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berriai/litellm
The fastest, litest AI Gateway. Rust core with Python SDK. Call 100+ LLM APIs in OpenAI (or native) format with cost tracking, guardrails, load balancing, and logging [Bedrock, Azure, OpenAI, Anthropic, OpenAI, VertexAI, vLLM, Nvidia NIM]
説明は日本語要約またはGitHubの原文です。
現在の推移スコア
スター
6.1万
同期後 +339
コミット
100
選択期間内
活動中の貢献者
14
+0%
クローズ済みIssue
2
解決時間の入力値 679.4時間
記録された推移
日ごとの変化を確かめる。
日次の推移履歴を読み込み中です。
スコアの根拠
内訳まで確かめられるスコア。
各指標を重み付けして合計します。GitHubの上限付きサンプルであり、活動の全件数や採用実績を示すものではありません。
開発活動40.0 / 40 点
7日間にコミット 100件、作成PR 72件、クローズ済みIssue 2件をサンプル取得。
24 + 22 × ln(1 + 週換算の加重活動量)。活動量 = コミット + 作成PR × 2 + クローズ済みIssue。 指標を0〜100に収め、40%を掛けます。
貢献者の広がり22.9 / 25 点
7日間の貢献者サンプル 14人。貢献者増加率の入力値 0%。
24 + 25 × ln(1 + 貢献者 × √(7 / 日数)) + 増加率 × 0.15。増加率は30日間の窓から計算し、上限付きサンプルには中立値0を使用。 指標を0〜100に収め、25%を掛けます。
Issueの解決4.1 / 20 点
解決時間の入力値 679.4時間。
105 − 9 × log₂(1 + 時間)。クローズ済みIssueのサンプルであり初回応答時間ではありません。解決実績がない場合は168時間を使用。 指標を0〜100に収め、20%を掛けます。
リリース頻度15.0 / 15 点
リリース間隔の入力値 1日。
105 − リリース間隔（日） × 5。公開リリースが2件未満の場合は最後のpushからの経過時間を代用。 指標を0〜100に収め、15%を掛けます。
1.2万 フォーク
派生プロジェクト
5553 未解決Issue
コミュニティの要望
リリース間隔 1日
公開ペース