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KI-Server-API-Design: OpenAI-kompatible APIs im Unternehmen
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- Phillip Pham
- @ddppham
Warum OpenAI-kompatible APIs?
Die OpenAI-API ist zum De-facto-Standard für LLM-Integration geworden. Jedes Framework (LangChain, LlamaIndex, Dify) unterstützt sie nativ — daher ist es sinnvoll, die eigene Infrastruktur mit einer kompatiblen API zu versehen.
OpenAI-kompatible Server
|| Server | GPU-Support | Multi-GPU | Batch | API-Status | ||---|---|---|---|---| || vLLM | NVIDIA, AMD | Ja | Excellent | OpenAI-kompatibel | || Ollama | NVIDIA, AMD | Ja | Gut | Eigenes Format | || LiteLLM | Alle | Ja | Gut | OpenAI-kompatibel | || Text Generation Inference | NVIDIA | Ja | Excellent | OpenAI-kompatibel |
vLLM: Der Enterprise-Standard
# Client-Code (funktioniert mit vLLM und OpenAI gleich)
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="http://localhost:8000/v1", # vLLM
# base_url="https://api.openai.com/v1", # OpenAI
api_key="sk-fake-key" # vLLM ignoriert Key
)
response = client.chat.completions.create(
model="llama3.3:70b",
messages=[{"role": "user", "content": "Hallo Welt"}],
temperature=0
)
print(response.choices[0].message.content)
API-Authentifizierung
# nginx.conf: API-Authentifizierung
upstream llm_api {
server localhost:8000;
}
server {
listen 443 ssl;
server_name ki.firma.de;
location /v1/ {
# API-Key prüfen
if ($http_author !~ "^Bearer sk-[a-z0-9]+$") {
return 401;
}
proxy_pass http://llm_api;
proxy_set_header Host $host;
}
}
LiteLLM: Proxy für Multi-Provider
LiteLLM ermöglicht eine einzige API-Endpunkt für mehrere LLMs:
# proxy-config.yaml
model_list:
- model_name: "production"
litellm_params:
model: "ollama/llama3.3:70b"
api_base: "http://localhost:11434"
- model_name: "fallback"
litellm_params:
model: "ollama/qwen2.5:32b"
api_base: "http://localhost:11434"
Fazit
OpenAI-kompatible APIs sind der Standard für LLM-Integration. vLLM ist die performanteste Lösung, LiteLLM der flexibelste Proxy.
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