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Revisión pendiente desde 29 jul 20263 fuentes primarias

LiteLLM como gateway

LiteLLM te permite poner una API común delante de modelos locales y proveedores externos, con claves virtuales, presupuestos, rate limits y fallbacks.

Qué vas a conseguir ahora

Una decisión o prueba aplicada a «LiteLLM como gateway».

  1. 1Entiende el criterio
  2. 2Haz una práctica pequeña
  3. 3Guarda una evidencia
Evidencia

Una nota breve con qué hiciste, qué salió bien, qué falló y qué revisarías después.

Configuración mental

Tu aplicación no debería saber si llama a Ollama, vLLM, OpenAI, Anthropic o un fallback. Habla con el gateway; el gateway aplica política.

Terminal
model_list:
  - model_name: local-fast
    litellm_params:
      model: ollama/qwen3:4b
      api_base: http://localhost:11434

  - model_name: frontier-review
    litellm_params:
      model: openai/gpt-4.1-mini
      api_key: os.environ/OPENAI_API_KEY

router_settings:
  num_retries: 2
  fallbacks:
    - { local-fast: [frontier-review] }

Qué controlar desde el gateway

  • Claves virtuales por entorno, usuario o equipo.
  • Presupuestos y rate limits para evitar sorpresas.
  • Fallbacks por modelo, etiqueta o tipo de tarea.
  • Logs de coste, latencia y errores.

Fuentes oficiales

  • LiteLLM Routing & Load Balancing: https://docs.litellm.ai/docs/routing-load-balancing
  • LiteLLM Virtual Keys: https://docs.litellm.ai/docs/proxy/virtual_keys
  • LiteLLM Budgets and Rate Limits: https://docs.litellm.ai/docs/proxy/users

Si has guardado la evidencia de esta lección, continúa con «Políticas de routing». Si no, repite la comprobación antes de avanzar.

Mapa completo de AulafyConsulta cómo encaja esta lección sin salir de tu ruta.

Mapa completo de Aulafy

Cómo se relacionan todos los cursos

No es una lista que debas completar. Empieza por la base, elige un resultado y profundiza solo cuando tu proyecto necesite más control.

  1. 1Comprender
  2. 2Aplicar o construir
  3. 3Operar con confianza
01

Empieza aquí

Crea una base común: qué puede hacer la IA, cómo pedir resultados y cómo comprobarlos antes de especializarte.

Desde esta base puedes aplicar la IA a una tarea o aprender a construir con código.

02

Elige una aplicación

Convierte la base en un resultado visible: una web, una mejora de negocio, contenido o una experiencia interactiva.

Si necesitas mantener código, datos o infraestructura, continúa por la rama técnica.

03

Construye con código

Prepara el entorno, trabaja con agentes de programación y aprende a ejecutar modelos con control sobre tus proyectos.

Esta rama prepara los conocimientos necesarios para diseñar y operar sistemas de IA fiables.

04

Lleva sistemas a producción

Combina recuperación, agentes, evaluación, seguridad, despliegue y adaptación de modelos cuando el problema lo exija.

No es obligatorio completarlo todo: elige solo la pieza que tu sistema necesita y vuelve al mapa cuando crezca.

Ver catálogo completo