的目标是围绕目前最流行的大语言模型（LLM）提供一个类似 OpenAI 的 API，使研发人员可以轻松地尝试并比较结果，或者在不更改代码的情况下从一个 LLM 切换到另一个 LLM。

  根据吴恩达的说法，在同一个应用程序中使用多个 LLM 提供程序可能会很麻烦，而aisuite的目标是对其进行简化，只需在实例化其主组件时更改单个字符串即可选择所需的 LLM 提供程序。例如，要使用 OpenAI GPT-4o，你需要将“openai:gpt-4o”作为model参数传递到调用中，以创建一个aisuite聊天完成智能体代理。下面的代码片段进一步展示了这一点：

  几位 X 用户回复了吴恩达的公告，他们也表达了同样的感受，即 aisuite 确实解决了部署 LLM 时的实际痛点。Reddit 用户将 aisuite 等代理库的可用性与数据库的抽象层进行了类比，这些抽象层能够从测试中的 sqlite 切换到生产中的另一个数据库。

  虽然总体反响普遍积极，但一些 X 和 Reddit 用户强调了aisuite的一些局限性，包括它尚不支持流媒体，也不支持速率限制、token 令牌使用监控等其他细节。同样，目前还不清楚aisuite对使用自定义云部署的 LLM 的支持程度如何。无论如何，值得记住的是，该库仍处于起步阶段，正在积极的开发中。

  aisuite并不是目前唯一可用于解决 LLM 交叉兼容性问题的解决方案。具体来说，LiteLLM 似乎是一种更成熟、功能更齐全的解决方案，能够正常的使用相同的类似 OpenAI 的 API 调用多个 LLM，包括支持按项目逐个限制费率和预算。同样值得一提的是 OpenRouter，它还进一步提供了自己的基于 Web 的 UI。

  aisuite目前支持 OpenAI、Anthropic、Azure、Google、AWS、Groq、Mistral、HuggingFace 和 Ollama。该库是用 Python 编写的，要求研发人员拥有他们想要使用的任何 LLM 提供商的 API 密钥。该库使用每个 LLM 提供商发布的 API 或 SDK 来最大限度地提高稳定性。目前，它主要专注于聊天完成，但其维护人员表示，未来会涵盖新的用例。

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