Tích hợp LiteLLM

Sử dụng LiteLLM với các mô hình AI của Trung Quốc thông qua ChinaAPI.

Thêm ChinaAPI làm OpenAI-compatible phần phụ trợ trong LiteLLM proxy hoặc Python SDK , sau đó định tuyến các ứng dụng đến các mẫu máy Trung Quốc có giá chính thức bằng một khóa duy nhất.

Điều kiện tiên quyết

Trước khi chỉnh sửa cấu hình.

LiteLLM đã cài đặt

Sử dụng máy chủ proxy LiteLLM hoặc SDK Python.

Điểm cuối ChinaAPI

Base URL là https://api.chinaapi.ai/v1API keys được tạo trong Bảng điều khiển -> Bảng điều khiển -> Mã thông báo.

Thiết lập proxy

Sử dụng openai /<model> các mục trong config.yaml.

model_list:
  - model_name: deepseek-fast
    litellm_params:
      model: openai/deepseek-v4-flash
      api_base: https://api.chinaapi.ai/v1
      api_key: os.environ/CHINAAPI_API_KEY

  - model_name: kimi-code
    litellm_params:
      model: openai/kimi-k2.7-code
      api_base: https://api.chinaapi.ai/v1
      api_key: os.environ/CHINAAPI_API_KEY

  - model_name: qwen-max
    litellm_params:
      model: openai/qwen3.7-max
      api_base: https://api.chinaapi.ai/v1
      api_key: os.environ/CHINAAPI_API_KEY
export CHINAAPI_API_KEY="sk-..."
litellm --config config.yaml --port 4000

Bộ công cụ phát triển phần mềm Python (Python SDK)

Gọi trực tiếp ChinaAPI từ LiteLLM.

import os
from litellm import completion

response = completion(
    model="openai/deepseek-v4-flash",
    api_base="https://api.chinaapi.ai/v1",
    api_key=os.environ["CHINAAPI_API_KEY"],
    messages=[{"role": "user", "content": "Say LiteLLM is connected to ChinaAPI."}],
    stream=True,
)

for chunk in response:
    print(chunk, end="")

Các mẫu được đề xuất

Các tuyến đường LiteLLM tốt.

Để biết thông tin chi tiết về mô hình hiện tại và bằng chứng về tỷ giá, vui lòng xem xét lại. DeepSeek-V4 FlashKimi K2.7 Mã trước khi thiết lập lộ trình sản xuất.

deepseek-v4-flash

Lộ trình dự phòng nhanh cho trò chuyện, trợ giúp lập trình và vòng lặp của nhân viên hỗ trợ.

kimi-k2.7-code

Đây là lộ trình lập trình tốt cho các tác vụ cấp độ kho lưu trữ và các phiên làm việc dài hơn.

qwen3.7-max

Lựa chọn này đòi hỏi nhiều suy luận khi chất lượng quan trọng hơn độ trễ.

glm-5.2

Đường dẫn ngữ cảnh dài dành cho các tài liệu và cơ sở mã lớn hơn.

MiniMax-M3

Mã hóa đa phương thức và mô hình ngữ cảnh dài hạn cho định tuyến thay thế.

Khắc phục sự cố

Các vấn đề thường gặp với LiteLLM.

Các mô hình tư duy như qwen3.7-max Có thể tạo ra các mã thông báo suy luận trước khi xuất ra kết quả cuối cùng. Sử dụng tính năng truyền dữ liệu trong các máy khách phía sau LiteLLM hoặc tăng thời gian chờ của máy chủ/máy khách.

Không tìm thấy mô hình: kiểm tra chính xác model ID trên giá trực tiếpsau đó cập nhật litellm_params .modelHãy giữ nguyên openai / Tiền tố cho định tuyến OpenAI-compatible .

401 : xác nhận CHINAAPI_API_KEY giải quyết thành một sk-... khóa và LiteLLM đang truyền nó như là nhà cung cấp API key .

Giá cả và đăng ký

Sử dụng cơ chế định giá token đồng bộ với cổng thanh toán phía sau cổng LiteLLM của bạn.

Mức giá có thể tuân theo bảng giá chính thức của nhà cung cấp tại Trung Quốc nếu được cấu hình. Đăng ký để nhận $2 tín dụng miễn phí, sau đó kiểm tra giá thực tế trước khi định tuyến lưu lượng truy cập sản xuất.