# LiteLLM vs Rivet.dev

LiteLLM は月間 576,967 訪問、前月比成長率 +7.9%、料金体系フリーミアム、料金は要問い合わせを記録しています。Rivet.dev は月間 21,359 訪問、成長率 -44.3%、料金体系フリーミアム、料金は要問い合わせを記録しています。

| 指標 | [LiteLLM](https://openaitools.app/ja/tool/litellm) | [Rivet.dev](https://openaitools.app/ja/tool/rivet-dev) |
| :--- | :--- | :--- |
| ウェブサイト URL | https://litellm.ai | https://rivet.dev |
| カテゴリ | AI API, Large Language Models (LLMs), AI開発者ツール, オープンソース AI モデル | AI Agent, AI Workflow, AI開発者ツール, AI アプリビルダー |
| 料金モデル | フリーミアム、料金は要問い合わせ | フリーミアム、料金は要問い合わせ |
| 月間訪問数 | 576,967 | 21,359 |
| 前月比成長率 | +7.9% | -44.3% |
| 主要市場 | アメリカ合衆国 | アメリカ合衆国 |
| ダイレクト訪問 | 228,967 | 10,710 |
| レビュースコア | 4.8 | 4.5 |
| 保存数 | 5 | 0 |
| 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト |

## LiteLLM

LiteLLM は LLM アプリケーションのベンダーロックインを解消するために作られたオープンソースの AI ゲートウェイ兼 Python SDK です。SDK を使えば、OpenAI、Anthropic、Google Vertex AI、Bedrock、Mistral、Azure など数十のプロバイダーのモデルを同じ OpenAI 形式のリクエストで呼び出せるため、モデルの切り替えはコードの書き換えではなく設定変更で済みます。同じプロジェクトが AI Gateway（一般にプロキシと呼ばれる）も提供し、その抽象化を組織全体で共有できるサービスに変えます。

多くのプラットフォームチームにとって価値があるのはこのゲートウェイです。チーム、プロジェクト、アプリ単位でスコープを絞った仮想キーを発行し、キーごとに予算に対する支出を追跡し、レート制限（TPM と RPM）を適用し、リクエスト数・トークン使用量・モデル別コストのダッシュボードを提供します。ルーティング機能にはデプロイ間のロードバランシング、プロバイダー障害時の自動フォールバック、リトライ、予算に基づく再ルーティングがあり、PII マスキング、プロンプトインジェクション検知、シークレット検知のガードレールも備えます。

コードは GitHub（BerriAI/litellm）で公開された真のオープンソースプロジェクトで、コミュニティも活発です。エンタープライズ機能では SSO、監査ログ、そして同じゲートウェイ経由でのエージェントと MCP サーバーの利用が加わります。特筆すべきは新モデルへの day-zero 対応で、リリース当日から利用できます。自社ホスト、ファインチューニング済み、社内モデルも同じキーの背後で提供できます。サイトには NVIDIA、Netflix、Okta、Lemonade、AT&T などの導入例が掲載されています。

**料金とプラン:** フリーミアムかつオープンソース。セルフホストの LiteLLM ゲートウェイと SDK はオープンソースライセンスの下で無料で利用でき、無料枠ですぐに始められます。SSO、監査ログ、SLA、高度なサポートを含むエンタープライズプランは営業への問い合わせが必要です。

- **100 以上の LLM に対応する OpenAI 互換 API:** 1 つのリクエスト形式で 100 以上のプロバイダー、1,800 以上のモデルを呼び出し、アプリのコードを変えずにモデルを切り替えられます。
- **仮想キー・チーム・予算:** チーム、プロジェクト、アプリごとにスコープ付きキーを発行し、月次支出上限を設定して、誰がどれだけ使っているかを可視化します。
- **ルーティング・負荷分散・フォールバック:** 複数のデプロイにトラフィックを分散し、失敗時にリトライし、モデルやプロバイダーの障害時には自動で別の選択肢へ切り替えます。
- **可観測性と支出追跡:** リクエスト数、トークン数、モデル別コストをダッシュボードで確認でき、ログや分析ツールとの連携にも対応します。
- **ガードレールとポリシー制御:** PII マスキング、プロンプトインジェクション検知、シークレット検知のガードレールを組み込み、ポリシーをアプリごとではなく一元的に管理できます。

**強み:** GitHub コミュニティが大きく、セルフホストも可能な真のオープンソース; 対応プロバイダーが非常に広く、OpenAI 互換インターフェースを提供; エンタープライズ級の統制：仮想キー、予算、レート制限、監査ログ; 新モデルへの day-zero 対応と、プロバイダー障害時の容易なフォールバック

