プロビジョニングするサーバーなし
LiteLLM requires a running Python process or Docker container on a VPS you pay for and monitor. RunAPI is an HTTPS endpoint — point your client at it and start calling.
LLM APIゲートウェイ
自分でホストしないLiteLLM代替品
LiteLLM is open-source software you deploy on your own server — Docker, config files, provider keys, uptime your problem. RunAPI is a hosted gateway: same OpenAI-compatible API, same 100+ LLMs, no server to run. Change the base URL and your existing code keeps working. RunAPI also adds image, video, and music generation, built-in billing, MCP server, CLI, and SDKs at 50% off official rates.
June 23, 2026更新
RunAPI Editorial
一目でわかる
LiteLLM vs RunAPI — セルフホストかマネージドか？
LiteLLM is an open-source Python proxy you run on your own server. It supports 100+ LLMs through a unified OpenAI-compatible interface — you pay provider costs and your own hosting, but you control everything. RunAPI is the managed version of that idea: the same OpenAI-compatible API, no server to run, 50% off official model rates, and coverage extended to image, video, and music generation under one API key. If the setup and ops work of self-hosting isn't something you want to own, RunAPI gets you the same multi-model access without it.
ホスティングモデル
LiteLLMはあなたのインフラ（Docker、VM、K8s）で実行されます。RunAPIはホスト型サービスです — runapi.aiにリクエストを送信してください。デプロイメント不要。
モダリティカバレッジ
LiteLLMはテキストLLMをルーティングします。RunAPIはLLMをルーティングし、1つのキーの下に画像、動画、音楽、オーディオ生成を追加します。
料金
LiteLLMは無料ソフトウェアです。プロバイダーAPIコストプラスホスティングを支払います。RunAPIはインフラオーバーヘッドなしで公式モデルレートの50%を請求します。
開発者ツールキット
RunAPIはMCPサーバー、CLI、Python、Node.js、PHP、Java、Ruby、Go向けのSDK、完全なOpenAI SDK互換性を提供しています。
サイドバイサイド比較
LiteLLM vs RunAPI機能比較
The table compares the two gateways across the dimensions that matter most: whether you want to run your own server or just use an API, how much you pay, and what models you can actually reach.
| 機能 | LiteLLM | RunAPI |
|---|---|---|
| ホスティングモデル | セルフホスト（自社インフラ） | フルマネージドサービス |
| LLMルーティング | あり — 100以上のモデル | あり — 100以上のモデル |
| 画像生成 | なし | あり |
| 動画生成 | なし | あり |
| 音楽・オーディオ | なし | あり |
| OpenAI互換API | あり | あり |
| 組み込み請求 | 手動（BYOキー） | あり — 統合アカウント請求 |
| MCPサーバー | なし | あり |
| 公式SDK | Python（LiteLLM SDK） | Python、Node.js、PHP、Java、Ruby、Go + OpenAI互換 |
| CLI | litellm CLI（サーバー管理） | あり — 生成とキー管理 |
| コスト | プロバイダーコスト + ホスティング | 公式プロバイダーレートの50%オフ |
セルフホストvsマネージド
セルフホストプロキシを廃止すると何が変わるか？
Running LiteLLM means cloning the repo, editing a .env file with a master key and salt key, running docker-compose, then configuring each provider through the admin UI — and that's just the first time. After that you own the uptime, the upgrades, and the key rotation. RunAPI removes that layer entirely. Send requests to runapi.ai and pay per call. No server, no config files, no provider accounts to juggle.
維持する設定ファイルなし
LiteLLMのconfig.yamlはモデル名をプロバイダーキーにマッピングしフォールバックを処理します。RunAPIは内部でルーティングを処理します。1つのAPIキーを提供するだけです。
プロバイダーごとのキー管理なし
LiteLLMではAnthropicやOpenAI、Geminiなどのキーをサーバーに保存します。RunAPIはあなたの側に1つのキーを保持します — プロバイダー認証情報はRunAPI側で管理します。
1か所への統合請求
LiteLLM gives you raw provider invoices across multiple accounts. RunAPI consolidates all usage into a single dashboard with per-call cost records — one bill instead of a bunch of paid API accounts.
モデルカバレッジ
RunAPIはどのモデルをルーティングしますか？
LiteLLM's strength is breadth — it routes 100+ LLMs from every major provider. RunAPI matches that LLM coverage across the frontier models most teams actually use (Claude, GPT, Gemini, DeepSeek) and adds generative media models not available through LiteLLM.
言語モデル
Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, and other LLMs for chat, coding, reasoning, and tool use — the same text coverage LiteLLM users expect from the frontier models.
