v1.74.7-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:v1.74.7-stable.patch.1
pip install litellm
pip install litellm==1.74.7.post2
主要亮點
- 向量儲存 - 支援 Vertex RAG Engine、PG Vector、OpenAI 與 Azure OpenAI Vector Stores。
- 大量編輯使用者 - 在 UI 上大量編輯使用者。
- 健康檢查改進 - 避免在高流量期間不必要的 pod 重新啟動。
- 新的 LLM 提供者 - 新增 Moonshot AI 與 Vercel v0 提供者支援。
向量儲存 API
此版本新增支援可將 VertexAI RAG Engine、PG Vector、Bedrock Knowledge Bases 與 OpenAI Vector Stores 與 LiteLLM 搭配使用。
這非常適合需要搭配 LLM 使用外部知識來源的使用案例。
這為 LiteLLM 使用者帶來以下優點:
Proxy 管理員優點:
- 細粒度存取控制:決定哪些 Keys 與 Teams 可以存取特定的 Vector Stores
- 跨所有向量儲存作業的完整使用追蹤與監控
開發者優點:
- 用於查詢向量儲存並將其與 LLM API 請求搭配使用的簡單、統一介面
- 在所有受支援的向量儲存提供者之間提供一致的 API 體驗
大量編輯使用者
v1.74.7-stable 在 UI 中引入大量編輯使用者。這對以下情境很有用:
- 將所有現有使用者授予預設團隊(對於控管存取權/依團隊追蹤支出很有用)
- 控管現有使用者的個人模型存取權
健康檢查伺服器
此版本帶來可靠性改進,可避免在高流量期間不必要的 pod 重新啟動。先前,當主要 LiteLLM 應用程式忙於處理流量時,即使 pod 狀態正常,健康端點仍會逾時。
從此版本開始,您可以在具備專用埠的隔離程序上執行健康端點。這可確保即使主要 LiteLLM 應用程式處於高負載狀態,存活與就緒探測仍能保持回應。
新模型/更新模型
定價/上下文視窗更新
| 提供者 | 模型 | 上下文視窗 | 輸入($/100 萬 tokens) | 輸出($/100 萬 tokens) |
|---|---|---|---|---|
| Azure AI | azure_ai/grok-3 | 131k | $3.30 | $16.50 |
| Azure AI | azure_ai/global/grok-3 | 131k | $3.00 | $15.00 |
| Azure AI | azure_ai/global/grok-3-mini | 131k | $0.25 | $1.27 |
| Azure AI | azure_ai/grok-3-mini | 131k | $0.275 | $1.38 |
| Azure AI | azure_ai/jais-30b-chat | 8k | $3200 | $9710 |
| Groq | groq/moonshotai-kimi-k2-instruct | 131k | $1.00 | $3.00 |
| AI21 | jamba-large-1.7 | 256k | $2.00 | $8.00 |
| AI21 | jamba-mini-1.7 | 256k | $0.20 | $0.40 |
| Together.ai | together_ai/moonshotai/Kimi-K2-Instruct | 131k | $1.00 | $3.00 |
| v0 | v0/v0-1.0-md | 128k | $3.00 | $15.00 |
| v0 | v0/v0-1.5-md | 128k | $3.00 | $15.00 |
| v0 | v0/v0-1.5-lg | 512k | $15.00 | $75.00 |
| Moonshot | moonshot/moonshot-v1-8k | 8k | $0.20 | $2.00 |
| Moonshot | moonshot/moonshot-v1-32k | 32k | $1.00 | $3.00 |
| Moonshot | moonshot/moonshot-v1-128k | 131k | $2.00 | $5.00 |
| Moonshot | moonshot/moonshot-v1-auto | 131k | $2.00 | $5.00 |
| Moonshot | moonshot/kimi-k2-0711-preview | 131k | $0.60 | $2.50 |
| Moonshot | moonshot/moonshot-v1-32k-0430 | 32k | $1.00 | $3.00 |
| Moonshot | moonshot/moonshot-v1-128k-0430 | 131k | $2.00 | $5.00 |
| Moonshot | moonshot/moonshot-v1-8k-0430 | 8k | $0.20 | $2.00 |
| Moonshot | moonshot/kimi-latest | 131k | $2.00 | $5.00 |
| Moonshot | moonshot/kimi-latest-8k | 8k | $0.20 | $2.00 |
| Moonshot | moonshot/kimi-latest-32k | 32k | $1.00 | $3.00 |
| Moonshot | moonshot/kimi-latest-128k | 131k | $2.00 | $5.00 |
| Moonshot | moonshot/kimi-thinking-preview | 131k | $30.00 | $30.00 |
| Moonshot | moonshot/moonshot-v1-8k-vision-preview | 8k | $0.20 | $2.00 |
| Moonshot | moonshot/moonshot-v1-32k-vision-preview | 32k | $1.00 | $3.00 |
| Moonshot | moonshot/moonshot-v1-128k-vision-preview | 131k | $2.00 | $5.00 |
功能
- 🆕 Moonshot API (Kimi)
- 🆕 v0 提供者
- OpenAI
- 將 OpenAI DeepResearch 模型與
litellm.completion(/chat/completions)搭配使用 - PR #12627 需要文件
- 將 OpenAI DeepResearch 模型與
- Azure OpenAI
- Anthropic
- 支援工具快取控制 - PR #12668
- Bedrock
- Gemini
- VertexAI
- vLLM
- AI21
- Together.ai
- Groq
- Github Copilot
錯誤
- Anthropic
- 修正 streaming + response_format + tools 錯誤 - PR #12463
