API AI
llmproxy
Proksi LLM ringan dan berkinerja tinggi untuk caching, failover, pelacakan biaya, dan integrasi mulus antara penyedia AI lokal dan cloud.
llmproxy
Apa itu llmproxy?
llmproxy adalah server Flask sumber terbuka yang meniru API HTTP dari Ollama, OpenAI, dan llama.cpp, meneruskan permintaan ke API kompatibel OpenAI milik NVIDIA untuk integrasi mulus tanpa perubahan pada sisi klien.
llmproxy vs Alat Serupa
| Model Harga | Gratis | Harga khusus | Gratis | Gratis, Freemium |
| Kredit Gratis | ||||
| Fitur utama |
|
|
|
|
| Kelebihan |
|
|
|
|
| Kekurangan |
|
|
|
|
| Cocok untuk |
|
|
|
|
Cara menggunakan llmproxy?
- 1Konfigurasikan kunci API NVIDIA Anda di file .env.
- 2Jalankan dengan Docker Compose: docker compose up -d.
- 3Uji dengan curl: curl http://localhost:11434/.
llmproxy Fitur utama
- Meniru API Ollama, OpenAI, dan llama.cpp
- Meneruskan secara transparan ke API kompatibel OpenAI milik NVIDIA
- Cache respons opsional dengan TTL dan ukuran yang dapat dikonfigurasi
- Failover otomatis dan percobaan ulang pada kesalahan upstream sementara
- Dasbor /stats langsung untuk metrik dan pemantauan proses
- Dukungan autentikasi masuk
- Penemuan multi-model
- Dukungan streaming untuk chat dan completions
llmproxy Contoh penggunaan
- Integrasikan alat LLM lokal dengan model yang di-hosting di NVIDIA tanpa modifikasi klien
- Pantau dan lacak biaya dan penggunaan API melalui dasbor statistik
- Kurangi latensi dan panggilan API dengan cache respons untuk permintaan non-streaming
llmproxy Harga dan kredit gratis
llmproxy menggunakan model Gratis.
Alat ini sepenuhnya gratis
llmproxy Kelebihan dan kekurangan
Kelebihan
- Ringan dan mudah di-deploy melalui Docker
- Cache respons untuk mengurangi panggilan API dan latensi
- Failover otomatis dan percobaan ulang meningkatkan keandalan
- Menyediakan pelacakan biaya dan metrik langsung
- Bekerja dengan klien yang ada tanpa perubahan
Kekurangan
- Hanya meneruskan ke API NVIDIA; tidak ada dukungan penyedia cloud lain
- Membutuhkan kunci API NVIDIA yang valid
- Cache hanya untuk respons non-streaming
llmproxy paling cocok untuk apa?
- Pengembang yang mengintegrasikan LLM NVIDIA ke dalam alur kerja yang ada
- Pengguna Open WebUI, curl, atau SDK yang ingin memanfaatkan model NVIDIA
- Tim yang membutuhkan pelacakan biaya dan cache untuk panggilan API LLM