LiteLLM AI Gateway: מעקב עלויות, Guardrails, תקציבים ועוד לניהול 100+ מודלי LLM
|
Getting your Trinity Audio player ready...
|
במאמר זה אנו צוללים לעומק ומסבירים את היכולות המרכזיות של ה-LiteLLM AI Gateway:
מעקב עלויות (Cost Tracking), Batches API, Guardrails, גישה למודלים, תקציבים,
LLM Observability, הגבלת קצב (Rate Limiting), ניהול Prompts, רישום (Logging) ל-S3 ונקודות קצה עוברות (Pass-Through Endpoints) – ומדוע צוותי DevOps / Platform / Architecture מייחסים להן חשיבות.
כפי שהודענו לאחרונה, אנו (ALM Toolbox) המייצגים הרשמיים של LiteLLM בישראל (ובמדינות נוספות) ועוזרים ללקוחות בבחירת הפתרון המתאים עבורם ל- AI Gateway, בהטמעתו וקניית רישוי מתאים.
LiteLLM יושבת בחזית של למעלה מ-100 ספקי LLM (כולל OpenAI, Claude/Anthropic, Gemini, Amazon Bedrock ומודלים מקומיים/Ollama)וחושפת API אחיד, תואם OpenAI (OpenAI-compatible API) במקום מספר רב של ערכות פיתוח (SDKs) ספציפיות לכל ספק.
מדוע אתם צריכים כנראה AI Gateway בהקדם?
בארגונים רבים כל צוות מתחיל להשתמש ב-GenAI בכוחות עצמו: ספקים מרובים, מפתחות API מרובים, ללא נראות מרכזית לגבי עלויות, וכמעט ללא משילות (Governance) על מה שנשלח לאיזה מודל.
הדבר הופך במהרה לבעיה: מנהלי כספים (CFOs) מתחילים לשאול "מי הוציא את הכסף הזה על LLMs?",
צוותי אבטחה מודאגים משיתוף נתונים ו-Tokens, וצוותי DevOps צריכים דרך לנטר ולהגביל את קצב התעבורה.
LiteLLM פותר זאת על ידי תפקוד כ-LLM Gateway מרכזי: כל האפליקציות קוראות ל-Proxy של LiteLLM (באמצעות פורמט OpenAI),
וה-Gateway לאחר מכן מנתב את הבקשות לספק הנכון, מיישם Guardrails, מתעד הכל, ואוכף מגבלות עלויות וקצב.
המשמעות היא שאתם יכולים ליצור סטנדרטיזציה בארגון שלכם על כתובת כמו https://your-litellm-gateway/ בתור ה-Endpoint היחיד לכל שימוש ב-LLM, הן ב-Cloud והן בסביבות Self-Hosted (התקנות מקומיות).
בקצרה: מה זה LiteLLM ?
LiteLLM הוא AI Gateway בקוד פתוח (LLM Proxy) החושף API תואם OpenAI בעודו מתחבר מאחורי הקלעים לספקים ולסוגי מודלים שונים של LLM. ניתן לפרוס אותו כקונטיינר (Container) או כשירות (ב-On-Prem, ב-Private Cloud שלכם או כשירות מנוהל), להגדיר כללי ניתוב (Routing Rules) בקובץ הגדרות, ולאחר מכן לספק לצוותים שלכם מפתחות API וירטואליים (Virtual API Keys) המנותקים ממפתחות הספק הגולמיים.
מכיוון שכל התעבורה עוברת דרך LiteLLM, אתם מקבלים באופן אוטומטי מעקב עלויות מרכזי, תקציבים,
Rate Limits, Observability, Audit Logs , Guardrails וניהול Prompts – מבלי לשנות את קוד האפליקציות שלכם מעבר ל-Base URL והמפתח.
מנקודת המבט שלנו, זה דומה לפעולה של API Gateway או Reverse-Proxy עבור מיקרו-שירותים (Microservices),
אך מותאם במיוחד לצרכים הייחודיים של GenAI ו-LLMs.
1) מעקב עלויות (Cost Tracking): לראות מי מוציא כמה
אחד האתגרים הראשונים עם GenAI הוא הבנת עלויות ה-LLM לפי צוות, פרויקט וסביבה. LiteLLM משמש כ-Proxy לכל בקשה וכותב מידע מפורט על עלויות ושימוש ב-Tokens לתוך מסד נתונים של PostgreSQL, כולל ספק, מודל, ספירת Tokens, עלות מחושבת, מפתח, משתמש, צוות וחותמות זמן (Timestamps).
