v1.74.0-stable
部署此版本
- Docker
- Pip
docker run litellm
docker run \
-e STORE_MODEL_IN_DB=True \
-p 4000:4000 \
docker.litellm.ai/berriai/litellm:v1.74.0-stable
pip install litellm
pip install litellm==1.74.0.post2
主要亮點
- MCP Gateway 命名空間伺服器 - 連接到 LiteLLM 的用戶端現在可以指定要使用哪些 MCP 伺服器。
- UI 上的依團隊/金鑰記錄 - Proxy 管理員可直接在 UI 中設定依團隊或依金鑰的記錄設定。
- Azure Content Safety 防護欄 - 新增對 Azure Content Safety 防護欄的提示注入與文字審核支援。
- VertexAI Deepseek Models - 支援透過 LiteLLM 的 /chat/completions 或 /responses API 呼叫 VertexAI Deepseek models。
- Github Copilot API - 您現在可以將 Github Copilot 作為 LLM API 提供者使用。
MCP Gateway:具命名空間的 MCP 伺服器
此版本為 LiteLLM MCP Gateway 帶來了對 MCP Servers 命名空間的支援。這表示您可以指定 x-mcp-servers 標頭,以指定要從哪些伺服器列出工具。
當您想將 MCP 用戶端指向 LiteLLM 上的特定 MCP 伺服器時,這會很有用。
使用方式
- OpenAI API
- LiteLLM Proxy
- Cursor IDE
cURL Example with Server Segregation
curl --location 'https://api.openai.com/v1/responses' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
--data '{
"model": "gpt-4o",
"tools": [
{
"type": "mcp",
"server_label": "litellm",
"server_url": "<your-litellm-proxy-base-url>/mcp",
"require_approval": "never",
"headers": {
"x-litellm-api-key": "Bearer YOUR_LITELLM_API_KEY",
"x-mcp-servers": "Zapier_Gmail"
}
}
],
"input": "Run available tools",
"tool_choice": "required"
}'
在此範例中,請求只會存取來自 "Zapier_Gmail" MCP 伺服器的工具。
cURL Example with Server Segregation
curl --location '<your-litellm-proxy-base-url>/v1/responses' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header "Authorization: Bearer $LITELLM_API_KEY" \
--data '{
"model": "gpt-4o",
"tools": [
{
"type": "mcp",
"server_label": "litellm",
"server_url": "<your-litellm-proxy-base-url>/mcp",
"require_approval": "never",
"headers": {
"x-litellm-api-key": "Bearer YOUR_LITELLM_API_KEY",
"x-mcp-servers": "Zapier_Gmail,Server2"
}
}
],
"input": "Run available tools",
"tool_choice": "required"
}'
此設定會將請求限制為只使用來自指定 MCP 伺服器的工具。
Cursor MCP Configuration with Server Segregation
{
"mcpServers": {
"LiteLLM": {
"url": "<your-litellm-proxy-base-url>/mcp",
"headers": {
"x-litellm-api-key": "Bearer $LITELLM_API_KEY",
"x-mcp-servers": "Zapier_Gmail,Server2"
}
}
}
}
在 Cursor IDE 設定中的此設定將把工具存取限制為僅限指定的 MCP 伺服器。
UI 上的依團隊/金鑰記錄
此版本支援 Proxy 管理員在 UI 上設定依團隊/依金鑰的記錄設定。這可讓 LLM 請求/回應記錄依據團隊或金鑰,路由到不同的 Langfuse/Arize 專案。
對於使用 LiteLLM 的開發者,其記錄會自動路由到其各自的 Arize/Langfuse 專案。在此版本中,我們支援以下依金鑰/依團隊記錄整合:
langfusearizelangsmith
Azure Content Safety 防護欄
LiteLLM 現在支援用於 Prompt Injection 與文字審核的 Azure Content Safety 防護欄。這對 內部 chat-ui 使用情境非常適合,因為您現在可以建立具備 Azure 危害類別偵測的防護欄、指定自訂嚴重程度門檻,並將其套用於 100+ 個 LLM,而僅限於該使用情境(或套用於您的所有請求)。
Python SDK:匯入時間快 2.3 秒
此版本為 Python SDK 帶來顯著的效能改進,匯入時間快了 2.3 秒。我們重新設計了初始化流程以降低啟動負擔,使 LiteLLM 對於需要快速初始化的應用程式更有效率。這對於需要快速初始化 LiteLLM 的應用程式而言,是一項重大改進。
新模型/更新模型
定價/Context Window 更新
| 提供者 | 模型 | 上下文視窗 | 輸入 ($/100萬 tokens) | 輸出 ($/100萬 tokens) | 類型 |
|---|---|---|---|---|---|
| Watsonx | watsonx/mistralai/mistral-large | 131k | $3.00 | $10.00 | 新增 |
