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v1.94.0 - 路由器外掛程式、MCP 用戶端持有憑證與共享 DataTable UI

部署此版本

Docker

docker run \
-e STORE_MODEL_IN_DB=True \
-p 4000:4000 \
docker.litellm.ai/berriai/litellm:1.94.0

Pip

pip install litellm==1.94.0

已知問題 - 已在 v1.94.1 修正

使用者的個人 max_budget 會套用在其團隊金鑰上，這可能會讓他們無法登入 Admin UI。 請升級至 v1.94.1。

當使用者的個人支出超過其自身預算時，即使團隊預算仍有剩餘，其團隊金鑰也會回傳 429 ExceededBudget。此檢查也會在管理路由上執行，而且 Admin UI 工作階段權杖是以團隊為範圍，因此受影響使用者看到的儀表板會是空白。

v1.94.1 會還原此行為並移除 general_settings.skip_user_budget_on_team_key 退出選項；如果您有設定，請將其從設定中移除。

破壞性變更

timeout、stream_timeout 和 request_timeout 在 litellm_params 中現在會強制套用到 /v1/messages 流量。 較早版本會對 Anthropic Messages API 請求靜默忽略這些值，而這些請求一律以 600 秒的用戶端預設值執行。現在這些值會生效；對於串流請求，stream_timeout 會限制串流任兩個區塊之間的等待時間，而不只是在第一個 token 之前。先前沒有影響的低值，例如 stream_timeout: 30，現在會讓長時間執行的 Claude 串流在回應途中因 ReadTimeout: Timeout on reading data from socket 而失敗。升級前，請先檢查您的 Anthropic 與 Bedrock Claude 部署中的這些值。請參閱 PR #33418。

重點摘要

• 路由器外掛程式管線與 Auto-Router v2 - 新增可從 proxy YAML 設定解析的 Router(plugins=[...]) 擴充點，以及 soft-floor 自適應模式、可選用（現為預設）的 session affinity、多模型 tier 隨機挑選，還有供複雜度路由器使用的使用者觸發升級關鍵字。
• MCP 用戶端持有憑證成熟化 - 針對 dcr_bridge oauth_delegate DCR 用戶端的互動式 SSO 登入、用戶端持有的 refresh envelopes、在 token 端點鑄造的 gateway-bound envelopes、以 issuer 為錨點的 OAuth discovery（RFC 8414 §3.3）以避免授權伺服器 mix-up，以及 MCP egress 的 ID-JAG 支援。
• Cost Optimization 頁面（beta） - 新的儀表板介面，包含 Usage、Prompt Compression、Autorouter 與 Prompt Caching 標籤頁，依 driver 拆分的節省金額、按工具分類的支出，以及估算未快取輸入在 prompt caching 下原可節省多少的 cache leakage 卡片。
• 共享 DataTable 儀表板遷移 - Virtual Keys、Teams、Guardrails、Tags、Vector Stores、Prompts、Skills、AI Hub、MCP Toolsets 與 Policy Attachments 全部移至共享的可組合 DataTable。
• 支援 Python 3.14 - requires-python 上限移至 <3.15，pyo3 提升至 0.29 以便原生 Rust bridge 能編譯，且 redisvl / pypdf / openapi-core 在 3.14 上解除封鎖。
• 每個模型的 prompt cache 最低值 - prompt_cache_min_tokens 現已記錄在 Anthropic 與 Bedrock Claude 成本對映項目中，而路由器會解析每個模型實際的最低值，而非固定的 1024。

新模型 / 更新模型

新模型支援（5 筆新定價項目）

提供者	模型	Context Window	輸入（每 100 萬 tokens 美元）	輸出（每 100 萬 tokens 美元）	功能
Google AI Studio	gemini/gemini-omni-flash-preview	1.05M	$1.50	$9.00（影片輸出 $17.50）	Reasoning、vision、audio input、video input/output
Google Vertex AI	gemini-omni-flash-preview	1.05M	$1.50	$9.00（影片輸出 $17.50）	Reasoning、vision、audio input、video input/output
Amazon Bedrock (Mantle)	bedrock_mantle/openai.gpt-5.6-sol	272K	$5.50	$33.00	Reasoning、vision、function calling、prompt caching、Responses API
Amazon Bedrock (Mantle)	bedrock_mantle/openai.gpt-5.6-terra	272K	$2.75	$16.50	Reasoning、vision、function calling、prompt caching、Responses API
Amazon Bedrock (Mantle)	bedrock_mantle/openai.gpt-5.6-luna	272K	$1.10	$6.60	Reasoning、vision、function calling、prompt caching、Responses API

