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Öffentliche Repositories
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BerriAI ist eine Organisation auf GitHub, die sich auf die Bereitstellung von Lösungen für Large Language Models (LLMs) konzentriert. Ihre Repositories, die hauptsächlich in Python, TypeScript und Go entwickelt wurden, umfassen Projekte wie litellm, ein SDK und Proxy-Server für den Zugriff auf über 100 LLM-APIs. Diese Tools bieten Funktionen wie Kostenverfolgung, Lastenausgleich und Protokollierung.
Top-Sprachen
Öffentliche Repositories
litellm
Python SDK, Proxy Server (AI Gateway) to call 100+ LLM APIs in OpenAI (or native) format, with cost tracking, guardrails, loadbalancing and logging. [Bedrock, Azure, OpenAI, VertexAI, Cohere, Anthropic, Sagemaker, HuggingFace, VLLM, NVIDIA NIM]
liteLLM-proxy
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
clerkie-cli
Clerkie-cli is a terminal tool that uses an LLM to help debug and troubleshoot coding errors in any programming language. It offers explanations, suggested fixes, guidance, alternative approaches, and code examples. It is useful for developers of all skill levels.
litellm-pgvector
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
litellm-skills
Agent Skills for managing live LiteLLM proxy deployments — users, teams, keys, orgs, models, MCP servers, agents
terraform-provider-litellm
litellm terraform provider
example_openai_endpoint
An example OpenAI /chat/completions endpoint
shin-watcher-oss
shin-builder-oss
litellm-guardrails
Registry of public custom code guardrails for the litellm proxy server
litellm-ecs-deployment
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
self-improving-agent
Drop-in self-improvement loop for AI agents — two tools + a skill. Agent proposes a diff, human approves, draft PR opens.
example_litellm_gcp_cloud_run
Example Repo to deploy LiteLLM Proxy (AI Gateway) on GCP Cloud Run
litellm-docs
The official LiteLLM docs repository
litellm-observatory
End-to-end testing suite for LiteLLM deployments - provider tests, performance metrics, and API validation
litellm-security-wg
LiteLLM Ecosystem Security Working Group
litellm-backstage
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
proxy_load_tester
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
shin-pr-review-agent
A simple agent for reviewing github PR's
example_anthropic_endpoint
An example anthropic API Endpoint
simple_proxy_openai
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
Automated_Perf_Tests
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
provider-litellm-http
Crossplane Provider designed to facilitate sending LiteLLM HTTP requests as resources.
mock-oauth2-mcp-server
A mock OAuth2 + MCP (Model Context Protocol) server for testing client_credentials flows. Useful for E2E testing LiteLLM proxy MCP OAuth2 M2M authentication.
serxng-deployment
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
locust-load-tester
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
litellm-performance-benchmarks
A reproducible benchmarking suite for measuring LiteLLM latency, throughput, and scalability under real-world workloads.
provider-litellm
LiteLLM Gateway (Proxy) crossplane provider
anthropic_playground
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
litellm-agent-sdk
TypeScript SDK for LiteLLM Agents — Agent → Session → Run
lite-agents
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
litellm-agent-runtime
Coding-agent runtime that runs inside per-session VMs provisioned by LiteLLM proxy. Generic by design — customization happens via .cursor/ harness, Settings UI, or hydrate payload.
fake_custom_provider
mock provider for backend eng tests
mock-token-exchange-server
Mock OAuth 2.0 Token Exchange Server (RFC 8693) for testing LiteLLM OBO flow
cloudzero-litellm-etl
LiteLLM data analysis, transformation and transmission to CloudZero utility
prometheus-deploy
A Blueprint for deploying Prometheus to render.com
proxy_load_tester_2
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
pr-babysitter
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
litellm-agent-platform-docs
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
terraform-google-litellm
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
terraform-aws-litellm
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
models.litellm.ai
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
oss-pr-review-agent
Separate PR Review Agent for OSS users
shin-builder-nano-base
A lightweight alternative to OpenClaw that runs in containers for security. Connects to WhatsApp, Telegram, Slack, Discord, Gmail and other messaging apps,, has memory, scheduled jobs, and runs directly on Anthropic's Agents SDK
pr-review-agent-skills
Skills for LiteLLM's pr review agent
litellm_demo_app_ui
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
litellm-ui
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
litellm-CodeGen-server-test
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
litellm-aws-installer
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
berri_plaid
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
berrispend
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
banana-dev-template
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
assing_instance_server
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
LiteLLM-Performance
Performance tracking and benchmarks for LiteLLM.
proxy_load_tester_4
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
proxy_load_tester_3
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
Häufige Fragen
Was baut BerriAI auf GitHub?
BerriAI entwickelt eine Vielzahl von Projekten, die sich auf die Nutzung von Large Language Models konzentrieren. Zu den bemerkenswerten Repositories gehören litellm und clerkie-cli, die Entwicklern helfen, LLMs effizient zu integrieren und zu nutzen.
Welche Programmiersprachen verwendet BerriAI?
Die Hauptprogrammiersprachen, die BerriAI in ihren Repositories verwendet, sind Python, TypeScript, JavaScript, Go, HCL und Dockerfile. Diese Sprachen unterstützen ihre Projekte, insbesondere im Bereich der KI-Entwicklung.
Sind die Repositories von BerriAI öffentlich?
Ja, alle Repositories von BerriAI sind öffentlich zugänglich. Dies ermöglicht es Entwicklern und der Community, die Tools zu nutzen, zur Entwicklung beizutragen und sich über Best Practices im Umgang mit LLMs auszutauschen.
Ist diese Sichtbarkeit gewollt?
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