- עקבו אחר ההוצאות לפי מפתח / משתמש / צוות / ארגון לאורך זמן.
- ראו כמה כל מודל וספק באמת עולים לכם בעומסי עבודה (Workloads) אמיתיים.
- ייצאו נתוני עלויות לכלים של BI או לדוחות Chargeback עבור לקוחות פנימיים או חיצוניים.
LiteLLM גם חושף מדדי Prometheus כגון עלות כוללת ושימוש ב-Tokens לכל מודל ומפתח, כך שתוכלו להוסיף לוחות בקרה של Grafana (Grafana Dashboards) המציגים הוצאות בזמן אמת והיסטוריות עבור LLMs, בדיוק כפי שאתם עושים עבור תשתיות (Infrastructure).
עבור ארגונים רבים זו הפעם הראשונה שהם מקבלים נראות עלויות מדויקת לכל דייר (Per-Tenant) על פני כל השימוש ב-GenAI.
2) תקציבים ושכבות הגבלת קצב (Rate Limit Tiers)
מעבר למעקב הגולמי, LiteLLM מאפשר לכם להגדיר תקציבים ו-Rate Limit Tiers – תוכניות לשימוש חוזר המגבילות את כמות הצריכה המותרת לכל מפתח / משתמש / צוות. בהגדרות (Configuration) ניתן להגדיר שכבות (Tiers) עם מגבלות דולריות חודשיות, מכסות Tokens, מגבלת RPM (בקשות לדקה) ומגבלת TPM (טוקנים לדקה) ואז להקצות מפתחות וירטואליים לשכבות אלו.
כאשר מפתח מגיע לתקציב או לסף ה-RPM/TPM שלו, LiteLLM יכול לחסום אוטומטית בקשות נוספות או להחזיר תגובות Rate-Limit סטנדרטיות, בעוד שמדדים כמו litellm_rate_limit_remaining עוזרים לכם לנטר את הקיבולת הנותרת לכל שכבה. תכונה זו מקלה על יישום "תוכניות" עבור צוותים פנימיים או לקוחות חיצוניים (לדוגמה Free / Standard / Enterprise), שלכל אחת מהן תקציב ואילוצי תפוקה (Throughput) משלה, בדומה ל-SaaS APIs.
3) Guardrails: בטיחות מרכזית ואכיפת מדיניות
יכולת מרכזית נוספת היא Guardrails: היכולת להחיל מדיניות של בטיחות, תאימות (Compliance) ותוכן על Prompts ותגובות, ב-Gateway מרכזי אחד. LiteLLM מאפשר לכם להגדיר Guardrails שרצים לפני שליחת הבקשה (Pre-Call) ו/או אחרי יצירת התגובה (Post-Call), כך שתוכלו לחסום או לשנות תעבורה המפירה את הכללים שלכם.
ה-Gateway יכול להשתלב עם מערכות Guardrails בצד הספק כגון AWS Bedrock Guardrails ואפילו לאזן עומסים (Load-Balance) של בקשות Guardrail על פני פריסות או חשבונות מרובים כדי להישאר מתחת למגבלות הספק. שימושים אופייניים כוללים חסימת מידע רגיש (PII), אכיפת נושאים מותרים, חיטוי (Sanitizing) פלטים עבור דומיינים עסקיים ספציפיים, או שילוב לוגיקת Guardrail משלכם שרצה עבור כל המודלים במקום אחד.
4) גישה למודלים ומפתחות וירטואליים (Virtual Keys)
LiteLLM מציג את המושג של מפתחות API וירטואליים (Virtual API Keys) הממופים למפתחות הספק ולרשימות המודלים האמיתיים שמתחת, דבר שימושי מאוד עבור DevOps ואבטחת מידע. במקום לתת למפתחים מפתחות ישירים של OpenAI או Anthropic, אתם מנפיקים מפתחות LiteLLM עם הגדרה קפדנית של מודלים מותרים ותקציבים, ומבצעים רוטציה (Rotation) למפתחות הספק מאחורי הקלעים לפי הצורך.