除了新的項目之外，此版本也記錄了 Anthropic 與 Bedrock Claude 系列的 prompt_cache_min_tokens（依模型為 512-4096），將 gpt-realtime 系列標記為 mode: realtime 而非 chat，將 Gemini 圖像生成模型標記為非 reasoning，並修正 Fireworks glm-5p2 prompt-cache 讀取價格。

功能

• Anthropic
  • 新增 enable_anthropic_prompt_caching 以自動注入 cache_control - PR #33573
  • 當模型宣告支援原生輸出能力時，使用該能力 - PR #33235
• Amazon Bedrock
  • 將 GPT-5.6 sol / terra / luna 加入 Bedrock Mantle 成本對映 - PR #33412
  • 在 Bedrock Mantle 上將 xai.grok-4.3 導向 /openai/v1 frontier 路徑 - PR #33027
  • 將 bedrock_tags 轉送至 CreateModelInvocationJob 以用於批次工作 - PR #33733
• Google AI Studio / Vertex AI
  • 新增具有影片輸出 token 定價的 gemini-omni-flash-preview - PR #33274
• Fireworks AI
  • 將 LiteLLM session id 對應至 x-session-affinity 標頭以供 prompt caching 使用 - PR #33717

錯誤修正

• Anthropic
  • 在 Responses 串流配接器中精確一次發出 message_start - PR #32667
  • 針對 Chat Completions 與 Bedrock Converse，轉換 pre-4.6 模型的原始 adaptive thinking - PR #32944
  • 在 pass-through 中為 pre-4.6 模型降級 adaptive thinking 時，移除不相容的 temperature 參數 - PR #33244
  • 阻止 combined thinking-plus-signature 串流區塊造成 500 錯誤 - PR #33505
  • 針對來自 Bedrock 與 Vertex 的缺少 thinking-signature 錯誤進行自我修復 - PR #33719
  • 在 Anthropic 配接器中移除空的 content_block_delta 事件 - PR #33315
  • 遵循 messages 請求逾時 - PR #33418
  • 在 CLI 中解除對 lite autoroute proxy 依賴、adaptive thinking，以及 thinking-plus-signature 串流的阻塞 - PR #33507
• Google Vertex AI
  • 在 Usage 中顯示 Gemini grounding toolUsePromptTokenCount - PR #33533
  • 將 Google Search grounding token 排除在輸入 token 計費之外 - PR #33742
  • 將 Gemini 圖像生成模型標記為 supports_reasoning: false - PR #32836
• Amazon Bedrock
  • 將 AWS 憑證 kwargs 轉送到 litellm_params，以便 responses 橋接保留 WIF 驗證 - PR #32956
• Fireworks AI
  • 以 cache_read 費率計費 prompt-cache 命中 - PR #33714
  • 將 glm-5p2 prompt-cache 讀取價格更正為 $0.14/1M - PR #33796
  • 還原 Content-Type: application/json 請求標頭，讓呼叫不再以 415 失敗 - PR #33929
• OpenAI
  • 將僅支援 realtime 的 gpt-realtime 模型標記為 mode: realtime - PR #33728

LLM API 端點

功能

• 一般
  • 新增一個 x-litellm-model-name 回應標頭，攜帶部署模型字串 - PR #33698

錯誤

• Responses API
  • 從最終回應延續 MCP gateway tool turns，並顯示失敗 - PR #33025
  • 將 max_output_tokens 限制在 API 最低值以下 - PR #33098
  • 在 Responses API 上攔截 web search - PR #33129
• Pass-through
  • 停止將純 predict / search 路徑分類為 Vertex - PR #33658
  • 停止在強制驗證的 pass-through 路由上，將上游 model body 欄位視為 LiteLLM 模型 - PR #33710
• 一般
  • 顯示上游連線重設，而不是空的 200 串流 - PR #33222
  • 從 cost map 而不是 Router.get_model_group_info 取得 /v1/models token 限制 - PR #33721
  • 在 /v1/models 上，將格式錯誤的已設定 token 限制視為不存在 - PR #33864

