Ein Zugang für viele Modelle
Bündeln Sie OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, Mistral, AWS Bedrock und lokale Modelle hinter einer einheitlichen, OpenAI-kompatiblen API.
KI Gateway
KI Gateway für zentrale KI-Kontrolle
Bündeln Sie Modelle, Provider und KI-Anwendungen über eine zentrale Steuerungsschicht. So werden Kosten, Zugriffe, Ausfallsicherheit und Compliance für die gesamte KI-Nutzung kontrollierbar.
Unternehmen nutzen heute zunehmend mehrere KI-Modelle parallel: ein Provider für interne Assistenten, ein anderer für Entwicklung, weitere Modelle für spezialisierte Aufgaben oder sensible Daten. Ohne zentrale Steuerung entstehen individuelle API-Keys, unklare Kosten, unterschiedliche Sicherheitsregeln und unnötige Abhängigkeiten.
LiteLLM bildet eine zentrale Koordinations-Schicht für diese gesamte KI-Nutzung. Anwendungen und Teams greifen über einen einheitlichen Zugang auf verschiedene Modelle und Provider zu. Dadurch werden Kosten, Zugriffe, Qualität, Ausfallsicherheit und Compliance zentral steuerbar, ohne jede Anwendung bei einem Providerwechsel neu integrieren zu müssen.
Die zentrale KI-Koordinations-Schicht
Unternehmen
Teams, Anwendungen und Use Cases greifen über einen kontrollierten Zugang auf KI zu.
- Fachbereiche
- Interne Anwendungen
- KI-Agenten
LiteLLM Gateway
Die zentrale Koordinations-Schicht für Modelle, Regeln und Nutzung.
- Routing
- Budgets
- Virtual Keys
- Fallbacks
- Logging
- Guardrails
Modelle & Provider
Die passende Modellinstanz wird nach Bedarf, Kosten und Verfügbarkeit gewählt.
- OpenAI / Azure
- Anthropic / Mistral
- Lokale Modelle
Individuelle Features
Routing und automatische Fallbacks
Routen Sie Anfragen nach Aufgabe, Kosten, Latenz oder Verfügbarkeit und wechseln Sie bei Provider-Ausfällen automatisch auf eine definierte Alternative.
Kosten pro Team und Projekt
Ordnen Sie API-Aufrufe Teams, Projekten oder Use Cases zu und schaffen Sie eine belastbare Grundlage für Budgets und Entscheidungen.
Virtual Keys und Limits
Geben Sie Teams kontrollierten Zugriff über eigene Gateway-Keys mit individuellen Budgets, Rate Limits und Berechtigungen.
Observability und Auditierbarkeit
Machen Sie Nutzung, Kosten, Latenzen, Fehler und Modellverhalten sichtbar und schaffen Sie nachvollziehbare Audit-Trails.
Guardrails und flexible Betriebsmodelle
Kombinieren Sie Inhalts- und Datenschutzregeln mit Self-Hosted-, Cloud- oder Hybrid-Betrieb passend zu Ihren Anforderungen.
Übersicht
Die wichtigsten Rahmenbedingungen dieser Lösung auf einen Blick.
- Ausgangslage
- Mehrere Teams und Anwendungen nutzen unterschiedliche LLM-Provider mit eigenen Keys, SDKs und Abrechnungslogiken.
- Lösung
- Ein zentrales LiteLLM Gateway bündelt Provider, Modelle und Regeln hinter einer einheitlichen API.
- Steuerung
- Budgets, Rate Limits, Virtual Keys, Routing, Fallbacks und Zugriffsregeln werden an einer Stelle verwaltet.
- Transparenz
- Nutzung, Kosten, Latenzen und Fehler lassen sich nach Team, Projekt, Nutzer oder Use Case auswerten.
- Betrieb
- Self-Hosted, Cloud oder Hybrid: Das Gateway lässt sich passend zu Datenschutz, Verfügbarkeit und Betriebsmodell einsetzen.
- Zielgruppe
- Unternehmen mit mehreren KI-Anwendungen, wachsenden API-Kosten oder dem Wunsch nach kontrollierter Multi-LLM-Nutzung.
- Ergebnis
- Eine zentrale, nachvollziehbare und flexible KI-Infrastruktur, die Innovation ermöglicht und gleichzeitig Risiken begrenzt.
Beispielfragen aus dem Arbeitsalltag
Diese Fragen zeigen, welche Entscheidungen und Prüfungen im Alltag schneller vorbereitet werden können.
- Welches Team verursacht welche KI-Kosten?
- Welches Modell soll für diesen Use Case verwendet werden?
- Was passiert, wenn der bevorzugte Provider ausfällt?
- Dürfen sensible Anfragen diesen externen Provider erreichen?
Mehrwert für das Unternehmen
Management & Platform Leadership
Governance ohne Innovationsbremse
Die zentrale Schicht macht KI-Nutzung steuerbar, ohne Teams den Zugang zu neuen Modellen zu verbauen.
