https://gao-blog-7a8ba9.gitlab.io/tags/litellm/Recent content in LiteLLM on GAO AI BlogHugo -- gohugo.ioja© ガオ株式会社 All Rights Reserved.Wed, 03 Sep 2025 00:00:00 +0000https://gao-blog-7a8ba9.gitlab.io/posts/2025-09-03-terraform%E3%81%A7litellm-proxy%E3%82%92google-cloud%E4%B8%8A%E3%81%AB%E6%A7%8B%E7%AF%89%E3%81%99%E3%82%8B/Wed, 03 Sep 2025 00:00:00 +0000https://gao-blog-7a8ba9.gitlab.io/posts/2025-09-03-terraform%E3%81%A7litellm-proxy%E3%82%92google-cloud%E4%B8%8A%E3%81%AB%E6%A7%8B%E7%AF%89%E3%81%99%E3%82%8B/<h2 class="relative group">はじめに <div id="はじめに" class="anchor"></div> <span class="absolute top-0 w-6 transition-opacity opacity-0 -start-6 not-prose group-hover:opacity-100 select-none"> <a class="text-primary-300 dark:text-neutral-700 !no-underline" href="#%e3%81%af%e3%81%98%e3%82%81%e3%81%ab" aria-label="アンカー">#</a> </span> </h2> <p>近年、LLMアプリケーションの開発において、複数のLLMプロバイダーを使い分ける必要性が高まっています。 OpenAIのGPT、AnthropicのClaude、GoogleのGeminiなど、それぞれ異なる特徴を持っており、それぞれの特徴に合わせてLLMを使い分けるケースも多くあります。 また、コスト最適化の観点から、簡単なタスクには安価なモデルを、複雑なタスクには高性能なモデルを使い分けることも重要です。</p>