画像モデル
LLM呼び出しと同じAPIキーから呼び出せる、FluxやSeedreamを含むテキストから画像と画像編集モデル。
動画モデル
タスクごとの従量制請求で短いクリップを生成するためのテキストから動画および画像から動画モデル。
音楽とオーディオ
サウンドトラックとボイスワーク用の音楽生成とオーディオモデル — LiteLLMのスコープ外のモダリティです。
料金比較
RunAPIの価格はセルフホストのLiteLLMと比較してどうですか？
LiteLLM is free software but you pay full provider rates on top of what your VPS costs (~$6–12/month) plus time spent maintaining the setup. RunAPI charges 50% of official provider rates with no hosting overhead. For teams that aren't optimizing LiteLLM's advanced routing features, the total cost often favors the managed option.
| モデル | 公式入力 /M | 公式出力 /M | RunAPI入力 /M | RunAPI出力 /M |
|---|---|---|---|---|
| Claude Sonnet 4.6 | $6.00 | $30.00 | $3.00 | $15.00 |
| Claude Opus 4.7 | $10.00 | $50.00 | $5.00 | $25.00 |
| GPT-5.4 | $2.50 | $15.00 | $1.25 | $7.50 |
| Gemini 2.5 Pro | $1.25 | $10.00 | $0.63 | $5.00 |
RunAPIはすべてのLLMプロバイダーに50%割引を適用します。メディアモデルはタスクごとに請求されます。価格は2026年6月に確認済み。
はじめに
LiteLLMからRunAPIに切り替える方法
1
RunAPIアカウントを作成する
runapi.aiでサインアップしてください。開始にクレジットカードは不要です。
2
APIキーを取得する
Dashboard -> API Keysに移動し、キーを作成して環境にコピーしてください。
3
ベースURLを更新する
OpenAI互換クライアントまたはLiteLLM設定で、ベースURLをhttps://runapi.ai/v1に変更し、LiteLLMキーをRunAPIキーに置き換えてください。他のコード変更は不要です。
4
LiteLLMサーバーを廃止する
リクエストがRunAPIを通じてルーティングされたら、LiteLLMプロセスを停止してサーバーを削除できます。そこに保存されているプロバイダーキーはもう不要です。
よくある質問
LiteLLM代替FAQ
Isn't this still paying for cloud APIs? How is this different from just using the services directly?
Good question — the difference is one API key, one bill, and one base URL. With LiteLLM you still need an Anthropic key, an OpenAI key, a Gemini key, and so on, plus the LiteLLM server to hold them all together. RunAPI gives you a single key that reaches every model. You drop it in where you used to put your OpenAI key, change the base URL to runapi.ai/v1, and you're done. No accounts to manage per provider, no invoices per service.
You started with self-hosted, then immediately added a bunch of paid cloud API subscriptions — isn't that the opposite of self-hosted?
LiteLLM gives you self-hosting with full control — your server, your provider keys, your config files. RunAPI is the other side of that choice: no Docker, no VPS to pay for, no config.yaml to maintain, no uptime to monitor. You still get the same OpenAI-compatible API and access to 100+ LLMs. The tradeoff is that you don't run the infrastructure; RunAPI does. If control and privacy are the priority, LiteLLM makes sense. If you want multi-model access without the setup, RunAPI gets you there faster.
Is RunAPI a drop-in replacement for LiteLLM?
RunAPI is a drop-in replacement for the OpenAI-compatible API surface — the same /v1/chat/completions endpoint. Change the base URL and API key in your existing client and requests start routing through RunAPI. LiteLLM-specific features like virtual keys and custom routing rules have no equivalent, so check those before switching.
RunAPIのコストはLiteLLMと比較してどれくらいですか？
LiteLLM is free software but you pay full provider rates plus the cost of running a server (a VPS typically runs $6–12/month) plus time spent on upgrades, config changes, and debugging outages. RunAPI charges 50% of official model rates with no hosting overhead. For Claude Sonnet 4.6, that is $3 per million input tokens and $15 per million output tokens versus $6 and $30 at official rates — and nothing extra for the server.
RunAPIはClaude Code、Cursor、Windsurf で機能しますか？
はい。各ツールの設定でAnthropicまたはOpenAIのベースURLをRunAPIエンドポイントに設定し、RunAPIキーを使用してください。3つのツールすべてが追加の変更なしで機能します。同じキーで、マルチモーダル生成が必要なプロジェクト向けに画像、動画、オーディオモデルも利用できます。
MCPサーバーとは何で、LiteLLMとどのように違いますか？
RunAPIはMCPに対応したホスト（Claude Codeなど）がアシスタントインターフェースから直接モデルを発見し、料金を確認し、タスクを作成できるModel Context Protocolサーバーを提供しています。LiteLLMにはMCPサーバーがありません。RunAPI MCPサーバーは加算的なものです — REST APIの代わりではなく、並行して使用できます。
OpenAI Python SDKをRunAPIで使用できますか？
Yes. Point the base_url parameter at https://runapi.ai/v1 and pass your RunAPI key as api_key. The rest of your OpenAI SDK code stays unchanged. RunAPI also publishes its own typed SDKs for Python, Node.js, PHP, Java, Ruby, and Go if you prefer a client built for RunAPI's full API surface including media generation.
バーチャルキーや支出追跡などのLiteLLM機能はどうなりますか？
LiteLLM's virtual key system lets you issue internal keys with per-key spend caps and model restrictions — useful if you're running LiteLLM as a shared hub for a family or team. RunAPI doesn't have virtual keys, but provides per-account usage reporting and per-call cost records in the dashboard. If the main reason you use LiteLLM's virtual keys is to track or limit spend, RunAPI's account billing covers that. If you need to issue keys to other people with different model access, evaluate that gap before migrating.
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