LiteLLM Go: 多平台LLM客户端统一接口实现

在多LLM平台集成场景中，开发者需要处理不同API协议、参数格式和错误处理机制的差异。LiteLLM Go通过抽象层设计解决了这一技术挑战。

技术问题

• 多平台API协议不统一（OpenAI、Anthropic、Google Gemini、DeepSeek）
• 参数映射和类型转换复杂
• 错误处理机制各异
• 流式工具调用的增量数据处理复杂
• 新平台集成需要重复开发适配层

解决方案

LiteLLM Go实现了基于Provider模式的统一接口层，通过策略模式和工厂模式提供类型安全的多平台LLM访问能力。

核心功能

统一接口设计

// 快速调用接口
response, err := litellm.Quick("gpt-4o-mini", "Hello, LiteLLM!")

多平台协议抽象

client := litellm.New()

// OpenAI协议
response1, _ := client.Complete(ctx, &litellm.Request{
    Model: "gpt-4o-mini",
    Messages: []litellm.Message{{Role: "user", Content: "Hello"}},
})

// Anthropic协议（相同接口）
response2, _ := client.Complete(ctx, &litellm.Request{
    Model: "claude-4-sonnet",
    Messages: []litellm.Message{{Role: "user", Content: "Hello"}},
})

// Google Gemini协议（相同接口）
response3, _ := client.Complete(ctx, &litellm.Request{
    Model: "gemini-2.5-pro",
    Messages: []litellm.Message{{Role: "user", Content: "Hello"}},
})

// DeepSeek协议（相同接口）
response4, _ := client.Complete(ctx, &litellm.Request{
    Model: "deepseek-chat",
    Messages: []litellm.Message{{Role: "user", Content: "Hello"}},
})

推理模型支持

实现了对多平台推理模型的完整支持：

OpenAI o系列推理模型

包括Responses API和Chat API的智能降级：

response, err := client.Complete(ctx, &litellm.Request{
    Model: "o4-mini",
    Messages: []litellm.Message{
        {Role: "user", Content: "计算 15 * 8，请详细说明步骤"},
    },
    ReasoningEffort:  "medium",      // 推理强度参数
    ReasoningSummary: "detailed",    // 推理摘要配置
    UseResponsesAPI:  true,          // 强制使用Responses API
})

// 推理过程数据访问
if response.Reasoning != nil {
    fmt.Printf("推理过程: %s\n", response.Reasoning.Summary)
    fmt.Printf("推理Token数: %d\n", response.Reasoning.TokensUsed)
}

DeepSeek推理模型

支持DeepSeek-R1推理模型，具有透明的思考过程：

response, err := client.Complete(ctx, &litellm.Request{
    Model: "deepseek-reasoner",
    Messages: []litellm.Message{
        {Role: "user", Content: "A farmer has 17 sheep. All but 9 die. How many sheep are left?"},
    },
    MaxTokens:   litellm.IntPtr(500),
    Temperature: litellm.Float64Ptr(0.1),
})

// DeepSeek推理过程访问
if response.Reasoning != nil {
    fmt.Printf("思考过程: %s\n", response.Reasoning.Content)
}

高级流式处理

基于SSE协议的统一流式接口，支持实时工具调用和推理过程：

流式工具调用

实现了业界领先的流式工具调用功能，支持增量数据处理：

// 定义工具
tools := []litellm.Tool{
    {
        Type: "function",
        Function: litellm.FunctionSchema{
            Name:        "get_weather",
            Description: "获取城市天气信息",
            Parameters: map[string]interface{}{
                "type": "object",
                "properties": map[string]interface{}{
                    "city": map[string]interface{}{
                        "type":        "string",
                        "description": "城市名称",
                    },
                },
                "required": []string{"city"},
            },
        },
    },
}

// 启动流式工具调用
stream, err := client.Stream(ctx, &litellm.Request{
    Model: "gpt-4.1-mini",
    Messages: []litellm.Message{
        {Role: "user", Content: "What's the weather like in Tokyo and New York?"},
    },
    Tools:      tools,
    ToolChoice: "auto",
})

// 工具调用状态跟踪
toolCalls := make(map[string]*ToolCallBuilder)

defer stream.Close()
for {
    chunk, err := stream.Read()
    if err != nil || chunk.Done {
        break
    }

    switch chunk.Type {
    case litellm.ChunkTypeContent:
        // 常规内容
        fmt.Print(chunk.Content)

    case litellm.ChunkTypeToolCallDelta:
        // 工具调用增量数据
        if chunk.ToolCallDelta != nil {
            delta := chunk.ToolCallDelta

