有个问题。 想搭建一个路由系统，实现对账号池的管理，去了解了LiteLLM， New API。 发现没有对账号池的管理模块。 想问一下，对账号池管理有相关的开源系统吗？或者方案？ 望大佬们赐教。将感激不尽。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
我没招了，占了两天我i9-9900KF的50%，我说怎么风扇一直嗡嗡叫 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
litellm.RateLimitError: RateLimitError: OpenAIException - You exceeded your current quota, please check your plan and billing details. For details, see: https://help.aliyun.com/zh/model-studio/error-code#token-limit. Received Model Group=qwen3.7-max Available Model Group Fallbacks=None (46s) 使用kilo code接入的，经常遇到这个问题，请问有解决办法吗 8 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
litellm接入deepseek，想在codex中使用 ，出现：{“error”:{“message”:“litellm.BadRequestError: DeepseekException - {"error":{"message":"Failed to deserialize the JSON body into the target type: tools[6].type: unknown variant custom , expected function at line 1 column 54703","type":"invalid_request_error","param":null,"code":"invalid_request_error"}}. Received Model Group=deepseek/deepseek-v4-flash\nAvailable Model Group Fallbacks=None”,“type”:null,“param”:null,“code”:“400”}} 但是在cherry studio上以response格式请求正常： 在openrouter接入deepseek后在codex也是可以正常调用的，感谢大佬解答 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
试了new-api，litellm，bifrost，好像基本都只能转为openai response格式，也不太会配置 标题说协议随意互转，其实只要有openai chat completion或者gemini转anthropic就行 问问佬友们有什么可以这样的网关吗（不太想自己写转协议造轮子，其实也不会） 4 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
之前试过CLIProxyAPI 接入某云平台glm5给codex用。今天没事看了看litellm，发现v1.83.14支持了，就测试了下。除了remote compact有问题，其他的使用还算正常。 # litellm_config.yaml model_list: - model_name: GLM-5.1 litellm_params: model: openai/chat_completions/GLM-5.1 api_base: http://172.17.0.1:17800/v1 api_key: "xxx" docker run -d -v $(pwd)/litellm_config.yaml:/app/config.yaml -p 4000:4000 ghcr.io/berriai/litellm:v1.83.14-stable --config /app/config.yaml curl http://localhost:4000/v1/responses -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer sk-1234" -d '{ "model": "GLM-5.1", "input": "Hello!" }' {"id":"resp_bGl0ZWxsbTpjdXN0b21fbGxtX3Byb3ZpZGVyOm9wZW5haTttb2RlbF9pZDo5YjU3ODVjZWQ1ZjAyMDQ4YWVkOGUwNjQwYTUyZmYzMGRhODgyMDM4Y2U4Y2RiYjc3Y2QxNGM1ZTQzMzQwODY5O3Jlc3BvbnNlX2lkOmNoYXRjbXBsLWY3NTY0MDBmLTdkOWUtOTFkYS04MTEzLTE5ODBhMDQ0NWFiYQ==","created_at":1777695435,"error":null,"incomplete_details":null,"instructions":null,"metadata":{},"model":"GLM-5.1","object":"response","output":[{"type":"reasoning","id":"rs_-499540863581864856","status":"completed","role":"assistant","content":[{"type":"output_text","text":"Let me consider how to respond to this greeting thoughtfully.\n\nThe user has started with a simple \"Hello!\" - this is a basic greeting that calls for a warm, professional response. I should acknowledge their greeting and create an inviting atmosphere for further conversation.\n\nI need to think about what makes an effective greeting response:\n- It should be welcoming and friendly\n- It should establish my role and capabilities\n- It should encourage further interaction\n- It should be concise but informative\n\nLooking at my purpose, I'm designed to be a helpful AI assistant that can engage in meaningful conversations and assist with various tasks. My response should reflect this while remaining approachable.\n\nThe key elements to include:\n1. A friendly return greeting\n2. A brief introduction of myself\n3. An open invitation for them to share what they need help with\n\nThis sets up a good foundation for whatever topic they might want to discuss next, whether it's questions, creative tasks, problem-solving, or general conversation.