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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。
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、ollama | mistral |
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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