プロジェクト

litellm

BerriAI/litellm · Python · Apache-2.0

One import to talk to OpenAI, Anthropic, Google, Mistral and 100+ more.

この解説はまだ日本語がありません。英語の原文を表示しています。

LiteLLM normalises every provider behind the OpenAI SDK, adds retries, fallbacks, load balancing, caching and a proxy server with spend tracking — so swapping models is a config change.

80.3 / 100 · スコア
★ 62k スター
+387 30日間の増加
5 分 初回起動まで
有料 API キーが必要 API キー

スコア

トレンド 67
活発度 97
品質 95
コミュニティ 94
関連 55

導入の要点

デプロイPip, Docker
GPUGPU 不要
API キー有料 API キーが必要
UI 言語en
ドキュメント言語en
インストール
pip install litellm

深読み

LiteLLM puts 100+ LLMs behind one OpenAI-compatible interface: swap providers by changing a model string, and call chat, embeddings, images, audio and agent protocols from the same SDK instead of maintaining provider-specific client code.

As a production gateway it adds what teams actually need — virtual keys, per-team spend tracking, guardrails, load balancing and fallbacks — with published benchmarks showing 8ms P95 latency at 1k RPS.

Beyond chat it speaks the agent stack: MCP servers and A2A agents mount behind the same gateway, turning it into a single control plane for both model and tool access.

ユースケース

Route production traffic across multiple LLM providers
Add automatic fallbacks when a model is down
Track per-team LLM spend in one place

向いている / 向いていない

向いている

Teams shipping to production with LLMs
Products that must survive a provider outage
Cost-conscious multi-model apps

向いていない

A single one-off script with one provider
You want a full agent framework (pair it with one)

トレンド · 30d