Andrew Ng最近宣布，aisuite旨在围绕目前最流行的大型语言模型 (LLM) 提供类似 OpenAI 的 API，以便开发人员可以轻松尝试它们并比较结果或从一个 LLM 切换到另一个 LLM，而无需更改他们的代码。

据 Andrew Ng 介绍，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旨在使其变得非常简单，只需在实例化其主组件时更改一个字符串即可选择所需的 LLM 提供程序。例如，要使用 OpenAI GPT-4o，您需要将“openai:gpt-4o”作为参数传递model到创建聊天完成代理的调用aisuite中。以下代码片段进一步显示了这一点：

import aisuite as ai
client = ai.Client()

messages = [
    {"role": "system", "content": "Respond in Pirate English."},
    {"role": "user", "content": "Tell me a joke."},
]

response = client.chat.completions.create(
    model="openai:gpt-4o",
    messages=messages,
    temperature=0.75
)
print(response.choices[0].message.content)

response = client.chat.completions.create(
    model="anthropic:claude-3-5-sonnet-20240620",
    messages=messages,
    temperature=0.75
)
print(response.choices[0].message.content)

安装aisuite只需运行pip install aisuite。该库还提供了安装 LLM 提供程序库的快捷方式。例如，您可以运行pip install 'aisuite[anthropic]'来安装基础库和 Anthropic 支持。

几位用户回复了 Andrew Ng 的公告，表达了同样的感受，这aisuite确实解决了部署 LLM 时真正的痛点。Reddit 用户比较了代理库的可用性，例如aisuite数据库抽象层，可以从测试中的 sqlite 切换到生产中的另一个数据库。

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

aisuite并不是目前唯一可用于解决 LLM 交叉兼容性的解决方案。具体来说，LiteLLM似乎是一种更成熟且功能更齐全的解决方案，它能够使用相同的类似 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，它还提供自己的基于 Web 的 UI。

aisuite目前支持 OpenAI、Anthropic、Azure、Google、AWS、Groq、Mistral、HuggingFace 和 Ollama。该库用 Python 编写，要求开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，但其维护者表示，未来将涵盖新的用例。