<כאן נשים צילומסך או וידאו קצר>
הניתוב מתבצע באמצעות הגדרת model_list שבה שמות מודלים לוגיים (לדוגמה gpt-5 או internal-english-model) ממופים לאחד או יותר ספקים ומערכות עורפיות (Backends), כולל Cloud LLMs ומודלים ב-Self-Hosted / מקומיים (לדוגמה באמצעות Ollama או vLLM). ניתן גם להגדיר Fallbacks ו-Load-Balancing בין ספקים, כך שאם ספק אחד מושבת או מוגבל, LiteLLM יכול לנסות אוטומטית ספק אחר תוך שמירה על אותו ממשק בסגנון OpenAI עבור האפליקציות שלכם.
5) Observability וניטור ל- LLMs
Observability (יכולת תצפית) היא קריטית כאשר מריצים LLMs בסביבת ייצור (Production), ו-LiteLLM מספק מספר שכבות של ניטור ישירות מהקופסה. ה-Gateway חושף Endpoint של /metrics התואם ל-Prometheus עם מדדים לגבי ספירות בקשות, זמני השהיה (Latencies), שימוש ב-Tokens, סכומי עלות ו-Rate Limits לכל מודל ומפתח.
בנוסף, LiteLLM כותב לוגים מובְנים (Structured Logs) מפורטים ומציע שילובים עם
Langfuse, OpenTelemetry, Datadog, Helicone, Lunary, MLflow ואחרים
באמצעות Callbacks ו-Logging Hooks.
המשמעות היא שאתם יכולים לעקוב אחר בקשות מקצה לקצה, לעשות להן קורלציה עם לוגים של האפליקציה (App Logs) ומדדי תשתית, ולבנות תמונה מציאותית של האופן שבו נעשה שימוש ב-GenAI לאורך כל מחזור חיי פיתוח התוכנה (SDLC) ומערכות ה-Production שלכם.
6) S3 Logging לשמירת נתונים לטווח ארוך
עבור ארגונים הזקוקים לשימור נתונים לטווח ארוך או לאחסון קר (Cold Storage) וזול של לוגים של LLM , אז LiteLLM תומך ב-Logging ישירות אל S3 / GCS / Cloud Buckets באמצעות Callbacks מובנים. על ידי הפעלת ה-S3 Callback ב-litellm_settings והגדרת הפרמטרים של ה-Bucket, ה-Gateway יבצע סריאליזציה (Serialize) למטא-דאטה של הבקשות/תגובות לקובצי JSON ויעלה אותם ל-Bucket, בדרך כלל עם חלוקה מחיצתית לפי תאריך וקידומות (Prefixes) אופציונליות (כגון צוות או סביבה).
קיימות אפשרויות להפריד Audit Logs (לטובת Compliance) מלוגים של בקשות כלליות, ולשלוח אותם ל-Buckets או קידומות שונות, דבר השימושי עבור סביבות רגולטוריות. ברגע שהנתונים שם, צוות ה-Data שלכם יכול להריץ אנליטיקות בכלים כמו Athena, BigQuery או Spark מבלי לגעת במערכות ה-Production.
7) Batches API לעבודות בקנה מידה רחב
ישנם עומסי עבודה (לדוגמה, דירוג מיליוני רשומות או הרצת ניתוח לילי) שטוב יותר לטפל בהם באמצעות עיבוד אצווה (Batch Processing) במקום בהרבה קריאות סינכרוניות קטנות. LiteLLM תומך ב-Batches API דמוי OpenAI, כולל נקודות קצה בסגנון /v1/files ו-/v1/batches, שבהן אתם מעלים קובץ JSONL עם בקשות רבות ונותנים לספק לעבד אותן באופן אסינכרוני (Asynchronously).
מאחורי הקלעים, LiteLLM יכול לנתב את עבודות ה-Batch הללו לספקים כמו vLLM ו-Amazon Bedrock Batch APIs, תוך כדי שהוא עדיין אוכף את אותם תקציבים, Rate Limits וכללי Logging כמו ב-Chat Completions רגילים. זהו פתרון אידיאלי עבור צוותי Data-Science פנימיים שרוצים להריץ עבודות LLM גדולות במצב לא מקוון (Offline) מבלי לעקוף בקרות עלויות ומשילות.
8) ניהול Prompts לאיכות ומשילות טובות יותר
ככל שהשימוש ב-LLM גדל, Prompts הופכים לנכסים שצריך לנהל להם גרסאות, לשתף ולאכוף עליהם משילות – ולא סתם מחרוזות (Strings) בתוך הקוד. LiteLLM מספק תכונות של Prompt Management המאפשרות לכם לאחסן תבניות Prompt, לנהל גרסאות שלהן ולהזריק אותן לבקשות באופן מרכזי, במקום לקודד אותן באופן קשיח (Hard-Coding) בכל מיקרו-שירות.