管理端點 / UI

功能

• UI（共用 DataTable 遷移）
  • 以共用 DataTable 重新建置 Virtual Keys 與 Teams 表格 - PR #32991, PR #33128
  • 將 guardrails、tags 與 policy attachments 表格遷移到共用 DataTable - PR #33303, PR #33314, PR #33827
  • 遷移 vector stores、prompts 與 skills 表格，以及另外五個簡單表格 - PR #33343, PR #33548
  • 遷移 AI Hub、public hub 與 MCP Toolsets 表格 - PR #33629
• UI（成本最佳化）
  • 在 Cost Optimization 頁面新增按工具支出與快取洩漏檢視 - PR #33978
  • 新增 Usage、Prompt Compression、Autorouter 與 Prompt Caching 設定分頁 - PR #33899
  • 在左側導覽列中將 Cost Optimization 標示為 beta - PR #34984
• UI
  • 將端點使用量圖表轉換為 shadcn/recharts - PR #32723
  • 採用 openapi-react-query ($api) 並轉換 useCustomers - PR #32949
  • 為 complexity auto router 提供可用的 Test Connection，並在 Auto-Router v2 中提供 adaptive routing 設定 - PR #32950, PR #33146
  • 為 semantic auto router 要求 embedding model - PR #33313
  • 從 Admin UI 設定 Anthropic automatic prompt caching - PR #33581
  • 在 usage cards 中顯示精確的授權到期日期 - PR #33478
  • 將 Caching 從 Experimental 移至 Developer Tools - PR #33432
  • 新增可重複使用的 BetaBadge，並將其用於 Projects 側邊欄項目 - PR #33449
  • 在聊天 UI 中新增僅限目前使用者的個人 Logs 檢視 - PR #33829
  • 將 Create Key 與 Create Team CTA 左對齊 - PR #33248
  • 將 Add/Edit credential 對話框整併為一個 CredentialModal - PR #32572
  • 在保留共用 mcp_tools 介面的同時，將 mcp-servers 檢視放在同一處 - PR #32968
  • 在共用 DEBOUNCE_WAIT_MS 常數後方標準化 debounce 等待時間，並將 value 與 callback debounces 遷移到 react-pacer - PR #33040, PR #33042, PR #33043, PR #33041
  • 移除未掛載的 UsageIndicator 與 Hide Usage Indicator 標記 - PR #33482
• Auth 與管理
  • 擷取並來回保留 SCIM entitlements 與 roles 使用者屬性 - PR #33587
  • 新增 disable_auto_add_proxy_admin_to_teams 標記 - PR #33563
  • 新增 lite up / lite down，以便透過 proxy 以 ambient 方式路由 Claude Code - PR #33231

錯誤

• UI（成本優化）
  • 將 cache leakage time range picker 在較窄寬度下維持為 inline - PR #34439, PR #34885
  • 將 savings chart 錨定在 $0 的 range start，並把 savings methodology 移到每個卡片的資訊彈出視窗中 - PR #34994
  • 新增缺少的頁面說明 - PR #34967
• UI
  • 修正 Virtual Keys redesign review 的細節問題 - PR #33112
  • 從 page-content wrappers 移除 w-full，以消除 32px 的水平溢出 - PR #33118
  • 使用 shadcn ScrollArea 呈現側邊欄捲動條 - PR #33124
  • 在團隊建立後顯示並允許編輯 team model aliases - PR #33047
  • 在 BYOK credential save 與 workflow-run fetches 中遵守 litellm_key_header_name - PR #33103
  • 停止在憑證編輯時保留遮罩後的 API 金鑰 - PR #33797
  • 在 render 時解析 chat routes，以便在 server_root_path 下導覽可正常運作 - PR #33446
  • 透過硬式導覽前往帶有尾端斜線的 /ui/login/ - PR #33561
  • 讓管理員在 policy attachment form 中看到所有團隊 - PR #33628
  • 從 dashboard 左側導覽中移除 Chat 項目 - PR #33647
  • 將 tag deletion 移轉至共用的 DeleteResourceModal - PR #33795
  • 停止將 complexity-router pseudo-model 傳送到 /health/test_connection - PR #33498
  • 從 complexity 分頁下拉選單中篩除 embedding models，要求所有 tier，並進行 inline 驗證 - PR #32978
• 驗證與管理
  • 將 master key 導向團隊範圍的模型 - PR #32926
  • 防止未識別的模型命名空間透過 provider wildcard keys 滲入 - PR #32979
  • 保留 key_type，讓 UI 顯示正確的 key scope，而不是 "All Proxy Models" - PR #33115
  • 強制自訂 key 最小長度，並在 key_name 中遮罩過短的 keys - PR #33462
  • 在擷取 SSO service principal 群組指派時，分頁讀取所有頁面 - PR #33149
  • 將 JWT enterprise gate 限定於實際的 JWT - PR #33296
  • 停止對 CLI login tokens 強制套用 UI session budget - PR #33312
  • 當 CLI 與 proxy 版本不一致時，顯示可採取行動的 CLI SSO 錯誤 - PR #33309
  • 為 vector store files 解析 team wildcard credentials - PR #33649
  • 將 CLI 輸出限制為僅 ASCII，以免當機於舊版 Windows 主控台 - PR #33465
  • 在 workers 之間共享 CLI SSO login sessions，且不使用 enable_redis_auth_cache - PR #33261

