BerriAI-litellm 是一个旨在简化大语言模型 API 调用的轻量级 Python 包，支持 OpenAI、Azure、Cohere、Anthropic 等主流平台的接口统一调用。 它最大的亮点在于为开发者提供了一套标准化的接口，无需为不同模型重复编写适配代码，特别适合需要集成多个 LLM 服务的项目。
官网链接：https://github.com/BerriAI/litellm

功能特点详述

• 统一 API 接口封装：litellm 将 OpenAI、Anthropic、Cohere、Azure 等多种大模型服务商的 API 封装成统一的调用格式，开发者只需使用 `litellm.completion()` 即可调用不同平台的模型，极大减少了代码复杂度和维护成本。这种抽象层设计尤其适合在多模型对比、A/B 测试或模型热切换场景中使用。

• 兼容 OpenAI SDK 格式：该工具完全兼容 OpenAI 的 `openai.ChatCompletion` 调用方式，意味着你现有的基于 OpenAI 编写的代码只需更改导入模块即可无缝切换到其他模型服务，无需重构请求参数或消息结构，显著降低了迁移门槛。

实际体验与优缺点分析

在实际开发中，安装 litellm 后只需将 `import openai` 替换为 `from litellm import completion`，并设置对应模型名称（如 `model="anthropic-claude-2"`），即可快速发起请求。整个过程流畅，文档清晰，示例丰富，对 Python 开发者非常友好。界面虽为代码库无图形界面，但命令行和 Jupyter Notebook 中的调试体验良好，学习曲线平缓。

• 优点：

- 支持超过 100 种模型供应商，涵盖主流 LLM 平台，扩展性强。 - 高度兼容 OpenAI API，便于现有项目迁移。 - 提供负载均衡、重试机制、超时控制等企业级功能（高级功能需配合 LiteLLM Proxy）。

• 缺点/不足：

- 某些高级功能（如代理服务器、速率限制、日志追踪）需要搭配额外组件（LiteLLM Proxy）使用，增加了部署复杂性。 - 国内用户访问 GitHub 和部分国外 API 服务时可能存在网络延迟或连接不稳定问题。

适用人群

litellm 特别适合以下用户群体：

• AI 工程师与开发者：需要快速集成多个 LLM 服务进行原型开发或生产部署。
• 技术团队负责人：希望构建统一的模型调用层以降低维护成本。
• 研究人员与教育工作者：用于比较不同模型输出效果或教学演示。

典型应用场景包括多模型网关搭建、成本优化（自动切换低价模型）、故障容灾（多后端切换）以及构建私有 LLM 路由平台。

总结与简单评价

BerriAI-litellm 是一个极具实用价值的轻量级工具，它通过抽象化 API 调用显著提升了多模型集成的效率。对于正在构建 LLM 应用栈的开发者而言，它不仅节省了开发时间，还增强了系统的灵活性和可扩展性。尽管部分功能依赖外部组件，但其核心能力已足够成熟，是一款值得推荐的开源工具。

访问链接

点击访问：BerriAI-litellm

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5.ReliableGPT：ReliableGPT是阻止OpenAI在LLM应用程序生产中的错误的最终解决方案。

网址：https://github.com/BerriAI/reliableGPT