- XAI
- grok-4 不支援
stop參數 - PR #12646
- grok-4 不支援
- AWS
- AWS Bedrock 的角色鏈結與 web 驗證 - PR #12607
- VertexAI
- 將 project_id 新增至快取憑證 - PR #12661
- Bedrock
- 修正 PR #12619 中 bedrock nova micro 與 nova lite 的上下文視窗資訊
LLM API 端點
功能
- /chat/completions
- 在 trim_messages 的輸出中包含工具呼叫 - PR #11517
- /v1/vector_stores
- /streamGenerateContent
- 非 gemini 模型支援 - PR #12647
錯誤
- /vector_stores
- 傳入
tools時,Knowledge Base Call 會回傳錯誤 - PR #12628
- 傳入
MCP Gateway
功能
錯誤
管理端點 / UI
功能
- 金鑰
- 改進重新產生 Key 狀態管理 - PR #12729
- 模型
- 用量頁面
- 修正 Spend per Tag 圖表上 Y 軸標籤重疊 - PR #12754
- 團隊
- 使用者
- 新的
/user/bulk_update端點 - PR #12720
- 新的
- 記錄頁面
- 在 UI Logs Page 新增
end_user篩選器 - PR #12663
- 在 UI Logs Page 新增
- MCP 伺服器
- 複製 MCP Server 名稱功能 - PR #12760
- 向量儲存庫
- 一般
- 為所有 ID(Key、Team、Organization、MCP Server)新增點擊即複製 - PR #12615
- SCIM
- 新增 GET /ServiceProviderConfig 端點 - PR #12664
錯誤
記錄 / 防護欄整合
功能
- Google Cloud Model Armor
- 新的防護欄整合 - PR #12492
- Bedrock 防護欄
- 允許停用對 'BLOCKED' 動作的例外 - PR #12693
- Guardrails AI
- 支援以
llmOutput為基礎的防護欄作為 pre-call hooks - PR #12674
- 支援以
- DataDog LLM 可觀測性
- 新增根據所使用的 LLM Endpoint 追蹤正確 span type 的支援 - PR #12652
- 自訂記錄
- 允許從 S3 或 GCS Bucket 讀取自訂 logger python scripts - PR #12623
錯誤
- 一般記錄
- cache_hits 上的 StandardLoggingPayload 應追蹤自訂 llm provider - PR #12652
- S3 Buckets
- 與 guardrails 一起使用時,S3 v2 log uploader 會當掉 - PR #12733
效能 / 負載平衡 / 可靠性改進
功能
- 健康檢查
- 快取
- 新增 Azure Blob cache 支援 - PR #12587
- 路由器
- 在 lowest_latency 策略中處理 completion tokens 為零時的 ZeroDivisionError - PR #12734
錯誤
- 資料庫
- 快取
- 修正:embedding response models 的 redis 快取 - PR #12750
Helm Chart
- DB Migration Hook:重構以支援 use_prisma_migrate - for helm hook PR
- 在 Helm migrations job 中新增 envVars 與 extraEnvVars 支援 - PR #12591
一般 Proxy 改進
功能
- 控制平面 + 資料平面架構
- Control Plane + Data Plane 支援 - PR #12601
- Proxy CLI
- 在 CLI 新增 "keys import" 命令 - PR #12620
- Swagger 文件
- 為 LiteLLM /chat/completions、/embeddings、/responses 新增 swagger 文件 - PR #12618
- 相依套件
- 將 rich 版本從 ==13.7.1 放寬為 >=13.7.1 - PR #12704
錯誤
-
預設啟用 verbose log 的修正 - PR #12596
-
新增在 request body 中停用 callbacks 的支援 - PR #12762
-
處理 spend tracking metadata JSON 序列化中的循環參照 - PR #12643
新貢獻者
- @AntonioKL 首次貢獻於 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/12591
- @marcelodiaz558 首次貢獻於 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/12541
- @dmcaulay 首次貢獻於 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/12463
- @demoray 首次貢獻於 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/12587
- @staeiou 首次貢獻於 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/12631
- @stefanc-ai2 首次貢獻於 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/12622
- @RichardoC 首次貢獻於 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/12607
- @yeahyung 首次貢獻於 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/11795
- @mnguyen96 首次貢獻於 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/12619
- @rgambee 首次貢獻於 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/11517
- @jvanmelckebeke 首次貢獻於 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/12725
- @jlaurendi 首次貢獻於 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/12704
- @doublerr 首次貢獻於 https://github.com/BerriAI/litellm/pull/12661