AI 整合

記錄

• OpenTelemetry
  • 為企業部署提供基於推送的 OTLP billable-request 計量 - PR #31592
  • 還原 v2 failure spans 上的 proxy-level error.* 屬性 - PR #33664
• Langfuse
  • 根據 key 與 team-level 的動態 Langfuse credentials 建立每個請求的 OTLP exporter - PR #32437
• Prometheus
  • 公開影片長度與圖片數量的消耗指標 - PR #33138
  • 讀取 v3 rate limiter 的剩餘值，供 per-key model gauges 使用 - PR #33119
• S3
  • 清理 response-id 衍生的 object key 檔名中的斜線 - PR #33271
• 一般
  • 將使用者與團隊層級的 spend 和 budget 新增至 StandardLoggingPayload metadata - PR #33459
  • 將結構化 budget 欄位新增至 budget rejection failure logs - PR #33460
  • 保留 get_combined_callback_list 中的 callback 順序 - PR #33005
  • 將 async anthropic_messages 與 generate_content 分類為 async - PR #33589
  • 為自訂 callback 遮罩 async complete streaming response - PR #33106
  • 在 spend logs 中遮罩 assistant tool call arguments - PR #33111
  • 絕不在 key insertion debug output 中記錄原始 virtual keys - PR #33268

防護欄

• Straiker
  • 新增 Straiker 防護欄整合 - PR #33781
• Compresr
  • 新增用於具查詢感知內容壓縮的 Compresr 防護欄 - PR #33295
• Bedrock Guardrails
  • 新增無需資源的 InvokeGuardrailChecks 僅偵測模式 - PR #33299
• Model Armor
  • 透過 skip_unscannable_attachments 還原參考附件，並移除附件數量上限 - PR #33554
  • 在 None 回應處理中處理 post_call metadata - PR #34405
• Lasso
  • 傳送 source.type 以供 Used By 歸因 - PR #33090
• LLM Guard
  • 將 moderation API 傳回的已清理 prompt 套用至請求 - PR #33331
• 一般
  • 在 generic_guardrail_api 中進行串流文字轉換 - PR #33110
  • 在 POST /guardrails/apply_guardrail 上傳遞可選 metadata - PR #33067
  • 在 deployment hook 執行 apply_guardrail-style 的模型層級 pre_call 防護欄 - PR #33136
  • 在 Guardrail Monitor 中顯示以 YAML 定義的防護欄 - PR #32853
  • 在共用內容 helpers 中逐一處理 custom_tool_call_output 項目 - PR #32969
  • 在 xecguard logging hook 中使用 StandardLoggingGuardrailInformation，並在記錄前清理掃描結果 - PR #32911, PR #32935
  • 移除 singulr 模組中多餘的 docstring，以保持一致 - PR #33800

