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，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。litellm这一开源项目应运而生，它旨在为开发人员搭建一座统一的桥梁，跨越不同大语言模型API之间的鸿沟，让模型的调用变得轻松而高效。
litellm是由BerriAI团队精心打造的一款开源的LLM调用框架。其核心使命是解决在大语言模型应用开发中，因调用不同厂商模型API所面临的格式不一致难题。通过创新的设计，litellm实现用统一的OpenAI格式来调用超过100种不同的大语言模型，这其中涵盖了Bedrock、Azure、OpenAI、Cohere、Anthropic、Ollama、Sagemaker、HuggingFace、Replicate等众多知名厂商的模型 。这种统一的调用方式，极大地简化了开发流程，开发人员无需再为每种模型单独编写适配代码，大大提升了开发效率。
（一）统一输入输出格式
litellm以OpenAI的API格式作为标准，对所有支持的大语言模型进行统一封装。开发人员在调用不同模型时，只需按照OpenAI格式构建请求，无需关心每个模型独特的输入要求。在生成文本时，无论是调用OpenAI的GPT - 3.5 - Turbo，还是Anthropic的Claude，请求格式都保持一致。在响应方面，litellm也确保所有模型的文本响应以统一、易于访问的格式呈现。
（二）自动请求转换
当开发人员发送基于统一OpenAI格式的请求后，litellm会在幕后自动将其转换为各个厂商模型API所需要的特定格式。这一过程对开发人员完全透明，他们无需了解每个模型API的细节。可以用一套代码轻松适配多种模型。
（三）多模型间故障转移和负载均衡
在实际应用中，模型可能会出现故障、维护或因高并发导致响应缓慢的情况。litellm提供了强大的故障转移和负载均衡功能。
故障转移：开发人员可以设置多个模型作为备用选项。当主模型出现错误时，litellm会自动尝试使用备用模型来处理请求，确保服务的连续性。
负载均衡：litellm支持先进的路由策略，如“least - busy”策略。该策略会实时跟踪每个模型当前处理的请求数量，当有新请求到来时，将其分配给当前处理请求最少的模型，从而实现负载的均衡分布，提高整体系统的性能和响应速度。
（四）花费追踪与预算控制
使用多种大语言模型往往伴随着成本问题，尤其是对于企业用户而言，控制成本至关重要。litellm提供了全面的花费追踪和预算控制功能。
花费追踪：通过内置的追踪机制，litellm可以详细记录每次模型调用的费用，包括使用的令牌数量、单价等信息，让用户清楚了解每一次操作的成本。
预算控制：用户可以为每个项目、API密钥或模型设置预算限制，当使用量接近或超出预算时，litellm可以发出警报或自动停止相关请求，帮助用户有效管理成本，避免不必要的费用支出。
（五）日志监控与可观测性
litellm支持与主流的日志监控和可观测性平台集成，如Lunary、Langfuse、Helicone等。通过简单的配置，litellm能够记录模型调用的详细信息，包括请求参数、响应结果、调用时间、响应时间、错误信息等。这些日志数据对于开发人员进行故障排查、性能优化以及了解系统运行状况非常有帮助。
（一）开发效率大幅提升
一套代码即可调用所有支持的模型，开发人员无需为不同模型编写不同的接口代码。在开发一个智能客服系统时，原本可能需要为不同模型分别编写适配代码，现在借助litellm，只需要按照统一格式编写一次代码，就可以轻松切换使用不同的模型，极大地缩短了开发周期。并且，异常处理也统一采用OpenAI的格式，使得错误处理逻辑更加一致和简洁，进一步提升了开发效率。
（二）运维管理更加便捷
自动重试和故障转移：减少了因模型故障导致的服务中断风险，确保系统的高可用性。
完整的监控和日志：让运维人员能够实时了解系统运行状态，快速定位和解决问题。
细粒度的成本控制：使得企业可以更好地管理资源和预算，优化成本结构。通过litellm代理服务，企业还可以统一管理多个模型的访问，设置访问控制和速率限制，保障系统的安全性和稳定性。
（三）功能丰富且灵活
流式输出支持：litellm支持流式输出，这在一些对实时性要求较高的场景，如聊天机器人中非常实用，用户可以在模型生成文本的同时逐步接收并展示内容，提升交互体验。
自定义回调：提供自定义回调功能，开发人员可以根据自己的需求，在模型调用的不同阶段插入自定义代码逻辑，实现更灵活的业务需求。
可观测性平台支持：litellm还支持主流的可观测性平台，方便与企业现有的监控和管理体系集成，增强系统的可管理性和可扩展性。
