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add-model

add-model

github.com/berriaiクラウド・DevOps103161 回インストール25 週間前に更新
リポジトリ

add-model について

add-modelは、稼働中のLiteLLM proxyにLLMを追加するスキルです。モデル名、プロバイダー、認証情報を集め、管理APIで登録してリクエストのルーティングを確認します。

主な機能

  1. 01モデル名とプロバイダーの確認
  2. 02プロバイダー別のモデルパラメーター設定
  3. 03管理API経由のモデル追加
  4. 04チャットリクエストによるルーティング確認
  5. 05model_idとテスト結果の報告

活用シーン

  1. 01既存のLiteLLM proxyへのモデル接続
  2. 02指定モデルへのルーティング確認

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/berriai/litellm-skills --skill add-model

インストール後、Claude Code で/add-modelを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

モデルの追加

稼働中の LiteLLM プロキシに新しい LLM を追加します。

セットアップ

まだわかっていない場合は、次の情報を確認してください。

LITELLM_BASE_URL  — e.g. https://my-proxy.example.com
LITELLM_API_KEY   — proxy admin key

API リファレンス:https://litellm.vercel.app/docs/proxy/model_management

ユーザーへの確認事項

  1. 公開モデル名 — 呼び出し元が "model": "..." に指定する名前です(例:gpt-4o、my-claude、llama3)
  2. プロバイダー — 以下の表から選択します
  3. 認証情報 — プロバイダーで必要となる情報です

プロバイダー一覧

プロバイダーlitellm_params.model追加パラメーター
OpenAIopenai/gpt-4oapi_key
Azure OpenAIazure/<deployment-name>api_key、api_base、api_version
Anthropicanthropic/claude-3-5-sonnet-20241022api_key
AWS Bedrockbedrock/anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0環境変数経由の AWS 認証情報
Google Vertexvertex_ai/gemini-1.5-provertex_project、vertex_location
Ollamaollama/llama3api_base(例:http://localhost:11434)
Groqgroq/llama-3.3-70b-versatileapi_key
Together AItogether_ai/meta-llama/Llama-3-70bapi_key
Mistralmistral/mistral-large-latestapi_key

完全な一覧:https://docs.litellm.ai/docs/providers

実行

curl -s -X POST "$BASE/model/new" \
  -H "Authorization: Bearer $KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model_name": "<public-name>",
    "litellm_params": {
      "model": "<provider/deployment>",
      "api_key": "<key>",
      "api_base": "<base_if_needed>",
      "api_version": "<version_if_azure>"
    }
  }'

テスト

追加後、ルーティングされることを確認します。

curl -s -X POST "$BASE/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "<public-name>",
    "messages": [{"role": "user", "content": "say hi"}],
    "max_tokens": 10
  }'

出力

応答から model_id を表示します。これは後でモデルを更新または削除する際に必要です。 テスト呼び出しの合格/不合格を報告します。

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