支出追蹤、預算與速率限制

• 預算
  • 在讀取時以及保留時，對團隊金鑰強制執行使用者預算，並提供 UI 排除選項 - PR #32005
  • 在設定載入時將 default_internal_user_params.max_budget 轉換為 float - PR #32434
  • 將 temp_budget_increase 套用於快取命中的金鑰，處理具時區資訊的 temp_budget_expiry，並在不變更 token 的情況下推導增量 - PR #33841, PR #33840, PR #34121
• 速率限制
  • 將 max_parallel_requests 強制作為每個 slot 的並行度指標 - PR #32441
• 成本追蹤
  • 對 OpenRouter 串流使用提供者回報的使用成本 - PR #32255
  • 追蹤未受管理的 Bedrock 批次成本，並將此旗標泛化 - PR #32315
  • 在支出記錄中追蹤未驗證的直通請求 - PR #32410
  • 追蹤 /v1/rag/query 的 LLM completion 使用量與支出 - PR #32438
  • 當用戶端在串流中途中斷連線時，計費部分串流支出 - PR #33736
  • 移除支出更新路徑中使用 None 金鑰的無用使用者快取查找 - PR #33555
  • 改為每日彙總工具支出，而非掃描 SpendLogs，並將 /v1/tool/spend 視窗限制為 30 天，且每次 SpendLogs 讀取都加上界限 - PR #34675, PR #34582
  • 在每日支出彙總中追蹤 prompt 壓縮節省的 token - PR #33810
  • 針對未使用 org_id 建立的、與團隊關聯的憑證，歸屬組織支出 - PR #34577

MCP 閘道

• 用戶端轉送的憑證 (dcr_bridge / oauth_delegate)
  • 為 dcr_bridge oauth_delegate DCR 用戶端提供互動式 SSO 登入 - PR #32946
  • 在 token 端點建立繫結至閘道的封套，並為此流程新增由用戶端持有的 refresh 封套 - PR #32828, PR #32980
  • 將 dcr_bridge token 流程抽出到 bridge_token_flow.py - PR #33141
  • 將 config.yaml DCR 用戶端持久化到伺服器範圍的儲存，以便 refresh 在 token 到期後仍可存續 - PR #33768
  • 將被拒絕的 delegate-auth 上游 token 以連線時的 401 顯示，並回傳上游 OAuth token 與 DCR 拒絕，而非一般性的 500 - PR #32741, PR #33113
  • 讓預先 401 的 OAuth challenge 決策符合模式感知 - PR #33586
• OAuth 與身分識別
  • 以 issuer 為錨點的 OAuth discovery（RFC 8414 §3.3）以避免 authorization-server mix-up - PR #33450
  • 新增 ID-JAG（identity assertion authorization grant）支援以供 MCP egress 使用 - PR #31516
  • 持久化已探索的 OAuth 端點，並在重新探索失敗時保留最後已知的良好集合 - PR #33286
  • 當 authorization_url 手動設定時，探索缺少的 OAuth scopes 與 token_url - PR #33317
  • 將每位使用者的 OAuth token 快取 TTL 上限設為 token 本身的生命週期 - PR #33346
• 工具與權限
  • 彙總 tools/list 的每個伺服器結果，以及如實呈現的單一伺服器 REST 狀態 - PR #33153
  • 在共用權限原語中擴充工具集授權，使 tools/call 能遵守這些授權 - PR #33612
  • 將語意過濾器啟動索引中缺少的已驗證請求時間工具建立索引 - PR #33318
  • 當語意過濾器縮減工具時，保留 MCP 參照完整不變 - PR #33584

