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LiteLLM 是一个简化调用 Anthropic、Azure、Huggingface、Replicate 等服务的库。 本笔记本涵盖了如何开始使用 LangChain + LiteLLM I/O 库。 此集成包含两个主要类：
  • ChatLiteLLM：用于基本使用 LiteLLM 的主要 LangChain 封装器（文档）。
  • ChatLiteLLMRouter：一个利用 LiteLLM 路由器的 ChatLiteLLM 封装器（文档）。

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概述

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集成详情

类包可序列化JS 支持下载量版本
ChatLiteLLMlangchain-litellm❌❌PyPI - DownloadsPyPI - Version
ChatLiteLLMRouterlangchain-litellm❌❌PyPI - DownloadsPyPI - Version

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模型功能

工具调用结构化输出图像输入音频输入视频输入令牌级流式传输原生异步令牌使用量对数概率
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设置

要访问 ChatLiteLLM 和 ChatLiteLLMRouter 模型，您需要安装 langchain-litellm 包并创建一个 OpenAI、Anthropic、Azure、Replicate、OpenRouter、Hugging Face、Together AI 或 Cohere 账户。然后，您必须获取一个 API 密钥并将其导出为环境变量。

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凭证

您必须选择所需的 LLM 提供商并注册以获取其 API 密钥。

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示例 - Anthropic

前往 Claude 控制台 注册并生成 Claude API 密钥。完成后，设置 ANTHROPIC_API_KEY 环境变量：

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示例 - OpenAI

前往 platform.openai.com/api-keys 注册 OpenAI 并生成 API 密钥。完成后，设置 OPENAI_API_KEY 环境变量。 
## 设置环境变量
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-openai-key"
os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = "your-anthropic-key"

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安装

LangChain LiteLLM 集成包含在 langchain-litellm 包中： 
pip install -qU langchain-litellm

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实例化

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ChatLiteLLM

您可以通过提供一个 LiteLLM 支持的 model 名称来实例化 ChatLiteLLM 模型。 
from langchain_litellm import ChatLiteLLM

llm = ChatLiteLLM(model="gpt-5.4-nano", temperature=0.1)

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ChatLiteLLMRouter

您也可以利用 LiteLLM 的路由功能，按照 LiteLLM 路由文档 中的指定定义您的模型列表。 
from langchain_litellm import ChatLiteLLMRouter
from litellm import Router

model_list = [
    {
        "model_name": "gpt-5.4",
        "litellm_params": {
            "model": "azure/gpt-5.4",
            "api_key": "<your-api-key>",
            "api_version": "2024-10-21",
            "api_base": "https://<your-endpoint>.openai.azure.com/",
        },
    },
    {
        "model_name": "gpt-5.4",
        "litellm_params": {
            "model": "azure/gpt-5.4",
            "api_key": "<your-api-key>",
            "api_version": "2024-10-21",
            "api_base": "https://<your-endpoint>.openai.azure.com/",
        },
    },
]
litellm_router = Router(model_list=model_list)
llm = ChatLiteLLMRouter(router=litellm_router, model_name="gpt-5.4", temperature=0.1)

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调用

无论您实例化的是 ChatLiteLLM 还是 ChatLiteLLMRouter，现在都可以通过 LangChain 的 API 使用 ChatModel。 
response = await llm.ainvoke(
    "将文本分类为中性、负面或正面。文本：我觉得食物还可以。情感："
)
print(response)

content='Neutral' additional_kwargs={} response_metadata={'token_usage': Usage(completion_tokens=2, prompt_tokens=30, total_tokens=32, completion_tokens_details=CompletionTokensDetailsWrapper(accepted_prediction_tokens=0, audio_tokens=0, reasoning_tokens=0, rejected_prediction_tokens=0, text_tokens=None), prompt_tokens_details=PromptTokensDetailsWrapper(audio_tokens=0, cached_tokens=0, text_tokens=None, image_tokens=None)), 'model': 'gpt-3.5-turbo', 'finish_reason': 'stop', 'model_name': 'gpt-3.5-turbo'} id='run-ab6a3b21-eae8-4c27-acb2-add65a38221a-0' usage_metadata={'input_tokens': 30, 'output_tokens': 2, 'total_tokens': 32}

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异步和流式传输功能

ChatLiteLLM 和 ChatLiteLLMRouter 也支持异步和流式传输功能： 
async for token in llm.astream("你好，请解释一下抗生素是如何工作的"):
    print(token.text(), end="")

抗生素是治疗体内细菌感染的药物。它们通过靶向特定细菌并杀死它们或阻止其生长和繁殖来发挥作用。

抗生素有几种不同的作用机制。一些抗生素通过破坏细菌的细胞壁，导致它们破裂死亡。另一些则干扰细菌的蛋白质合成，阻止其生长和繁殖。一些抗生素靶向细菌的 DNA 或 RNA，破坏其复制能力。

需要注意的是，抗生素仅对细菌感染有效，对病毒感染无效。同样重要的是，要按照医疗专业人员的指示服用抗生素，并完成整个疗程，即使症状在药物用完之前有所改善。这有助于防止抗生素耐药性的产生，即细菌对抗生素的作用产生抵抗力。

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API 参考

有关所有 ChatLiteLLM 和 ChatLiteLLMRouter 功能和配置的详细文档，请前往 API 参考。
将这些文档通过 MCP 连接到 Claude、VSCode 等，以获取实时答案。
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