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概述

LiteLLM 与 AI Sonar 常见有两种结合方式:
  • 把 AI Sonar 作为 LiteLLM 背后的 OpenAI 兼容端点
  • 在 AI Sonar 前面再放一层 LiteLLM,统一做虚拟 key、模型选择策略或额外观测
对 AI Sonar 而言,最干净的默认路径是使用 LiteLLM 的 custom OpenAI / OpenAI 兼容 配置,并把 api_base 指向 https://api.aisonar.dev/v1
如果你明确需要 Claude-native 或 Gemini-native 请求形状,优先使用 AI Sonar 自己的原生集成页,而不是强行经由 LiteLLM 的 OpenAI 兼容 抽象。
类型: 框架或平台主要路径: OpenAI 兼容端点支持级别: 支持路径

安装

Proxy 配置

创建一个 litellm-config.yaml
启动服务:

通过 OpenAI SDK 调 LiteLLM

直接以 Python 库方式使用

如果你把 LiteLLM 当作 Python 库而不是 proxy 使用,同样保持 AI Sonar 的 base URL:

最佳实践

除非你有非常明确的理由去构造更复杂的提供方映射,否则请把 AI Sonar 视为 OpenAI 兼容端点。
如果你的平台自己还需要 virtual keys、模型选择策略或集中日志,LiteLLM 放在 AI Sonar 前面是有价值的。
OpenAI 兼容 翻译层很适合广覆盖兼容,但它不是用来承诺每一个原生提供方细节都等价可用的地方。

故障排查

  • 确认 api_base 完全等于 https://api.aisonar.dev/v1
  • 确认 LiteLLM 所在环境可以通过公网访问 AI Sonar
  • 如果你在本地跑 proxy,请确认 OpenAI client 指向的是 LiteLLM 端口,而不是直接指向 AI Sonar
  • 检查 LiteLLM 读取到的 OPENAI_API_KEY 是否正确
  • 确认 AI Sonar key 以 sk- 开头
  • 确认该 key 已在 AI Sonar dashboard 中激活
  • 检查 custom_openai/<model> 中 AI Sonar 模型名是否正确
  • 把 LiteLLM 里的 model_name 别名和真实 AI Sonar 模型 id 分开管理