
LiteLLMからClaudeへのルーティング
LiteLLMは、多くのチームがあらゆるサービスの前段に配置し、すべてのアプリに単一のOpenAI互換APIを公開するプロキシ層です。model_listの接続先をAI Prime Techに設定すれば、その単一のエンドポイントからClaudeにアクセスできます。さらに、同じマルチモデルゲートウェイを通じてGPTやGeminiも利用できます。
model_listとプロバイダープレフィックス
config.yamlでは、model_listの各エントリにクライアント向けのmodel_nameとlitellm_paramsがあります。modelフィールドには、通信プロトコルを決定するプロバイダープレフィックスを指定します。anthropic/<model>はネイティブのMessages APIを送信し、openai/<model>はChat Completionsを送信します。
api_baseをゲートウェイに設定し、api_keyをos.environ/<VAR>経由で指定してください。AI Prime TechはOpenAI互換インターフェースに対応しているため、openai/<claude-model>と末尾が/v1のapi_baseを使うのが最も簡単な方法です。
URL末尾の注意点
anthropic/<model>を使う場合、LiteLLMはルートのapi_baseに/v1/messagesを自動追加します。特殊なパスを指定するには、LITELLM_ANTHROPIC_DISABLE_URL_SUFFIX=trueに設定し、完全なパスを指定してください。openai/<model>を使う場合は、/v1を含むベースURLを指定すると、LiteLLMが/chat/completionsを追加します。
プレフィックスはJSONのボディ形式も決定するため、ゲートウェイが想定する形式と一致しないと400エラーが返されます。プレフィックスとゲートウェイのインターフェースを一致させてください。
統合レイヤーとしてのLiteLLM
典型的な構成では、LiteLLMをローカルプロキシとして配置し、Claude Code、スクリプト、その他のツールすべての接続先にします。各クライアントを変更せずにconfig.yamlで上流のモデルやゲートウェイを切り替えられ、ログ、ルーティング、フォールバックを統一できます。
上流にAI Prime Techを配置すると、単一のLiteLLMエンドポイントからClaude、GPT、Geminiに振り分けられます。スタック全体で単一のAPIを使用しながら、モデルを自由に選択できます。
リクエスト量が集中する場所
LiteLLMには多くのアプリからのリクエストが集まるため、スタック内で最も密度の高いリクエストストリームを処理します。そのため、コストの予測可能性が最も重要になる場所です。
その背後にマルチモデルゲートウェイを配置すれば、大量処理には低コストのモデルを、難しい処理にはClaudeを割り当て、すべてを同じ場所で計測できます。
# config.yaml
model_list:
- model_name: claude-sonnet-4-5
litellm_params:
model: openai/claude-sonnet-4-5
api_base: https://aiprimetech.io/v1
api_key: os.environ/AIPRIME_KEY
# litellm --config config.yamlよくある質問
LiteLLMの接続先をAI Prime Techに設定するにはどうすればよいですか?
anthropic/とopenai/のどちらのプレフィックスを使うべきですか?
LiteLLMが/v1/messagesを追加し続けます。止めるにはどうすればよいですか?
単一のLiteLLMエンドポイントから複数のモデルにアクセスできますか?
APIキーを取得 — Anthropicアカウントもウェイトリストへの登録も不要です。
APIキーを取得AI Prime Techは独立したAPIゲートウェイです。Anthropicとの提携関係はなく、同社の承認を受けておらず、同社の再販業者でもありません。Claudeおよび関連するモデル名は、それぞれの所有者の商標です。