Leina 
Wanta 起草并比较回复
让可用模型整理笔记或起草回复。
/oo LiteLLM: 查询可用模型，然后用 [模型] 总结以下笔记并起草客户回复：[笔记]。
让你的 AI Agent 连接 LiteLLM
选择模型、起草回复或生成文本向量，同时查询当前密钥可用的模型与额度。
6 个工具 API key
试试这些 LiteLLM 任务
将提示词复制到已安装 oo Skill 的 Agent，补充页面链接和原始笔记后执行。
oo Skill LiteLLM
生成文本向量
为文本比较或后续检索流程生成向量。
/oo LiteLLM: 使用 [向量模型] 为这些段落生成向量：[文本]。
查询模型限制与消费
比较模型能力与价格，再查看密钥剩余预算。
/oo LiteLLM: 列出聊天模型的上下文限制和价格，再报告当前密钥的消费与剩余预算。
开始使用 LiteLLM
-
安装 OOMOL
在 Agent 中配置 oo CLI 和 oo Skill。
安装 OOMOL → -
连接 LiteLLM
使用 LiteLLM 密钥连接公开可访问的网关。
连接 LiteLLM → -
向 Agent 交代任务
使用 /oo，说明要读取的页面、修改的内容和保存位置。
连接指南 →
选择你的 Agent
- 公开可访问的 LiteLLM 网关地址。
- 网关管理员提供的虚拟密钥或主密钥。
- 推理使用网关配置的上游模型账户；此集成不支持流式输出或私网网关。
- 查询密钥预算需要虚拟密钥；权限取决于网关配置。
LiteLLM 工具
连接 LiteLLM 网关，调用聊天和消息模型、生成向量、比较模型能力与价格，并查看密钥消费。
生成内容与向量
调用聊天、消息和向量模型。
查询模型与预算
读取模型名称、能力、价格及虚拟密钥消费。
6 个工具
Create Chat Completion
通过 LiteLLM 兼容 OpenAI 的 /v1/chat/completions 接口生成回复，沿用网关的路由、负载均衡、回退及预算检查。
litellm.create_chat_completion Create Message
通过 LiteLLM /v1/messages 接口向网关支持的模型发送 Anthropic 格式消息。
litellm.create_message Create Embedding
通过 LiteLLM 兼容 OpenAI 的 /v1/embeddings 接口生成向量。
litellm.create_embedding List Models
列出此 LiteLLM 密钥可调用的模型名称。
litellm.list_models Get Model Info
读取模型部署的上下文窗口、输出限制、单 token 价格与能力，供调用前选择模型。
litellm.get_model_info Get Key Info
读取连接所用虚拟密钥的消费、剩余预算、速率限制和可用模型。主密钥没有存储记录，此操作需要虚拟密钥。
litellm.get_key_info 没有匹配的工具。
常见问题
可以使用主密钥吗？
可用于推理与模型查询。查看密钥的预算记录需要虚拟密钥。