日习一技

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

结构化并发（Structured Concurrency） 最初由 JEP 428 提出，并在 JDK 19 中作为孵化 API 发布，接着又在 JDK 20 中通过 JEP 437 再次孵化，现在该

密钥封装（Key Encapsulation） 是一种现代加密技术，它使用非对称或公钥加密来保护对称密钥。传统的做法是使用公钥加密随机生成的对称密钥，但这需要 填充（Paddings） 并且难以证明安