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Use este guia se seu aplicativo chama um proxy LiteLLM por meio de um cliente compatível com OpenAI. Primeiro troque o limite do proxy e, em seguida, mapeie aliases, regras de roteamento e padrões compartilhados de forma intencional.

O que muda

1

Faça o inventário da configuração do proxy

Liste todos os aliases de modelos, fallbacks, regras de provedores, políticas de repetição, orçamentos, callbacks e variáveis de ambiente usados na implantação atual do LiteLLM. Identifique quais configurações são políticas compartilhadas e quais pertencem a um único aplicativo.
2

Substitua o endpoint do proxy

Mantenha o código de solicitação compatível com OpenAI e altere a URL base e a chave.
3

Mapeie aliases e regras de roteamento

Verifique cada modelo de produção com GET /v1/models. Se os clientes dependerem de aliases internos, normalize-os em um único limite do aplicativo em vez de editar cada solicitação.Mova prompts, parâmetros e restrições de provedores reutilizáveis para Presets. Configure a classificação de provedores e os fallbacks em Roteamento e fallbacks.
4

Valide os fluxos de produção

Teste streaming, ferramentas, saídas estruturadas, novas tentativas, mapeamento de erros e qualquer observabilidade baseada em callbacks gerenciada pela implantação do LiteLLM. Compare latência, saída, uso de tokens e custo antes de transferir o tráfego gradualmente.

Lista de verificação da migração

  • URLs, chaves e dependências de implantação do LiteLLM foram identificadas.
  • Cada modelo e alias de produção tem um mapeamento explícito no Phaseo.
  • Os padrões compartilhados foram movidos para presets ou para um único limite do aplicativo.
  • Streaming, ferramentas e saídas estruturadas passam no staging quando usados.
  • Callbacks e telemetria necessários têm uma substituição planejada.
  • A reversão continua limitada à alteração do endpoint e da chave.

Próximas etapas

Última modificação em 2 de outubro de 2026