
LiteLLMopen-source Python SDK 및 proxy 서버를 통해 100+ LLM을 위한 unified OpenAI 형식으로 인증, 로드 밸런싱, 비용 추적 관리
개요
주요 기능
- unified OpenAI 형식 100+ LLM을 위한
- OpenAI 클라이언트의 손쉽게 대체 가능한 Drop-in replacement
- retry, fallback, 및 로드 밸런싱을 지원하는 라우터
- Langfuse, MLflow, Helicone 지원의 observability callback
- 키당/팀/사용자별 예산을 지원하는 Virtual 키
- 중앙 집중화된 로깅, 경계 stone, 및 캐싱
가격
- 모델
- Freemium
- 카테고리
- 대규모 언어 모델 (LLM)
- 평점
- 4.6 / 5 (5)
사용 사례
unified multi-LLM 통합
100+ LLM 제공업체를 통한 단일 OpenAI 호환 인터페이스 호출, 코드 단순화 및 모델 간 변형없이 쉽게 전환
LLM 제공업체 간 로드 밸런싱
수행 중 또는 속도 제한이 걸린 제공기의 경우 자동 롤오버와 함께 다중 LLM 엔드 포인트에 요청 분산, 성능 및 신뢰성 개선
중앙 집중화된 인증 관리
하나의 proxy 서버를 통하여 다양한 LLM 제공업체의 API키 및 인증 관리, Credential sprawl 감소 및 접근 제어 단순화
LLM 비용 추적
다양한 LLM 제공업체를 한 곳에서 비용 모니터링 및 추적, 팀이 비용 제어 및 사용 패턴 분석에 도움됨
장단점
장점
- 다중 LLM에 unified interface를 제공
- 인증 및 비용 추적이 단순화됨
- 관측성 및 로그 도구를 위한 지원
- 사용자 지정 배포를 위해 self-hosted proxy 서버
- OpenAI 클라이언트의 Drop-in replacement
단점
- 통합에 대한 Python expertise가 필요함
- 특정 LLM이나 용도로 추가 설정이 필요할 수 있습니다
- 대규모 배포의 관리 및 모니터링의 복잡성
리뷰
5개 평가의 평균.
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Use it every day
Honestly didn't expect to like it this much. The dashboard is exactly what I needed, and it is genuinely easy to set up. I do wish pricing gets steep at scale, but I reach for it almost every day now and it just clicks.
Does the job
Pretty happy overall. The dashboard just works and it saves real time. but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.
Skeptical, then convinced
I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on the onboarding, and support is responsive caught me off guard. still, I'd recommend giving it a real trial.
Solid for our team
We rolled this out across the team last quarter and it saves real time. The automation fits neatly into how we already work, and the onboarding removed a step we used to do by hand. The mobile experience lags, which is the main caveat, but it has held up under daily use.
Years in this space
I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is the API — handled better than most — and it is genuinely easy to set up. Worth the time if this is your use case.
Q&A
새로운 모델에 대한 0일 Support를 위해 재시작하지 않고 어떻게 할 수 있나요?
Use Auto Sync New Models to pull the latest pricing and context-window data from GitHub on demand or on a schedule — no restart required. Trigger a manual sync with POST /reload/model_cost_map, or schedule periodic syncs with POST /schedule/model_cost_map_reload?hours=6.
Asked by Gabriel Duarte · Feb 1, 2026
가격은 어떻게 설정되어 있나요?
Pricing is based on usage. Contact us for a quote tailored to your team.
Asked by Fiorella Bianchi · Feb 1, 2026
데이터 보안과 규정 준수에서 추가적인 정보를 읽고 싶다면?
See Data Security / Legal / Compliance FAQs.
Asked by Zara Ahmed · Jan 17, 2026
Enterprise 라이선스를 설정하고 확인하려면 어떻게 해야 하나요?
라이선스 키를 환경 변수에 추가합니다: ``` LITELLM_LICENSE="eyJ..." ``` 그런 다음 LiteLLM Proxy를 재시작합니다. http://<your-proxy-host>:<port>/ 에 접속하면 Swagger 페이지에 설명란에 "Enterprise Edition"이 표시됩니다. 표시되지 않으면 키가 정확하고 만료되지 않았는지, 그리고 프록시가 완전히 재시작되었는지 확인하십시오.
Asked by George Papadakis · Dec 11, 2025
왜 Enterprise인가요?
LiteLLM OSS는 기본 기능—OpenAI 호환 게이트웨이, 가상 키, 지출 추적, 예산, 폴백, 요청/응답 로깅—을 이미 제공합니다. Enterprise는 수백 명의 사용자와 수십 개의 애플리케이션이 LLM에 안전하게 접근할 수 있도록 대규모 조직에 필요한 제어 기능을 추가합니다. - OSSEnterpriseAuthAPI 키 - SSO + SCIM, OIDC/JWT - 키 관리: LLM API, MCP, Agent 전반에 걸친 가상 키, 사용자, 팀 - 조직, 조직/팀 관리자, 위임된 관리자 역할 - 보안: 키 회전, 비밀 관리자에 대한 읽기/쓰기 - 가드레일: 항상 켜짐 / 요청 기반, 키 및 팀 범위 가드레일, 로깅 - 로깅: 요청/응답 로깅, Prometheus 메트릭, 키·팀 별 Langfuse, Langsmith, Arize 등 라우팅, 관리‑ops 로그 - 배포: 단일 지역 프록시, 하나의 라이선스로 다지역 배포, 관리자/워커 분리 - OSS 가드레일 프레임워크는 커스텀 가드레일과 Presidio(PII 마스킹)를 지원합니다. 여러 내장 콜백 통합—llmguard_moderations, llamaguard_moderations, hide_secrets, openai_moderations, google_text_moderation, lakera_prompt_injection, aporia_prompt_injection 등—은 LiteLLM Enterprise 라이선스를 요구합니다.
Asked by Ahmed Saleh · Nov 25, 2025
질문하기
대규모 언어 모델 (LLM) 대안

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