Une alternative à LiteLLM que vous n'hébergez pas

Bonne question : la différence réside dans une clé API, une facture et une URL de base. Avec LiteLLM, vous avez toujours besoin d'une clé Anthropic, d'une clé OpenAI, d'une clé Gemini, etc., ainsi que du serveur LiteLLM pour les maintenir ensemble. RunAPI vous donne une clé unique qui atteint chaque modèle. Vous le déposez à l'endroit où vous aviez l'habitude de mettre votre clé OpenAI, changez l'URL de base en runapi.ai/v1 et vous avez terminé. Pas de comptes à gérer par prestataire, pas de factures par prestation.

LiteLLM vous offre un auto-hébergement avec un contrôle total : votre serveur, vos clés de fournisseur, vos fichiers de configuration. RunAPI est l'autre côté de ce choix : pas de Docker, pas de VPS à payer, pas de config.yaml à maintenir, pas de disponibilité à surveiller. Vous bénéficiez toujours de la même API compatible OpenAI et d'un accès à plus de 100 LLM. Le compromis est que vous ne gérez pas l’infrastructure ; RunAPI le fait. Si le contrôle et la confidentialité sont la priorité, LiteLLM a du sens. Si vous souhaitez un accès multimodèle sans configuration, RunAPI vous y amène plus rapidement.

RunAPI remplace directement la surface API compatible OpenAI – le même point de terminaison /v1/chat/completions. Modifiez l'URL de base et la clé API dans votre client existant et les requêtes commencent à être acheminées via RunAPI. Les fonctionnalités spécifiques à LiteLLM telles que les clés virtuelles et les règles de routage personnalisées n'ont pas d'équivalent, alors vérifiez-les avant de changer.

LiteLLM est un logiciel gratuit, mais vous payez les frais API des fournisseurs et l’hébergement du serveur, sans compter le temps consacré aux mises à niveau, à la configuration et au dépannage. RunAPI ne nécessite pas de frais d’hébergement de votre propre serveur. Consultez le tableau des prix et le catalogue des modèles pour connaître les tarifs officiels et RunAPI actuels.

La plupart des équipes terminent en moins de 15 minutes. Le changement tient en une ligne : remplacez l’URL de votre proxy LiteLLM par https://runapi.ai/v1 et votre clé LiteLLM par une clé RunAPI. Si vous utilisez le SDK OpenAI pour Python, aucune autre modification du code n’est nécessaire. Après avoir confirmé que les requêtes passent par RunAPI, arrêtez le conteneur Docker de LiteLLM. La même clé RunAPI fonctionne aussi avec Claude Code, Cursor, Windsurf et le serveur MCP.

RunAPI propose un serveur Model Context Protocol qui permet aux hôtes compatibles MCP comme Claude Code de découvrir des modèles, vérifier les tarifs et créer des tâches directement depuis l'interface assistant. LiteLLM n'a pas de serveur MCP. Le serveur MCP de RunAPI est additif — vous pouvez l'utiliser aux côtés de l'API REST plutôt qu'à la place.

Oui. Pointez le paramètre base_url sur https://runapi.ai/v1 et transmettez votre clé RunAPI sous la forme api_key. Le reste de votre code OpenAI SDK reste inchangé. RunAPI publie également ses propres SDK typés pour Python, Node.js, PHP, Java, Go et Ruby si vous préférez un client conçu pour la surface API complète de RunAPI, y compris la génération de médias.

Le système de clés virtuelles de LiteLLM vous permet d'émettre des clés internes avec des plafonds de dépenses par clé et des restrictions de modèle – utile si vous utilisez LiteLLM en tant que hub partagé pour une famille ou une équipe. RunAPI ne dispose pas de clés virtuelles, mais fournit des rapports d'utilisation par compte et des enregistrements de coûts par appel dans le tableau de bord. Si la principale raison pour laquelle vous utilisez les clés virtuelles de LiteLLM est de suivre ou de limiter les dépenses, la facturation du compte RunAPI couvre cela. Si vous devez attribuer des clés à d'autres personnes ayant un accès au modèle différent, évaluez cet écart avant de migrer.