LiteLLM超入門：大規模言語モデルAPIを統一！AI開発を楽に

AIの魔法をもっと身近に！LiteLLMとLLM API、大規模言語モデル超入門

こんにちは、ベテランAI技術解説ブロガーのジョンです。最近、「AI」って言葉、毎日のように耳にしますよね？特に「大規模言語モデル（LLM）」なんていうのは、まるで魔法の杖みたいに、文章を作ったり、質問に答えたり、翻訳したりと、本当にすごいことができるんです。でも、「種類が多すぎてどれを使えばいいかわからない！」「それぞれ使い方が違うから難しい！」なんて声もよく聞きます。そんな悩みを解決してくれるかもしれない、とっても便利なツール「LiteLLM」と、その関連技術について、今日はAI初心者の方にもわかりやすく、じっくり解説していきますね！

基本のキ！ LiteLLM、LLM API、大規模言語モデルってなんだろう？

まずは、今日の主役たちの基本情報から見ていきましょう。

大規模言語モデル（LLM）とは？

大規模言語モデル（LLM：Large Language Model、読み方：ラージ・ランゲージ・モデル）とは、ものすごーくたくさんの文章データ（例えば、インターネット上のウェブサイトや本など）を学習して、人間みたいに自然な言葉を理解したり、作り出したりできるAIのことです。チャットボットの「ChatGPT」やGoogleの「Gemini」、Metaの「Llama」などが有名ですね。これらのLLMは、まるで賢いアシスタントのように、私たちの質問に答えたり、文章を要約したり、新しいアイデアを提案してくれたりします。

• できることの例： 文章作成、翻訳、要約、質疑応答、プログラミングコード生成など
• ポイント： たくさんのデータで学習しているので、人間が話すような自然な言葉を扱えるのが特徴です。

LLM APIとは？

LLM API（読み方：エルエルエム・エーピーアイ）の「API」とは、「Application Programming Interface（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）」の略で、ちょっと難しい言葉ですが、簡単に言うと「プログラム同士が情報をやり取りするための窓口」みたいなものです。LLM APIは、開発者が自分の作ったアプリやサービスから、LLMの機能を利用できるようにするための接続方法やルールのこと。これがあるおかげで、私たちは色々なサービスでLLMの恩恵を受けられるんです。

例えば、あなたが開発者で、自分のウェブサイトに自動で記事を書いてくれる機能を追加したいとします。その場合、OpenAIが提供するGPTモデルのLLM APIを使って、「こんなテーマで記事を書いて」とお願いすると、LLMが記事を生成して返してくれる、といった具合です。

LiteLLMとは？ – LLMの「万能リモコン」

さて、本日のメインテーマ「LiteLLM（ライトエルエルエム）」です。世の中には、OpenAIのGPTシリーズ、AnthropicのClaude、GoogleのGemini、MetaのLlamaファミリーなど、たくさんのLLMがあります。それぞれ素晴らしい機能を持っているんですが、開発者にとってはちょっと困った問題がありました。それは、「各LLMでAPIの使い方が微妙に違う」ということ。

A社のLLMを使うときはこの書き方、B社のLLMを使うときはあの書き方…と、LLMを切り替えたり、複数のLLMを同時に使ったりするのが大変だったんです。そこで登場したのがLiteLLM！

LiteLLMは、100種類以上もの異なるLLM APIへのアクセスを、まるでOpenAIのAPIを使うかのように統一してくれるオープンソースのライブラリ（便利なプログラム部品を集めたもの）であり、ゲートウェイ（出入り口）なんです。InfoWorldの記事でも「LLMのユニバーサルリモコン」と表現されているように、LiteLLMがあれば、開発者は様々なLLMを同じような簡単な方法で呼び出すことができます。これにより、「LiteLLM allows developers to integrate a diverse range of LLM models」（LiteLLMは開発者が多様なLLMモデルを統合することを可能にする）のです。

LiteLLMが解決する問題とは？

開発者が複数のLLMをアプリケーションに統合する際、いくつかの大きな壁に直面します。

• APIの多様性（API heterogeneity）： 前述の通り、プロバイダーごとにAPIの入力・出力形式や認証方法が異なるため、開発が複雑になります。新しいLLMを試すたびに、新しい使い方を覚え直さなければなりません。
• フォールバック（予備への切り替え）の管理： 使っているLLMが一時的に利用できなくなったり、利用制限（レートリミット）に達してしまったりした場合、別のLLMに自動で切り替える（フォールバックする）仕組みが必要です。これを自前で実装するのは手間がかかり、バグも出やすいです。
• コストの不透明性（cost opacity）： 複数のLLMを異なるプロジェクトやチームで使っていると、どこでどれだけ費用が発生しているのかを正確に把握するのが難しくなります。予算超過のリスクや、コスト最適化の機会を逃すことにもつながりかねません。

