LiteLLM接入API中转站教程：统一便捷管理所有大模型API

站长注：详解LiteLLM开源库与API易中转站集成方案，轻松实现100+大模型的统一管理与调用

在大模型API日新月异的今天，开发者往往需要同时对接多家模型服务，管理复杂的API接口和密钥。LiteLLM作为一款强大的开源工具，提供了统一调用多种大模型的解决方案，而结合API易中转站使用，更能解锁强大的模型聚合与管理能力。本文将深入介绍LiteLLM及其与API易的完美集成方案。

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支持Claude 3.7、GPT-4o、Deepseek等100+全系列模型，无需国外信用卡，轻松接入
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LiteLLM背景介绍

LiteLLM是一个开源的Python库和代理服务器，旨在提供统一的接口来与100多种大型语言模型进行交互。它通过OpenAI兼容格式，简化了不同模型API的集成复杂性，为开发者提供一致的开发体验。

litellm-integration-guide 图示

LiteLLM的出现解决了AI开发中的几个关键痛点：

API格式碎片化：各家大模型供应商使用不同的API结构和格式
重复开发成本：为每个模型编写特定的接口代码耗时费力
供应商锁定风险：业务过度依赖单一模型提供商
跨模型测试困难：难以在不同模型间进行性能比较

作为"大模型的统一翻译器"，LiteLLM可以让应用程序通过一个一致的接口与任何支持的语言模型通信，同时保持输出格式的一致性，大大降低了开发和维护成本。

LiteLLM核心功能

LiteLLM Python SDK功能

LiteLLM的Python SDK为开发者提供了丰富的功能：

统一接口访问：通过一套API访问100+种大语言模型
重试/故障转移逻辑：支持在多个部署之间实现自动重试和故障转移
一致的输出格式：无论使用哪种模型，输出格式始终保持一致，文本响应总是位于['choices']['message']['content']
支持多种任务类型：支持completion、embedding和image generation等多种端点

LiteLLM代理服务器功能

作为一个中央LLM网关服务，LiteLLM代理服务器提供：

集中式模型管理：统一管理多个LLM访问权限
使用追踪：监控不同项目和模型的使用情况
自定义配置：为每个项目提供定制化的日志记录、防护栏和缓存
支出跟踪：跟踪花费并为每个项目设置预算

LiteLLM应用场景

LiteLLM在多种AI开发场景中展现出强大的价值：

模型评估与比较：轻松切换不同模型进行性能对比，无需更改代码
多模型应用：根据不同任务特点自动选择最合适的模型
降低供应商依赖：快速替换模型供应商，避免锁定风险
统一监控平台：集中管理所有模型调用的日志、成本和性能
AI应用原型快速开发：使用统一接口加速开发流程

litellm-integration-guide 图示

LiteLLM开发指南

1. 模型选择

模型服务介绍

API易，行业领先的API中转站，均为官方源头转发，价格略有优势，聚合各种优秀大模型，使用起来很方便。
企业级专业稳定的OpenAI o3/Claude 3.7/Deepseek R1/Gemini 等全模型官方同源接口的中转分发。不限速，不过期，不惧封号，按量计费，长期可靠服务；让技术助力科研、公益事业！

当前模型推荐（均为稳定供给）

通过LiteLLM结合API易，可以访问以下热门模型：

Claude系列
- claude-3-7-sonnet-20250219：最新Claude 3.7 编程绝了！（推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐）
- claude-3-5-sonnet-20241022：稳定的3.5版本，编程能力强
OpenAI系列
- o3：OpenAI最新强力模型
- gpt-4o：综合性能优异
- gpt-4o-mini：经济型选择，测试阶段首选
谷歌Gemini系列
- gemini-2.5-pro-preview-05-06：谷歌最新Pro模型，多模态能力出色（推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐）
- gemini-2.5-flash-preview：速度快，新版本正式版
DeepSeek系列
- deepseek-v3：满血版v3，对齐官网deepseek-chat
- deepseek-r1：满血版r1，推理能力强

场景推荐

通用对话场景
- 首选：claude-3-7-sonnet-20250219（平衡能力与成本）
- 备选：gpt-4o（强大的通用能力）
- 经济型：gpt-4o-mini（性价比高）
图文理解场景
- 首选：gemini-2.5-pro-preview-05-06（多模态强项）
- 备选：gpt-4o（图像理解能力出色）
专业编程场景
- 首选：claude-3-7-sonnet-20250219（编程表现优异）
- 备选：deepseek-r1（代码生成能力强）
大规模调用场景
- 首选：gpt-4o-mini（成本效益好）
- 备选：gemini-2.5-flash-preview（速度快，价格优）