（一）应用开发领域
在各类应用开发中，无论是Web应用、移动应用还是桌面应用，都可能需要集成大语言模型来实现智能功能。在应用开发过程中，如果需要测试不同模型对应用性能和功能的影响，使用litellm可以快速切换模型，而无需对大量代码进行修改，大大提高了开发和测试效率。
（二）企业服务场景
对于企业来说，litellm具有广泛的应用价值：
客户服务：企业可以使用litellm集成多个模型来构建智能客服系统，通过负载均衡将客户咨询请求分配到不同模型进行处理，提高响应速度和服务质量。
数据分析与处理：企业可以利用litellm调用不同模型对大量文本数据进行分析，如情感分析、主题分类等，并且通过花费追踪和预算控制功能，合理控制成本。
数字化转型：企业在进行数字化转型过程中，可能需要将不同的业务流程与大语言模型相结合，litellm可以作为统一的模型调用接口，简化系统架构，提高开发和部署效率。
（三）科研探索场景
科研人员在进行自然语言处理相关研究时，往往需要对比和测试多种大语言模型，以寻找最适合特定研究任务的模型或组合。litellm为科研人员提供了便利，他们可以通过统一接口快速调用不同模型进行实验，减少了因模型接口不同带来的操作复杂性。在研究新型文本生成算法时，科研人员可以利用litellm轻松切换不同的基础模型进行实验，观察不同模型对算法效果的影响，加速研究进程，提高研究效率。
（一）安装
litellm的安装非常简便，使用pip包管理器即可完成安装。在命令行中输入以下命令：
pip install litellm
安装过程中，pip会自动下载并安装litellm及其依赖库。安装完成后，就可以在Python项目中引入并使用litellm了。
（二）基础调用示例
下面通过一个简单的代码示例来展示如何使用litellm进行模型调用。假设我们要使用GPT - 3.5 - Turbo模型生成一段文本：
from litellm import completionimport os# 设置api密钥，这里以OpenAI的API密钥为例os.environ["openai_api_key"] = "your_openai_api_key"# 调用模型response = completion( model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"content": "请介绍一下人工智能在医疗领域的应用", "role": "user"}])print(response.choices[0].message.content)在上述代码中，首先导入了litellm的completion函数，然后设置了OpenAI的API密钥（实际使用时需替换为真实密钥）。接着，通过completion函数调用GPT - 3.5 - Turbo模型，传入包含用户问题的消息列表。模型返回的响应中，我们提取并打印生成的文本内容。
（三）使用代理服务器
如果以团队形式使用，并且希望搭建中心化的LLM网关来统一管理多个模型的访问，可以使用litellm的代理服务器功能。
1. 启动代理服务器：首先，启动代理服务器，例如要使用Hugging Face的模型：
litellm --model huggingface/bigcode/starcoder
启动成功后，代理服务器会监听特定端口（默认为4000）。
2. 代码调用设置：然后，在代码中使用OpenAI客户端调用时，设置好api_key（这里可以设置为任意值，因为代理服务器不依赖此密钥验证）和base_url为代理服务器的地址：
import openaiclient = openai.OpenAI( api_key="anything", base_url="http://0.0.0.0:4000")response = client.chat.completions.create( model="huggingface/bigcode/starcoder", messages=[{"content": "写一个简单的Python函数", "role": "user"}])print(response.choices[0].message.content)通过这种方式，团队可以方便地统一管理模型访问、追踪使用量和成本，并设置访问控制和速率限制等。
litellm作为一款创新的大语言模型调用框架，为开发人员、企业和科研人员等带来了诸多便利。它有效解决了多模型调用的复杂性问题，显著提升了开发效率，优化了运维管理，拓展了大语言模型在不同场景下的应用。无论是个人开发者快速构建AI应用，还是企业大规模集成和管理多种模型，litellm都能成为得力助手。
