LiteLLM

随着大语言模型在生产环境中的广泛应用，内容安全、隐私保护和合规性变得越来越重要。用户可能会无意中输入敏感信息，模型也可能生成不当内容，而提示词注入攻击更是对系统安全构成直接威胁。LiteLLM 的防护

在前两篇文章中，我们学习了 LiteLLM 的内置日志系统和外部日志集成能力。基于这些丰富的日志数据，我们可以实现对 LLM 网关的全面观测。然而，在生产环境中，仅仅有日志数据是不够的，我们需要的是一

在前一篇文章中，我们学习了 LiteLLM 的内置日志系统，包括请求日志、会话日志和审核日志。这些日志为我们提供了完整的 API 调用追踪、成本分析和合规审计能力。然而，在企业级部署场景中，我们往往需

对于一个 LLM 网关来说，日志系统扮演着至关重要的角色：它不仅能帮我们追踪每一笔 API 调用的成本和性能；当模型回复异常或请求失败时，还能提供详细的上下文信息来定位问题；它还确保所有管理操作都有迹

随着我们的 LLM 网关承载的流量越来越大、接入的模型越来越多，除了稳定性和可靠性，成本和性能 也成为了关键的考量因素。实际上，我们的应用每天都在处理很多相似的查询，比如客服系统中的常见问题、代码生成

在之前的系列文章中，我们学习了 LiteLLM 的基础使用，包括模型管理、用户管理、权限认证和访问控制机制等。当我们的 LLM 网关要承载越来越多的流量、接入越来越多的模型供应商时，就会面临新的挑战：

在前两篇文章中，我们深入探讨了 LiteLLM 的认证机制和用户管理体系，认证机制解决了 你是谁 的问题，用户管理则从组织、团队到用户的多层架构，以及基于角色的访问控制（RBAC）模型解决的是 你能做

在上一篇文章中，我们学习了 LiteLLM 的认证机制，从基础的虚拟 Key 到企业级的 JWT/OIDC 认证，了解了如何确保 API 访问的安全性。然而，认证只是第一步，解决的是 你是谁 的问题；

在之前的两篇文章中，我们分别学习了 LiteLLM 的快速入门和模型管理。我们了解到，LiteLLM 不仅是一个统一的 SDK，更是一个功能强大的企业级 LLM 网关。在生产环境中，如何确保 LLM

在上一篇文章中，我们快速了解了 LiteLLM 的核心特性和基本用法。我们知道 LiteLLM 通过统一的 API 接口支持调用 100+ 个 LLM 服务商的模型，而 Proxy Server 可以

在 AI 应用的开发过程中，开发者们往往面临一个共同的难题：如何高效地集成多家 LLM 服务商的接口？不同的服务商提供的 API 设计各不相同，OpenAI 有自己的风格，Anthropic 有另一套