**制約・デメリット:** セルフホストではデプロイ、アップグレード、稼働率の管理を自前で行う必要がある; 無料のオープンソース版とエンタープライズ版で機能の深さに差がある; 設定項目が多く、小規模プロジェクトには複雑に感じられることがある

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/litellm.md)

## Rivet.dev

中核において Rivet は「エージェントごとに 1 コンテナ」という発想を、プロセス内プリミティブで置き換えます。Actor は独立したコンテナや VM ではなく既存の Node.js または Bun バックエンド内で動作するため、公式にはコールドスタートが 1 桁ミリ秒、Actor あたりのフットプリントは数百 MB ではなく数十 KB とされています。各 Actor は記憶用の SQLite データベースを持ち、ファイルシステムとシェルにアクセスでき、アイドル時はスリープし、リクエストで永続状態を保ったまま復帰します。

通常は自前で作る運用部分もプラットフォームが担います。ノード停止時に Actor を再スケジュールする耐障害性、Actor の現在地へリクエストを振り分けるマルチリージョン配置、Actor 定義からクライアント型を生成するエンドツーエンドの型安全性、cron や自己設定タイムスタンプによるスケジューリングなどです。ストレージは 2 層に分離され、即時書き込み向けの高速 SSD と、はるかに低コストで書き込みが反映されるオブジェクトストレージを組み合わせることで、多数の小さなデータベースを経済的に運用できます。

Rivet は自らを「エージェント時代」のインフラと位置づけ、マネージドクラウド、BYOC による自社 VPC 内、エアギャップまで含む完全セルフホストとして展開できます。Apache 2.0 でオープンソース、Y Combinator と a16z Speedrun の支援を受けており、主要なコーディングエージェントやフレームワークとも統合できます。

**料金とプラン:** Rivet Cloud は「プラン + ノード」の課金モデルです。制御プレーンはプロトタイピング向けの無料（0 ドル）、Hobby 月額 10 ドル、Team 月額 120 ドル、Enterprise 月額 900 ドルで、制御プレーンの冗長性、Actor Node 上限、サポートが段階的に上がります。Actor Node は別途月額で、4.20 ドル（R-5）から 94.50 ドル（R-160）です。セルフホストは Apache 2.0 で無料、Y Combinator または a16z Speedrun のスタートアップは Team プランを 12 か月間 50% 割引で利用できます。

- **永続ステートフル Actor:** すべての Actor が SQLite データベースとファイルシステムを持ち、エージェントの記憶と進捗が再起動やアイドル後も別途データベースなしで保持されます。
- **軽量で安全なサンドボックス:** 信頼できないコードや AI 生成コードを自社インフラ上で実行し、ネットワークアクセス、ファイルシステム権限、リソース上限を細かく制御できます。
- **耐障害性とワークフロー:** ノード障害時は Actor が状態を保ったまま別ノードへ再スケジュールされ、多段処理もクラッシュ後に自動再生されるため、チェックポイント機構の自作は不要です。
- **リアルタイムとマルチプレイヤー:** HTTP で Actor を直接指定したり WebSocket を維持でき、React SDK でコンポーネントを Actor の状態に購読させリアルタイムに更新できます。
- **単一バイナリ配備と可観測性:** 単一のステートレス Rust バイナリで配備でき、S3 互換バケットにストレージを置き、OpenTelemetry 形式でトレース・メトリクス・構造化ログを出力します。

**強み:** 1 桁ミリ秒のコールドスタートと極小の Actor メモリで、1 台のサーバーに桁違いに多くのエージェントを収容できる; Apache 2.0 のオープンソースで単一 Rust バイナリのため、セルフホスト、VPC 内、エアギャップでも運用可能; Actor ごとの SQLite とオブジェクトストレージ階層により、エージェントは再起動に強く低コスト; 型付き SDK、React SDK、WebSocket ネットワーキング、OpenTelemetry 標準搭載など開発者体験が良好

**制約・デメリット:** セルフホストには Node.js または Bun 環境と Rust 制御プレーンのデプロイ知識が必要で、ノーコード利用者よりバックエンドエンジニア向け; Actors やストレージ階層といった概念には学習コストがある; マネージドクラウドの費用は Actor Node 数に比例して増え、中規模ノードが多いとコストが膨らむ; マルチテナンシーやコンプライアンス強化などのエンタープライズ機能は営業経由

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/rivet-dev.md)

## よくある質問

### LiteLLM と Rivet.dev の月間トラフィックはどのように比較されますか？

LiteLLM の月間訪問数は 576,967、Rivet.dev は 21,359 です。トラフィックの推定値はオーディエンスの規模を示すものであり、製品の品質を示すものではありません。

