在多LLM平台集成场景中，开发者需要处理不同API协议、参数格式和错误处理机制的差异。LiteLLM Go通过抽象层设计解决了这一技术挑战。
技术问题
- 多平台API协议不统一（OpenAI、Anthropic、Google Gemini、DeepSeek）参数映射和类型转换复杂错误处理机制各异流式工具调用的增量数据处理复杂新平台集成需要重复开发适配层
解决方案
LiteLLM Go实现了基于Provider模式的统一接口层，通过策略模式和工厂模式提供类型安全的多平台LLM访问能力。
核心功能
统一接口设计
// 快速调用接口response, err := litellm.Quick("gpt-4o-mini", "Hello, LiteLLM!")多平台协议抽象
client := litellm.New()// OpenAI协议response1, _ := client.Complete(ctx, &litellm.Request{ Model: "gpt-4o-mini", Messages: []litellm.Message{{Role: "user", Content: "Hello"}},})// Anthropic协议（相同接口）response2, _ := client.Complete(ctx, &litellm.Request{ Model: "claude-4-sonnet", Messages: []litellm.Message{{Role: "user", Content: "Hello"}},})// Google Gemini协议（相同接口）response3, _ := client.Complete(ctx, &litellm.Request{ Model: "gemini-2.5-pro", Messages: []litellm.Message{{Role: "user", Content: "Hello"}},})// DeepSeek协议（相同接口）response4, _ := client.Complete(ctx, &litellm.Request{ Model: "deepseek-chat", Messages: []litellm.Message{{Role: "user", Content: "Hello"}},})推理模型支持
实现了对多平台推理模型的完整支持：
OpenAI o系列推理模型
包括Responses API和Chat API的智能降级：
response, err := client.Complete(ctx, &litellm.Request{ Model: "o4-mini", Messages: []litellm.Message{ {Role: "user", Content: "计算 15 * 8，请详细说明步骤"}, }, ReasoningEffort: "medium", // 推理强度参数 ReasoningSummary: "detailed", // 推理摘要配置 UseResponsesAPI: true, // 强制使用Responses API})// 推理过程数据访问if response.Reasoning != nil { fmt.Printf("推理过程: %s\n", response.Reasoning.Summary) fmt.Printf("推理Token数: %d\n", response.Reasoning.TokensUsed)}DeepSeek推理模型
支持DeepSeek-R1推理模型，具有透明的思考过程：
response, err := client.Complete(ctx, &litellm.Request{ Model: "deepseek-reasoner", Messages: []litellm.Message{ {Role: "user", Content: "A farmer has 17 sheep. All but 9 die. How many sheep are left?"}, }, MaxTokens: litellm.IntPtr(500), Temperature: litellm.Float64Ptr(0.1),})// DeepSeek推理过程访问if response.Reasoning != nil { fmt.Printf("思考过程: %s\n", response.Reasoning.Content)}高级流式处理
基于SSE协议的统一流式接口，支持实时工具调用和推理过程：
流式工具调用
实现了业界领先的流式工具调用功能，支持增量数据处理：
// 定义工具tools := []litellm.Tool{ { Type: "function", Function: litellm.FunctionSchema{ Name: "get_weather", Description: "获取城市天气信息", Parameters: map[string]interface{}{ "type": "object", "properties": map[string]interface{}{ "city": map[string]interface{}{ "type": "string", "description": "城市名称", }, }, "required": []string{"city"}, }, }, },}// 启动流式工具调用stream, err := client.Stream(ctx, &litellm.Request{ Model: "gpt-4.1-mini", Messages: []litellm.Message{ {Role: "user", Content: "What's the weather like in Tokyo and New York?"}, }, Tools: tools, ToolChoice: "auto",})// 工具调用状态跟踪toolCalls := make(map[string]*ToolCallBuilder)defer stream.Close()for { chunk, err := stream.Read() if err != nil || chunk.Done { break } switch chunk.Type { case litellm.ChunkTypeContent: // 常规内容 fmt.Print(chunk.Content) case litellm.ChunkTypeToolCallDelta: // 工具调用增量数据 if chunk.ToolCallDelta != nil { delta := chunk.ToolCallDelta // 创建或获取工具调用构建器 if _, exists := toolCalls[delta.ID]; !exists && delta.ID != "" { toolCalls[delta.ID] = &ToolCallBuilder{ ID: delta.ID, Type: delta.Type, Name: delta.FunctionName, } fmt.Printf("\n工具调用开始: %s", delta.FunctionName) } // 累积参数 if delta.ArgumentsDelta != "" && delta.ID != "" { if builder, exists := toolCalls[delta.ID]; exists { builder.Arguments.WriteString(delta.ArgumentsDelta) fmt.Print(".") } } } case litellm.ChunkTypeReasoning: // 推理过程（DeepSeek等） if chunk.Reasoning != nil { fmt.Printf("[思考: %s]", chunk.Reasoning.Content) } }}// 处理完成的工具调用for id, builder := range toolCalls { fmt.Printf("\n工具调用完成: %s(%s)", builder.Name, builder.Arguments.String())}工具调用构建器
// ToolCallBuilder 帮助累积工具调用数据type ToolCallBuilder struct { ID string Type string Name string Arguments strings.Builder}Function Calling支持
实现了跨平台的工具调用功能：
tools := []litellm.Tool{ { Type: "function", Function: litellm.FunctionSchema{ Name: "get_weather", Description: "获取城市天气信息", Parameters: map[string]interface{}{ "type": "object", "properties": map[string]interface{}{ "city": map[string]interface{}{ "type": "string", "description": "城市名称", }, }, "required": []string{"city"}, }, }, },}response, err := client.Complete(ctx, &litellm.Request{ Model: "gpt-4o-mini", Messages: []litellm.Message{ {Role: "user", Content: "北京今天天气怎么样？"}, }, Tools: tools, ToolChoice: "auto",})// 工具调用处理if len(response.ToolCalls) > 0 { // 执行函数并继续对话流程}架构设计
Provider接口模式
采用策略模式实现多平台抽象，每个LLM平台作为独立Provider：
type Provider interface { Name() string Complete(ctx context.Context, req *Request) (*Response, error) Stream(ctx context.Context, req *Request) (StreamReader, error) Models() []ModelInfo Validate() error}设计优势：
- 扩展性: 新平台只需实现Provider接口可测试性: Provider可独立单元测试可维护性: 平台特定逻辑隔离
路由机制
基于模型名称前缀的自动路由：
// 根据模型名称自动选择Providerresponse, _ := client.Complete(ctx, &litellm.Request{ Model: "gpt-4o-mini", // 路由到OpenAI Provider})response, _ := client.Complete(ctx, &litellm.Request{ Model: "claude-4-sonnet", // 路由到Anthropic Provider})配置管理
支持环境变量自动发现和手动配置：
// 环境变量自动发现// export OPENAI_API_KEY="your-key"// export ANTHROPIC_API_KEY="your-key"// export GEMINI_API_KEY="your-key"// export DEEPSEEK_API_KEY="your-key"client := litellm.New()// 手动配置（生产环境）client := litellm.New( litellm.WithOpenAI("your-openai-key"), litellm.WithAnthropic("your-anthropic-key"), litellm.WithGemini("your-gemini-key"), litellm.WithDeepSeek("your-deepseek-key"),)扩展机制
新平台集成实现：
// 1. 实现Provider接口type MyProvider struct { *litellm.BaseProvider}func (p *MyProvider) Complete(ctx context.Context, req *litellm.Request) (*litellm.Response, error) { // API调用逻辑实现 return &litellm.Response{ Content: "Hello from my provider!", Model: req.Model, Provider: "myprovider", Usage: litellm.Usage{TotalTokens: 10}, }, nil}// 2. Provider注册func init() { litellm.RegisterProvider("myprovider", NewMyProvider)}// 3. 使用新Providerclient := litellm.New()response, _ := client.Complete(ctx, &litellm.Request{ Model: "my-model", Messages: []litellm.Message{{Role: "user", Content: "Hello"}},})技术实现
智能降级机制
OpenAI推理模型的API降级策略：
// 优先使用Responses APIresponse, err := p.completeWithResponsesAPI(ctx, req, modelName)if err != nil { // 降级到Chat API return p.completeWithChatAPI(ctx, req, modelName)}类型安全