LiteLLMは、これらの課題に対処するために開発されました。「LiteLLM provides a standardized, lightweight interface」（LiteLLMは標準化された軽量なインターフェースを提供する）ことで、これらの問題をスマートに解決してくれるんです。

LiteLLMのユニークな特徴

LiteLLMには、開発者にとって嬉しい機能がたくさん備わっています。

• 統一されたAPIアクセス： 100以上のLLMプロバイダー（OpenAI, Azure, Anthropic, Google Vertex AI, AWS Bedrock, Ollama, Meta Llamaなど）を、OpenAIのAPIと同じ形式で呼び出せます。
• フォールバック戦略： プライマリのモデルが応答しない場合に、自動的にセカンダリのモデルに切り替える設定が可能です。これにより、サービスの安定性が向上します。
• コスト追跡と予算管理： LiteLLMのプロキシサーバーを使えば、どのモデルでどれだけコストがかかったかを一元的に管理し、予算を設定することもできます。
• リクエストのタイムアウトと再試行： APIリクエストが時間内に完了しなかった場合のタイムアウト設定や、失敗した場合の自動再試行機能も備わっています。
• ストリーミングサポート： LLMが生成するテキストを、少しずつリアルタイムに受け取ることができます。チャットボットなどでスムーズな表示を実現するのに役立ちます。
• 構造化出力： Pydanticスキーマ（データの形を定義するもの）を使って、LLMからの応答を指定した形式で受け取り、検証することができます。これにより、後続処理でのエラーを減らせます。
• オープンソース： 基本機能は無料で利用でき、コミュニティによる開発も活発です。

LLMの「供給」と「価格」の管理 – LiteLLMがもたらす経済的メリット

ここで言う「供給」とは、市場に流通するLLMモデルの種類の豊富さや利用可能性のことです。そして「価格」とは、それらのLLMを利用する際にかかるコストを指します。

現在、OpenAI、Google、Meta、Anthropicなど、多くの企業や研究機関から様々な特性を持つLLMが「供給」されています。選択肢が多いのは素晴らしいことですが、これが逆に開発者を悩ませることもあります。「どのモデルが自分の目的に一番合っているのか？」「新しいモデルが出たけど、今のシステムに組み込むのは大変そう…」といった具合です。

LiteLLMは、この多様なLLMの「供給」へのアクセスを劇的に簡素化します。「provides access to Meta’s family of large language models」（Metaの大規模言語モデルファミリーへのアクセスを提供する）といった特定のモデルだけでなく、多くのモデルへの扉を一つの鍵で開けられるようにするのです。

次に「価格」の側面です。高性能なLLMを利用するには、当然コストがかかります。APIの利用料金は、モデルの種類や処理するデータの量によって変動します。複数のLLMを使い分ける場合、それぞれの料金体系を把握し、全体のコストを管理するのは非常に複雑です。

LiteLLMのプロキシサーバー機能は、このコスト管理において大きな力を発揮します。どのモデルにどれだけの費用が発生したかをリアルタイムで追跡し、ダッシュボードで可視化できます。チームごとやプロジェクトごとに予算を設定し、上限を超えそうになったら通知するといった制御も可能です。これにより、予期せぬ高額請求を防ぎ、コスト効率の良いLLM運用を実現できます。

つまり、LiteLLMは豊富なLLMモデルという「供給」を最大限に活用しつつ、その利用に伴う「価格（コスト）」を賢く管理するための強力なツールと言えるでしょう。

LiteLLMはどう動くの？ 技術的な仕組みを覗いてみよう

LiteLLMは、主に2つのコアコンポーネントで構成されています。

1. Python SDK（ソフトウェア開発キット）： 開発者が自分のPythonプログラムから簡単にLiteLLMの機能を使えるようにするためのライブラリです。数行のコードを書くだけで、様々なLLMにアクセスできます。
2. Proxy Server（プロキシサーバー）： 本番環境（実際にサービスが動いている環境）でLLMへのアクセスを一元管理するためのゲートウェイです。複数のアプリケーションやチームからのリクエストをまとめて処理し、コスト管理やアクセス制御、モニタリングなどを行います。

LiteLLMの魔法の核心は、どんなLLMプロバイダーのAPI呼び出しも、OpenAIのよく知られたcompletion()という命令の形に「翻訳」してくれる点にあります。これにより、開発者はLLMプロバイダーが変わっても、コードの大幅な変更なしにモデルを切り替えることができます。

例えば、Anthropic社の「Claude 3」というモデルを、OpenAIのAPI形式で使いたい場合、以下のように書けます（これはPythonというプログラミング言語の例です）。

from litellm import completion

response = completion(
    model="anthropic/claude-3",  # ここで使いたいモデルを指定
    messages=[{"role": "user", "content": "量子コンピュータについて説明して"}]
)
print(response.choices[0].message.content)  # Claude 3からの応答が出力されます

このコードでは、model="anthropic/claude-3"と指定するだけで、LiteLLMが裏側でAnthropicのAPIに必要な変換をすべて行ってくれます。もしOpenAIの「gpt-4」を使いたければ、model="openai/gpt-4"（または単にmodel="gpt-4"）と書き換えるだけでOKです。とても簡単ですよね？

本番環境では、LiteLLM Proxy Serverをデプロイ（設置・稼働させること）して、一元的なゲートウェイとして利用することが推奨されます。例えば、以下のようにコマンドを実行してプロキシサーバーを起動できます。

litellm --model openai/gpt-4 --api_key あなたのOpenAI_APIキー

こうすると、あなたのコンピューター（またはサーバー）の8000番ポートでLiteLLMプロキシが動き出します。そして、クライアント（プロキシを利用する側のプログラム）は、標準的なOpenAIのライブラリを使って、このプロキシサーバー経由でLLMにアクセスできます。

import openai
client = openai.OpenAI(base_url="http://localhost:8000") # プロキシサーバーのアドレスを指定
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4", # プロキシ起動時に指定したモデル、またはプロキシ側で許可されたモデル
    messages=[{"role": "user", "content": "今日の天気は？"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

このように、「LiteLLM proxy server that supports most LLMs」（ほとんどのLLMをサポートするLiteLLMプロキシサーバー）は、複雑なLLMの利用をシンプルにしてくれる強力な味方です。

さらに、LiteLLMはPydanticというツールと連携して、「構造化出力」をサポートしています。これは、LLMからの応答を特定のデータ形式（例えば、JSON形式で、名前、年齢、住所といった項目を必ず含むなど）で受け取りたい場合に非常に便利です。期待通りの形式でデータが得られるため、その後の処理がスムーズに進みます。

LiteLLMを支えるチームとコミュニティ

LiteLLMは、Y Combinator（有名なスタートアップ支援プログラム）の支援を受けたチーム「BerriAI」によってメンテナンスされているオープンソースプロジェクトです。オープンソースとは、プログラムの設計図（ソースコード）が公開されていて、誰でも自由に使ったり、改良したり、再配布したりできるソフトウェアのことです。

LiteLLMがどれだけ注目されているかは、ソフトウェア開発者がよく利用するプラットフォーム「GitHub」での評価を見るとよくわかります。LiteLLMのGitHubリポジトリ（プロジェクトの保管場所）は、この記事を書いている時点で20,000以上のスター（お気に入り登録のようなもの）と2,600以上のフォーク（プロジェクトのコピーを作って独自に開発を進めること）を獲得しています。これは、非常に多くの開発者がLiteLLMに関心を持ち、実際に利用したり、開発に貢献したりしている証です。

実際に、Netflix、Lemonade、Rocket Moneyといった企業も、新しいモデルへの迅速なアクセスや運用の効率化のためにLiteLLMを採用していると報告されています。これは、LiteLLMが実世界のニーズに応える実用的なツールであることを示しています。

活発なコミュニティの存在は、オープンソースプロジェクトにとって非常に重要です。多くの人が使うことでバグが見つかりやすくなったり、新しい機能の提案がされたり、使い方に関する情報交換が活発になったりします。LiteLLMも、こうしたコミュニティの力によって日々進化しています。

LiteLLMはどんな場面で活躍するの？ ユースケースと将来性

LiteLLMは、特に企業規模での利用に適した商用グレードの機能をいくつか提供しています。その応用範囲は広く、AIを活用したアプリケーション開発の様々な場面で役立ちます。