注意：具体价格请参考 API易价格页面

2. LiteLLM基础安装与配置

首先，通过pip安装LiteLLM：

pip install litellm

3. 使用LiteLLM连接API易

3.1 基本设置

import os
from litellm import completion

# 设置环境变量
os.environ["APIYI_API_KEY"] = "你的API易API密钥"
os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "https://vip.apiyi.com/v1"  # API易的OpenAI兼容接口

# 发送请求示例
response = completion(
    model="gpt-4o",  # 使用API易提供的gpt-4o模型
    messages=[{"role": "user", "content": "你好，请介绍一下自己"}]
)

print(response.choices[0].message.content)

3.2 使用不同模型

LiteLLM支持通过model参数轻松切换不同模型：

# 使用Claude 3.7模型
response_claude = completion(
    model="claude-3-7-sonnet-20250219",
    messages=[{"role": "user", "content": "解释量子力学的基本原理"}]
)

# 使用Gemini模型
response_gemini = completion(
    model="gemini-2.5-pro-preview-05-06",
    messages=[{"role": "user", "content": "分析人工智能的未来发展趋势"}]
)

3.3 高级功能：路由与负载均衡

LiteLLM支持在多个模型之间进行智能路由和负载均衡：

from litellm import Router

# 配置路由器
router = Router(
    model_list=[
        {
            "model_name": "gpt-4o",
            "litellm_params": {
                "model": "gpt-4o",
                "api_key": "你的API易API密钥",
                "api_base": "https://vip.apiyi.com/v1"
            },
            "tier": "high"
        },
        {
            "model_name": "claude-3-7-sonnet",
            "litellm_params": {
                "model": "claude-3-7-sonnet-20250219",
                "api_key": "你的API易API密钥",
                "api_base": "https://vip.apiyi.com/v1"
            },
            "tier": "high"
        },
        {
            "model_name": "gpt-4o-mini",
            "litellm_params": {
                "model": "gpt-4o-mini",
                "api_key": "你的API易API密钥",
                "api_base": "https://vip.apiyi.com/v1"
            },
            "tier": "medium"
        }
    ],
    fallbacks=[
        {
            "high": "medium"  # 如果高层级模型失败，回退到中层级模型
        }
    ]
)

# 使用路由器发送请求
response = router.completion(
    model="gpt-4o",  # 这将使用路由规则选择合适的模型
    messages=[{"role": "user", "content": "编写一个Python函数来计算斐波那契数列"}]
)

4. 部署LiteLLM代理服务器

使用以下配置部署LiteLLM代理服务器，与API易集成：

# 创建配置文件
cat > config.yaml << EOL
model_list:
  - model_name: gpt-4o
    litellm_params:
      model: gpt-4o
      api_base: https://vip.apiyi.com/v1
      api_key: 你的API易API密钥

  - model_name: claude-3-7-sonnet
    litellm_params:
      model: claude-3-7-sonnet-20250219
      api_base: https://vip.apiyi.com/v1
      api_key: 你的API易API密钥

  - model_name: gemini-pro
    litellm_params:
      model: gemini-2.5-pro-preview-05-06
      api_base: https://vip.apiyi.com/v1
      api_key: 你的API易API密钥

# 路由规则
router_settings:
  routing_strategy: usage_based  # 基于使用情况选择模型

# 日志配置
log_settings:
  console_log_level: info
EOL

# 启动LiteLLM代理服务器
litellm --config config.yaml --port 8000

启动后，你可以通过本地API使用代理服务器：

import openai

client = openai.Client(
    api_key="任意字符串",  # LiteLLM代理服务器可以使用任意API密钥
    base_url="http://localhost:8000/v1"
)

# 调用模型
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",  # 使用在config.yaml中配置的模型
    messages=[{"role": "user", "content": "创建一个电子商务网站的架构设计"}]
)

print(response.choices[0].message.content)

LiteLLM最佳实践

LiteLLM接入API易最佳实践

利用环境变量管理API密钥

# 推荐做法
import os
os.environ["APIYI_API_KEY"] = "你的密钥"  # 避免硬编码API密钥

实现优雅的错误处理

from litellm import completion
import litellm

try:
    response = completion(...)
except litellm.exceptions.ServiceUnavailableError:
    # 处理服务不可用错误
    pass
except litellm.exceptions.InvalidRequestError:
    # 处理无效请求错误
    pass
except Exception as e:
    # 处理其他异常
    print(f"发生错误：{str(e)}")

实现模型自动回退机制
配置多个模型，并在首选模型失败时自动尝试备选模型。

使用流式响应提升用户体验

for chunk in completion(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": "写一篇短文"}],
    stream=True
):
    print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")

设置合理的超时和重试策略

response = completion(
    model="claude-3-7-sonnet-20250219",
    messages=[...],
    timeout=30,  # 30秒超时
    max_retries=3  # 最多重试3次
)