ה-Gateway יכול להשתלב עם כלי Prompt Management קיימים דרך Callbacks, והוא גם חושף ממשק משתמש לניהול Prompts (Prompt Management UI) שבו תוכלו להעלות קובצי Prompt (לדוגמה .prompt / .dotprompt) ולהעניק למפתחות ספציפיים גישה לתבניות נבחרות. יכולת זו מאפשרת דפוסי עבודה כגון A/B Testing ל-Prompts, פריסת עדכוני Prompt ללא צורך בפריסה מחדש (Redeploying) של האפליקציות, ואכיפה של אילו צוותים יכולים להשתמש באילו תבניות רשמיות.
9) נקודות קצה עוברות (Pass-Through Endpoints): כאשר דרושים Native APIs
בעוד שרוב האפליקציות יכולות להשתמש בממשק התואם ל-OpenAI, ישנם מקרים הדורשים Native Provider Endpoints (נקודות קצה טבעיות של הספק) – לדוגמה, Bedrock-specific APIs, OpenAI Assistants או כלים ספציפיים לספק. לשם כך, LiteLLM מציע Pass-Through Endpoints, המעבירים בקשות ישירות אל ה-Native APIs של הספק תוך כדי החלת מנגנוני האימות (Authentication), ה-Logging של LiteLLM, ו-(היכן שרלוונטי) תקציבים.
למשל, נקודות קצה של Bedrock Pass-Through מאפשרות לכם לקרוא ל-Bedrock באמצעות הפורמט הטבעי שלו, בזמן ש-LiteLLM מטפל בהרשאות (Credentials) והניתוב של AWS. באופן דומה, ה-OpenAI Pass-Through Endpoint יכול לשמש כ-Proxy עבור תכונות חדשות של OpenAI (כגון Assistants, Threads, Vector Stores או Responses) אפילו בטרם ישנה הפשטה גנרית, מבלי לאבד את ה-Observability המרכזי.
כיצד אנחנו (ALM Toolbox) יכולים לעזור לכם עם LiteLLM ?
LiteLLM הוא פתרון רב עוצמה, אך כמו כל Gateway מרכזי יש לתכנן ולפרוס אותו בקפידה: זמינות גבוהה (High Availability), אבטחה, Observability, ואינטגרציה לתוך מחסנית ה-CI/CD וה-DevSecOps הקיימת שלכם.
כנציגים ושותפים רשמיים, אנו (ALM-Toolbox) יכולים לעזור לכם לתכנן ולהטמיע את LiteLLM כחלק מארכיטקטורת ה-AI, ה-DevOps וה-DevSecOps שלכם.
השירותים שלנו סביב LiteLLM כוללים (בין היתר):
- ארכיטקטורה ותכנון של ה-AI Gateway שלכם ושל ה-LLM governance
- התקנה של LiteLLM בסביבות On-Prem, ב-Private Cloud או בסביבות מנותקות רשת (air-gapped).
- הגדרת תקציבים, Rate Limits, Guardrails ומדיניות לניהול Prompts שמתאימים לארגון שלכם.
- חיבור LiteLLM לכלי ניטור, Logging ואבטחה שכבר בשימוש אצלכם (Prometheus, Grafana, SIEM וכו').
- תמיכה שוטפת, שדרוגים והקשחה (Hardening) ככל שהשימוש שלכם ב-GenAI גדל לאורך זמן.
- אינטגרציה עם GitLab, GitHub, Bitbucket, Azure DevOps ותהליכי ה-CI/CD שלכם.
אם אתם שוקלים להשתמש ב-LLM / AI Gateway עבור הארגון שלכם, LiteLLM הוא פתרון גמיש ופתוח
המשתלב היטב עם פרקטיקות DevOps ו-DevSecOps מודרניות.
נשמח לדון ב-Use Cases שלכם, להציג הדגמות ולעזור לכם להעריך ולפרוס את LiteLLM בדרך שתואמת את דרישות האבטחה, התאימות והתקציב שלכם.
לקבלת פרטים נוספים, קבלת רשיון התנסות או הצעת מחיר, ניתן לפנות אלינו:
litellm@almtoolbox.com או טלפונית 072-240-5222