\n\nI'll craft a response that's warm and professional, making it easy for them to take the next step in our dialogue.","annotations":[]}],"phase":null},{"type":"message","id":"chatcmpl-f756400f-7d9e-91da-8113-1980a0445aba","status":"completed","role":"assistant","content":[{"type":"output_text","text":"Hello! I'm GLM, trained by Z.ai. How can I assist you today? Whether you have questions, need information, or just want to chat, I'm here to help.","annotations":[]}],"phase":null}],"parallel_tool_calls":false,"temperature":0.0,"tool_choice":"auto","tools":[],"top_p":null,"max_output_tokens":null,"previous_response_id":null,"reasoning":null,"status":"completed","text":{},"truncation":null,"usage":{"input_tokens":7,"input_tokens_details":{"audio_tokens":null,"cached_tokens":0,"text_tokens":null},"output_tokens":264,"output_tokens_details":{"reasoning_tokens":223,"text_tokens":null},"total_tokens":271,"cost":null},"user":null,"store":null} 仓库链接 Release v1.83.14-stable · BerriAI/litellm 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
LiteLLM 存在 SQL 注入漏洞，无需凭证即可读取 API 密钥 LiteLLM 是一个大模型统一接口库，其 Proxy 组件被发现存在 SQL 注入漏洞（CVE-2026-42208）。攻击者无需任何有效凭证，通过构造 Bearer token 即可在认证失败的错误日志中注入 payload，从而未授权读取数据库内保存的各厂商大模型 API 密钥。公网暴露的实例风险极高。官方已在 v1.83.7-stable 中修复，同时建议用户升级后修改所有已存密钥，或设置 disable_error_logs: true 关闭错误日志。 来自微步 passport.threatbook.cn ThreatBook 用户登录 微步在线 5 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
废话少说：litellm又爆了 https://mp.weixin.qq.com/s/ytNWdqGECo0fmWwPQGqy8A 摘要 （点击了解更多详细信息） LiteLLM has SQL Injection in Proxy API key verification · GHSA-r75f-5x8p-qvmc · GitHub Advisory Database · GitHub CVE-2026-42208<!-- --> | Tenable® CVE-2026-42208: Targeted SQL injection against LiteLLM's authentication path discovered 36 hours following vulnerability disclosure | Sysdig 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
公司主要接入bedrock，openai，Anthropic，Openrouter,火山方舟，deepseek，google vertex，都是通过官渠接入 主要需求： 通过key或者认证文件接入后可以在通过自定义key分发 控制key可以使用的模型 调用方式统一 可以看到自定义key的token用量信息，费用信息 最好还可以看到调用请求的日志（请求内容/大模型回复内容）因为是公司内部用 公司已经在用litellm了，没用newAPI是因为统计用量信息太少 求推荐其他好用的开源平台 手里还有一个两个月到期的 ，每月800G流量，问题一经采纳，赠送以作感谢 4 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
和NewAPI、Sub2API有什么不同的地方吗 5 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
充了十块，在sub2中转了模型，然后使用LiteLLM把模型代理给cursor，用的是claude4.7-cc，也就是标注的3.5折扣的，使用下来发现一个问题，收费还是非常贵，73Token用了0.28,感觉国内的代理收费比官方的还是贵不少 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
我做了一个叫 huancode.com 的 Claude API 平台，现在刚上线，在找 独立开发者 和 中小企业里的 AI Coding 布道者 做种子用户。V2EX 用户专属福利：注册后联系我或评论，赠送 100 元 无门槛体验额度，使用过程中的感受和需求在本帖回复反馈就行。 为什么做这个 我自己是开发者，长期用 Claude 做开发，踩过不少坑： 境外信用卡搞不定，充值要绕一大圈 CC 中转站质量参差不齐，用着用着就跑路或者偷换模型 账号反复被封，claude code 根本没法稳定用 折腾账号占据了太多的开发时间 最后自己动手，用 LiteLLM 对接 AWS Bedrock 搭了一套，接入了 Anthropic 在 AWS 上的官方模型，完全绕开了账号风控的问题，也不依赖任何 CC 账号池。 觉得这个方案对自己用挺好，就做成了产品开放出来，这就是 HuanCode 。 支持哪些模型 目前接入： Claude Opus 4.7 （最强推理，适合复杂任务） Claude Sonnet 4.6 （性价比首选） Claude Haiku 4.5 （轻量快速） 接口完全兼容 OpenAI SDK ， base_url 换一下就能用，claude code 、Cursor 、Cline 、Windsurf 都可以直接配置。 我在找什么样的种子用户 平台刚上线，功能还在完善中。我需要的不是泛泛的流量，而是真正有开发需求、并且愿意把 Claude 用到生产里的人。和我一起把产品打磨好的同时，也希望能长期合作。 我特别想找这两类人： 1. 独立开发者 长期靠 Claude 做副业 / SaaS / 工具类产品 对 API 的 稳定性、透明度 有真实诉求 被境外信用卡、账号封禁、汇率波动反复折腾过 希望背后有个 能直接联系到作者的国内供应商 2. 中小企业里的 AI Coding 布道者 正在公司内部推动 claude code / Cursor / Cline 落地 需要给团队申请一个稳定的 API 出口，走对公付款、开票 关心 成本可控、用量可审计、人均额度能分配 希望找到一个 能一起沉淀最佳实践 的合作方，而不是纯卖 token 的中转站 V2EX 专属福利：100 元无门槛体验额度 **100 元真金白银的 API 额度，不是代金券、不是满减、不设消费门槛 **。 我自己每一块钱都要付给 AWS Bedrock ，这个力度就是想表达一个态度： 数量有限先到先得 我不是来赚你这点试用钱的，我是来找能一起把产品做起来的长期伙伴。 领取方式 ：注册 huancode.com 后，在本帖回复或私信你的注册邮箱前缀。没有任何附加条件，用完后愿意在帖子里留个反馈就行。
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