            // 创建或获取工具调用构建器
            if _, exists := toolCalls[delta.ID]; !exists && delta.ID != "" {
                toolCalls[delta.ID] = &ToolCallBuilder{
                    ID:   delta.ID,
                    Type: delta.Type,
                    Name: delta.FunctionName,
                }
                fmt.Printf("\n工具调用开始: %s", delta.FunctionName)
            }

            // 累积参数
            if delta.ArgumentsDelta != "" && delta.ID != "" {
                if builder, exists := toolCalls[delta.ID]; exists {
                    builder.Arguments.WriteString(delta.ArgumentsDelta)
                    fmt.Print(".")
                }
            }
        }

    case litellm.ChunkTypeReasoning:
        // 推理过程（DeepSeek等）
        if chunk.Reasoning != nil {
            fmt.Printf("[思考: %s]", chunk.Reasoning.Content)
        }
    }
}

// 处理完成的工具调用
for id, builder := range toolCalls {
    fmt.Printf("\n工具调用完成: %s(%s)", builder.Name, builder.Arguments.String())
}

工具调用构建器

// ToolCallBuilder 帮助累积工具调用数据
type ToolCallBuilder struct {
    ID        string
    Type      string
    Name      string
    Arguments strings.Builder
}

Function Calling支持

实现了跨平台的工具调用功能：

tools := []litellm.Tool{
    {
        Type: "function",
        Function: litellm.FunctionSchema{
            Name:        "get_weather",
            Description: "获取城市天气信息",
            Parameters: map[string]interface{}{
                "type": "object",
                "properties": map[string]interface{}{
                    "city": map[string]interface{}{
                        "type":        "string",
                        "description": "城市名称",
                    },
                },
                "required": []string{"city"},
            },
        },
    },
}

response, err := client.Complete(ctx, &litellm.Request{
    Model: "gpt-4o-mini",
    Messages: []litellm.Message{
        {Role: "user", Content: "北京今天天气怎么样？"},
    },
    Tools:      tools,
    ToolChoice: "auto",
})

// 工具调用处理
if len(response.ToolCalls) > 0 {
    // 执行函数并继续对话流程
}

架构设计

Provider接口模式

采用策略模式实现多平台抽象，每个LLM平台作为独立Provider：

type Provider interface {
    Name() string
    Complete(ctx context.Context, req *Request) (*Response, error)
    Stream(ctx context.Context, req *Request) (StreamReader, error)
    Models() []ModelInfo
    Validate() error
}

设计优势：

1. 扩展性: 新平台只需实现Provider接口
2. 可测试性: Provider可独立单元测试
3. 可维护性: 平台特定逻辑隔离

路由机制

基于模型名称前缀的自动路由：

// 根据模型名称自动选择Provider
response, _ := client.Complete(ctx, &litellm.Request{
    Model: "gpt-4o-mini",  // 路由到OpenAI Provider
})

response, _ := client.Complete(ctx, &litellm.Request{
    Model: "claude-4-sonnet",  // 路由到Anthropic Provider
})

配置管理

支持环境变量自动发现和手动配置：

// 环境变量自动发现
// export OPENAI_API_KEY="your-key"
// export ANTHROPIC_API_KEY="your-key"
// export GEMINI_API_KEY="your-key"
// export DEEPSEEK_API_KEY="your-key"
client := litellm.New()

// 手动配置（生产环境）
client := litellm.New(
    litellm.WithOpenAI("your-openai-key"),
    litellm.WithAnthropic("your-anthropic-key"),
    litellm.WithGemini("your-gemini-key"),
    litellm.WithDeepSeek("your-deepseek-key"),
)

扩展机制

新平台集成实现：

// 1. 实现Provider接口
type MyProvider struct {
    *litellm.BaseProvider
}

func (p *MyProvider) Complete(ctx context.Context, req *litellm.Request) (*litellm.Response, error) {
    // API调用逻辑实现
    return &litellm.Response{
        Content:  "Hello from my provider!",
        Model:    req.Model,
        Provider: "myprovider",
        Usage:    litellm.Usage{TotalTokens: 10},
    }, nil
}

// 2. Provider注册
func init() {
    litellm.RegisterProvider("myprovider", NewMyProvider)
}

// 3. 使用新Provider
client := litellm.New()
response, _ := client.Complete(ctx, &litellm.Request{
    Model: "my-model",
    Messages: []litellm.Message{{Role: "user", Content: "Hello"}},
})

技术实现

智能降级机制

OpenAI推理模型的API降级策略：

// 优先使用Responses API
response, err := p.completeWithResponsesAPI(ctx, req, modelName)
if err != nil {
    // 降级到Chat API
    return p.completeWithChatAPI(ctx, req, modelName)
}

