🗃️ /a2a - A2A Agent Gateway
4 个项目
📄️ /assistants
OpenAI 已弃用 Assistants API。它将于 2026 年 8 月 26 日关闭。
📄️ /audio/transcriptions
概述
📄️ /audio/speech
概述
🗃️ /batches
2 个项目
📄️ /containers
管理 OpenAI 代码解释器容器（会话），用于在隔离的环境中执行代码。
📄️ /containers/files
管理代码解释器容器内的文件。当代码解释器生成输出（图表、CSV、图像等）时，文件会自动创建。
🗃️ /chat/completions
4 个项目
📄️ /completions
概述
📄️ /converse
通过 LiteLLM 代理调用 Bedrock 的 /converse 端点。
📄️ /embeddings
快速入门
🗃️ /files
2 个项目
🗃️ /fine_tuning
2 个项目
📄️ /generateContent
使用 LiteLLM 调用 Google AI 的 generateContent 端点，用于文本生成、多模态交互和流式响应。
📄️ /guardrails/apply_guardrail
使用此端点直接调用在 LiteLLM 实例上配置的 guardrail。当您有需要直接调用 guardrail 的服务时，此功能很有用。
📄️ /invoke
通过 LiteLLM 代理调用 Bedrock 的 /invoke 端点。
📄️ /interactions
| 功能 | 支持 | 备注 |
📄️ /images/edits
LiteLLM 提供图像编辑功能，映射到 OpenAI 的 /images/edits API 端点。现在支持单张和多张图像编辑。
📄️ 图像生成
概述
📄️ [BETA] 图像变体
OpenAI 的 /image/variations 端点现在受支持。
📄️ /videos
| 功能 | 支持 |
📄️ /vector_stores/\{vector_store_id\}/files
向量存储文件代表存在于向量存储内的单个文件。
📄️ /vector_stores - 创建向量存储
创建一个向量存储，可用于存储和搜索文档块，以用于检索增强生成 (RAG) 用例。
📄️ /vector_stores/search - 搜索向量存储
根据查询和文件属性过滤器搜索向量存储中的相关块。这对于检索增强生成 (RAG) 用例很有用。
🗃️ /mcp - 模型上下文协议
9 个项目
🗃️ /v1/messages
2 个项目
📄️ /v1/messages/count_tokens
概述
📄️ /moderations
用法
📄️ /ocr
| 功能 | 支持 |
🗃️ 透传端点 (Anthropic SDK 等)
14 个项目
📄️ /rag/ingest
一体化文档摄取管道：上传 → 分块 → 嵌入 → 向量存储
📄️ /rag/query
RAG 查询端点：搜索向量存储 → (重新排序) → LLM 完成
📄️ /realtime
使用此功能在 Azure + OpenAI + xAI 等之间进行负载均衡。
📄️ /rerank
LiteLLM 遵循 cohere api 请求 / 响应格式，用于 rerank api
📄️ /responses
LiteLLM 提供一个符合 OpenAI 的 /responses API 规范的端点
📄️ /responses/compact
使用 OpenAI 的 /responses/compact 端点压缩对话历史记录。
🗃️ /search
11 个项目
📄️ /skills - Anthropic Skills API
| 功能 | 支持 |