マルチクラウドLLMオーケストレーション

企業では、特定のタスクに最適なLLMを選んだり、コストを最適化したり、あるいは一つのプロバイダーに障害が発生したときのために、複数のプロバイダーのLLMを使い分けることがよくあります。LiteLLMを使えば、リクエストを異なるプロバイダーのLLMに簡単に分散させることができます。

例えば、「Azure（Microsoftのクラウド）で提供されているGPT-4」と「AWS Bedrock（Amazonのクラウド）で提供されているClaude 3」の両方を予備として設定し、どちらかの応答が速い方、あるいは優先順位の高い方から応答を得る、といったことが可能です。

response = completion(
    model=["azure/gpt-4", "aws-bedrock/claude-3"], # 複数のモデル候補を指定
    messages=[{"role": "user", "content": "ブラックホールとは何ですか？"}]
)

このように、まるでオーケストラの指揮者のように、様々なLLMを巧みに使い分けることを「オーケストレーション」と呼びます。

コスト管理（Cost Governance）

LiteLLMプロキシサーバーのダッシュボードを使えば、リアルタイムでコスト分析が可能です。どのモデルをどれくらい使用し、どれくらいの費用が発生しているかを一目で把握できます。チームごとやプロジェクトごとに月間の予算を設定し、支出を監視することもできます。これにより、予算超過を防ぎ、リソースを効率的に割り当てることができます。

監査コンプライアンス（Audit Compliance）

企業にとっては、規制要件を満たしたり、内部レビューを行ったりするために、LLMへの入力と出力のメタデータ（誰が、いつ、どのモデルに、どんなリクエストを送り、どんな応答を得たか、など）を安全に記録しておくことが重要です。LiteLLMプロキシサーバーは、これらの情報をログとして記録する機能も備えており、監査への対応を容易にします。

将来の展望

LiteLLMは、単なるオープンソースプロジェクトというだけでなく、マルチプロバイダーのLLM環境を大規模に管理するための包括的なソリューションです。APIのやり取りを簡素化し、動的なフォールバックやコスト分析といった強力な機能を追加することで、開発者はインフラの複雑さを気にすることなく、堅牢な生成AIアプリケーションの構築に集中できます。

Python SDKとプロキシサーバーの組み合わせにより、AIを試している小規模チームから、ミッションクリティカルなワークロード（絶対に止めてはいけない重要な処理）を実行する大企業まで、幅広く対応可能です。活発なコミュニティサポートとBerriAIによる継続的なアップデートにより、LiteLLMは今後数年で、統一されたLLMアクセスのための「定番」ツールとなる可能性を秘めていると言えるでしょう。ますます進化するLLMエコシステム全体でのスムーズな運用を約束してくれます。

LiteLLMと他の方法との比較 – 何が違うの？

LiteLLMを使わずにLLMを利用する場合、主に各LLMプロバイダーが提供する個別のSDK（ソフトウェア開発キット）を使うことになります。例えば、OpenAIのモデルを使うならOpenAIのPythonライブラリ、AnthropicのモデルならAnthropicのライブラリ、といった具合です。

これらの個別SDKも非常に高機能で、それぞれのモデルの能力を最大限に引き出すことができます。では、LiteLLMの強みはどこにあるのでしょうか？

比較ポイント	LiteLLM	個別プロバイダーSDK
APIの統一性	高い（OpenAI形式に統一）	低い（プロバイダーごとに異なる）
モデル切り替えの容易さ	非常に容易（モデル名を変更するだけ）	比較的難しい（コードの書き換えが必要な場合が多い）
複数モデルの同時利用	容易（フォールバック、ルーティングなど）	自前での実装が必要で複雑
コスト管理	プロキシ経由で一元管理可能	プロバイダーごとに個別管理が必要
学習コスト	LiteLLMの使い方を覚えれば多数のLLMに対応可能	新しいLLMプロバイダーごとに新しいSDKの学習が必要
サポートするLLMの数	100種類以上	通常は自社プロバイダーのモデルのみ

このように、LiteLLMの最大の強みは「統一性」と「柔軟性」です。「LiteLLM is an AI agent gateway」（LiteLLMはAIエージェントゲートウェイである）とも表現されるように、様々なLLMへのアクセス窓口を一つにまとめることで、開発の効率を大幅に向上させます。特に、複数のLLMを試したい、あるいは状況に応じて使い分けたいというニーズがある場合には、LiteLLMは非常に強力な選択肢となります。

