商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導
軟體開發者和 DevOps 工程師現可透過 LiteLLM 與 Docker 技術，建立一個自主託管的 AI 模型閘道器，將應用程式請求路由至多個大型語言模型（LLM），並透過單一的 OpenAI 相容 API 介面進行管理。
LiteLLM 的核心優勢在於其能抽象化底層模型供應商的差異。使用者不需讓應用程式直接連接至 OpenAI、Anthropic、Azure OpenAI 或其他供應商，而是將請求發送至 LiteLLM 代理伺服器。此代理伺服器透過單一設定檔，就能管理超過 100 種 LLM 的路由，例如 OpenAI 的 GPT-4o 及 GPT-4o mini、Google 的 Vertex AI 和 Amazon 的 AWS Bedrock 等模型。
部署流程主要包含數個步驟：首先，建立一個 LiteLLM 設定檔（litellm_config.yaml），其中定義了應用程式可呼叫的模型名稱及請求路由規則。API 密鑰則以環境變數形式儲存於 .env 檔案中，確保敏感資訊不直接暴露於容器映像檔內。接著，利用 Docker Compose 啟動 LiteLLM 代理伺服器，預設運行於 4000 埠。部署後，可透過向 /chat/completions 端點發送測試請求，確認閘道器正常運作並正確路由請求。
LiteLLM 的模型路由功能支援多種模式，包括依任務類型、供應商或成本/可用性進行路由，並提供故障轉移（fallback）和負載平衡（load balancing）機制，以提高系統可靠性並分散流量。對於生產環境部署，安全建議包括使用強大的 LiteLLM 主密鑰、將供應商 API 密鑰儲存在環境變數中、為不同應用程式或使用者建立獨立的虛擬密鑰，並強化虛擬私人伺服器（VPS）的安全性，例如透過 SSH 硬化、防火牆規則和 HTTPS 等。官方建議，為生產流量部署應避免將 LiteLLM 代理伺服器直接暴露於公共網路，最好搭配反向代理和 HTTPS。
單一 Docker 容器的 LiteLLM 設定適合測試、小型內部工具和流量不大的初期生產環境。當 LiteLLM 閘道器成為關鍵基礎設施，例如請求量增加、多個應用程式共用代理、頻繁出現速率限制錯誤或對服務穩定性有嚴格要求時，便建議擴展部署規模。大型部署通常會涉及多個 LiteLLM 代理容器、一個負載平衡器、用於持久化資料的共享資料庫（如 PostgreSQL），以及用於共享速率限制與負載平衡的 Redis。Hostinger 亦提供 Docker 模板，能加速 LiteLLM 在 VPS 上的部署，讓使用者僅需專注於配置 API 密鑰和模型路由。
