litellm - 简化大模型 API 调用的工具

最新推荐文章于 2025-11-18 21:35:34 发布
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#python #人工智能 #AI编程

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BadRequestError: Context length exceeded the 8192 token limit, resulting in error code 400
suiusoar
06-27 1693
BadRequestError: 上下文长度超过了8192个标记的限制，导致错误代码400
LiteLLM：统一API接口，让多种LLM模型调用如臂使指
探索云原生与智能化驱动下的安全运维新范式。关注DevSecOps、可观测性、AIOps等前沿领域，与您共赴技术前沿。
05-11 617
LiteLLM为LLM开发者提供了一个强大而灵活的工具。通过统一的API接口，它极大地简化了多模型集成的复杂性，让开发者可以更专注于应用逻辑的实现，而不是被不同模型的API差异所困扰。无论你是正在构建一个聊天机器人、一个AI辅助写作工具，还是一个复杂的AI决策系统，LiteLLM都能帮你节省大量的开发时间和精力。它的灵活性使得你可以轻松尝试和比较不同的LLM模型，找出最适合你需求的解决方案。在AI技术日新月异的今天，LiteLLM这样的工具无疑是开发者的得力助手。
Crewai + langchain 框架配置(非官方/国产/本地)大模型API
Otto的学习笔记
01-19 2077
但是当调用其他模型（比如Claude）或者国产大模型的时候，就会出现报错了。由于一开始看一个开源代码使用的是langchain+crewai结合的方法，我也模仿者作者编写我的项目，但是我没有发现一个问题，作者所用的是。因为这样配置完以后，crewai是使用框架内自带的LiteLLM这个框架进行调用的，所以是兼容openai格式调用的，借鉴原生调用和上述分析，既然许多模型都支持OpenAI格式的调用，那么在模型前加上。而我使用的是一个国内中专api进行调用的方式，或是调用国产大模型的时候。
crewai 下 Litellm BadRequestError的解决方案
qq_43367614的博客
07-26 1005
在CrewAI中使用Litellm调用国内模型时，若遇到BadRequestError错误，需在模型名称前添加"openai/"前缀以标识兼容OpenAI的端点。正确的写法应为model="openai/qwen3-235b-a22b-instruct-2507"，同时保持base_url简洁，无需添加额外路径。Litellm会自动处理OpenAI兼容端点的路由问题，包括/chat/completions和/completions等接口调用。这种写法适用于调用国内兼容
LiteLLM 最新 API 和基础能力全解
最新发布
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11-18 548
LiteLLM是一个开源的大语言模型统一网关，提供标准化OpenAI API接口，支持100+模型和80+提供商。最新v1.78.5版本扩展了OCR、结果重排等新功能，并增强了企业级API服务（微调管理、预算控制等）。核心能力包括统一接口层、1800+模型支持、智能负载均衡和语义缓存等优化功能。性能方面，通过日志优化和缓存改进，单实例可处理250 RPS请求。提供Python SDK和代理服务器两种使用方式，显著简化多模型集成流程，降低开发成本。
使用LiteLLM调用多种大模型API的指南
ppoojjj的博客
07-08 2033
LiteLLM是一个强大的库，它支持调用超过100种LLM API，包括Anthropic、Replicate、Huggingface、TogetherAI、Cohere等。通过LiteLLM，开发者可以方便地集成各种大模型API，以满足不同的应用需求。
【GitHub周榜】LiteLLM：多模型协作，大语言模型调用的极简桥梁
寻道AI，探索AI无限可能！
04-18 1520
在当今人工智能蓬勃发展的时代，大语言模型（LLM）如雨后春笋般涌现，OpenAI的GPT系列、Google的BERT与Gemini、Anthropic的Claude等，它们在自然语言处理的各个领域大显身手，从文本生成到智能问答，从机器翻译到情感分析。然而，众多的模型也带来了新的挑战。不同厂商的模型API格式千差万别，开发人员在集成多种模型时，需要花费大量时间和精力去学习和适配不同的接口，这无疑增加了开发的复杂性与成本。
深度学习-81-大语言模型LLM之基于litellm与langchain与ollama启动的模型交互
qq_20466211的博客
01-08 1056
分别使用python包litellm和langchain与大模型进行交互，Ollama是建立在llama.cpp开源推理引擎基础上的大模型推理工具框架，Ollama能够在包括CPU、GPU在内的不同的硬件环境上，运行各种精度的GGUF格式大模型。
使用LangChain与LiteLLM Router进行多模型调用解析
fgayif的博客
02-28 612
LangChain是一个用于构建基于自然语言处理的应用程序的框架，而LiteLLM是一个简化调用不同AI服务的Python库。可以路由不同的请求到不同的模型，使得多模型调用变得更加简单和高效。
LiteLLM：大模型调用的的利器
你的天空阅读专栏
06-05 1037
LiteLLM是一个Python库，旨在简化大型语言模型API的调用。它提供统一接口支持100+种LLM服务，如OpenAI、Azure等，主要特点包括： 标准化输入输出格式 自动重试与回退机制 预算管理与速率限制 异步与流式调用支持 多日志系统集成 通过模型字符串设计（如"openai/gpt-4"）实现智能路由，将请求转换为各提供商API格式并返回标准化响应。适用于多模型集成、企业部署和研究对比等场景，同时提供SSL加密等安全措施。开发者可通过pip安装快速上手，是提升LLM开发效率的有效工具。