### 成長率はどのように比較されますか？

LiteLLM の前月比成長率は +7.9%、Rivet.dev は -44.3% です。

### 料金はどのように比較されますか？

LiteLLM: フリーミアム、料金は要問い合わせ。フリーミアムかつオープンソース。セルフホストの LiteLLM ゲートウェイと SDK はオープンソースライセンスの下で無料で利用でき、無料枠ですぐに始められます。SSO、監査ログ、SLA、高度なサポートを含むエンタープライズプランは営業への問い合わせが必要です。 Rivet.dev: フリーミアム、料金は要問い合わせ。Rivet Cloud は「プラン + ノード」の課金モデルです。制御プレーンはプロトタイピング向けの無料（0 ドル）、Hobby 月額 10 ドル、Team 月額 120 ドル、Enterprise 月額 900 ドルで、制御プレーンの冗長性、Actor Node 上限、サポートが段階的に上がります。Actor Node は別途月額で、4.20 ドル（R-5）から 94.50 ドル（R-160）です。セルフホストは Apache 2.0 で無料、Y Combinator または a16z Speedrun のスタートアップは Team プランを 12 か月間 50% 割引で利用できます。

## 代替ツール

| # | ツール名 | 月間訪問数 | 前月比成長率 | 料金モデル | Summary | Profile (Markdown) |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| 1 | [OpenRouter](https://openaitools.app/ja/tool/openrouter-ai) | 19,941,437 | -6.2% | 有料 | 即時アクセス可能な膨大なホスト型モデルカタログを提供しますが、セルフホスティングではなくサードパーティプラットフォームへの信頼が必要です。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/openrouter-ai.md) |
| 2 | [Together AI](https://openaitools.app/ja/tool/together-ai) | 1,645,930 | +64.9% | フリーミアム、有料 | Hosts high-performance open-weight models directly on dedicated serverless infrastructure, but does not route across external providers. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/together-ai.md) |
| 3 | [OrcaRouter](https://openaitools.app/ja/tool/orcarouter) | 975,300 | -5.2% | フリーミアム | APIゲートウェイを通じた自動モデルフェイルオーバーと予算ガバナンスを提供しますが、オープンソースとしてのカスタマイズ性はやや劣ります。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/orcarouter.md) |
| 4 | [ZenMux](https://openaitools.app/ja/tool/zenmux) | 444,394 | +16.7% | フリーミアム、有料 | Unified LLM gateway with failover and analytics, but offers less robust open-source developer SDK support. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/zenmux.md) |
| 5 | [Mastra](https://openaitools.app/ja/tool/mastra) | 318,954 | -5% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | Mastra is an open-source TypeScript framework for building, deploying, and observing AI agents and workflows. It gives JavaScript developers typed agents, durable workflows, memory, MCP tool support, and built-in observa | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/mastra.md) |
| 6 | [Portkey](https://openaitools.app/ja/tool/portkey-ai) | 195,650 | -9.4% | フリーミアム、有料、料金は要問い合わせ | 高度なエンタープライズ向け可観測性およびガードレールツールを提供しますが、LiteLLMのような軽量なセルフホスト型プロキシのシンプルさが欠けています。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/portkey-ai.md) |
| 7 | [Agent 37](https://openaitools.app/ja/tool/agent-37) | 180,030 | +24.2% | 無料トライアル、料金は要問い合わせ | AIエージェントが実際に動く低コストなクラウドサンドボックス | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/agent-37.md) |
| 8 | [Eden AI](https://openaitools.app/ja/tool/eden-ai) | 173,828 | +6.5% | 有料、料金は要問い合わせ | 管理されたマルチプロバイダーAIルーティングとコスト追跡を提供しますが、LiteLLMが持つネイティブなオープンソースの柔軟性に欠けます。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/eden-ai.md) |
| 9 | [LLM Gateway](https://openaitools.app/ja/tool/llm-gateway) | 168,426 | -14.5% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | LLMプロバイダーを統合するためのオープンソースの代替手段ですが、ミドルウェア統合のエコシステムはやや小規模です。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/llm-gateway.md) |
| 10 | [Coder](https://openaitools.app/ja/tool/coder) | 149,417 | -12.8% | 無料トライアル、料金は要問い合わせ、無料 | エンタープライズチーム向けのセルフホスト型クラウド開発環境とAIコーディングエージェント | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/coder.md) |

---
出典: https://openaitools.app/ja/compare/litellm-vs-rivet-dev

More Markdown: [カテゴリ](https://openaitools.app/ja/categories.md) · [トラフィックランキング](https://openaitools.app/ja/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/ja/llms.txt)
