v1.79.0-stable - 搜尋 API
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:v1.79.0-stable
pip install litellm
pip install litellm==1.79.0
重大變更
- Cohere models 現在預設會路由至 Cohere v2 API - PR #15722
主要亮點
- 搜尋 API - 原生
/v1/search端點,支援 Perplexity、Tavily、Parallel AI、Exa AI、DataforSEO 和 Google PSE,並具備成本追蹤 - 向量儲存 - 透過 LiteLLM 將 Vertex AI Search API 整合為向量儲存,並支援 passthrough 端點
- 防護欄擴充 - 透過統一的
apply_guardrails函式,將防護欄套用至 Responses API、Image Gen、Text completions、Audio transcriptions、Audio Speech、Rerank 和 Anthropic Messages API - 新的防護欄提供者 - 支援 Gray Swan、Dynamo AI、IBM Guardrails、Lasso Security v3 和 Bedrock Guardrail 的 apply_guardrail 端點
- 影片生成 API - 原生支援 OpenAI Sora-2 和 Azure Sora-2(Pro、Pro-High-Res),並支援成本追蹤與記錄
- Azure AI Speech (TTS) - 原生 Azure AI Speech 整合,支援標準與 HD 聲音的成本追蹤
新模型 / 更新模型
新模型支援
| 提供者 | 模型 | 上下文視窗 | 輸入($/100萬 tokens) | 輸出($/100萬 tokens) | 功能 |
|---|---|---|---|---|---|
| Bedrock | anthropic.claude-3-7-sonnet-20240620-v1:0 | 200K | $3.60 | $18.00 | Chat、reasoning、vision、function calling、prompt caching、computer use |
| Bedrock GovCloud | us-gov-west-1/anthropic.claude-3-7-sonnet-20250219-v1:0 | 200K | $3.60 | $18.00 | Chat、reasoning、vision、function calling、prompt caching、computer use |
| Vertex AI | mistral-medium-3 | 128K | $0.40 | $2.00 | Chat、function calling、tool choice |
| Vertex AI | codestral-2 | 128K | $0.30 | $0.90 | Chat、function calling、tool choice |
| Bedrock | amazon.titan-image-generator-v1 | - | - | - | 影像生成 - $0.008/影像、$0.01/進階影像 |
| Bedrock | amazon.titan-image-generator-v2 | - | - | - | 影像生成 - $0.008/影像、$0.01/進階影像 |
| OpenAI | sora-2 | - | - | - | 影片生成 - $0.10/影片/秒 |
| Azure | sora-2 | - | - | - | 影片生成 - $0.10/影片/秒 |
| Azure | sora-2-pro | - | - | - | 影片生成 - $0.30/影片/秒 |
| Azure | sora-2-pro-high-res | - | - | - | 影片生成 - $0.50/影片/秒 |
功能
-
- 在 vertex 新增 mistral medium 3 和 Codestral 2 - PR #15887
-
- 允許在 Databricks 上將 prompt caching 用於 Anthropic Claude - PR #15801
-
- OpenAI 影片重構 - PR #15900
-
一般
- 從 custom-llm-provider 標頭讀取 - PR #15528
LLM API 端點
功能
-
- 為 response 端點新增 gpt 4.1 定價 - PR #15593
- 修正 gemini 的 responses api 中不正確的 status 值 - PR #15753
- 簡化 gpt-5-codex 的 reasoning item 處理 - PR #15815
- 當 OpenAI Responses API 回傳巢狀錯誤結構時出現 ErrorEvent ValidationError - PR #15804
- 修正 reasoning item ID 自動生成導致加密內容驗證錯誤 - PR #15782
- 支援 metadata 中的 tags - PR #15867
- 安全性:防止 User A 在 response.id 外洩時擷取 User B 的 response - PR #15757
-
- 為 Web Search - Perplexity API 新增 def search() APIs - PR #15769
- 新增 Tavily Search API - PR #15770
- 新增 Parallel AI - Search API - PR #15772
- 將 EXA AI Search API 新增至 LiteLLM - PR #15774
- 在 LiteLLM Gateway 新增 /search 端點 - PR #15780
- 新增 DataforSEO Search API - PR #15817
- 新增 Google PSE Search Provider - PR #15816
- 為 Search API 請求新增成本追蹤 - Google PSE、Tavily、Parallel AI、Exa AI - PR #15821
- 後端:允許將已設定的 Search API 儲存在 DB 中 - PR #15862
- Exa Search API - 確保請求參數傳送至 Exa AI - PR #15855
-
- 將使用者定義的 headers 和 extra_headers 傳遞給 image-edit 呼叫 - PR #15811
-
- 修正:由於缺少 metadata,/bedrock passthrough 的 Hooks 無法運作 - PR #15849
-
- 修正:OpenAI Realtime API 整合因 websockets.exceptions.PayloadTooBig 錯誤而失敗 - PR #15751
管理端點 / UI
功能
記錄 / 防護欄 / 提示管理整合
功能
-
- 為 Sentry 整合新增 SENTRY_ENVIRONMENT 設定 - PR #15760
-
- 透過從 metadata 移除 OpenTelemetry span,修正 Helicone 記錄中的 JSON 序列化錯誤 - PR #15728
-
- 修正 MLFlow tags - 若 request_tag 含有冒號,將 request_tags 拆分為 (key, val) - PR #15914
-
一般
- 將 configured_cold_storage_logger 重新命名為 cold_storage_custom_logger - PR #15798
防護欄
-
- 新防護欄 - Dynamo AI Guardrail - PR #15920
-
- IBM Guardrails 整合 - PR #15924
-
- 實作 Bedrock Guardrail apply_guardrail endpoint 支援 - PR #15892
-
一般
- Guardrails - 透過統一的
apply_guardrailsfunction 支援 Responses API、Image Gen、Text completions、Audio transcriptions、Audio Speech、Rerank、Anthropic Messages API - PR #15706
- Guardrails - 透過統一的
支出追蹤、預算與速率限制
- 速率限制
MCP 閘道
效能 / 負載平衡 / 可靠性改進
-
資料庫
- 將 deadlocks 的發生率降到最低 - PR #15281
-
Redis
- 將 max_connections 設定套用到 Redis async client - PR #15797
-
快取
- 新增
enable_caching_on_provider_specific_optional_params設定的文件 - PR #15885
- 新增
文件更新
- Provider 文件
新貢獻者
- @tlecomte 首次貢獻於 PR #15528
- @tomhaynes 首次貢獻於 PR #15645
- @talalryz 首次貢獻於 PR #15720
- @1vinodsingh1 首次貢獻於 PR #15736
- @nuernber 首次貢獻於 PR #15775
- @Thomas-Mildner 首次貢獻於 PR #15760
- @javiergarciapleo 首次貢獻於 PR #15721
- @lshgdut 首次貢獻於 PR #15717
- @kk-wangjifeng 首次貢獻於 PR #15530
- @anthonyivn2 首次貢獻於 PR #15801
- @romanglo 首次貢獻於 PR #15707
- @mythral 首次貢獻於 PR #15859
- @mubashirosmani 首次貢獻於 PR #15866
- @CAFxX 首次貢獻於 PR #15281
- @reflection 首次貢獻於 PR #15914
- @shadielfares 首次貢獻於 PR #15917
PR 數量摘要
10/26/2025
- 新模型 / 更新模型:20
- LLM API 端點:29
- 管理端點 / UI:5
- 記錄 / 防護欄 / 提示管理整合:10
- 支出追蹤、預算與速率限制:2
- MCP Gateway:2
- 效能 / 負載平衡 / 可靠性改進:3
- 文件更新:5