| Azure AI | azure_ai/cohere-rerank-v3.5 | 4k | $2.00/1k queries | - | 新增(Rerank) |
功能
- 🆕 GitHub Copilot - 使用 LiteLLM 與 GitHub Copilot API - PR, 開始使用
- 🆕 VertexAI DeepSeek - 新增對 VertexAI DeepSeek models 的支援 - PR, 開始使用
- Azure AI
- Vertex AI
- Custom LLM
- 傳遞 "custom" llm provider 上的額外 _properties - PR
問題修正
- Mistral
- Gemini
- Anthropic
- 修正 user_id 驗證邏輯 - PR
- Bedrock
- 支援 bedrock 的可選參數 - PR
- Ollama
- 修正 ollama-chat 的預設參數 - PR
- VLLM
- 新增 'audio_url' 訊息類型支援 - PR
LLM API 端點
功能
問題修正
- /v1/messages
- /chat/completions
- 支援 Cursor IDE tool_choice 格式
{"type": "auto"}- PR
- 支援 Cursor IDE tool_choice 格式
- /generateContent
- 串流
支出追蹤/預算改進
問題修正
管理端點/UI
錯誤
- 團隊管理
- UI 渲染
- 組態
功能
記錄 / 防護欄整合
功能
- 防護欄
- 現在 UI 已支援所有防護欄 - PR
- Azure Content Safety
- DeepEval
- 修正失敗事件的 DeepEval 記錄格式 - PR
- Arize
- 新增 Arize 團隊式記錄 - PR
- Langfuse
- 支援 Langfuse prompt_version - PR
- Sentry Integration
- 新增 sentry 脫敏 - PR
- AWS SQS Logging
- 新的 AWS SQS 記錄整合 - PR
- S3 Logger
- 新增失敗記錄支援 - PR
- Prometheus Metrics
- 為 prometheus metrics 和 labels 新增更好的錯誤驗證 - PR
錯誤
- 安全性
- 確保只有失敗的 LLM API 路由會在 Langfuse 上記錄 - PR
- OpenMeter
- 整合錯誤處理修正 - PR
- 訊息脫敏
- 確保訊息脫敏可用於 responses API 記錄 - PR
- Bedrock 防護欄
- 修正串流回應的 bedrock 防護欄 post_call - PR
效能 / 負載平衡 / 可靠性改進
功能
- Python SDK
- 錯誤處理
- 為找不到的 MCP tools 或無效伺服器新增錯誤處理 - PR
- SSL/TLS
一般 Proxy 改進
新貢獻者
- @wildcard 首次貢獻於 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/12157
- @colesmcintosh 首次貢獻於 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/12168
- @seyeong-han 首次貢獻於 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/11946
- @dinggh 首次貢獻於 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/12162
- @raz-alon 首次貢獻於 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/11432
- @tofarr 首次貢獻於 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/12200
- @szafranek 首次貢獻於 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/12179
- @SamBoyd 首次貢獻於 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/12147
- @lizzij 首次貢獻於 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/12219
- @cipri-tom 首次貢獻於 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/12201
- @zsimjee 首次貢獻於 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/12185
- @jroberts2600 首次貢獻於 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/12175
- @njbrake 首次貢獻於 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/12202
- @NANDINI-star 首次貢獻於 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/12244
- @utsumi-fj 首次貢獻於 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/12230
- @dcieslak19973 首次貢獻於 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/12283
- @hanouticelina 首次貢獻於 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/12286
- @lowjiansheng 首次貢獻於 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/11999
- @JoostvDoorn 首次貢獻於 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/12281
- @takashiishida 首次貢獻於 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/12239