效能 / 負載平衡 / 可靠性改善

• 路由
  • 新增 Router(plugins=[...]) routing-plugin 管線，從 proxy YAML 設定解析 auto-router routing plugins，並從已安裝套件解析 router_settings.plugins dotted paths - PR #32972, PR #33251, PR #33644
  • 為 complexity router 提供 soft-floor adaptive 模式與 random-pick multi-model tiers - PR #32947, PR #32967
  • 讓 complexity router 可選擇使用 session affinity，之後預設啟用，並將 session id 由 Anthropic metadata.user_id 衍生 - PR #33126, PR #33500, PR #33723
  • 使用者觸發的升級關鍵字，以及在設定精靈中的每個 tier 語意關鍵字提示 - PR #33656, PR #33508
  • 尊重來自 key/team router_settings 的每個請求 routing_strategy，並套用 team/key enable_tag_filtering 以標記路由 - PR #33429, PR #33436
  • 針對共享的 model_name 進行具標籤感知的預路由策略選擇 - PR #33691
  • 改為依每個模型解析 prompt cache 最低值，而非固定 1024 - PR #33637
  • 對 Responses API 輸入強制執行 context-window 請求前檢查 - PR #33706
  • 修正 Responses API tool_choice 結構，並在 auto router 中傳遞別名 litellm_params - PR #32974
  • 當 metadata 不存在時，從 _classifier_call_metadata 回傳空字典 - PR #33452
  • 將 model_info 成本值轉型為 float 於 _set_model_group_info 中 - PR #33556
• 可靠性
  • 透過 Rust 在 rust:true 後方路由 Azure Anthropic /messages - PR #33616
  • 停止在請求結束後繼續固定大型請求負載 - PR #33455
  • 停止將過時的 auth 快取重新發布到 Redis，以便金鑰更新可在複本之間傳播 - PR #33565
  • 建立 async Redis 連線池時，尊重 ssl 值，而非只看金鑰是否存在 - PR #32590
  • 當 worker 死亡時，回收孤立的 Prisma query-engine 行程 - PR #33424
• 部署
  • 在元件化 Helm chart 中新增每個元件的 PodDisruptionBudget 與 topologySpreadConstraints - PR #33430
  • 將 Prisma CLI 與 engines 烘焙到固定路徑，使全新資料庫 migrations 可在離線狀態下對任何 uid 運作 - PR #33853
  • 在執行階段映像中還原 litellm-proxy-extras source dir - PR #33592
  • 更新有標記的依賴套件：pypdf、pyasn1、gitpython，以及 dashboard 的 next、postcss、sharp、js-yaml 和 brace-expansion - PR #34640

文件更新

• 在 PR 範本中新增 QA runbook 區段 - PR #32965
• 新增 router plugin 參考目錄 - PR #33746
• 讓 e2e 的 skip 與 fail 文件與 hard-fail 合約一致，並限定 no-unit-tests 規則的範圍 - PR #33755
• 為 litellm-rust 新增提供者程式碼標準與提供者抽象標準，並在 agent 規則中要求官方 Rust Style Guide - PR #33833, PR #33865, PR #33867

依所有權區域彙整的 PR

依所有權區域分類的 PR（總計：263）

• 其他（CI / chore / tests / build / version bumps）：76
• UI：48
• 效能 / 路由 / 可靠性：26
• 模型與提供者：23
• MCP：17
• 支出 / 預算 / 速率限制：16
• 防護欄：15
• 驗證與管理：14
• 記錄：13
• LLM API 端點：9
• 文件：6

端到端測試

我們正大力投入端到端測試，以減少迴歸並讓 LiteLLM 每次發佈都更加穩定。現在每個版本都會透過一套即時測試套件來驗證，該套件會對真實部署的 proxy 執行，並呼叫真實的提供者端點，而非模擬，因此我們驗證的行為就是您在正式環境中會得到的行為。我們的目標是在本週達到 95% 的涵蓋率，並在未來持續維持這個標準，讓更少的迴歸進入發佈版。

這次執行是針對 v1.94.0 release candidate，花了大約 58 分鐘，在一個涵蓋 Anthropic、Azure、Azure OpenAI、Amazon Bedrock（Converse 和 Invoke）、Google Vertex AI 以及 OpenAI 的即時閘道上執行了 264 項測試。

結果	數量
通過	263
失敗	1

涵蓋範圍包括存取控制、批次、Claude Code 介面（串流與非串流訊息、工具使用、視覺、思考、prompt caching、結構化輸出、PDF 輸入，以及網頁搜尋）、Realtime API、embeddings、rerank、影像生成、OCR、Responses API 與 /v1/messages、登入 Datadog、OpenTelemetry 與 Prometheus、金鑰／團隊／使用者／組織管理、MCP gateway、預算、速率限制、支出追蹤，以及路由。依據我們的內部涵蓋率登錄，這套測試目前覆蓋了 43.0% 的已追蹤儲存格（168/391），其中配額管理已達 95.0%，而核心 LLM 端點達到 72.4%。

唯一的失敗，test_sustains_throughput_slo_under_load，是一個負載生成情境，刻意將 proxy 推到超過其設定的吞吐量上限。這與功能正確性無關，且預期會在該流量下觸發。

完整執行報告附在這裡：v1.94.0rc1 e2e 報告。

新貢獻者

• @Napuh 在 PR #32667 中完成了首次貢獻

完整變更記錄

https://github.com/BerriAI/litellm/compare/v1.93.0...v1.94.0