LiteLLM vs. Xinity

Kurze Antwort: LiteLLM ist ein Gateway. Es sitzt vor den Sprachmodellen und entscheidet, wohin jede Anfrage geleitet wird. Xinity ist die Plattform hinter diesem Gateway: Es führt die Modelle auf Ihren eigenen Servern aus und hält sie am Laufen. Beide erfüllen unterschiedliche Aufgaben und können gemeinsam eingesetzt werden.

Wir hören diese Frage gelegentlich in ersten Gesprächen mit IT-Teams – hier ist die ausführliche Antwort.

Was ist LiteLLM?

LiteLLM ist ein quelloffenes, selbst gehostetes KI-Gateway. Es bietet Anwendungen einen einzigen OpenAI-kompatiblen Endpunkt für mehr als 100 Modellanbieter. Darüber hinaus ergänzt es virtuelle Schlüssel, Budgets, Ausgaben-Tracking, Lastverteilung, Guardrails sowie Logging und ermöglicht Agenten den Zugriff auf MCP-Tools. Die Dokumentation empfiehlt das Gateway, wenn mehr als eine Anwendung oder Person Anfragen an Sprachmodelle sendet.

LiteLLM führt Modelle nicht selbst aus: Es leitet jede Anfrage an den jeweiligen Modellanbieter weiter. Zu den unterstützten Anbietern zählen OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI und AWS Bedrock sowie selbst gehostete Modellserver. Wenn eine Anfrage an einen Cloud-Anbieter geht, verlässt der Prompt das Haus, und Anbieter mit Sitz in den USA unterliegen dem CLOUD Act.

Was ist Xinity?

Xinity ist eine souveräne KI-Plattform, die Open-Weight-Modelle auf Ihren eigenen Servern betreibt. Sie deckt den gesamten Stack ab: Modelle werden vor dem Deployment auf Ihre Hardware abgestimmt, Inference-Serving über Ihre GPU-Knoten hinweg, eine OpenAI-kompatible API, ein Management-Dashboard mit Single Sign-On und rollenbasierter Zugriffskontrolle, ein Audit-Trail sowie der laufende Betrieb all dieser Komponenten. Xinity läuft auf NVIDIA-, AMD- oder Intel-GPUs sowie rein auf CPUs. Ihre Teams erhalten ein Cloud-ähnliches Nutzererlebnis, und kein Prompt verlässt Ihr Haus.

Wie unterscheiden sich LiteLLM und Xinity?

Wo überschneiden sie sich?

Xinity verfügt über ein eigenes Gateway: eine OpenAI-kompatible API mit API-Schlüsseln, Nutzungsverfolgung, Rate Limiting und Lastverteilung. Diese Schicht übernimmt einen Teil derselben Aufgaben wie LiteLLM. Daher stellt sich ein IT-Team berechtigterweise die Frage: Warum nicht einfach LiteLLM vor ein paar GPU-Server schalten und den Rest selbst bauen?

Können wir nicht einfach LiteLLM vor unsere eigenen GPU-Server schalten?

Das ist möglich. Das Gateway ist jedoch nur eine Ebene. Darunter liegt der restliche Aufwand:

• Hardware: Jedes Modell passend auf die tatsächlich vorhandenen GPUs abstimmen – nach Speicher, Treiber und Hersteller, über mehrere Server hinweg.

• Modell-Lebenszyklus: Gewichte herunterladen, die Inference-Engine auf jedem Server starten und bei Ausfällen neu starten.

• Leistung: Die Inferenz so optimieren, dass Antworten innerhalb von Sekunden geliefert werden, wenn an einem Montagmorgen um neun Uhr fünfzig Personen gleichzeitig darauf zugreifen.

• Modellauswahl: Herausfinden, welches Open-Weight-Modell bei Ihren Dokumenten und in Ihren Sprachen verlässliche Ergebnisse liefert, und dies belegen.

• Updates: Jede neue Modellversion auf jedem Server herunterladen und installieren, bevor Anfragen darauf geleitet werden.

Wenn Sie LiteLLM ausschließlich auf Ihre eigenen Server ausrichten, müssen Sie die Ebene unterhalb des Gateways selbst aufbauen und warten. Mit Xinity erhalten Sie dies als eine integrierte Plattform.

Können LiteLLM und Xinity zusammenarbeiten?

Ja. LiteLLM kann Anfragen an jeden OpenAI-kompatiblen Endpunkt weiterleiten – und Xinity ist ein solcher. Wenn Ihre Entwickler bereits LiteLLM nutzen, wird Xinity einfach zu einem der angebundenen Anbieter. Ihre Anwendungen behalten dasselbe Gateway. Die Anfragen landen lediglich bei Modellen, die im eigenen Rechenzentrum laufen, anstatt in der Cloud eines Drittanbieters.

In der Praxis sieht das so aus: Ein Anwendungsfall betreibt dasselbe Qwen-Modell in zwei Xinity-Deployments – eines auf CPU-Servern und eines auf GPU-Servern. LiteLLM ist vorgeschaltet und verteilt die Anfragen auf beide. Xinity installiert und betreibt jedes Deployment auf Ihrer Hardware und protokolliert jede Anfrage.

Haben verschiedene Teams unterschiedliche Anwendungsfälle, ist davor gar kein Gateway erforderlich. Jeder Anwendungsfall erhält in Xinity einen eigenen Modell-Endpunkt, bereitgestellt auf den jeweils passenden Servern.

Welche Lösung benötigen Sie?

• Sie möchten eine einzige API und zentrale Kontrolle über mehrere Modellanbieter hinweg: Ein Gateway wie LiteLLM deckt diesen Bedarf ab.

• Sie benötigen KI im eigenen Haus mit validierten Modellen, Auditierung und Ausfallsicherheit, ohne ein eigenes GPU-Team aufzubauen: Genau dafür ist Xinity da.

• Sie setzen LiteLLM bereits ein und möchten die Modelle ins eigene Unternehmen holen: Behalten Sie das Gateway und schalten Sie Xinity dahinter.

Open-Weight-Modelle sind kostenlos. Zu wissen, welchem man im Produktivbetrieb vertrauen kann, hingegen nicht. Vereinbaren Sie ein Gespräch, um Xinity auf Ihrer eigenen Hardware im Einsatz zu sehen.

Die Angaben zu LiteLLM stammen aus der öffentlichen Dokumentation mit Stand Oktober 2026: LiteLLM AI Gateway und OpenAI-compatible endpoints. LiteLLM ist ein Produkt von BerriAI und wird hier ausschließlich zu Vergleichszwecken genannt.