[AI/Model/Gateway] LLM Gateway 组件选型:LiteLLM / One API / RouteLLM
0 序
- 接续: [AI/Agent/架构] 企业级AI应用的架构设计(参考蓝图) - 博客园/数据知音
LLM Gateway作为 企业级 AI Agent 总体架构-AI模型平台的核心组件,有不少优秀的开源项目可供选择。- 本篇即对最为热门的几个相关开源项目进行探讨、对比。
本质上来说, Ollama 不算是 LLM Gateway 的,知悉即可。
1 LLM Gateway 组件选型
组件综合对比
- 综合对比
- LiteLLM:企业级 LLM Gateway / 模型统一接入层
明确把 Proxy 定位为自托管 OpenAI-compatible Gateway,并提供认证、虚拟 Key、成本跟踪、限流、日志、Fallback、负载均衡等能力
- OneAPI:偏 LLM API 管理、聚合、分发与渠道管理
更偏向“API 管理平台 + 渠道分发平台”,包括渠道管理、Token、额度、用户分组、倍率、负载均衡、失败重试等。
- RouteLLM:专注 智能模型路由 / Model Routing
非常明确:根据请求难度/质量要求,把请求路由到强模型或弱模型,以降低成本。
- Ollama:偏 本地模型运行时 / Local LLM Runtime
负责的是模型本身的本地运行,同时提供 OpenAI-compatible API。
| 维度 | LiteLLM | One API | RouteLLM | Ollama |
|---|---|---|---|---|
| 项目类型 | AI Gateway / LLM Gateway | LLM API 聚合与分发网关 | LLM 智能路由框架 | 本地 LLM Runtime |
| 核心解决问题 | 统一调用各种模型 | 统一管理、分发各种模型 API | 决定请求应该调用哪个模型 | 让模型在本机/服务器运行 |
| 核心关键词 | Gateway、Proxy、Router、Fallback、Cost | API 聚合、渠道、Key、额度、负载均衡 | Model Routing、Cost/Quality Optimization | Local LLM、Runtime、Model Serving |
| 是否运行模型 | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ |
| 是否连接云模型 | ✅ | ✅ | ✅ | ❌/有限,核心不是云模型 |
| 是否支持本地模型 | ✅ 可接 Ollama/vLLM 等 | ✅ 可接 Ollama 等 | ✅ 可通过 Ollama 等接入 | 核心能力 |
| 是否统一 API | 强 | 强 | 强/OpenAI-compatible | 部分兼容 OpenAI API |
| 是否做模型路由 | ✅ | ✅ 基础负载均衡/渠道路由 | ⭐⭐⭐⭐⭐ 核心能力 | ❌ |
| 是否做智能路由 | 有 Router 能力 | 较弱 | 核心能力 | ❌ |
| 是否做 API Key 管理 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 较弱 | 较弱 |
| 是否做用户/租户管理 | 强 | 强 | 弱 | 弱 |
| 是否做额度/计费 | 强 | 非常强 | 弱 | 无 |
| 是否做成本统计 | 强 | 强 | 核心目标之一 | 无 |
| 是否做限流 | 强 | 强 | 较弱 | 基础 |
| 是否做 Fallback | 强 | 有 | 可通过路由实现 | ❌ |
| 是否做负载均衡 | 强 | 强 | 非主要能力 | ❌ |
| 是否做本地 GPU 推理 | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ |
| 是否适合作为企业统一模型网关 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐ |
| 是否适合作为本地模型服务 | ⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
项目信息对比
- 项目基本信息对比
| 项目 | LiteLLM | One API | RouteLLM | Ollama |
|---|---|---|---|---|
| GitHub | BerriAI/LiteLLM | songquanpeng/one-api | lm-sys/RouteLLM | ollama/ollama |
| 主要语言 | Python | Go + 前端 | Python | Go |
| 开源 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| License | MIT | MIT | Apache-2.0 | MIT |
| 项目定位 | AI Gateway | API Gateway / 聚合分发 | LLM Router | Local LLM Runtime |
| 诞生背景 | 解决多模型统一调用 | 解决多模型 API 管理/分发 | 学术研究 + 模型路由 | 简化本地 LLM 部署 |
| Star | 约 8K+ | 约 34K+ | 约 7K+ | 约 150K+ |
| 社区成熟度 | 高 | 高 | 中 | 非常高 |
| 企业级能力 | 强 | 中高 | 中 | 中 |
| 学术研究属性 | 低 | 低 | 高 | 低 |
核心能力对比
| 能力 | LiteLLM | One API | RouteLLM | Ollama |
|---|---|---|---|---|
| OpenAI API 兼容 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| Anthropic 等 Provider 适配 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐ |
| 多模型统一调用 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐ |
| Provider Adapter | 非常强 | 强 | 依赖 LiteLLM 等 | 弱 |
| Model Router | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ❌ |
| 智能模型选择 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ❌ |
| 成本优化 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐* |
| API Key 管理 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐ | ⭐ |
| 用户管理 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐ | ⭐ |
| 多租户 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐ | ⭐ |
| API 限流 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐ |
| Quota | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐ | ❌ |
| 计费/倍率 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐ | ❌ |
| Dashboard | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 日志/Observability | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
| Guardrails | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐ | ❌ |
| Cache | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐ | ⭐⭐ |
| Retry | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ❌ |
| Fallback | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ❌ |
| Load Balance | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ❌ |
| 本地模型 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| GPU 推理 | ❌ | ❌ | ❌ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 模型下载/管理 | ❌ | ❌ | ❌ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Embedding | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| Vision | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| Tool Calling | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| Agent/A2A 等新接口 | 较强 | 较弱 | 较弱 | 逐步支持 |
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