もちろん、特定のLLMの最新機能や非常に細かい制御を行いたい場合には、そのプロバイダー専用のSDKを使った方が良い場合もあります。しかし、多くの一般的なユースケースにおいては、LiteLLMが提供するシンプルさと管理の容易さは大きなメリットとなるでしょう。

LiteLLMを使う上での注意点やリスク

LiteLLMは非常に便利なツールですが、利用する際にはいくつかの注意点も理解しておくことが大切です。

• プロジェクトへの依存： LiteLLMはオープンソースプロジェクトであり、BerriAIというチームによって活発に開発が続けられています。しかし、将来的に開発が停滞したり、サポートが終了したりする可能性はゼロではありません。その場合、代替手段を探す必要が出てくるかもしれません。
• 新しいAPIへの対応ラグ： LLMの世界は日進月歩で、新しいモデルやAPIの仕様変更が頻繁に起こります。LiteLLMもこれらに追随してアップデートされますが、最新の変更がLiteLLMに反映されるまでには、多少の時間がかかる場合があります。「LiteLLM recently added some unload-style endpoints」（LiteLLMは最近、アンロード形式のエンドポイントをいくつか追加した）という情報があるように、機能追加は継続的ですが、常に最先端とは限らない点は留意が必要です。
• 設定の複雑さ： 基本的な使い方はシンプルですが、プロキシサーバーを本番環境で運用したり、フォールバックやルーティング、セキュリティ設定などを細かくカスタマイズしたりする場合には、ある程度の知識と設定作業が必要になります。
• セキュリティ責任： LiteLLMプロキシサーバーを自前でホスティングする場合、サーバー自体のセキュリティ対策や、APIキーの管理などは利用者自身の責任となります。安全な運用を心がける必要があります。
• 万能ではない： LiteLLMはLLMへのアクセスを容易にしますが、LLMの性能そのものを向上させたり、プロンプトエンジニアリング（LLMへの指示の出し方の工夫）の難しさを解決したりするものではありません。あくまでLLMを「使いやすくする」ツールであると理解しておきましょう。

これらの点を考慮した上で、LiteLLMのメリットを最大限に活かすことが重要です。

専門家はどう見てる？ LiteLLMの評価

LiteLLMは、AI開発コミュニティや技術メディアから注目を集めています。例えば、冒頭でも触れたInfoWorldの記事「LiteLLM: An open-source gateway for unified LLM access」では、LiteLLMがLLMの「断片化（fragmentation）」という課題に正面から取り組み、開発者が直面する実世界のニーズに応えていると評価されています。特に、OpenAIのAPI形式で多様なモデルを扱える点を「ユニバーサルリモコン」と例えているのは的確な表現です。

また、Googleのオープンソースブログで紹介された「LMEval」というクロスモデル評価フレームワーク（様々なLLMの性能を比較評価するための仕組み）が、「LMEval leverages the LiteLLM framework」（LMEvalはLiteLLMフレームワークを活用している）と述べられていることも、LiteLLMの信頼性と実用性を示す一例です。多くの主要なモデルプロバイダー（Google, OpenAI, Anthropic, Ollama, Hugging Faceなど）との互換性をLMEvalが実現できているのは、LiteLLMのおかげなのです。

開発元であるBerriAIは、LiteLLMがモデルアクセス、支出追跡、フォールバックを100以上の大規模言語モデルにわたって簡素化すると主張しており、実際にNetflixのような大企業での採用事例は、その主張が現実のものであることを裏付けています。

これらの評価や事例は、LiteLLMが単なる実験的なツールではなく、実際の開発現場で価値を提供し、AI開発の効率化と標準化に貢献していることを示しています。

最新情報と今後のロードマップ

LiteLLMは活発に開発が続けられており、常に新しい機能の追加や改善が行われています。

• 対応LLMの継続的な拡大： 現在でも100以上のLLMに対応していますが、今後も新しいモデルやプロバイダーへの対応が迅速に追加されていくことが期待されます。コミュニティからのリクエストも積極的に取り入れられています。
• プロキシサーバー機能の強化： エンタープライズ向けの機能、例えばより詳細なアクセス制御、高度な分析機能、セキュリティ機能などが強化されていくでしょう。パフォーマンスの向上や安定性の強化も重要な課題です。
• UI/UXの改善： プロキシサーバーのダッシュボードなど、ユーザーがより直感的に操作できるようなインターフェースの改善も進められています。
• コミュニティ主導の機能追加： オープンソースプロジェクトの強みとして、コミュニティからの貢献による新機能や改善提案が期待されます。
• エンタープライズ版の提供： LiteLLMはオープンソースで基本機能は無料ですが、より手厚いサポートや高度な機能を求める企業向けに、BerriAIがエンタープライズ版も提供しています。これには、専用のサポートチャネルやSLA（サービス品質保証）などが含まれることがあります。

