any-llm

一个接口搞定所有大模型,切换模型不费劲

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 244 🐛 待处理 36 👀 关注 11
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 2249
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,Apache-2.0 许可证,可自由使用和部署,无收费计划。

项目预览

any-llm 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类开源模型
开发团队mozilla-ai
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0 许可证,可自由使用和部署,无收费计划。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型ai,anthropic,developer-tools,inference,llm,openai,python,text-completion
GitHub 星标★ 2249
上线时间2025-07-14 00:00:00
代码更新2026-11-08
仓库体积16.4 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

any-llm 是一个 Python 库,旨在通过统一的接口与多种 LLM 提供商(如 OpenAI、Anthropic、Google 等)进行通信。它解决了开发者在集成不同大模型时面临的 API 差异问题,提供了一致的调用方式,简化了多模型切换和管理的复杂度。其核心能力包括统一的请求/响应格式、自动处理认证和错误、支持流式输出、以及可扩展的提供商适配器。通过 any-llm,开发者可以轻松地在不同模型之间切换,而无需修改业务逻辑,从而提升开发效率和代码可维护性。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 2249

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:库/依赖 5 步

环境要求

  • 已安装 Python 与 pip 环境(README 未指明具体版本)
  • 所选 LLM 提供商对应的 API Key(如 Mistral、OpenAI 等)
  • 能访问 PyPI 以安装 any-llm-sdk 包

安装与启动步骤

  1. 1安装 SDK 与提供商

    用 pip 安装 any-llm-sdk,并在方括号中指定需要的提供商;只装 OpenAI 就写 openai,装多个用逗号分隔。

    pip install 'any-llm-sdk[openai]'
  2. 2安装多个提供商

    需要同时使用 Mistral 和 Ollama 时,可用逗号列出多个提供商;要支持全部提供商则用 [all]。

    pip install 'any-llm-sdk[mistral,ollama]'
  3. 3配置 API Key

    把提供商的密钥导出为环境变量,变量名与提供商对应;README 示例用 MISTRAL_API_KEY,替换成自己的真实密钥。

    export MISTRAL_API_KEY="YOUR_KEY_HERE"
  4. 4编写调用脚本

    新建 Python 文件,从 any_llm 导入 completion,指定 model、provider 和 messages 发起调用并打印结果。

    from any_llm import completion
    import os
    
    response = completion(
        model="mistral-small-latest",
        provider="mistral",
        messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
    )
    print(response.choices[0].message.content)
  5. 5运行并查看输出

    执行脚本;若密钥未设置会报错,可先用 assert 检查环境变量是否存在。切换提供商只需改 provider 名和对应密钥。

    python your_script.py

关键配置

配置项必填说明示例
MISTRAL_API_KEY是Mistral 提供商的密钥,供 any-llm 自动读取并认证YOUR_KEY_HERE
OPENAI_API_KEY否OpenAI 提供商密钥,使用 OpenAI 时需设置sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
provider是completion() 的提供商标识,如 mistral、openai、ollamamistral
model是completion() 的模型名,需与所选提供商匹配mistral-small-latest

如何确认成功

运行脚本后成功打印出 response.choices[0].message.content 的内容,即模型返回的回复文本。

常见问题

Q:怎样切换到别的模型提供商?

A:把 provider 参数改成目标提供商名称(如 openai),并设置该提供商对应的 API Key 环境变量,业务代码无需其他改动。

Q:从 LiteLLM 迁移要改什么?

A:API Key 和环境变量可原样沿用。重新以对应 provider extras 安装 SDK,然后把 from litellm import completion 改为 from any_llm import completion,并更新模型字符串写法。

Q:想接入没列出的 OpenAI 兼容网关或本地服务器怎么办?

A:不需要专门的 provider 条目,README 指向文档中的 Custom OpenAI-compatible Endpoints 一节,按其说明配置即可。

Q:该装哪些 extras?

A:按实际使用的提供商安装,如 [openai]、[mistral,ollama];想一次装齐所有受支持提供商则用 [all]。

注意事项

  • README 未给出 Python 版本、端口或系统依赖要求,安装前请自行确认环境兼容。
  • API Key 建议只用环境变量传入,不要硬编码进代码或提交到仓库。
  • extras 按需安装,装全部提供商 [all] 会引入更多依赖。
  • README 节选内容不完整,更多用法与提供商列表请查阅官方文档 https://docs.mozilla.ai/any-llm/。

核心亮点

  • 统一接口,屏蔽不同 LLM API 的差异,降低集成成本
  • 支持流式输出和异步调用,适合实时交互场景
  • 提供可扩展的适配器机制,方便接入新模型提供商

不足之处

  • 文档和社区生态相对薄弱,示例和教程有限
  • 高级功能(如微调、函数调用)可能覆盖不全

适用场景

  • 多模型切换的 AI 应用开发
  • 快速原型验证不同 LLM 的效果
  • 需要统一 API 管理的企业内部工具

替代项目

LiteLLM、LangChain、OpenAI Python SDK

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