v1.74.3-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:v1.74.3-stable
pip install litellm
pip install litellm==1.74.3.post1
重點摘要
- MCP: Model Access Groups - 將 mcp servers 加入存取群組,以便輕鬆管理使用者與團隊的存取權限。
- MCP: Tool Cost Tracking - 為每個 MCP 工具設定價格。
- Model Hub v2 - 全新的 OSS Model Hub,用於告知開發者 proxy 上可用的模型。
- Bytez - 新的 LLM API 提供者。
- Dashscope API - 透過新的 Dashscope API 提供者呼叫 Alibaba 的 qwen 模型。
MCP 閘道:模型存取群組
v1.74.3-stable 新增了將 MCP servers 加入存取群組的支援,這讓 Proxy Admins 更容易管理跨使用者與團隊的 MCP servers 存取權限。
對於 開發者 而言,這表示您現在可以透過在 x-mcp-servers header 中傳入存取群組名稱,連接到多個 MCP servers。
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MCP 閘道:工具成本追蹤
此版本新增了 MCP tool calls 的成本追蹤。這對於將 MCP 存取權提供給開發者的 Proxy Admins 非常有幫助,因為您現在可以將 MCP tool call 成本歸屬到特定的 LiteLLM keys 與團隊。
您可以設定:
- Uniform server cost:為來自某個 server 的所有工具設定統一成本
- Individual tool cost:為特定工具定義個別成本(例如,search_tool 成本為 $10,get_weather 成本為 $5)。
- Dynamic costs:針對您想要根據 MCP 的回應設定成本的使用案例,您可以撰寫自訂的 post mcp call hook 來解析回應並動態設定成本。
Model Hub v2
v1.74.3-stable 推出了全新的 OSS Model Hub,用於告知開發者 proxy 上可用的模型。
這對 Proxy Admins 很有幫助,因為您現在可以告知開發者 proxy 上可用的模型。
這項改進相較於先前的 model hub,新增了:
- 即使 Developers 沒有 LiteLLM key,也能向他們顯示模型的能力。
- Proxy Admins 可選擇特定模型在 model hub 上公開。
- 改進的搜尋與篩選能力:
- 依部分名稱搜尋模型(例如
xai grok-4) - 依提供者與功能篩選(例如 'vision' models)
- 依成本排序(例如 OpenAI 最便宜的 vision model)
- 依部分名稱搜尋模型(例如
新模型 / 更新模型
定價 / Context Window 更新
| 提供者 | 模型 | 上下文視窗 | 輸入($/1M tokens) | 輸出($/1M tokens) | 類型 |
|---|---|---|---|---|---|
| Xai | xai/grok-4 | 256k | $3.00 | $15.00 | 新增 |
| Xai | xai/grok-4-0709 | 256k | $3.00 | $15.00 | 新增 |
| Xai | xai/grok-4-latest | 256k | $3.00 | $15.00 | 新增 |
| Mistral | mistral/devstral-small-2507 | 128k | $0.1 | $0.3 | 新增 |
| Mistral | mistral/devstral-medium-2507 | 128k | $0.4 | $2 | 新增 |
| Azure OpenAI | azure/o3-deep-research | 200k | $10 | $40 | 新增 |
功能
- Xinference
- 支援影像生成 API - PR
- Bedrock
- 支援 AWS Bedrock API 的 API Key Auth - PR
- 🆕 Dashscope
- 來自 Alibaba 的新整合(可啟用 qwen 使用)- PR
- 🆕 Bytez
- 新的 /chat/completion 整合 - PR
錯誤修正
- Github Copilot
- 修正 Github Copilot 的 API base url - PR
- Bedrock
- XAI
- 確保當 xai 回應含有 tool calls 時,finish_reason 也包含 tool calls - PR
LLM API 端點
功能
- /completions
- 在串流時回傳 ‘reasoning_content’ - PR
- /chat/completions
- 將 'thinking blocks' 加入 stream chunk builder - PR
- /v1/messages
MCP Gateway
功能
錯誤修正
- 一般
- 修正 task group 未初始化錯誤 - PR s/o @juancarlosm
- MCP 伺服器
管理端點 / UI
功能
錯誤修正
記錄 / 防護欄整合
功能
- Langfuse
- Bedrock 防護欄
- 當防護欄動作為 'BLOCKED' 時,提升 Bedrock 輸出文字 - PR
- OTEL
- 支援
OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES- PR
- 支援
- Guardrails AI
- 支援 pre-call + logging only 防護欄(pii 偵測/競品名稱) - PR
- Guardrails
- [Enterprise] 支援以 tag 為基礎的防護欄模式 - PR, Get Started
- OpenAI Moderations API
- 新的防護欄整合 - PR
- Prometheus
- 支援以 tag 為基礎的指標(可啟用 prometheus 指標以衡量 roo-code/cline/claude code 參與度) - PR, Get Started
- Datadog LLM 可觀測性
- 新增
total_cost欄位以追蹤 DataDog LLM 可觀測性指標中的成本 - PR
- 新增
錯誤修正
- Prometheus
- 移除實驗性
_by_tag指標(修正基數問題) - PR
- 移除實驗性
- Slack 警示
- 修正停機與區域停機警示的 slack 警示 - PR, Get Started
效能 / 負載平衡 / 可靠性改善
錯誤修正
- Responses API 橋接器
- 在回退到 Chat Completions 時,為 Responses API 新增圖片支援 - PR s/o @ryan-castner
- aiohttp
- 正確關閉 aiohttp 用戶端 session 以防止資源洩漏 - PR
- 路由器
- 不要將無效部署加入 router pattern match - PR
一般 Proxy 改善
錯誤修正
- S3
- s3 config.yaml 檔案 - 確保使用 yaml safe load - PR
- 稽核記錄
- 新增 model 更新的稽核記錄 - PR
- 啟動
- 當啟用 max_budget 時,啟動時建立多個 API Keys - PR
- 驗證
- 在 Auth 上解析 model group alias(如果使用者可存取底層 model,則允許 alias 請求運作) - PR
- config.yaml
- 修正從 config.yaml 解析 environment_variables - PR
- 安全性
- 記錄帶有前綴的雜湊 jwt,而非實際值 - PR
功能
- MCP
- 在 docker img 上升級 mcp 版本 - PR
- 請求標頭
- 當 forward_client_headers_to_llm_api 為 true 時,轉發 ‘anthropic-beta’ header - PR
新貢獻者
- @kanaka 在 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/12418 完成了第一次貢獻
- @juancarlosm 在 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/12411 完成了第一次貢獻
- @DmitriyAlergant 在 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/12356 完成了第一次貢獻
- @Rayshard 在 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/12487 完成了第一次貢獻
- @minghao51 在 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/12361 完成了第一次貢獻
- @jdietzsch91 在 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/12488 完成了第一次貢獻
- @iwinux 在 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/12473 完成了第一次貢獻
- @andresC98 在 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/12413 完成了第一次貢獻
- @EmaSuriano 在 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/12509 完成了第一次貢獻
- @strawgate 在 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/12528 完成了第一次貢獻
- @inf3rnus 在 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/12121 完成了第一次貢獻