- Einheitliche Regeln und Berechtigungen für alle KI-Anwendungen
- Provider-Unabhängigkeit und weniger Vendor Lock-in
- Schneller Zugriff auf neue Modelle über Konfiguration statt Codeänderung
Finance & Operations
Transparenz statt Überraschungsrechnung
Kosten werden dort sichtbar, wo sie entstehen. Budgets und Limits reduzieren das Risiko unkontrollierter Nutzung.
- Kosten nach Team, Projekt oder Use Case zuordnen
- Budgets, Warnungen und Limits zentral durchsetzen
- Ausfälle durch automatisches Failover abfedern
Entwicklung & Fachbereiche
Weniger Integrationsaufwand, mehr Geschwindigkeit
Teams arbeiten mit einem stabilen Zugang und können Modelle passend zur Aufgabe nutzen, ohne Providerlogik selbst zu pflegen.
- Einheitliche API statt individueller Provider-SDKs
- Modelle wechseln, ohne jede Anwendung neu zu verdrahten
- Verlässlicher Betrieb durch Routing, Retries und Fallbacks
Was in der Praxis zählt
Die wichtigsten Perspektiven, Entscheidungen und Kontrollpunkte hinter der Lösung.
Das Problem: KI wächst schneller als GovernanceAusgangspunkt+
Neue KI-Modelle und Anwendungen entstehen oft dezentral. Entwicklung, Fachbereiche und Innovationsteams wählen jeweils die Provider, die für den aktuellen Use Case am besten passen. Das beschleunigt erste Ergebnisse, führt im laufenden Betrieb aber schnell zu einer schwer überschaubaren Landschaft.
Ohne zentrale Koordination fehlen häufig belastbare Antworten auf grundlegende Fragen: Welche Modelle werden genutzt? Welche Daten fließen wohin? Welche Teams verursachen Kosten? Und wie bleibt eine KI-Anwendung verfügbar, wenn ein einzelner Provider ausfällt?
Die Lösung: Eine zentrale Schicht für die gesamte KIMehr erfahren+
Das LiteLLM Gateway liegt zwischen Ihren Anwendungen und den angebundenen Modellen. Die Anwendungen verwenden einen stabilen, einheitlichen Zugang. Das Gateway übernimmt die Provider-spezifische Verbindung, entscheidet anhand definierter Regeln über das Routing und protokolliert die Nutzung.
So entsteht ein gemeinsamer Kontrollpunkt für die gesamte KI im Unternehmen. Neue Provider können ergänzt, Modelle ausgetauscht und Budgets angepasst werden, ohne jede Anwendung einzeln umzubauen.
Praxis: Von vielen Zugängen zu einem kontrollierten GatewayMehr erfahren+
Ein typischer Mittelständler startet mit mehreren KI-Anwendungen und individuellen Provider-Zugängen. Im ersten Schritt wird die aktuelle Nutzung nach Teams, Modellen, Datenarten und Kosten erfasst. Danach wird ein Gateway für ein Pilotteam bereitgestellt und mit ausgewählten Providern verbunden.
Nach erfolgreichen Fallback-, Last- und Berechtigungstests werden weitere Teams schrittweise migriert. Das Ergebnis ist eine gemeinsame Infrastruktur mit sichtbaren Kosten, kontrollierten Zugriffen und einem klaren Betriebsmodell.
Warum LiteLLM?Mehr erfahren+
LiteLLM verbindet eine einheitliche Entwicklererfahrung mit der Flexibilität einer Multi-Provider-Strategie. Der zentrale Zugang reduziert die Zahl individueller Integrationen und schafft eine gemeinsame Basis für Governance, Monitoring und Kostenoptimierung.
Die konkrete Konfiguration wird nicht nach einem starren Standard gewählt. Provider, Routing, Budgets und Betriebsmodell werden an die Daten, Use Cases und organisatorischen Verantwortlichkeiten Ihres Unternehmens angepasst.
Technische Funktionsweise
Der Ablauf lässt sich in klar abgegrenzte Schritte zerlegen — von der ersten Quelle bis zur kontrollierten Nutzung im Prozess.
Schritt 01KI-Nutzung und Provider inventarisieren+
Zuerst werden bestehende Anwendungen, Teams, Provider, Modelle, Datenarten und Kosten erfasst. Daraus entsteht eine Modell- und Use-Case-Matrix als Grundlage für Architektur und Priorisierung.
- Anwendungen und KI-Agenten
- Provider und verwendete Modelle
- Teams, Projekte und Verantwortlichkeiten
- Datenklassen und Datenschutzanforderungen
- Kosten, Latenz- und Verfügbarkeitsziele
Schritt 02LiteLLM Gateway bereitstellen+
Das Gateway wird als kontrollierte Infrastrukturkomponente bereitgestellt, beispielsweise containerisiert in einer eigenen Cloud- oder On-Premise-Umgebung. Netzwerk, Secrets, TLS, Skalierung und Backup werden passend zum gewünschten Betriebsmodell eingerichtet.
