litellm调用 claude
时间: 2025-07-23 14:07:22 浏览: 2
### 如何使用 LiteLLM 调用 Claude 模型？
在 LiteLLM 中调用 Anthropic 的 Claude 模型非常简单，只需通过统一的 `litellm.completion()` 接口指定模型名称即可[^2]。以下是详细的配置和调用方法：
#### 1. 安装 LiteLLM
首先，确保已经安装了 LiteLLM。可以通过 pip 安装：
```bash
pip install litellm
```
#### 2. 设置 API 密钥
为了调用 Anthropic 的 Claude 模型，你需要一个有效的 API 密钥。你可以从 [Anthropic 控制台](https://console.anthropic.com/) 获取 API 密钥。
在调用前，将 API 密钥设置为环境变量或直接在代码中传递：
```bash
export ANTHROPIC_API_KEY='your-anthropic-api-key'
```
或者在代码中显式传递：
```python
import os
os.environ['ANTHROPIC_API_KEY'] = 'your-anthropic-api-key'
```
#### 3. 调用 Claude 模型
使用 `litellm.completion()` 函数并指定模型名称即可调用 Claude 模型。例如，调用 `claude-3-opus-20240229`：
```python
import litellm
response = litellm.completion(
model="claude-3-opus-20240229",
messages=[{"role": "user", "content": "写一首关于夏天的诗"}],
temperature=0.7,
max_tokens=100
)
print(response.choices[0].message.content)
```
LiteLLM 会自动处理请求的格式转换、身份验证以及响应的标准化输出[^3]。
#### 4. 使用自定义参数（可选）
你还可以根据需要添加更多参数，如 `temperature`、`max_tokens`、`top_p` 等，这些参数会被 LiteLLM 自动适配到目标模型的 API 中[^4]。
```python
response = litellm.completion(
model="claude-3-opus-20240229",
messages=[{"role": "user", "content": "解释量子计算的基本原理"}],
temperature=0.5,
max_tokens=200,
top_p=0.9
)
```
#### 5. 错误处理与负载均衡（可选）
LiteLLM 支持自动重试和模型回退机制。如果主模型调用失败，可以配置备用模型继续处理请求：
```python
response = litellm.completion(
model=["claude-3-opus-20240229", "gpt-4"],
messages=[{"role": "user", "content": "帮我写一个Python脚本，打印斐波那契数列"}],
fallback_strategy="fallback"
)
```
这样，在 Claude 不可用时，LiteLLM 会自动尝试使用 GPT-4 处理请求[^2]。
---
###
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基于ASP的深度学习网站导航系统功能详解
从给定文件中我们可以提取以下IT知识点：
### 标题知识点
#### "ASP系统篇"
- **ASP技术介绍**：ASP（Active Server Pages）是一种服务器端的脚本环境，用于创建动态交互式网页。ASP允许开发者将HTML网页与服务器端脚本结合，使用VBScript或JavaScript等语言编写代码，以实现网页内容的动态生成。
- **ASP技术特点**：ASP适用于小型到中型的项目开发，它可以与数据库紧密集成，如Microsoft的Access和SQL Server。ASP支持多种组件和COM（Component Object Model）对象，使得开发者能够实现复杂的业务逻辑。
#### "深度学习网址导航系统"
- **深度学习概念**：深度学习是机器学习的一个分支，通过构建深层的神经网络来模拟人类大脑的工作方式，以实现对数据的高级抽象和学习。
- **系统功能与深度学习的关系**：该标题可能意味着系统在进行网站分类、搜索优化、内容审核等方面采用了深度学习技术，以提供更智能、自动化的服务。然而，根据描述内容，实际上系统并没有直接使用深度学习技术，而是提供了一个传统的网址导航服务，可能是命名上的噱头。
### 描述知识点
#### "全后台化管理，操作简单"
- **后台管理系统的功能**：后台管理系统允许网站管理员通过Web界面执行管理任务，如内容更新、用户管理等。它通常要求界面友好，操作简便，以适应不同技术水平的用户。
#### "栏目无限分类，自由添加，排序，设定是否前台显示"
- **动态网站结构设计**：这意味着网站结构具有高度的灵活性，支持创建无限层级的分类，允许管理员自由地添加、排序和设置分类的显示属性。这种设计通常需要数据库支持动态生成内容。
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- **内容管理系统的功能**：该系统提供了一个内容管理平台，允许用户在线提交内容，由管理员进行审阅、编辑和删除操作。
#### "站点相关信息后台动态配置"
- **动态配置机制**：网站允许管理员通过后台系统动态调整各种配置信息，如网站设置、参数调整等，从而实现快速的网站维护和更新。
#### "自助网站收录，后台审阅"
- **网站收录和审核机制**：该系统提供了一套自助收录流程，允许其他网站提交申请，由管理员进行后台审核，决定是否收录。
#### "网站广告在线发布"
- **广告管理功能**：网站允许管理员在线发布和管理网站广告位，以实现商业变现。
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- **动态与静态内容**：系统支持动态内容的生成，同时也提供了静态页面的生成机制，这可能有助于提高网站加载速度和搜索引擎优化。
#### "重写后台网址分类管理"
- **系统优化与重构**：提到了后台网址分类管理功能的重写，这可能意味着系统进行了一次重要的更新，以修复前一个版本的错误，并提高性能。
### 标签知识点
#### "ASP web 源代码 源码"
- **ASP程序开发**：标签表明这是一个ASP语言编写的网站源代码，可能是一个开源项目，供开发者下载、研究或部署到自己的服务器上。
### 压缩包子文件名称列表知识点
#### "深度学习(asp)网址导航程序"
- **文件内容和类型**：文件列表中提到的“深度学习(asp)网址导航程序”表明这是一个ASP语言编写的网址导航系统程序，可能包含了系统安装和配置需要的所有源文件。
通过以上分析，我们可以得出这个ASP系统是一个传统的网址导航系统，以后台管理为核心功能，并没有实际运用到深度学习技术。系统的主要功能包括对网站内容、分类、搜索引擎、广告位、以及其他网站相关信息的管理。它可能还提供了一个平台，供用户提交网址，供管理员审核并收录到导航中。源代码可能以ASP语言编写，并在文件中包含了所有必要的程序文件。
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- 引用[1]：提到Transformer模型的计算时间复杂度主要由自注意力机制的O(n²·d)决定。
- 引用[2]：详细解释了注意力机制的计算复杂度，包括QK转置的复杂度为O(N²d)，内存需求为N² + Nd。
- 引用[3]：提到原始注意力机制的时间复杂度为O(n²d)，并讨论了优化方法如稀疏注意力和线性注意力。
- 引用[4]：涉及多头注意力的未来趋势，但没有直接给出计算方法。
用户的问题是计算多头注意力机制的时间