LLMゲートウェイは、Claude Codeとモデルプロバイダー間の集中プロキシレイヤーを提供し、以下を実現します：
  • 集中認証 - APIキー管理の単一ポイント
  • 使用量追跡 - チームやプロジェクト全体での使用量監視
  • コスト制御 - 予算とレート制限の実装
  • 監査ログ - コンプライアンスのためのすべてのモデルインタラクションの追跡
  • モデルルーティング - コード変更なしでプロバイダー間の切り替え

​
LiteLLM設定

LiteLLMはサードパーティのプロキシサービスです。AnthropicはLiteLLMのセキュリティや機能性を推奨、維持、監査していません。このガイドは情報提供目的で提供されており、古くなる可能性があります。自己責任でご使用ください。

​
前提条件

  • Claude Codeが最新バージョンに更新されている
  • LiteLLM Proxy Serverがデプロイされ、アクセス可能である
  • 選択したプロバイダーを通じてClaudeモデルにアクセスできる

​
基本的なLiteLLMセットアップ

Claude Codeの設定：

​
認証方法

静的APIキー
固定APIキーを使用する最もシンプルな方法： 
# 環境で設定
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=sk-litellm-static-key

# またはClaude Code設定で
{
  "env": {
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-litellm-static-key"
  }
}
この値はAuthorizationヘッダーとして送信されます。
ヘルパーを使用した動的APIキー
キーのローテーションやユーザーごとの認証の場合：
  1. APIキーヘルパースクリプトを作成：
#!/bin/bash
# ~/bin/get-litellm-key.sh

# 例：vaultからキーを取得
vault kv get -field=api_key secret/litellm/claude-code

# 例：JWTトークンを生成
jwt encode \
  --secret="${JWT_SECRET}" \
  --exp="+1h" \
  '{"user":"'${USER}'","team":"engineering"}'
  1. ヘルパーを使用するようにClaude Code設定を構成：
{
  "apiKeyHelper": "~/bin/get-litellm-key.sh"
}
  1. トークン更新間隔を設定：
# 1時間ごとに更新（3600000 ms）
export CLAUDE_CODE_API_KEY_HELPER_TTL_MS=3600000
この値はAuthorizationとX-Api-Keyヘッダーとして送信されます。apiKeyHelperはANTHROPIC_AUTH_TOKENやANTHROPIC_API_KEYよりも優先度が低くなります。

​
統合エンドポイント（推奨）

LiteLLMのAnthropic形式エンドポイントを使用： 
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://litellm-server:4000
パススルーエンドポイントに対する統合エンドポイントの利点：
  • ロードバランシング
  • フォールバック
  • コスト追跡とエンドユーザー追跡の一貫したサポート

​
プロバイダー固有のパススルーエンドポイント（代替）

LiteLLMを通じたAnthropic API
パススルーエンドポイントを使用： 
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://litellm-server:4000/anthropic
LiteLLMを通じたAmazon Bedrock
パススルーエンドポイントを使用： 
export ANTHROPIC_BEDROCK_BASE_URL=https://litellm-server:4000/bedrock
export CLAUDE_CODE_SKIP_BEDROCK_AUTH=1
export CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1
LiteLLMを通じたGoogle Vertex AI
パススルーエンドポイントを使用： 
export ANTHROPIC_VERTEX_BASE_URL=https://litellm-server:4000/vertex_ai/v1
export ANTHROPIC_VERTEX_PROJECT_ID=your-gcp-project-id
export CLAUDE_CODE_SKIP_VERTEX_AUTH=1
export CLAUDE_CODE_USE_VERTEX=1
export CLOUD_ML_REGION=us-east5

​
モデル選択

デフォルトでは、モデルはモデル設定で指定されたものを使用します。 LiteLLMでカスタムモデル名を設定している場合は、前述の環境変数をそれらのカスタム名に設定してください。 詳細については、LiteLLMドキュメントを参照してください。

​
追加リソース