NVIDIA-NeMo/Switchyard
Switchyard lets LLM applications route traffic across models and providers while preserving native OpenAI and Anthropic API compatibility - enabling flexible model selection, benchmarking, and cost/performance optimization.
О проекте
Маршрутизатор LLM-запросов: выбирает для каждого вызова самую дешёвую модель, которая справится с задачей, сохраняя совместимость с OpenAI и Anthropic API. Работает как плагин для NeMo Relay и LiteLLM, как библиотека или отдельный прокси.
Чем пригодится
- Подключить routes.toml к существующему LiteLLM Router, чтобы снизить расходы на токены
- Запустить standalone-прокси и направить на него Claude Code или Codex CLI без правок кода
- Встроить алгоритм маршрутизации в собственный gateway через pip install nemo-switchyard
Пересказ README моделью DeepSeek V4.1 Flash. Может ошибаться в деталях.
Почему он в тренде
- Сегодня 50 звёзд.
- За последние двое суток темп в 2,7 раза выше, чем в предыдущие полторы недели.
- Среди свежих форков — заметные разработчики: @zapabob (258 подп.).
Звёзды по дням
Столбики — звёзды за день, линия — обычный темп. Красным — дни всплесков.
Цифры
- Всего звёзд
- 3 030
- Звёзд за сутки
- 51
- Форков
- 267
- Issues и pull requests
- 682
- Наблюдателей
- 10
- Язык
- Python
- Лицензия
- Apache-2.0
- Последний релиз
- v0.2.0 · 10 августа 2026
- Создан
- 19 мая 2026
- Последний коммит
- 13 сентября 2026
Доверие к звёздам
Рост выглядит естественно: форков и обсуждений столько, сколько бывает у живых проектов, а звёзды приходят неровно, как от людей.
Это эвристики, а не приговор: судим по поведению репозитория, а не по списку звездивших.
Где замечен
- 13 сентября 2026GitHub Trending за месяц: #21, +2 319 звёзд
Поделиться
Бейдж для README
Вставьте в README — бейдж сам показывает свежую магнитуду и ведёт на эту страницу.
[](https://gitnova.dev/r/NVIDIA-NeMo/Switchyard)Похожие проекты
-
6,1
JustVugg/colibri
Инференс-движок на чистом C без зависимостей для запуска больших MoE-моделей (744B–2.8T параметров) на потребительском железе за счёт многоуровневой памяти: VRAM, RAM и диск как единая иерархия для стриминга экспертов.
-
5,7
asgeirtj/system_prompts_leaks
Коллекция извлечённых системных промптов от Anthropic, OpenAI, Google, xAI и других — скрытых инструкций, которые получают чат-боты до первого сообщения пользователя.
-
5,1
kennethwolters/litelm
Облегчённая альтернатива litellm: маршрутизация вызовов LLM между 19 провайдерами и трансляция форматов сообщений в ~2900 строк с двумя зависимостями, без прокси, кэша и трекинга затрат.
-
5,0
MiaAI-Lab/DeepSeek-v4.1-Flash-EXL3-2x-DGX-Sparks
Локальный чекпоинт DeepSeek-V4.1-Flash в квантовании EXL3 2.9 bpw (196 GiB, 39 шардов) для запуска через vLLM с OpenAI-совместимым API на двух NVIDIA GB10 (DGX Spark) с tensor-parallel 2. Включает спекулятивное…
-
4,8
unclecode/crawl4ai
Открытый веб-краулер и скрапер, преобразующий страницы в чистый Markdown, готовый для LLM, RAG и агентов. Работает через Python API, CLI и Docker без API-ключей.
-
4,5
Edge0-AI/Edge0
Открытый фреймворк для стримингового инференса MoE-моделей: эксперты выгружаются с SSD по требованию, а обученный prerouter предсказывает маршрутизацию заранее. Работает на Apple Silicon через MLX, поставляется с двумя…