110 подписчиков
LiteLLM или OmniRoute: какой шлюз для больших языковых моделей (LLM) поставить на свой сервер?
И LiteLLM, и OmniRoute дают одну конечную точку (endpoint), совместимую с интерфейсом OpenAI, для разных моделей. Но рассчитаны они на разные сценарии.
В нашем тесте платформа LiteLLM с двумя рабочими процессами показала 130 обычных запросов в секунду и 38,5 — потоковых. Платформа OmniRoute — 36 и 25 соответственно; с поправкой на разницу в оборудовании — порядка 56 и 37. Однако скорость здесь не самый важный параметр.
Платформа LiteLLM лучше подходит для команд: у нее есть отдельные ключи, бюджеты, учет расходов в базе данных Postgres, резервные модели и масштабирование через несколько рабочих процессов (workers).
Платформа OmniRoute — это скорее вариант для отдельного разработчика, который работает с Claude Code, Codex, Cursor и несколькими подписками или бесплатными тарифами.
Есть и важный нюанс: защита от ограничений частоты запросов (rate limits) в OmniRoute включена по умолчанию. Для своей модели или платного программного интерфейса (API) она в нашем тесте ограничивала шлюз примерно до 1 запроса в секунду — ее лучше отключить.
Вывод простой: LiteLLM — решение для команд и высокой нагрузки. OmniRoute — для личных инструментов на основе искусственного интеллекта (ИИ) и нескольких поставщиков.
Полное сравнение →
1 минута
2 дня назад