LiteLLMのGitHubリポジトリや公式ドキュメントを定期的にチェックすることで、最新のアップデート情報やロードマップ（開発計画）を知ることができます。

まとめ – LiteLLMでAI開発をもっと自由に、もっと簡単に！

今回は、LiteLLMという、たくさんの種類がある大規模言語モデル（LLM）へのアクセスを簡単にしてくれる便利なツールについて、詳しく解説してきました。LiteLLMは、まるで魔法の杖のようなLLMたちを、もっと手軽に、もっと柔軟に使えるようにしてくれる「万能リモコン」のような存在です。

APIの使い方の違いに悩まされたり、コスト管理に頭を抱えたりすることなく、様々なLLMの長所を活かしたアプリケーション開発に集中できるようになります。特に、「large language models」（大規模言語モデル）と「API」（エーピーアイ）の組み合わせで何か新しいものを作りたいと考えている開発者にとっては、LiteLLMは強力な味方になるでしょう。

LiteLLMは、そのPython SDKとプロキシサーバーによって、AIを使った実験を始めたばかりの小規模チームから、本格的なサービスを運用する大企業まで、幅広いニーズに応えることができます。BerriAIによる積極的な開発とコミュニティのサポートにより、LiteLLMはこれからも進化を続け、私たちのAI開発体験をより良いものにしてくれるはずです。

AI技術は日々進化していて、新しいモデルやツールが次々と登場しています。LiteLLMのようなツールを上手に活用して、AIの可能性を一緒に探求していきましょう！

よくある質問（FAQ）

Q1: 大規模言語モデル（LLM）って何ですか？

A1: 大量のテキストデータで学習し、人間のように自然な言葉を理解したり生成したりできるAIの一種です。文章作成、翻訳、質疑応答など、様々なタスクを実行できます。例：ChatGPT、Claude、Geminiなど。

Q2: LLM APIとは何ですか？

A2: アプリケーションやサービスからLLMの機能を利用するための「窓口」や接続方法のことです。開発者はこれを使ってLLMを自分のプログラムに組み込みます。

Q3: LiteLLMとは具体的に何ですか？

A3: 100種類以上の異なるLLM APIへのアクセスを、OpenAIのAPIと同じ統一された形式で利用できるようにするオープンソースのライブラリおよびプロキシサーバーです。「LLMの万能リモコン」のようなものです。

Q4: なぜLiteLLMを使うのですか？メリットは何ですか？

A4: 様々なLLMを簡単に切り替えたり、組み合わせて使ったりできるようになります。開発の手間が減り、コスト管理もしやすくなるのが大きなメリットです。フォールバック機能でシステムの安定性も高められます。

Q5: LiteLLMは無料ですか？

A5: LiteLLMのコア機能はオープンソースなので無料で利用できます。開発元のBerriAIは、より高度な機能やサポートを含むエンタープライズ版も提供しています。

Q6: LiteLLMはどのくらいのLLMをサポートしていますか？

A6: OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic (Claude)、Google (Vertex AI/Gemini)、Meta (Llama)、Mistral、Cohere、AWS Bedrock、Ollamaなど、100種類以上のLLMプロバイダーとモデルをサポートしています。

Q7: LiteLLMのセットアップは難しいですか？

A7: Python SDKを使った基本的な利用は非常に簡単で、数行のコードで始められます。プロキシサーバーの導入や高度な設定にはある程度の知識が必要ですが、ドキュメントも充実しています。

関連リンク集

• LiteLLM 公式GitHubリポジトリ (プロジェクトのソースコードや最新情報はこちら)
• LiteLLM ドキュメンテーション (詳しい使い方や設定方法の解説)
• BerriAI (LiteLLMの開発チームのウェブサイト)
• InfoWorld記事「LiteLLM: An open-source gateway for unified LLM access」 (LiteLLMに関する詳細なレビュー記事、英語)

この記事は、AI技術に関する一般的な情報提供を目的としており、特定の製品やサービスへの投資を推奨するものではありません。技術の導入や利用にあたっては、ご自身の判断と責任において、十分な調査（DYOR – Do Your Own Research）を行ってください。

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