AI API
llmproxy
Een lichtgewicht, hoogpresterende LLM-proxy voor caching, failover, kostentracking en naadloze integratie tussen lokale en cloud-AI-providers.
llmproxy
Wat is llmproxy?
llmproxy is een open-source Flask-server die de HTTP-API's van Ollama, OpenAI en llama.cpp emuleert en verzoeken doorstuurt naar NVIDIA's OpenAI-compatibele API voor naadloze integratie zonder wijzigingen aan de clientzijde.
llmproxy vs Vergelijkbare Tools
| Prijsmodel | Gratis | Aangepaste prijzen | Gratis | Gratis, Freemium |
| Gratis Credits | ||||
| Belangrijkste functies |
|
|
|
|
| Voordelen |
|
|
|
|
| Nadelen |
|
|
|
|
| Geschikt voor |
|
|
|
|
Hoe gebruik je llmproxy?
- 1Configureer je NVIDIA-API-sleutel in een .env-bestand.
- 2Start met Docker Compose: docker compose up -d.
- 3Test met curl: curl http://localhost:11434/.
llmproxy Belangrijkste functies
- Emuleert Ollama-, OpenAI- en llama.cpp-API's
- Transparante doorsturing naar NVIDIA's OpenAI-compatibele API
- Optionele response-caching met instelbare TTL en grootte
- Automatische failover en herhaling bij tijdelijke upstream-fouten
- Live /stats-dashboard voor metrieken en procesmonitoring
- Ondersteuning voor inkomende authenticatie
- Multi-model detectie
- Streaming-ondersteuning voor chat en completions
llmproxy Gebruikssituaties
- Integreer lokale LLM-tools met NVIDIA-cloudmodellen zonder clientaanpassingen
- Monitor en volg API-kosten en gebruik via het stats-dashboard
- Verminder latentie en API-aanroepen met response-caching voor niet-streaming verzoeken
llmproxy Prijzen en gratis credits
llmproxy werkt met het model Gratis.
Deze tool is volledig gratis
llmproxy Voor- en nadelen
Voordelen
- Lichtgewicht en eenvoudig te implementeren via Docker
- Cacht responses om API-aanroepen en latentie te verminderen
- Automatische failover en herhalingen verbeteren de betrouwbaarheid
- Biedt kostentracking en live metrieken
- Werkt met bestaande clients zonder wijzigingen
Nadelen
- Stuurt alleen door naar NVIDIA's API; geen ondersteuning voor andere cloudproviders
- Vereist een geldige NVIDIA-API-sleutel
- Caching alleen voor niet-streaming responses
Waar is llmproxy het meest geschikt voor?
- Ontwikkelaars die NVIDIA-LLM's integreren in bestaande workflows
- Gebruikers van Open WebUI, curl of SDK's die NVIDIA-modellen willen benutten
- Teams die kostentracking en caching nodig hebben voor LLM-API-aanroepen