LiteLLM의 핵심 규칙은 model 문자열이 공급자/모델 형태라는 것이다. 접두어가 라우팅을 결정하므로, 문자열만 바꾸면 공급자가 바뀐다. 코드·에러 처리·응답 파싱은 그대로다.
이 강의 목표는 주요 공급자의 모델 네이밍과 인증 키 설정법을 익혀, 한 코드에서 여러 공급자를 자유롭게 오가는 것이다.
1. 공급자별 네이밍
| 공급자 | model 문자열 예 |
|---|---|
| OpenAI | openai/gpt-4o |
| Anthropic | anthropic/claude-sonnet-4 |
| Azure OpenAI | azure/<배포이름> |
| AWS Bedrock | bedrock/anthropic.claude-3-sonnet |
| Google Vertex | vertex_ai/gemini-1.5-pro |
| 로컬 Ollama | ollama/llama3 |
2. 인증 키
키는 표준 환경변수로 두면 LiteLLM이 자동으로 찾는다.
export OPENAI_API_KEY=sk-...
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
export AWS_ACCESS_KEY_ID=... # Bedrock
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=...
3. 같은 코드, 공급자만 교체
from litellm import completion
msgs = [{"role": "user", "content": "한 문장 자기소개"}]
for m in ["openai/gpt-4o",
"anthropic/claude-sonnet-4",
"ollama/llama3"]: # 로컬 무료
r = completion(model=m, messages=msgs)
print(m, "→", r.choices[0].message.content[:30])
핵심 명령·용어
| 이름 | 뜻 |
|---|---|
공급자/모델 |
model 문자열 규칙 |
api_base |
커스텀 엔드포인트 지정 |
ollama/ |
로컬 모델(무료·오프라인) |
| 환경변수 키 | OPENAI_API_KEY 등 자동 인식 |
예제
# 사내 호환 엔드포인트나 프록시로 붙일 때
r = completion(
model="openai/gpt-4o",
messages=msgs,
api_base="https://my-gateway.internal/v1",
api_key="sk-internal",
)
해설) api_base로 OpenAI 호환 엔드포인트를 지정하면, vLLM·사내 게이트웨이 등 어떤 호환 서버든 같은 코드로 호출할 수 있다.
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