Source: https://aiprimetech.io/zh/learn/use-claude-api-with-litellm/

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# 通过 LiteLLM 路由到 Claude 

许多团队将 LiteLLM 作为所有服务前面的代理层，为全部应用提供统一的 OpenAI 兼容 API。将其 model_list 指向 AI Prime Tech，这个端点就能访问 Claude，还能通过同一个多模型网关访问 GPT 和 Gemini。 

## model_list 与提供商前缀 

在 config.yaml 中，每个 model_list 条目都包含面向客户端的 model_name 和 litellm_params。model 字段包含一个提供商前缀，用于决定通信协议：anthropic/<model> 使用原生 Messages API，openai/<model> 使用 Chat Completions。 

将 api_base 设置为网关地址，并通过 os.environ/<VAR> 设置 api_key。由于 AI Prime Tech 提供 OpenAI 兼容接口，使用 openai/<claude-model> 并将 api_base 设置为以 /v1 结尾的地址，是最简单的接入方式。 

## URL 后缀陷阱 

使用 anthropic/<model> 时，LiteLLM 会自动在根 api_base 后追加 /v1/messages。若要指定特殊路径，请设置 LITELLM_ANTHROPIC_DISABLE_URL_SUFFIX=true 并提供完整路径。使用 openai/<model> 时，请提供包含 /v1 的基础地址，LiteLLM 会追加 /chat/completions。 

前缀还决定 JSON 请求体的结构，因此，如果它与网关预期的格式不匹配，就会返回 400 错误；请确保前缀与网关接口一致。 

## 以 LiteLLM 作为统一接入层 

经典用法是将 LiteLLM 作为本地代理，让 Claude Code、脚本和其他工具都连接到它。你可以在 config.yaml 中切换上游模型或网关，无需逐一修改客户端，同时获得统一的日志记录、路由和回退机制。 

将 AI Prime Tech 作为上游后，一个 LiteLLM 端点就能将请求分发给 Claude、GPT 和 Gemini，让整个技术栈使用统一 API，同时保留完整的模型选择空间。 

## 请求量的集中点 

LiteLLM 是许多应用的汇聚点，因此承载着技术栈中最密集的请求流。这也使它成为成本可预测性最为重要的环节。 

在其后接入多模型网关，就能将批量任务路由到低成本模型，将复杂任务交给 Claude，并在同一处统一计量。 

复制

```
# 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
```

## 常见问题 

 如何将 LiteLLM 指向 AI Prime Tech？

添加一个 model_list 条目，将 model 设置为 openai/claude-sonnet-4-5，api_base 设置为 https://aiprimetech.io/v1,，并通过 os.environ 设置 api_key。也可以使用 anthropic/<model>，并将 api_base 设置为根地址。 使用 anthropic/ 还是 openai/ 前缀？

OpenAI 兼容接口使用 openai/（基础地址包含 /v1）。anthropic/ 会向根地址 + /v1/messages 发送原生 Messages 请求。 LiteLLM 总是追加 /v1/messages，如何阻止？

设置 LITELLM_ANTHROPIC_DISABLE_URL_SUFFIX=true，并提供完整路径。 一个 LiteLLM 端点能访问多个模型吗？

可以。AI Prime Tech 支持多模型，因此 LiteLLM 可以通过同一个网关将请求路由到 Claude、GPT 和 Gemini。  

几分钟内开始使用 Claude

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AI Prime Tech 是独立的 API 网关，与 Anthropic 无关联，未获得其背书，也不是其经销商。Claude 及相关模型名称是其各自所有者的商标。    

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