내용 업데이트: 2026-10-24LiteLLM은 기업의 통합 AI 게이트웨이 역할을 할 수 있습니다: 애플리케이션은 LiteLLM에 접속하고, LiteLLM이 Crazyrouter를 호출합니다. 프로젝트, 부서, 가상 키, 예산 및 감사 정책은 여러분이 직접 구축한 LiteLLM에 구성해야 하며, Crazyrouter API Key를 입력한다고 자동 활성화되지는 않습니다.
접속 구조와 준비
Python 3.11, 별도의 Crazyrouter 추론 키, 해당 키로 접근 가능한 모델을 준비하세요. 본 문서는 LiteLLM 1.106.2 기준으로 검증되었습니다. 최신 버전임을 의미하지는 않습니다. 네 가지 예시 모델은claude-opus-5-5, gpt-6-astra, glm-5.3, deepseek-v4.1-flash이며, 실제 사용 가능 모델로 조정해주십시오.
1. 설치 및 환경 변수
새 작업 디렉터리에서 다음 명령어를 실행하세요. 환경 변수는 해당 터미널에만 적용됩니다. 기존 게이트웨이는 기존 방식의 안전한 관리자 키를 그대로 사용하세요. 임의로 재생성하면 안 됩니다. 컨테이너 배포의 경우, 변수는 컨테이너 내부로 전달해야 합니다. Windows에서 가상환경 활성화가 안될 경우,.venv\Scripts 내의 python.exe와 litellm.exe를 직접 호출하세요.
2. 설정 내보내기 및 실행
인증된GET /v1/litellm/config를 사용하여 모델 및 해당 인증 정보에 맞는 가격 스냅샷을 받아오기를 추천합니다. 응답은 래핑된 객체입니다: 이 중 config만 LiteLLM 설정으로 저장하세요, 전체 응답을 직접 넣으면 안 됩니다. 아래 스크립트를 export_config.py로 저장하고, JSON을 사용하세요(YAML도 가능). model_info의 가격을 남기되 환경 변수로 참조하고, 실제 키는 기록하지 않습니다.
export_config.py
스크립트는 기존 파일을 덮어쓰지 않습니다. 업데이트 시, 설정을 먼저 백업·비교하고, 기존 게이트웨이에 병합 후 명시적으로 재시작하세요.
4100는 예시 포트입니다. 이미 사용 중이면, 실행 명령어와 검증 주소 모두 변경하세요. 본 명령은 내 컴퓨터에서만 듣고, 기존 서비스를 변경 또는 재시작하지 않습니다.3. 로컬 게이트웨이 검증
프록시 터미널을 실행한 상태에서, 다른 환경이 동일한 터미널에서 같은LITELLM_MASTER_KEY를 안전하게 설정하세요. 재생성하지 마세요. 아래 스크립트를 verify_proxy.py로 저장하세요. 이번 관리자 스모크 테스트는 정상 모델 사용량이 발생합니다. 일상 애플리케이션은 제한된 가상 키를 사용해야 합니다.
verify_proxy.py
[DONE] 및 최종 usage를 확인하세요. 툴 테스트는 파라미터 확인 및 툴 결과 회수까지 마쳐야 합니다. HTTP 200, 생각 텍스트 또는 Markdown JSON 코드 블럭만으로는 통과가 아닙니다.
4. Claude 원본 프로토콜(선택)
기본 내보내기는openai/<model>를 사용하며, api_base는 https://api.crazyrouter.com/v1가 됩니다. Claude 원본 캐시, thinking 등 의미가 필요하면, provider=anthropic&models=claude-opus-5-5로 별도 내보내기 하고, anthropic/<model>와 루트 주소 https://api.crazyrouter.com를 사용하세요. /v1 또는 /chat/completions를 추가하지 마세요.
model_info를 합치세요. OpenAI 어댑터와 동시 등록할 경우, 원본 항목에는 claude-native와 같은 독립 model_name를 사용하세요. 클라이언트는 해당 별칭을 통해 호출하며, 동일 이름 항목 혼합 라우팅을 피할 수 있습니다.
호환성 및 오류 처리
drop_params: false를 유지하고, 지원되지 않는 파라미터는 조용히 폐기하지 않습니다.- Claude의
json_schema는 검증되었고,json_object는 지원하지 않으며, 자동으로 다른 출력 보증으로 변환되지 않습니다. - 검증된 Claude 경로에서는 툴/
required요청이 명확히 거부됩니다: HTTP400, 직결 오류 코드unsupported_forced_tool_choice. 자동 툴 선택이 필요할 경우, 클라이언트가 명시적으로tool_choice: "auto"를 사용해야 합니다. 게이트웨이가 자동으로 강제로 호출을 다운그레이드하지 않습니다. - 위 거부에 대해 클라이언트는 고정된 안전 영어 문구를 받고 내부 서비스 설정이나 인증 정보는 반환하지 않습니다. LiteLLM 1.106.2의 OpenAI 어댑터는 영문 메시지를 보존하며, 오류 코드를
"400"에 래핑합니다. 원래 오류 코드만으로 매칭하지 마세요. - Claude
cache_control의5m/1hTTL은 직접 전달 가능한데, 5분 생성 및 읽기는 테스트되었고, 1시간은 냉(콜드) 기록만 검증했으니, 실제 히트율 및 1시간 후 읽기는 보장하지 않습니다. - 모델 기능, 사용 가능 여부, 비전, 장문 맥락, 장애 조치, 기업 예산은 각각 검증해야 하며, 모델 이름 또는 본 가이드 문서에서 판정할 수 없습니다.
팀, 예산 및 운영 보안
- 프로젝트 또는 부서별로 LiteLLM 팀과 제한된 가상 키를 생성하고, 모델 권한, 예산, 속도 제한을 설정하세요. 관리자 키를 공유하지 마세요.
- LiteLLM 공식 요구에 따라 데이터베이스, 인증, 권한, 영속화 설정하세요. 로컬에서 데이터베이스 없이 실행 시 추론 체인만 검증되며, 예산 활성화는 의미하지 않으므로, 기능 및 권한은 사용 버전에 따르세요.
- 출시 전 각 권한 모델 거부, 예산 소진, 키 폐기, 제한 및 감사 기능을 개별적으로 테스트하세요. 로그의 프롬프트 및 개인정보는 보호하고 보존 기간도 명확히 하세요.
- 외부 접속에는 HTTPS 및 액세스 제어를 설정하고, 로컬 데모 서비스나 관리 페이지를 직접 노출하지 마세요.
- 내보내기된 가격은 스냅샷입니다. 가격 또는 할인 변경 시 재내보내기 및 재불러오기를 해야 하며, 자동 푸시되지 않습니다. LiteLLM의 비용 추정치는 Crazyrouter 최종 영수증과 다를 수 있으니, 정기적으로 대사하세요.