LiteLLM/One-Api 统一各种大模型接口通过OpenAi格式访问
u013220851的博客
09-19 5061
在我们调用其他大模型如Ollama，Gemini，OpenAi，Qwen等等，他们返回的格式都不太一样，这样每次接入这些接口相对都比较麻烦进行格式调整，LiteLLM统一了这些Api调用方式，通过配置，对应厂商的Api接口，都可以通过OpenAi接口的格式进行调用。项目可以直接提供了docker-compose一键部署。
揭秘 LiteLLM：轻松驾驭百余种语言模型 API，开发者的致胜法宝
寻道AI，探索AI无限可能！
09-03 2672
LiteLLM 是一个强大的 Python 库，旨在简化大型语言模型 API 的调用过程。它支持多种 LLM 服务，包括但不限于 OpenAI、Cohere、Anthropic、Ollama、Sagemaker、Hugging Face、Replicate 等，总数超过 100 种。无论你是在开发自然语言处理应用、聊天机器人，还是进行文本生成任务，LiteLLM 都能为你提供高效的解决方案。
一种调用所有LLM模型API的方式
weixin_42684490的博客
03-31 3560
这是一个能够使用OpenAI格式调用所有LLM API的开源项目。
使用 LiteLLM 构建适用于生产级规模的强大 LLM 应用程序
Python_cocola的博客
08-07 7682
LiteLLM是一个 Python 库，旨在简化多种大型语言模型（LLM）API 的集成。通过支持来自众多提供商的超过 100 种 LLM 服务，它使用户能够使用标准化的 OpenAI API 格式与这些模型进行交互。提供商包括AzureAnthropicCohereOpenAIOllama和Sagemaker等主要品牌。这种广泛的兼容性为用户提供了丰富的语言模型功能，简化了将先进语言模型集成到其应用中的过程。参考。LiteLLM 代理。
smolagents学习笔记系列（二）Agents - Guided tour
nenchoumi3119的博客
02-18 1838
就像之前那篇文章提到的，由于这个库非常年轻，官网的文档维护并不完善，特别是tutrial方面的文档。打开的页面：https://huggingface.co/docs/smolagents/v1.9.2/en/index；从这篇文章开始将逐个学习 smolagent 官网教程demo，逐步搭建适合自己项目的LLM代理。按照正常人的思维肯定是去第一个页面找，但实际上正确的doc是第二个链接。页面：https://smolagents.org/docs/；【未完待续】- 2025年02月18日 23:54。
解决google/adk-python项目中LiteLlm模型缺失用户内容导致的BadRequestError问题
gitblog_00367的博客
09-10 784
在google/adk-python项目中，当开发者使用LiteLlm模型类时，可能会遇到一个常见的错误：litellm.BadRequestError。这个错误通常发生在模型请求中缺少用户内容(user content)的情况下。 ## 问题背景 在Loop agents示例中，如果将模型切换到LiteLlm类，系统会抛出400错误。错误信息明确指出："Unable to submit re...
LiteLLM 代理服务器：构建企业级 LLM 网关的完整指南
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
06-09 1038
在 AI 应用快速发展的今天，如何高效管理和调用各种大语言模型（LLM）服务成为了一个重要课题。LiteLLM 代理服务器（LLM Gateway）提供了一个强大的解决方案，它不仅能统一管理多个 LLM 服务，还提供了认证、限流、负载均衡等企业级功能。本文将深入探讨 LiteLLM 代理服务器的架构设计、核心功能和最佳实践，帮助开发者构建稳定可靠的 LLM 网关。fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;请求认证限流路由监控调用记录客户端。
构建智能应用：使用LiteLLM Proxy搭建企业级LLM网关
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
09-26 784
在企业级AI应用开发中，构建一个稳定、安全、可扩展的大语言模型（LLM）网关是至关重要的。LiteLLM Proxy Server作为一款功能强大的LLM网关，提供了身份验证、成本跟踪、速率限制、负载均衡等核心功能。本文将深入探讨LiteLLM Proxy的架构设计、部署方式、密钥管理、成本控制等关键特性，并通过实际案例展示如何构建一个企业级的LLM网关系统。LiteLLM Proxy Server（LLM网关）是一个独立运行的代理服务器，为调用各种LLM提供商API提供统一入口。
数据分析_Data-Formulator-0.1.7调用Ollama-0.5问题记录
goufeng93的博客
04-01 1349
数据分析 Data-Formulator-0.1.7调用Ollama-0.5问题记录
litellm 接本地vllm模型
03-29
Litellm 是一种轻量级工具，用于简化与多个大语言模型（LLMs）的交互过程。VLLM 则是一个高效的开源库，支持在单机或多 GPU 上运行大规模语言模型推理。为了实现两者的集成，可以从以下几个方面入手： #### 1. 安装...
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