在构建应用程序时，与多个提供商集成很麻烦，现在 aisuite 给解决了。

「超级方便！简化集成总是有益的，非常好的研究！」

统一接口设计，支持多个 AI 提供商的模型

aisuite 使开发者能够通过标准化的接口轻松使用多个 LLM。其接口与 OpenAI 的类似，aisuite 可以很容易地与最流行的 LLM 交互并比较结果。

aisuite 是一个轻量级的包装器，它基于 Python 客户端库构建，允许用户在不修改代码的情况下，轻松切换并测试来自不同 LLM 提供商的响应。

目前，这个项目主要集中在聊天补全功能，未来将扩展到更多使用场景。

当前，aisuite 支持的提供商包括：

• OpenAI

• Anthropic

• Azure

• Google

• AWS

• Groq

• Mistral

• HuggingFace 

• Ollama

为了确保稳定性，aisuite 使用 HTTP 端点或 SDK 来与提供商进行调用。

安装

安装过程有多种选择。

下面是只安装基础包，而不安装任何提供商的 SDK。

pip install aisuite

带 Anthropic 支持的安装方式

pip install 'aisuite [anthropic]'

下面是将安装所有特定于提供商的库。

pip install 'aisuite [all]'

设置

开始使用时，你需要为打算使用的提供商获取 API 密钥。API 密钥可以作为环境变量设置，具体的使用方式可以参考 aisuite 的 examples 文件夹。

如果大家还不是很明白，可以参考下面简短的示例展示，即如何使用 aisuite 生成来自 GPT-4o 和 Claude-3-5-Sonnet 的聊天补全响应。

先设置 API 密钥：

export OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key"export ANTHROPIC_API_KEY="your-anthropic-api-key"

使用 Python 客户端：

import aisuite as aiclient = ai.Client ()models = ["openai:gpt-4o", "anthropic:claude-3-5-sonnet-20240620"]messages = [    {"role": "system", "content": "Respond in Pirate English."},    {"role": "user", "content": "Tell me a joke."},]for model in models:    response = client.chat.completions.create (        model=model,        messages=messages,        temperature=0.75    )    print (response.choices [0].message.content)