Schritt 03Modelle, Routing und Fallbacks konfigurieren+
Die angebundenen Modelle werden mit verständlichen Aliasen und klaren Routing-Regeln hinterlegt. Je nach Use Case kann nach Kosten, Latenz, Komplexität, Region oder Verfügbarkeit geroutet werden.
- Standard- und Budget-Modelle
- Provider- und Regionspräferenzen
- Retries, Timeouts und Fallback-Ketten
- Load Balancing und Quoten
Schritt 04Budgets, Virtual Keys und Zugriff definieren+
Teams und Anwendungen erhalten kontrollierte Gateway-Keys. Budgets, Rate Limits und Rollen werden so festgelegt, dass Verantwortlichkeiten sichtbar bleiben und die Nutzung nicht unbemerkt aus dem Rahmen läuft.
Schritt 05Anwendungen über eine einheitliche API migrieren+
Bestehende Anwendungen werden schrittweise auf die Gateway-Adresse und die freigegebenen Modell-Aliase umgestellt. Der Pilot beginnt mit einem begrenzten Use Case, bevor weitere Teams und produktive Workloads folgen.
Schritt 06Monitoring und Governance im Betrieb verankern+
Nach dem Rollout werden Dashboards, Warnungen, Audit-Logs und ein Betriebs-Runbook eingerichtet. Regelmäßige Reviews prüfen Kosten, Qualität, Sicherheitsregeln und die Aktualität der Provider-Strategie.
Von dezentraler Nutzung zu zentraler Kontrolle
| Bereich | Vorher | Mit Gateway |
|---|---|---|
| Zugriff | Jedes Team nutzt eigene Provider-Keys und eigene Integrationen. | Alle Anwendungen greifen über einen zentral verwalteten Gateway-Zugang zu. |
| Kosten | Einzelrechnungen und unklare Zuordnung pro Team oder Projekt. | Spend Tracking, Budgets und Limits schaffen laufende Transparenz. |
| Providerwechsel | SDKs, Konfigurationen und Anwendungscode müssen angepasst werden. | Routing-Regeln und Modellzuordnung werden zentral geändert. |
| Ausfallsicherheit | Ein Provider-Ausfall kann eine gesamte KI-Funktion blockieren. | Fallbacks und Load Balancing halten geeignete Alternativen bereit. |
Beispiel für rollenbasierte Zugriffe
Management
Übersichten zu Nutzung, Kosten, Risiken und Provider-Abhängigkeiten
Platform Team
Provider, Modelle, Routing-Regeln, Limits und Betriebsparameter
Finance & Operations
Budgets, Kostenstellen, Alerts und Auswertungen nach Team oder Projekt
Entwicklung
Freigegebene Modelle und Gateway-Keys für Anwendungen und Agenten
Fachbereiche
Kontrollierter Zugriff auf freigegebene KI-Anwendungen und Use Cases
Häufige Fragen
Was ist LiteLLM im Unternehmen?+
LiteLLM ist ein Open-Source-Gateway, das verschiedene LLM-Provider über einen zentralen, OpenAI-kompatiblen Zugang bündelt. Anwendungen sprechen mit dem Gateway, während Routing, Zugriff und Providerdetails zentral gesteuert werden.
Kann LiteLLM self-hosted betrieben werden?+
Ja. LiteLLM kann als containerisierte Komponente in der eigenen Infrastruktur, in einer europäischen Cloud oder als Teil einer hybriden Architektur betrieben werden. Das konkrete Betriebsmodell richtet sich nach Datenschutz, Verfügbarkeit und Betriebsanforderungen.
Wie aufwändig ist die Migration bestehender Anwendungen?+
In vielen Fällen bleibt die bestehende OpenAI-kompatible Nutzung erhalten und die Anwendung wird auf die Base-URL des Gateways umgestellt. Der konkrete Aufwand hängt von den aktuellen Integrationen, Zugangsdaten und Governance-Anforderungen ab.
Welche Provider und Modelle lassen sich anbinden?+
Typische Optionen sind OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, Mistral, AWS Bedrock, Google Vertex AI sowie lokale Modelle. Die konkrete Provider-Matrix wird anhand Ihrer Use Cases, Datenanforderungen und Kostenstrukturen festgelegt.
Ersetzt ein Gateway die Auswahl des passenden Modells?+
Nein. Das Gateway schafft die zentrale Steuerungsschicht, macht die Auswahl aber flexibler. Modelle können je Use Case, Kosten, Latenz, Datenschutz oder Verfügbarkeit geroutet und später ohne strukturellen Umbau ausgetauscht werden.
Fazit
Ein KI Gateway macht aus vielen einzelnen KI-Zugängen eine steuerbare Unternehmensinfrastruktur. LiteLLM bündelt Modelle und Provider, schafft Transparenz über Kosten und Nutzung und gibt Platform- sowie Fachbereichen einen gemeinsamen Rahmen für Innovation.
Der wichtigste Mehrwert liegt in der zentralen Koordination: Unternehmen können neue Modelle schneller einsetzen, Provider flexibel wechseln, Ausfälle abfedern und Regeln für Datenschutz, Budgets und Zugriff an einer Stelle durchsetzen.
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