プロバイダーをまたいだOpenAI風アクセス
OpenAI互換のインターフェースで100以上のLLMを呼び出し、chat completions、responses、embeddings、images、audio、batchesなどのプロバイダー固有エンドポイントへの呼び出しに変換します。
LiteLLMとは？
LiteLLMは、Python SDKまたはプロキシサーバーのいずれかを通じて大規模言語モデルを呼び出し・管理できる開発者向けプラットフォームです。OpenAI互換のインターフェースを提供しつつ、内部では多数のプロバイダー固有エンドポイントへリクエストを変換することが中心的な役割です。
ドキュメントでは、LiteLLMが100以上のモデルと、chat completions、responses、embeddings、images、audio、batches、routing、プロキシベースのgateway workflowsを含む幅広いエンドポイント種別をサポートすると説明されています。そのため、複数プロバイダーのLLM利用、コスト追跡、リクエスト管理を1つのアクセス層でまとめたいチームに向いています。
LiteLLMでできること
集中型プロキシとアクセス制御
認証と認可、virtual keys、監視・管理用のadmin dashboardを備えた集中型LLM gatewayとしてproxyを利用できます。
マルチテナントのコスト管理
projectとuserごとに支出を追跡し、budgetを設定し、logging、guardrails、cachingのようなproject単位のカスタマイズを適用できます。
ルーティング、フォールバック、ロードバランシング
retryとfallbackロジックでデプロイ間のリクエストをルーティングし、cooldowns、timeouts、queueing、Azure、OpenAI、その他のプロバイダー間でのload balancingをサポートします。
幅広いエンドポイント対応
proxyを通じて、chat completions、embeddings、image generation、RAG endpoints、guardrails、memory、その他のプロバイダー固有エンドポイントなど、複数のサポート対象を公開します。
可観測性とSDKの使いやすさ
Lunary、MLflow、Langfuseなどのobservability callbackを統合し、アプリケーション側のハンドリングにはOpenAI互換のエラーを使用できます。
利用シーン
“中央モデルゲートウェイ”
複数のアプリケーションが共有モデルプロバイダーへ制御されたアクセスを必要とする場合に、proxyを中央のLLM gatewayとして使います。ドキュメントでは、この構成のための認証、認可、virtual keys、admin monitoring、projectごとのポリシー制御が強調されています。
“アプリケーションへの直接統合”
アプリケーションコードにLiteLLMを直接組み込みたい場合はPython SDKを使います。ドキュメントでは、別のproxyを運用せずに統一されたインターフェースが必要なLLMプロジェクト開発者向けの方法として位置づけられています。
“デプロイ間ルーティングとフェイルオーバー”
同じモデルエイリアスの複数デプロイ間でトラフィックを分散する必要がある場合はRouterを使います。ルーティングのドキュメントでは、load balancing、retry、fallback、cooldowns、queueing、latencyやcostを考慮した戦略オプションが説明されています。
“予算と支出の監視”
チームやプロジェクト全体の支出を追跡し、budgetを管理したい場合にプラットフォームを使います。ホームページではprojectごとのspend trackingとbudgetsが示され、proxyのドキュメントではマルチテナントのコスト管理とuser/projectレベルの制御が追加されています。
“マルチエンドポイントのプロバイダーアクセス”
1つのインターフェースから多くのプロバイダー固有エンドポイントへ到達したい場合にLiteLLMを使います。対応エンドポイントのページでは、chat以外にもembeddings、images、audio、RAG、memory、guardrails、その他の特殊APIまでカバーしていることが示されています。
よくある質問
LiteLLMはどのように使いますか？
LiteLLMは、Proxy ServerまたはPython SDKのいずれかを通じて使用できます。ドキュメントでは、プロキシを中央のLLMゲートウェイとして、SDKをPythonコード内で直接使うための विकल्पとして、どちらも同じ製品の一部として示しています。
LiteLLMはどのようなエンドポイントをサポートしていますか？
ドキュメントでは、LiteLLMがOpenAI風の入出力形式を保ちながら、リクエストをプロバイダー固有のエンドポイントに変換すると強調されています。chat completions、responses、embeddings、images、audio、batchesなどをサポートします。
LiteLLMはルーティングとフェイルオーバーを処理しますか？
LiteLLM Routerは、複数の同一モデルエイリアスのデプロイ間でロードバランスでき、retry、fallback、cooldowns、timeouts、queueingをサポートします。プロキシのドキュメントでは、本番環境でtoken-per-minuteとrequests-per-minuteの制限を管理する際のcooldownと使用量追跡にRedisベースの追跡も示されています。
ドキュメントに価格は記載されていますか？
収集したソースには公開価格の詳細は表示されていません。pricingのURLはページが見つからないメッセージを返すため、提供されたドキュメントからは価格は利用不可として扱うべきです。
LiteLLMは誰向けですか？
プロキシはGenAI enablementチームとML platformチーム向け、Python SDKはLLMプロジェクトを構築する開発者向けとして説明されています。つまり、この製品は集中管理されたプラットフォーム運用と直接のアプリケーション統合の両方に対応できると考えられます。
クイック情報
- カテゴリ
- 開発者向けツール
- 主なワークフロー
- proxyまたはSDK経由で、OpenAI互換の方法で複数プロバイダーのLLMへアクセス
- 主な利用者
- Gen AI enablementチーム、ML platformチーム、開発者
- ソースドメイン
- docs.litellm.ai
- 対応プロバイダー
- OpenAI、Anthropic、Azure、Vertex AI、NVIDIA、Hugging Face、Ollama、OpenRouter、Novita AI、Vercel AI Gatewayなど、プロバイダーをまたいだ100以上のLLMとエンドポイント
- 価格
- 収集したドキュメントでは利用不可
LiteLLM のトラフィック分析
トラフィックデータは参考情報としてご利用ください。
- 月間訪問数
- 39.9万
- 世界ランキング
- -
- 直帰率
- 51.3%
- 平均滞在時間
- 03:36
- 訪問あたりのページ数
- 2.63
- ドメイン評価
- 80
トラフィック推移
| 3月 | 468217 |
|---|---|
| 4月 | 399827 |
| 5月 | 398723 |
トラフィックソース
- 直接流入: 39.4%
- 検索: 39.2%
- 参照元: 17.4%
- ソーシャル: 1.57%
- メール: 0.20%
- ディスプレイ広告: 0.01%
主な地域
- 中国: 26.1%
- アメリカ合衆国: 15.4%
- インド: 5.82%
- ベラルーシ: 3.95%
- 韓国: 3.40%
- その他: 45.3%
LiteLLMの代替品
AIMLAPI
aimlapi.com
AIMLAPI provides one API and billing key for accessing a catalog of AI models for chat, reasoning, image, video, audio, voice, search, embeddings, code, and related tasks. It is intended for developers and teams that want to compare and use models from multiple providers through a common platform.
ZenMux
zenmux.ai
複数モデル対応の統合APIと自動ルーティングを備えた企業向けLLMプラットフォーム
New API
www.newapi.ai
New API is an open-source, self-hosted AI gateway for developers and teams. It provides a unified OpenAI-compatible endpoint for connecting multiple AI providers, selecting models, configuring channels, and monitoring usage on their own infrastructure.
Router by Ramp
router.com
Router by Ramp is an LLM gateway that gives applications one API endpoint for accessing models from multiple providers. It routes eligible requests based on cost, quality, and availability while providing usage and spend visibility.
CometAPI
cometapi.com
CometAPI is a unified, OpenAI-compatible API layer for accessing more than 500 text, image, video, and audio models through one key. It helps developers and teams compare models, centralize billing, and switch providers without maintaining separate vendor integrations.
Vercel AI Gateway
vercel.com
Vercel AI Gateway gives developers one API surface for hundreds of text, image, video, and audio models across multiple providers. It centralizes model access, routing, fallback, billing, and observability while supporting AI SDK, OpenAI, and Anthropic workflows.