sebuah gerbang AI sumber terbuka yang memecahkan masalah nyata: setiap penyedia LLM memiliki format API yang berbeda, sehingga Anda harus mengubah kode program jika ingin beralih dari OpenAI ke Anthropic, Gemini, atau Bedrock. LiteLLM memungkinkan Anda menggunakan format OpenAI seragam untuk memanggil lebih dari 100 penyedia, sehingga kode program Anda hampir tidak perlu diubah.
Gerbang ini memiliki dua cara penggunaan. Pertama, sebagai SDK Python, yang dapat diimpor langsung ke dalam program Anda; kedua, sebagai Proxy Server (atau Gerbang AI), yang dapat dijadikan sebagai layanan terpusat untuk tim atau organisasi, sehingga semua lalu lintas LLM dapat diatur secara terpusat. Kelebihan dari cara kedua adalah fitur pelacakan biaya, pembagian beban, pengamanan, dan log dapat diatur secara terpusat, sehingga tidak perlu membuat roda baru untuk setiap proyek. LiteLLM dikembangkan oleh BerriAI, yang didanai oleh Y Combinator, dan sepenuhnya sumber terbuka, sehingga diterima dengan baik di kalangan pengembang.
Fitur dan Kasus Penggunaan
Nilai inti dari LiteLLM adalah "satu antarmuka untuk semua". Bagi tim yang ingin beralih antara beberapa model, melakukan pengujian A/B, atau menghindari ketergantungan pada satu penyedia, LiteLLM menyediakan lapisan abstraksi yang baik, sehingga Anda dapat mengubah model dengan mudah seperti mengubah pengaturan. Fitur pelacakan biaya yang terintegrasi memungkinkan Anda melihat dengan jelas biaya yang dikeluarkan untuk setiap proyek dan model, yang sangat penting dalam mengelola biaya LLM.
Kasus penggunaan yang khas: perusahaan memiliki beberapa tim yang menggunakan LLM, Anda dapat mengatur satu instance LiteLLM Proxy sebagai gerbang terpusat, mengatur kunci, kuota, anggaran, dan log secara terpusat; atau Anda dapat menggunakan LiteLLM untuk membandingkan efek dari model yang berbeda dengan cepat, menggunakan kode program yang sama.
Fitur Utama
- Menggunakan format OpenAI seragam untuk memanggil lebih dari 100 penyedia LLM
- Dapat digunakan sebagai SDK Python atau diatur sebagai Proxy Server
- Mengintegrasikan pelacakan biaya, pembagian beban, dan pengamanan
- Mendukung pengaturan log dan pengamanan yang terpusat
- Sumber terbuka, dikembangkan oleh BerriAI yang didanai oleh Y Combinator
Kelebihan
- Mengubah model tanpa perlu mengubah kode program, menghindari ketergantungan pada satu penyedia
- Pelacakan biaya memungkinkan Anda mengelola biaya LLM dengan transparan
- Sumber terbuka dan memiliki komunitas yang aktif, sehingga diterima dengan baik
Kekurangan
- Mengatur Proxy dan mengkonfigurasi memerlukan kemampuan operasional yang cukup
- Fitur pengaturan yang lengkap, tetapi memiliki kurva belajar yang cukup tinggi
- Tidak cocok untuk pengguna non-teknis atau pengguna yang hanya menggunakan antarmuka
Contoh Penggunaan
- Mengubah model dengan mudah dan membandingkan efeknya
- Mengatur gerbang terpusat untuk mengatur kunci, kuota, dan anggaran
- Menyediakan layanan LLM yang terpusat untuk beberapa tim
- Mengatur pembagian beban dan pengamanan untuk lingkungan produksi
Catatan Editor
Di era multi-model, memiliki gerbang yang baik adalah sangat penting, dan LiteLLM adalah pilihan yang sangat baik di kalangan sumber terbuka, dengan fitur pelacakan biaya yang sangat berguna. Namun, untuk menikmati fitur pengaturan, Anda harus membayar harga dengan mengatur dan mengkonfigurasi Proxy. Kami memberi nilai 4,4.
FAQ
Bagaimana LiteLLM mendukung banyak penyedia?
LiteLLM mengabstraksi API dari setiap penyedia menjadi format OpenAI seragam, sehingga Anda dapat menggunakan kode program yang sama untuk memanggil penyedia yang berbeda, tanpa perlu mengubah kode program.
Apa perbedaan antara SDK dan Proxy?
SDK adalah library yang diimpor langsung ke dalam kode program Anda, sedangkan Proxy adalah server terpisah yang diatur sebagai gerbang terpusat untuk tim atau organisasi, mengatur biaya, kuota, dan log secara terpusat.