类型安全

Go类型系统的编译时检查：

type Request struct {
    Model            string    `json:"model"`
    Messages         []Message `json:"messages"`
    MaxTokens        *int      `json:"max_tokens,omitempty"`
    Temperature      *float64  `json:"temperature,omitempty"`
    ReasoningEffort  string    `json:"reasoning_effort,omitempty"`
    ReasoningSummary string    `json:"reasoning_summary,omitempty"`
}

错误处理

分层错误处理机制：

response, err := client.Complete(ctx, req)
if err != nil {
    log.Printf("LLM调用失败: %v", err)
    return
}

实际应用场景

1. AI聊天应用

func handleChat(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    client := litellm.New()
    
    response, err := client.Complete(r.Context(), &litellm.Request{
        Model: "gpt-4o-mini",
        Messages: []litellm.Message{
            {Role: "user", Content: getUserMessage(r)},
        },
    })
    
    if err != nil {
        http.Error(w, err.Error(), 500)
        return
    }
    
    json.NewEncoder(w).Encode(response)
}

2. 多模型对比

func compareModels(prompt string) {
    client := litellm.New()
    models := []string{
        "gpt-4.1-mini",      // OpenAI
        "claude-4-sonnet",   // Anthropic
        "gemini-2.5-pro",    // Google
        "deepseek-chat",     // DeepSeek
    }

    for _, model := range models {
        response, err := client.Complete(ctx, &litellm.Request{
            Model: model,
            Messages: []litellm.Message{{Role: "user", Content: prompt}},
        })

        if err == nil {
            fmt.Printf("%s: %s\n", model, response.Content)
        }
    }
}

3. 智能代理系统

func intelligentAgent(query string) {
    client := litellm.New()

    // 根据查询类型和复杂度选择最适合的模型
    var model string
    switch {
    case isComplexReasoning(query):
        model = "o4-mini"           // OpenAI推理模型
    case isCodeRelated(query):
        model = "deepseek-coder"    // DeepSeek代码模型
    case needsReasoning(query):
        model = "deepseek-reasoner" // DeepSeek推理模型
    default:
        model = "gpt-4.1-mini"      // 通用模型
    }

    response, err := client.Complete(ctx, &litellm.Request{
        Model: model,
        Messages: []litellm.Message{{Role: "user", Content: query}},
        Tools: getAvailableTools(),
    })

    // 处理推理过程
    if response.Reasoning != nil {
        fmt.Printf("AI思考过程: %s\n", response.Reasoning.Content)
    }

    // 处理工具调用...
}

快速开始

安装

go get github.com/voocel/litellm

设置环境变量

export OPENAI_API_KEY="sk-proj-..."
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."
export GEMINI_API_KEY="AIza..."
export DEEPSEEK_API_KEY="sk-..."

第一个程序

package main

import (
    "fmt"
    "github.com/voocel/litellm"
)

func main() {
    // 快速调用 - 支持所有平台
    response, err := litellm.Quick("gpt-4.1-mini", "Hello, LiteLLM!")
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    fmt.Println(response.Content)

    // 或者使用DeepSeek
    response2, err := litellm.Quick("deepseek-chat", "你好，LiteLLM！")
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    fmt.Println(response2.Content)
}

为什么选择LiteLLM Go？

1. 开发效率提升10倍

• 一套代码支持所有平台
• 零学习成本的统一接口
• 完善的类型定义和错误处理

2. 面向未来的设计

• 完整支持最新的推理模型
• 插件化架构，轻松扩展
• 持续跟进LLM技术发展

3. 生产级可靠性

• 智能降级机制
• 完善的错误处理
• 经过实际项目验证

4. Go语言生态完美融合

• 遵循Go语言最佳实践
• 零外部依赖
• 高性能并发支持

未来规划

• ✅ 支持DeepSeek推理模型（已完成）
• ✅ 高级流式工具调用（已完成）
• 支持更多LLM平台（Ollama、Grok、Qwen等）
• 添加缓存机制和请求去重
• 支持负载均衡和故障转移
• 提供Prometheus监控指标
• 支持批量请求优化
• 添加模型性能基准测试

参与贡献

LiteLLM是一个开源项目，我们欢迎所有形式的贡献：

• 报告Bug
• 提出新功能建议
• 提交代码改进
• 完善文档
• 给项目点星支持

GitHub : github.com/voocel/lite...

结语

在AI快速发展的时代，LiteLLM Go为Go开发者提供了一个统一、强大的LLM集成解决方案。它不仅简化了当前的开发工作，更为未来的AI应用奠定了坚实的基础。

立即开始使用LiteLLM，提升你的AI应用开发效率。

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