litellm
La puerta de enlace de IA más rápida y ligera. Núcleo en Rust con SDK en Python. Llama a más de 100 APIs de LLM en formato OpenAI (o nativo) con seguimiento de costos, barandillas, balanceo de carga y registro [Bedrock, Azure, OpenAI, Anthropic, OpenAI, VertexAI, vLLM, Nvidia NIM]
Del README
uv add litellm
- Unified API — one interface for 100+ LLMs, no provider-specific SDK juggling
- Drop-in OpenAI compatibility — swap providers without rewriting your code
- Production-ready gateway — virtual keys, spend tracking, guardrails, load balancing, and an admin dashboard out of the box
Extractos del README del proyecto sobre GitHub. Los derechos de autor y las licencias permanecen con los respectivos autores.
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Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quierasLa puerta de enlace de IA más rápida y ligera. Núcleo en Rust con SDK en Python. Llama a más de 100 APIs de LLM en formato OpenAI (o nativo) con seguimiento de costos, barandillas, balanceo de carga y registro [Bedrock, Azure, OpenAI, Anthropic, OpenAI, VertexAI, vLLM, Nvidia NIM]
litellm tiene 57.6k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 11k veces. litellm está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2023. Sus temas principales son: ai-gateway, anthropic, azure-openai, bedrock.
Read the full guide¿Qué es litellm?
La puerta de enlace de IA más rápida y ligera. Núcleo en Rust con SDK en Python. Llama a más de 100 APIs de LLM en formato OpenAI (o nativo) con seguimiento de costos, barandillas, balanceo de carga y registro [Bedrock, Azure, OpenAI, Anthropic, OpenAI, VertexAI, vLLM, Nvidia NIM]
¿litellm es de código abierto?
litellm es un proyecto de código abierto.
¿litellm es gratis?
Sí. litellm es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
¿En qué lenguaje está escrito litellm?
litellm está escrito principalmente en Python.
Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.
[](https://olud.ai/project/berriai-litellm.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.