JevCodeBerriAI/litellm
LiteLLM kann Jev zur Klassifizierung von Anforderungen für seinen komplexitätsbasierten Modellrouter verwenden.
Was Jev hier leistet
Maps Anforderungen an konfigurierte Komplexitätsklassen, die die Back-End-Routing-Steuerung antreiben.
Eckdaten
- Kategorie
- Werkzeuge
- Stars
- 62.5k
- Forks
- 12.9k
- Sprache
- —
- Lizenz
- MIT
- Themen
- llm-routing-costmultilanguage-sdk
Im Jev-Community-Ökosystemverzeichnis gelistet, Datenstand 2026-11-02.
Häufige Fragen
Was ist BerriAI/litellm?
BerriAI/litellm ist ein Projekt der Kategorie „Werkzeuge" im Jev-Ökosystem. LiteLLM kann Jev zur Klassifizierung von Anforderungen für seinen komplexitätsbasierten Modellrouter verwenden.
Ist BerriAI/litellm Open Source, und unter welcher Lizenz?
BerriAI/litellm steht unter der MIT-Lizenz; Ansicht, Änderung und Weitergabe richten sich nach deren Bedingungen.
In welcher Sprache ist BerriAI/litellm geschrieben?
Die Hauptsprache von BerriAI/litellm wurde noch nicht erfasst — siehe Upstream-Repository.
Wie beliebt ist BerriAI/litellm?
Stand 2026-11-02 hat BerriAI/litellm auf GitHub 62.5k Stars und 12.9k Forks.
Welche Alternativen gibt es zu BerriAI/litellm?
Weitere Projekte der Kategorie „Werkzeuge" sind: langchain-ai/langchain, can1357/oh-my-pi, davila7/claude-code-templates, ComposioHQ/composio, vercel/ai.
Weitere Projekte dieser Kategorie
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Test, Doku, Fälle und Preise verlinken einander. Die nächste Seite liegt auf dieser Site.
Mehr auf dieser Site
- Site-VerzeichnisDie vollständige Liste der Seiten oben.
- ÖkosystemCommunity-Projekte nach Kategorie.
- Jev-CoverageJeder Eintrag nennt Entscheidung und Beleg.
- Tägliche FälleJeden Tag die nächste Gruppe aus dem Korpus.
- CommunityÖffentliche Beiträge, jeder mit Quelle.
- BuildsNotizen zu Modell- und Site-Updates.
- PrimitiveChoice, Noul und Score zusammen.
- MusterRouting, Fan-out und zusammengesetztes Scoring.
- SDKsHTTP, Python und JavaScript.
clavue-jev nutzen
- Ein Urteil versuchenSchreibe einen Zustand und lies die Antwort.
- LiveTetris, sechs schnelle Urteile und eine Sortierung. Kopiere den Aufruf und führe ihn erneut aus.
- LaborSupport-Triage, Release-Review und mehr — bearbeiten und sofort ausführen.
- Vergleichclavue-jev und jev-1.13.0 beantworten dieselbe Frage.
- DemosUrteil-Beispiele, die du bearbeiten kannst.
- PreiseEingabe kostet $0.042 pro Million Token. Ausgabe ist kostenlos.
- APIRufe POST /v1/judge mit einem Key auf.
Doku
- EinführungWofür dieses Modell da ist.
- SchnellstartDas kleinste lauffähige Beispiel.
- System OneHier geschrieben: ein Zustand plus eine typisierte Frage. Das Modell ist clavue-jev.
- ZustandDer Text, den du sendest.
- KonfidenzWie sicher die Antwort ist und wann man darauf handelt.
- ChoiceWähle eine von mehreren sich ausschließenden Optionen.
- NoulEine Ja/Nein-Frage, zurückgegeben als Wahrscheinlichkeit für Ja.
- ScoreEntlang einer Skala bewerten.
- Absichts-RoutingEin Choice-Aufruf leitet die Anfrage weiter.
- Konfidenz-RoutingBei hoher Konfidenz handeln, bei niedriger übergeben.
- Fan-outMehrere Fragen zu einem Zustand.
- Zusammengesetztes ScoringMehrere Scores zu einem Ranking verrechnen.
- HTTP APIDie Anfrageform ohne SDK.
- Python SDKEin Urteil aus Python aufrufen.
- JavaScript SDKEin Urteil aus JavaScript aufrufen.
Fälle
- AnwendungslandkarteWelche Primitive wofür genutzt werden.
- LeitplankenEine Ja/Nein-Prüfung, bevor eine Aktion läuft.
- FunktionsaufrufPer Urteil entscheiden, welche Funktion aufgerufen wird.
- Klassifizieren mit KonfidenzNicht handeln, wenn die Klasse unsicher ist.
- Semantische SucheDie passenden Passagen finden.
- Parallele FragenDen ganzen Satz in einem Aufruf fragen.
- Hierarchische KlassifikationErst grobe Klasse, dann die feine.
- Zitat-PrüfungOb ein Satz durch die Quelle gestützt wird.
- EntitätsabgleichOb zwei Namen dasselbe bezeichnen.
- Skill-VorschlagAus den Kandidaten den passenden Skill wählen.