RepoRadar LiteLLM: легковесный AI Gateway для работы с API LLM
LiteLLM — это легковесный AI Gateway на Rust с Python SDK, который позволяет работать с более чем 100 API LLM на форматах OpenAI и оригинальных. Он обеспечивает возможность мониторинга затрат, управления запросами и балансировки нагрузки.
Проект отлично подходит для разработчиков, которым нужно объединить доступ к множеству моделей и не заморачиваться с каждой по отдельности. LiteLLM предлагает гибкость через удобный интерфейс, что выделяет его на фоне других решений. В качестве технологий используются Rust и Python, а запуск возможен на различных платформах, включая Render, Railway, AWS и GCP, просто кликнув по кнопкам в README.
Имей в виду, что пока проект на ранней стадии, поэтому могут встречаться баги или недоработки. Если ты планируешь его использовать в коммерческом продукте, стоит обратить внимание на лицензии и условия использования.
Проект LiteLLM — это открытый источник AI Gateway, который предоставляет единый интерфейс для работы с более чем 100 провайдерами языковых моделей (LLM), такими как OpenAI, Anthropic, Gemini и другими. Он позволяет вызывать эти модели в формате OpenAI, что упрощает интеграцию.
LiteLLM может использоваться как Python SDK для прямой интеграции в приложение или быть развернут в качестве AI Gateway (Proxy Server) для централизованного обслуживания внутри команды или организации.
Зачем нужен LiteLLM
Управление вызовами LLM от различных провайдеров может быстро усложняться из-за различий в SDK, авторизации и форматах запросов. LiteLLM решает эти проблемы:
- Унифицированный API — один интерфейс для 100+ LLM, без необходимости настраивать SDK для каждого провайдера.
- Совместимость с OpenAI — возможность менять провайдеров без переписывания кода.
- Готовый к производству шлюз — включает виртуальные ключи, отслеживание расходов, защиту и панель администратора.
- Низкие задержки — 8 мс P95 при 1000 RPS.
Как установить и запустить
LiteLLM можно использовать через Proxy Server или Python SDK. Выбери тот вариант, который подходит твоим нуждам:
- LiteLLM AI Gateway: Централизованный сервис для доступа к нескольким LLM.
- LiteLLM Python SDK: Прямой доступ в коде на Python.
Для запуска в облаке на AWS или GCP с использованием Terraform следует выполнить следующие шаги:
AWS
git clone https://github.com/BerriAI/litellm.git
cd litellm/terraform/litellm/aws/examples/default
cp terraform.tfvars.example terraform.tfvars # отредактируй region/tenant/env
terraform init && terraform applyGCP
gcloud artifacts repositories create litellm \
--location=us-central1 \
--repository-format=docker \
--mode=remote-repository \
--remote-docker-repo=https://ghcr.io \
--project=my-gcp-projectПолные инструкции по настройке находятся в документации.
Ограничения
Пока что LiteLLM поддерживает разнообразные провайдеры, но если не хватает какого-то конкретного, можно создать новый запрос на функциональность.
Также стоит отметить, что использование продукта в производственной среде требует наличия поддержки, что доступно в рамках корпоративной лицензии.
Контрибьюции
Проект открыт для вкладов. Ты можешь исправлять ошибки, добавлять новые функции или улучшать документацию. Полные инструкции находятся в CONTRIBUTING.md.
Если у тебя возникли вопросы или нужна помощь, есть возможность обратиться в сообщество Discord.
Радар проекта: 95 из 100 — зрелый и живой проект
- Импульс 82 ≈ 78 звёзд в день
- Темп разработки 100 16486 коммитов за 12 недель
- Зрелость 100 проекту 3 года, больше 100 релизов
- Сообщество 100 1923 участника, 13096 форков
- Свежесть 97 последний коммит — 5 дней назад
- Быстрый старт 100 есть: команда установки, Docker, сайт/демо, примеры
- Готовность к продакшену 90 релиз v1.110.0-dev.1, автосборка, тесты
- Безопасность и доверие 85 своя лицензия (не из открытых), SECURITY.md, организация
- Документация 100 README 34.7 тыс. знаков, 26 разделов, папка docs
- Экосистема 94 237 подписчиков на обновления, 16 тем
Как считаем
Только открытые данные GitHub на 07.11.2026, без оценок нейросети. Каждая ось — от 0 до 100, итог — среднее.
- Импульс — звёзд в день: за время наших замеров, а пока их нет — за всю жизнь проекта; 200 в день — максимум.
- Темп разработки — коммитов за последние 12 недель; 300 — максимум. Пока GitHub не досчитал статистику, ось не учитывается.
- Зрелость — возраст проекта (3 года — максимум) и число релизов (30 — максимум), поровну.
- Сообщество — участников с коммитами (200 — максимум) и форков (5000 — максимум), поровну.
- Свежесть — дней с последнего коммита: сегодня — 100, полгода и больше или архив — 0.
- Быстрый старт — в README есть команда установки, раздел «быстрый старт» или примеры использования, в репозитории — Docker и папка примеров, у проекта есть сайт или демо.
- Готовность к продакшену — релизы, версия 1.0 и выше, автосборка (GitHub Actions), тесты, лицензия, журнал изменений.
- Безопасность и доверие — открытая лицензия (своя — половина балла), политика безопасности (SECURITY.md), проект организации, правила для участников, не в архиве.
- Документация — объём и структура README, папка docs или сайт, оценка «здоровья сообщества» GitHub.
- Экосистема — звёзды (50 тыс. — максимум), подписчики на обновления (1000 — максимум), темы репозитория.
Открыть на GitHub: BerriAI/litellm →