Go类型系统的编译时检查：
type Request struct { Model string `json:"model"` Messages []Message `json:"messages"` MaxTokens *int `json:"max_tokens,omitempty"` Temperature *float64 `json:"temperature,omitempty"` ReasoningEffort string `json:"reasoning_effort,omitempty"` ReasoningSummary string `json:"reasoning_summary,omitempty"`}错误处理
分层错误处理机制：
response, err := client.Complete(ctx, req)if err != nil { log.Printf("LLM调用失败: %v", err) return}实际应用场景
1. AI聊天应用
func handleChat(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { client := litellm.New() response, err := client.Complete(r.Context(), &litellm.Request{ Model: "gpt-4o-mini", Messages: []litellm.Message{ {Role: "user", Content: getUserMessage(r)}, }, }) if err != nil { http.Error(w, err.Error(), 500) return } json.NewEncoder(w).Encode(response)}2. 多模型对比
func compareModels(prompt string) { client := litellm.New() models := []string{ "gpt-4.1-mini", // OpenAI "claude-4-sonnet", // Anthropic "gemini-2.5-pro", // Google "deepseek-chat", // DeepSeek } for _, model := range models { response, err := client.Complete(ctx, &litellm.Request{ Model: model, Messages: []litellm.Message{{Role: "user", Content: prompt}}, }) if err == nil { fmt.Printf("%s: %s\n", model, response.Content) } }}3. 智能代理系统
func intelligentAgent(query string) { client := litellm.New() // 根据查询类型和复杂度选择最适合的模型 var model string switch { case isComplexReasoning(query): model = "o4-mini" // OpenAI推理模型 case isCodeRelated(query): model = "deepseek-coder" // DeepSeek代码模型 case needsReasoning(query): model = "deepseek-reasoner" // DeepSeek推理模型 default: model = "gpt-4.1-mini" // 通用模型 } response, err := client.Complete(ctx, &litellm.Request{ Model: model, Messages: []litellm.Message{{Role: "user", Content: query}}, Tools: getAvailableTools(), }) // 处理推理过程 if response.Reasoning != nil { fmt.Printf("AI思考过程: %s\n", response.Reasoning.Content) } // 处理工具调用...}快速开始
安装
go get github.com/voocel/litellm设置环境变量
export OPENAI_API_KEY="sk-proj-..."export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."export GEMINI_API_KEY="AIza..."export DEEPSEEK_API_KEY="sk-..."第一个程序
package mainimport ( "fmt" "github.com/voocel/litellm")func main() { // 快速调用 - 支持所有平台 response, err := litellm.Quick("gpt-4.1-mini", "Hello, LiteLLM!") if err != nil { panic(err) } fmt.Println(response.Content) // 或者使用DeepSeek response2, err := litellm.Quick("deepseek-chat", "你好，LiteLLM！") if err != nil { panic(err) } fmt.Println(response2.Content)}为什么选择LiteLLM Go？
1. 开发效率提升10倍
- 一套代码支持所有平台零学习成本的统一接口完善的类型定义和错误处理
2. 面向未来的设计
- 完整支持最新的推理模型插件化架构，轻松扩展持续跟进LLM技术发展
3. 生产级可靠性
- 智能降级机制完善的错误处理经过实际项目验证
4. Go语言生态完美融合
- 遵循Go语言最佳实践零外部依赖高性能并发支持
未来规划
- ✅ 支持DeepSeek推理模型（已完成）
- ✅ 高级流式工具调用（已完成）
- 支持更多LLM平台（Ollama、Grok、Qwen等）
- 添加缓存机制和请求去重
- 支持负载均衡和故障转移
- 提供Prometheus监控指标
- 支持批量请求优化
- 添加模型性能基准测试
参与贡献
LiteLLM是一个开源项目，我们欢迎所有形式的贡献：
- 报告Bug提出新功能建议提交代码改进完善文档给项目点星支持
GitHub: github.com/voocel/lite…
结语
在AI快速发展的时代，LiteLLM Go为Go开发者提供了一个统一、强大的LLM集成解决方案。它不仅简化了当前的开发工作，更为未来的AI应用奠定了坚实的基础。
立即开始使用LiteLLM，提升你的AI应用开发效率。
如果这篇文章对你有帮助，请给 LiteLLM 项目点个星，让更多开发者受益。