LiteLLM常见问题

为什么我的API调用返回错误？

最常见的错误原因包括API密钥无效、请求格式不正确或超出了速率限制。请检查API密钥是否正确设置，并确保请求参数符合要求。

如何在多个项目中共享LiteLLM配置？

可以创建一个共享的配置文件，并在多个项目中引用该文件。或者，使用LiteLLM代理服务器作为中央服务，让所有项目通过该服务访问模型。

LiteLLM能否跟踪API使用成本？

是的，LiteLLM可以跟踪API调用的使用成本。您可以使用litellm.track_cost功能或在代理服务器中配置成本跟踪。

如何保证API调用的安全性？

建议使用环境变量或安全的密钥管理系统存储API密钥，而不是硬编码在代码中。此外，可以在LiteLLM代理服务器中配置访问控制和速率限制。

LiteLLM支持哪些模型？

LiteLLM支持100多种大型语言模型，包括OpenAI的GPT系列、Anthropic的Claude系列、Google的Gemini系列以及众多开源模型。通过API易，您可以访问所有这些主流模型。

为什么选择「API易」AI大模型API聚合平台

在与LiteLLM集成时，API易能提供以下核心优势：

稳定可靠的模型供给
- 解决多家模型官方平台的充值和访问限制问题
- 无需海外信用卡或特殊网络环境
- API易确保所有模型的持续稳定供给
丰富的模型兼容性
- 完美兼容LiteLLM支持的所有主流模型
- 与LiteLLM的统一接口理念完全契合
- 通过一个API易账户即可接入所有模型
简化的开发流程
- 使用API易的OpenAI兼容接口，大幅降低LiteLLM配置复杂度
- 只需更改base_url和api_key即可完成所有模型的接入
成本优势
- 透明定价，无隐藏费用
- 按量计费，不用担心预付费额度过期
- 与直接对接各家官方相比有价格优势

提示：使用LiteLLM+API易的组合，你可以：

通过统一接口调用所有主流大模型

实现智能路由和负载均衡

无需处理多家厂商的账号和充值

享受API易提供的专业技术支持

总结

LiteLLM作为大模型调用的统一接口，大大简化了多模型集成的复杂性。通过与API易的结合，开发者可以轻松获取所有主流大语言模型的访问权限，而无需处理不同平台的账号申请、充值限制和API差异。

无论是构建多模型应用、进行模型性能评估，还是降低供应商依赖风险，LiteLLM+API易的组合都能提供理想的解决方案。通过本文提供的集成指南和最佳实践，您可以快速构建基于多种先进大模型的强大AI应用。

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支持Claude 3.7、GPT-4o、Deepseek等100+全系列模型接入LiteLLM，无缝衔接
加站长个人微信：8765058，发送你《大模型使用指南》等资料包，并加赠 1 美金额度。

本文作者：API易团队

欢迎关注我们的更新，持续分享 AI 开发经验和最新动态。

LiteLLM接入API中转站教程：统一便捷管理所有大模型API

LiteLLM背景介绍

LiteLLM核心功能

LiteLLM Python SDK功能

LiteLLM代理服务器功能

LiteLLM应用场景

LiteLLM开发指南

1. 模型选择

当前模型推荐（均为稳定供给）

场景推荐

2. LiteLLM基础安装与配置

3. 使用LiteLLM连接API易

3.1 基本设置

3.2 使用不同模型

3.3 高级功能：路由与负载均衡

4. 部署LiteLLM代理服务器

LiteLLM最佳实践

LiteLLM接入API易最佳实践

LiteLLM常见问题

为什么我的API调用返回错误？

如何在多个项目中共享LiteLLM配置？

LiteLLM能否跟踪API使用成本？

如何保证API调用的安全性？

LiteLLM支持哪些模型？

为什么选择「API易」AI大模型API聚合平台

总结

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LiteLLM背景介绍

LiteLLM核心功能

LiteLLM Python SDK功能

LiteLLM代理服务器功能

LiteLLM应用场景

LiteLLM开发指南

1. 模型选择

当前模型推荐（均为稳定供给）

场景推荐

2. LiteLLM基础安装与配置

3. 使用LiteLLM连接API易

3.1 基本设置

3.2 使用不同模型

3.3 高级功能：路由与负载均衡

4. 部署LiteLLM代理服务器

LiteLLM最佳实践

LiteLLM接入API易最佳实践

LiteLLM常见问题

为什么我的API调用返回错误？

如何在多个项目中共享LiteLLM配置？

LiteLLM能否跟踪API使用成本？

如何保证API调用的安全性？

LiteLLM支持哪些模型？

为什么选择「API易」AI大模型API聚合平台

总结

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