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兼容 OpenAI API 的推理优化代理,无需训练即可通过 MoA、MCTS 等推理时技术提升大模型表现。

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5天前

这是什么?

OptiLLM 是一个推理代理,部署在应用与任意 OpenAI 兼容的大模型接口之间。客户端照常发送 chat completion 请求,OptiLLM 在推理阶段额外投入计算,例如采样多个候选答案、搜索规划路径或校验结果,再返回最终回复,整个过程无需训练或微调模型。

通过在模型名前加前缀(如 `moa-gpt-4o-mini`)、传入 `optillm_approach` 字段,或在提示词中嵌入标签即可选择优化方法。多种方法可用 `&` 串成流水线,或用 `|` 并行执行。项目还提供 MCP 工具接入、PII 隐私脱敏、URL 内容读取、代码执行、结构化 JSON 输出、记忆及多服务商负载均衡等插件。

它支持 OpenAI、Azure OpenAI、Cerebras 以及通过 LiteLLM 接入的其他服务商,也可对接本地 llama.cpp 或 Ollama 服务。内置推理服务器还能加载 HuggingFace 模型及 LoRA 适配器。

核心功能

  • 01提供兼容 OpenAI 的 chat completions 接口,替换 base_url 即可使用。
  • 02通过模型名前缀或请求字段选择 MoA、MCTS、best-of-N、CePO 等推理优化方法。
  • 03支持用 & 串联或 | 并行组合多种方法。
  • 04借助 LiteLLM 接入 OpenAI、Azure、Cerebras 及百余种模型服务。
  • 05提供 MCP 工具、PII 隐私脱敏、URL 读取、代码执行等插件。
  • 06内置本地推理服务器,可加载 HuggingFace 模型与 LoRA 适配器。

适用场景

  • 在不微调的情况下,提升低成本模型在数学或编程任务上的准确率。
  • 只需修改 base URL,即可为现有应用增加推理时计算。
  • 让大模型应用通过 MCP 访问工具和文件。
  • 在本地 llama.cpp 或 Ollama 模型上使用多次采样的推理方法。

快速上手

  1. 1

    从 PyPI 安装 OptiLLM

    pip install optillm
  2. 2

    设置 OpenAI API 密钥并启动服务器

    export OPENAI_API_KEY="your-key-here" && optillm
  3. 3

    将任意 OpenAI 客户端指向 http://localhost:8000/v1,并在模型名前加上 moa- 前缀以使用 Mixture of Agents

使用前须知

  • 改进依赖额外的推理计算,因此请求可能更慢且成本更高。
  • 部分技术需要本地模型或特定提供商,且 README 中的基准提升数据仅针对特定模型和任务。

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常见问题

optillm 是什么?
兼容 OpenAI API 的推理优化代理,无需训练即可通过 MoA、MCTS 等推理时技术提升大模型表现。 OptiLLM 是一个推理代理,部署在应用与任意 OpenAI 兼容的大模型接口之间。客户端照常发送 chat completion 请求,OptiLLM 在推理阶段额外投入计算,例如采样多个候选答案、搜索规划路径或校验结果,再返回最终回复,整个过程无需训练或微调模型。
optillm 可以免费使用吗?用的什么许可证?
optillm 以 Apache-2.0 许可证开源。用于商业产品前,请先确认许可证条款。
optillm 还在维护吗?
活跃维护中。optillm 最近一次提交是在 2026年11月2日。
optillm 适合用来做什么?
在不微调的情况下,提升低成本模型在数学或编程任务上的准确率。 只需修改 base URL,即可为现有应用增加推理时计算。 让大模型应用通过 MCP 访问工具和文件。 在本地 llama.cpp 或 Ollama 模型上使用多次采样的推理方法。
optillm 怎么安装和运行?
从 PyPI 安装 OptiLLM: pip install optillm 设置 OpenAI API 密钥并启动服务器: export OPENAI_API_KEY="your-key-here" && optillm 将任意 OpenAI 客户端指向 http://localhost:8000/v1,并在模型名前加上 moa- 前缀以使用 Mixture of Agents
在哪里获取 optillm?
源代码和安装说明在 GitHub 上:https://github.com/algorithmicsuperintelligence/optillm

概要由 AI 根据项目 README 生成;GitHub 数据每日更新。

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