LiteLLM vs Bifrost: ผมได้ทดสอบทั้งคู่ในการใช้งานจริง (Production)

ผมรัน LiteLLM และ Bifrost ควบคู่กันเป็นเวลาสองสัปดาห์

ผมใช้ทราฟฟิกเดียวกัน โมเดลเดียวกัน และโครงสร้างพื้นฐาน (infra) เดียวกัน ผมจำเป็นต้องเลือก gateway หนึ่งตัวให้กับทีมของผม และผมต้องการข้อมูลจริงแทนที่จะเป็นคำโฆษณาทางการตลาด

และนี่คือสิ่งที่ผมค้นพบ

The Test Setup ผมใช้ instance แบบ c5.xlarge ที่มี 4 vCPUs และ RAM 8GB ผมไม่ได้ใช้ instance ขนาดเล็กสำหรับการทดสอบ แต่ผมใช้คำขอ (requests) จริงจากแพลตฟอร์มเอเจนต์ของเราที่ความเร็ว 200 ถึง 400 requests ต่อวินาที

Provider Coverage

  • LiteLLM รองรับผู้ให้บริการมากกว่า 100 ราย
  • Bifrost รองรับผู้ให้บริการประมาณ 23 ราย

LiteLLM จัดการกับ OpenAI, Anthropic, Bedrock, Vertex, Groq และ Deepseek ได้ผ่านการตั้งค่า (config) ที่เรียบง่าย ในขณะที่ Bifrost ขาดผู้ให้บริการบางรายที่เราจำเป็นต้องใช้ ซึ่งนี่เป็นปัจจัยสำคัญที่ทำให้เราตัดสินใจไม่เลือก Bifrost

Performance Bifrost เร็วกว่าในแง่ของ gateway overhead เพียวๆ เพราะใช้ภาษา Go ผมวัดค่า overhead ได้ประมาณ 0.08ms ส่วน Python proxy ของ LiteLLM เพิ่มเวลาขึ้นมาประมาณ 7ms ถึง 8ms ต่อหนึ่ง request

อย่างไรก็ตาม การเรียกใช้งาน LLM ใช้เวลาตั้งแต่ 500ms ไปจนถึง 30 วินาที ดังนั้นความล่าช้าเพียง 7ms จึงแทบจะมองไม่เห็นเมื่อเทียบกับเวลาในการตอบสนองของโมเดล

นอกจากนี้ LiteLLM เพิ่งเปิดตัว gateway ที่เขียนด้วย Rust ซึ่งช่วยลด overhead ลงเหลือเพียง 0.05ms ทำให้ช่องว่างด้านประสิทธิภาพนี้ปิดลง

Spend Tracking นี่คือจุดที่ LiteLLM ชนะ เพราะมันติดตามค่าใช้จ่ายโดยอัตโนมัติในทุกๆ key และทุกๆ ทีม

  • คุณสามารถกำหนดงบประมาณราย key ได้
  • คุณสามารถกำหนดงบประมาณรายทีมได้
  • คุณจะได้รับรายงานค่าใช้จ่ายรายวัน

Bifrost มีการจำกัดงบประมาณ แต่ LiteLLM ให้การระบุที่มาของต้นทุน (cost attribution) ที่ละเอียดกว่า เมื่อคุณมีการเรียกใช้งานถึง 10 ล้านครั้งต่อเดือน CTO ของคุณจะถามแน่นอนว่าแต่ละทีมใช้จ่ายไปเท่าไหร่กับแต่ละโมเดล ซึ่ง LiteLLM สามารถให้คำตอบนั้นแก่คุณได้ทันที

Routing Strategies LiteLLM มีกลยุทธ์การ routing ให้เลือก 5 แบบ:

  • Simple shuffle (การสลับแบบง่าย)
  • Least busy (เลือกตัวที่ยุ่งน้อยที่สุด)
  • Latency-based (อิงตามความหน่วง)
  • Cost-based (อิงตามต้นทุน)
  • Usage-based (อิงตามการใช้งาน)

Bifrost มีการ routing แบบ weighted และ adaptive แต่ยังขาดการ routing แบบ cost-based ซึ่ง LiteLLM สามารถเลือกโมเดลที่ราคาถูกที่สุดสำหรับแต่ละ request ได้โดยอัตโนมัติ

Verdict ผมเลือก LiteLLM

รายชื่อผู้ให้บริการและการติดตามค่าใช้จ่ายคือเหตุผลหลัก Bifrost เป็นวิศวกรรมที่ยอดเยี่ยมสำหรับทีมขนาดเล็กที่ใช้เพียง OpenAI หรือ Anthropic เท่านั้น แต่หากต้องการการขยายตัว (scale) และความหลากหลาย LiteLLM มีความเหมาะสมในการใช้งานจริงมากกว่า

Source: https://dev.to/paultwist/litellm-vs-bifrost-i-tested-both-in-production-heres-what-actually-matters-c9b

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi