LiteLLMで実現する社内AIツールのAPIキー一元管理
はじめに
社内で複数のAIツールを導入する際、最も煩雑な課題の一つがAPIキーの管理です。ChatGPT、Claude、Geminiなど、各LLMプロバイダーから発行されるAPIキーを、部署ごと、プロジェクトごと、従業員ごとに管理するのは非常に手間がかかります。
よくある課題として、以下のような状況に直面することがあります。
- APIキーの分散管理: 各チームが個別にAPIキーを取得・管理し、全体の利用状況が把握できない
- コスト管理の困難さ: どのチームがどれだけAPIを使用しているか、リアルタイムで追跡できない
- セキュリティリスク: APIキーがSlackやメールで共有され、漏洩リスクが高まる
- 従業員の退職時の対応: 退職者が使用していたAPIキーの無効化漏れが発生
- プロバイダー切り替えの負担: 別のLLMプロバイダーに切り替える際、全てのツールの設定変更が必要
本記事では、クリエーションラインでの実践事例をもとに、LiteLLMを活用した社内APIキー一元管理の導入メリットと、段階的な導入アプローチを紹介します。コスト削減とセキュリティ強化を両立させながら、どのように社内のAI活用を推進していくか、その方針と得られた知見を共有します。
この記事を読むことで、以下を理解できます。
- LiteLLMによる統一APIインターフェースと一元管理がもたらすメリット
- Virtual Keyによるセキュアなアクセス管理の仕組み
- 試験導入から本番運用への段階的な移行方針
- コスト削減とスケーラビリティを両立させるアーキテクチャ選択
- 部署別・ユーザー別の利用状況可視化による効果的な運用
LiteLLMの基本概念
社内APIキー管理の課題
従来、各チームや従業員が個別にAPIキーを管理する方法では、以下のような問題が発生します。
従来の方法の例（分散管理の課題）
Plaintext
開発チーム A ├─ OpenAI API Key (dev用) ├─ Anthropic API Key (prod用) └─ Google API Key (実験用) マーケティングチーム B ├─ OpenAI API Key (共有) └─ ChatGPT Plus (個人契約) データサイエンスチーム C ├─ Anthropic API Key (分析用) └─ Azure OpenAI Key (社内システム用)
この状態では、以下の問題が発生します。
- コスト把握の困難: 各チームの利用料金が個別請求され、全体像が見えない
- APIキーの重複取得: 同じプロバイダーのキーを複数チームが別々に取得
- セキュリティ管理の煩雑さ: APIキーの共有方法がチームごとにバラバラ
- ガバナンスの欠如: 誰がどのモデルを使用しているか追跡できない
LiteLLMによる一元管理
LiteLLMをプロキシとして導入することで、APIキー管理を中央集権化できます。
LiteLLMプロキシ導入後のアーキテクチャ
一元管理のメリット
- 単一エンドポイント: 全社員が同じURLを使用
- Virtual Keyによる個別認証: 従業員ごとに固有のVirtual Keyを発行
- APIキーの秘匿化: 実際のプロバイダーAPIキーは管理者のみが知る
- 利用状況の可視化: 誰が何を使ったか全て記録
Virtual Keyによるセキュアなアクセス管理
LiteLLMのVirtual Key機能は、社内でのAPIキー管理を安全かつ柔軟にする重要な概念です。
Virtual Keyとは
Virtual KeyはLiteLLMが発行する仮想的な認証キーで、実際のプロバイダーAPIキー（OpenAI、Anthropic等）とは独立して管理されます。LiteLLM公式ドキュメントによると、Virtual KeysはLiteLLM Proxyへの認証に使用されるAPIキーで、利用状況の追跡やモデルアクセスの制御が可能です。
Plaintext
従業員が使用するVirtual Key: sk-litellm-user-yamada-abc123 ↓ LiteLLMプロキシ内部で変換 実際のプロバイダーAPIキー（Secret Manager管理）: sk-ant-api03-xxx... (Anthropic) sk-proj-yyy... (OpenAI)
Virtual Keyの利点
| 利点 | 詳細 |
| セキュリティの向上 | プロバイダーAPIキーが従業員に露出しない |
| 柔軟なアクセス制御 | ユーザーごと、チームごとに権限を細かく設定可能 |
| 即座の無効化 | 退職者のVirtual Keyを即座に無効化（プロバイダーキー変更不要） |
| 利用状況の追跡 | どのVirtual Keyがどのモデルを使用したか完全に記録 |
| 予算管理 | Virtual Keyごとに月次予算を設定し、超過を防止 |
Virtual Keyの設定例
JSON
{
"key": "sk-litellm-user-yamada-abc123",
"user_id": "yamada.taro@company.com",
"team_id": "engineering",
"max_budget": 50.0,
"budget_duration": "30d",
"models": ["claude-sonnet-4.5", "gpt-4.1-mini"],
"metadata": {
"department": "開発部",
"cost_center": "R&D-001"
}
}
このVirtual Keyを持つユーザーは、月額$50の予算内で、指定されたモデルのみを使用できます。予算超過やモデル外へのアクセスは自動的にブロックされます。
統一APIインターフェースの利点
LiteLLMは、全てのLLMプロバイダーをOpenAI互換のAPIで統一します。従業員はVirtual Keyを使用して、単一のAPIフォーマットで全てのモデルにアクセスできます。
従業員が使用するコード（どのプロバイダーでも同じ）
Python
import openai
# 社内LiteLLMプロキシを指定
openai.api_base = "https://litellm.company.com"
openai.api_key = "sk-litellm-user-yamada-abc123" # 個人に発行されたVirtual Key
# OpenAI GPT-4.1を使用
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4.1",
messages=[{"role": "user", "content": "資料を要約して"}]
)
# Anthropic Claude Sonnet 4.5に切り替え（モデル名を変更するだけ）
response = openai.ChatCompletion.create(
model="claude-sonnet-4.5",
messages=[{"role": "user", "content": "資料を要約して"}]
)
# Google Gemini 3 Flashも同様
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gemini-3-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "資料を要約して"}]
)
従業員側のメリット
- 学習コストゼロ: OpenAI APIを知っていれば他のモデルもすぐ使える
- ツール切り替え不要: 同じコードで複数のLLMを試せる
- APIキー管理不要: 個人で複数のプロバイダーと契約する必要なし
- Virtual Keyで安全: プロバイダーAPIキーを直接扱わない
管理者側のメリット
- プロバイダー切り替えが簡単: バックエンドのAPIキーを変更するだけ
- 段階的移行が可能: 新しいプロバイダーのテストを特定ユーザーで実施
- コスト最適化: 用途に応じて最もコスパの良いモデルに誘導
- Virtual Key管理: 退職者対応、予算超過防止が容易
サポートされるLLMプロバイダー
LiteLLMは、社内でよく使われる主要なLLMプロバイダーをサポートしています。
主要プロバイダー（2025年12月時点の最新モデル）
| プロバイダー | 最新モデル | 主な用途 | 公式ドキュメント |
| OpenAI | o3、o4-mini、GPT-4.1、GPT-4.1 mini、GPT-4.1 nano | 高度な推論、コーディング、汎用文章生成 | OpenAI Models |
| Anthropic | Claude Opus 4.5、Claude Sonnet 4.5、Claude Haiku 4.5 | コーディング、エージェント、コンピュータ操作 | Claude Models |
| Gemini 3 Flash | フロンティア級の性能、高速処理、低コスト | Gemini Models | |
| Azure OpenAI | Azure版GPT-4.1、GPT-4o | 既存Azure環境との統合 | Azure OpenAI |
| AWS Bedrock | Claude、Titan等 | 既存AWS環境との統合 | AWS Bedrock |
モデル選択の参考情報
OpenAI（2025年12月）
- o3: 最も強力な推論モデルで、コーディング、数学、科学、視覚認識等でフロンティアを推進。o1比で20%少ない重大エラー
- o4-mini: 高速かつコスト効率の良い推論に最適化された小型モデル。AIME 2024と2025で最高性能
- GPT-4.1シリーズ: GPT-4oとGPT-4o miniを全面的に上回り、SWE-bench Verifiedで21.4%改善。最大100万トークンのコンテキスト対応
Anthropic（2025年12月）
- Claude Opus 4.5: 2025年11月24日リリース。「コーディング、エージェント、コンピュータ操作で世界最高のモデル」。料金は$3/$15 per million tokens
- Claude Sonnet 4.5: 2025年9月29日発表。「世界最高のコーディングモデル」。料金は$3/$15 per million tokens
- Claude Haiku 4.5: 2025年10月15日リリース。低レイテンシとコストに最適化された小型高速モデル。料金は$1/$5 per million tokens
Google（2025年12月）
- Gemini 3 Flash: 2025年12月リリース。Gemini 2.5 Proを上回る性能で3倍高速、コストは一部。SWE-bench Verifiedで78%達成。料金は$0.50/$3 per million tokens
使い分け例（2025年12月最新モデル対応）
YAML
# config.yaml - 社内用途に応じたモデル設定
model_list:
# コーディング支援用（開発チーム向け）- 最高性能
- model_name: claude-opus-4.5
litellm_params:
model: anthropic/claude-opus-4-5-20251124
api_key: "os.environ/ANTHROPIC_API_KEY"
# 高速コーディング用（開発チーム向け）- バランス重視
- model_name: claude-sonnet-4.5
litellm_params:
model: anthropic/claude-sonnet-4-5-20250929
api_key: "os.environ/ANTHROPIC_API_KEY"
# 高速応答用（カスタマーサポート向け）
- model_name: gpt-4.1-mini
litellm_params:
model: openai/gpt-4.1-mini
api_key: "os.environ/OPENAI_API_KEY"
# 複雑な推論用（データサイエンスチーム向け）
- model_name: o3
litellm_params:
model: openai/o3
api_key: "os.environ/OPENAI_API_KEY"
# マルチモーダル処理用（マーケティングチーム向け）
- model_name: gemini-3-flash
litellm_params:
model: vertex_ai/gemini-3-flash
api_key: "os.environ/GOOGLE_API_KEY"
# コスト重視の汎用用途（全社向け）
- model_name: claude-haiku-4.5
litellm_params:
model: anthropic/claude-haiku-4-5-20251015
api_key: "os.environ/ANTHROPIC_API_KEY"
キャッシュとロードバランシング機能
社内利用では、同じような質問が繰り返されることがよくあります。LiteLLMのキャッシュ機能により、APIコストを大幅に削減できます。
Redisキャッシングによるコスト削減
YAML
litellm_settings:
# Redisキャッシュ有効化
cache: true
cache_params:
type: redis
host: os.environ/REDIS_HOST
port: os.environ/REDIS_PORT
password: os.environ/REDIS_PASSWORD
ttl: 3600 # 1時間キャッシュ保持
効果の例
- 社内FAQ対応: 「経費精算の方法は？」などの頻出質問をキャッシュ
- キャッシュヒット率: 40-60%程度が期待できる（社内利用では高い傾向）
- コスト削減効果: 月額APIコストを30-50%削減可能
- レスポンス速度: 平均200ms → 50ms程度（キャッシュヒット時）
ロードバランシングによる可用性向上
複数のAPIキーやエンドポイントを設定することで、一つのプロバイダーがダウンしても自動的にフォールバックできます。
YAML
model_list:
# Claude Sonnet 4.5（メイン）
- model_name: claude-sonnet-4.5
litellm_params:
model: anthropic/claude-sonnet-4-5-20250929
api_key: "os.environ/ANTHROPIC_API_KEY_1"
# Claude Sonnet 4.5（フォールバック用の別APIキー）
- model_name: claude-sonnet-4.5
litellm_params:
model: anthropic/claude-sonnet-4-5-20250929
api_key: "os.environ/ANTHROPIC_API_KEY_2"
router_settings:
routing_strategy: simple-shuffle
fallbacks:
- ["anthropic/claude-sonnet-4-5", "openai/gpt-4.1"]
レート制限とクォータ管理
社内利用では、特定のユーザーやチームが過剰にAPIを使用することを防ぐ必要があります。Virtual Keyごとに細かい制限を設定できます。
Virtual Key別のクォータ設定例
| ユーザー/チーム | 月次リクエスト上限 | 月次予算 | 使用可能モデル |
| 開発チームA | 100,000回 | $500 | claude-opus-4.5, claude-sonnet-4.5, o3 |
| マーケティングB | 50,000回 | $200 | gpt-4.1-mini, gemini-3-flash |
| 個人ユーザーC | 10,000回 | $50 | gpt-4.1-mini, claude-haiku-4.5 |
これにより、予算超過を防ぎつつ、公平なリソース配分が可能になります。
アーキテクチャ設計と進化の経緯
クリエーションラインでは、LiteLLM環境の構築にあたり、段階的なアプローチを採用しました。
Phase 1: Preemptible VM構成（試験導入期）
導入の背景
- 低コストでの試験導入: 本格導入前にコストを抑えて検証
- 導入ハードルの低さ: Docker Composeで素早くセットアップ
- 柔軟な設定変更: VM上で自由に設定を調整可能
構成図
Preemptible VMの選択理由
| 理由 | 詳細 |
| コスト削減 | 通常VMと比較して70%のコスト削減 |
| 試験導入に最適 | 失敗しても損失が少ない |
| スピード重視 | インフラ構築が迅速（数時間で完了） |
| 柔軟性 | 設定変更が容易、試行錯誤が可能 |
課題と解決策
| 課題 | 解決策 | 結果 |
| 24時間以内の強制終了 | Cloud Function自動復旧システム | 稼働率99.9% |
| VM管理の運用負荷 | systemd自動起動、監視スクリプト | 深夜復旧で業務影響なし |
| スケーラビリティの限界 | Phase 2でサーバーレス移行を計画 | - |
自動復旧システム（高信頼性の実現）
Plaintext
1. VM Preemption検知（深夜に発生することが多い） ↓ 2. shutdown-script.sh実行 └─ LiteLLMサービスをグレースフル停止 └─ GCSにpreemption状態を保存 ↓ 3. Cloud Function起動（数秒以内） └─ VM状態をTERMINATEDまで監視 └─ Resource fingerprintエラー回避 ↓ 4. インテリジェントリトライ └─ 指数バックオフで最大5回リトライ └─ 成功率: 99.9% ↓ 5. VM再起動 → LiteLLMサービス自動起動 └─ 平均復旧時間: 2-3分
Phase 1の成果
- 試験期間: 2-3ヶ月
- コスト: 月額$165（VM $117.75 + Cloud SQL $11.07 + Redis $35.77）
- 稼働率: 99.9%
Phase 2: Cloud Run構成（移行中）
移行の背景
Phase 1での検証を経て、以下の理由でサーバーレス構成への移行を進めています。
| 移行理由 | 詳細 |
| コスト最適化 | 従量課金で夜間・週末のコスト削減 |
| スケーラビリティ | 利用者増加に自動対応 |
| 運用負荷削減 | VM管理、パッチ適用が不要 |
| 信頼性向上 | GCPマネージドによる高可用性 |
構成図
Cloud Run構成の特徴
- フルマネージド: サーバー管理が完全に不要
- オートスケール: 0〜1000インスタンスまで自動調整
- 従量課金: 実際の使用量に応じた課金
- 高可用性: マルチリージョン対応、自動フェイルオーバー
移行計画
- マイグレーション専用Dockerイメージ作成: Prisma DB初期化用
- VPC Connector構築: Cloud Run → Cloud SQL接続
- Secret Manager統合: APIキーのセキュアな管理
- 段階的な移行: 開発チーム → 全社展開
Phase 2の期待効果
- コスト: 月額$67程度（Phase 1比で約60%削減見込み）
- スケーラビリティ: 200名 → 500名以上まで対応可能
- 運用負荷: ほぼゼロ（自動管理）
- 信頼性: 99.95%（GCP SLA）
コスト比較: Phase 1 vs Phase 2（計画）
前提条件（中規模企業の例）
- 従業員数: 200名
- アクティブユーザー: 100名/日
- 平均リクエスト: 50回/人/日
- 合計リクエスト: 5,000回/日 = 150,000回/月
| 項目 | Phase 1: Preemptible VM | Phase 2: Cloud Run（計画） | 期待削減額 |
| Compute | |||
| VM (c2-standard-4) | $117.75/月 | - | - |
| Cloud Run (150K リクエスト) | - | $30.00/月 | ▼$87.75 |
| Database | |||
| Cloud SQL (db-f1-micro) | $11.07/月 | $11.07/月 | - |
| Cache | |||
| Memorystore Redis (1GB) | $35.77/月 | $35.77/月 | - |
| Network | |||
| VPC Connector / External IP | $0.41/月 | $0.41/月 | - |
| 合計 | **$165.00/月** | $77.25/月（見込み） | ▼$87.75 (53%削減見込み) |
利用規模別のコスト試算
| 月間リクエスト数 | Preemptible VM | Cloud Run（見込み） | 推奨構成 |
| 50,000（小規模） | $165 | $35 | Cloud Run |
| 150,000（中規模） | $165 | $77 | Cloud Run |
| 500,000（大規模） | $165 | $220 | 状況次第 |
| 2,000,000（企業規模） | $330（VM×2） | $650 | 要検討 |
構成選択のガイドライン
社内利用の規模や状況に応じた構成の選び方です。
Preemptible VMが適しているケース
- 試験導入期（2-3ヶ月の検証フェーズ）
- 月間200万リクエスト以上の大規模利用
- 24時間継続的な高トラフィック
- VMの直接管理が必要な特殊要件
Cloud Runが適しているケース
- 本番運用（コスト・運用負荷・スケーラビリティ重視）
- 月間200万リクエスト未満
- トラフィックの変動が大きい（夜間・週末は低利用）
- IT部門のリソースが限られている
- 今後の利用者増加が見込まれる
実装: Terraform IaCによる自動デプロイ
TerraformによるInfrastructure as Codeの実践により、再現可能なインフラ構築を実現しています。
プロジェクト構成
Plaintext
cl-litellm-terraform-github/
├── cl-litellm.tf # メインのTerraform設定
├── terraform.tfvars.example # 設定ファイルのサンプル
├── docker-v2/ # Cloud Run用Docker設定
│ ├── Dockerfile # LiteLLMコンテナ定義
│ ├── Dockerfile.migration # DB初期化用コンテナ
│ ├── config.yaml # LiteLLM設定ファイル
│ └── build-and-push.sh # ビルド＆プッシュスクリプト
└── functions/ # Cloud Functions（VM自動復旧用）
└── vm-auto-restart/
デプロイの概要
Terraformを使用することで、以下のリソースを自動的に作成できます。
作成されるリソース
- Compute Engine VM（Phase 1）またはCloud Run Service（Phase 2）
- Cloud SQL（PostgreSQL）- ユーザー認証、利用履歴管理
- Memorystore for Redis - リクエストキャッシュ
- VPC Connector - プライベートネットワーク接続
- Secret Manager - APIキー、認証情報の安全な保管
- Cloud Functions - VM自動復旧（Phase 1）
- Firewall Rules - アクセス制御
Virtual Keyの管理
LiteLLMのダッシュボードまたはAPIを使用して、Virtual Keyを管理します。公式ドキュメントでは、/key/generateエンドポイントを使用してVirtual Keyを発行する方法が説明されています。
Virtual Key発行の基本フロー
- 管理者がマスターキーを使用してLiteLLMプロキシにアクセス
/key/generateエンドポイントでVirtual Keyを作成- ユーザー情報、予算、使用可能モデルを設定
- 生成されたVirtual Keyを従業員に配布
Virtual Keyには、ユーザーID、チームID、月次予算、使用可能モデルなどのメタデータを設定でき、きめ細かいアクセス制御が可能です。
運用のポイント
社内でLiteLLMを運用する際の重要なポイントを解説します。
Virtual Keyベースのアクセス管理
チーム別の設定例（2025年12月最新モデル対応）
| チーム | 月次予算 | 使用可能モデル | 用途 |
| 開発チーム | $500 | claude-opus-4.5, claude-sonnet-4.5, o3 | コーディング、高度な推論 |
| マーケティング | $200 | gpt-4.1-mini, gemini-3-flash, claude-haiku-4.5 | コンテンツ作成、画像生成 |
| カスタマーサポート | $300 | gpt-4.1-mini, claude-haiku-4.5 | FAQ対応、メール返信 |
| データサイエンス | $800 | claude-opus-4.5, o3, gpt-4.1 | データ分析、レポート生成 |
| 一般社員 | $50 | gpt-4.1-mini, claude-haiku-4.5 | 日常業務の効率化 |
Redis Cacheの活用
効果の測定例
- キャッシュヒット率: 約40-60%程度が期待できる
- コスト削減: 月額約30-50%の削減が見込める
- レスポンス速度: 平均200ms → 50ms程度（キャッシュヒット時）
利用状況の可視化
LiteLLMは自動的に以下の情報を記録します。
- リクエスト履歴（日時、ユーザー、モデル、コスト）
- Virtual Key別の利用状況
- チーム別のコスト集計
- エラー率とレイテンシ
これらのデータをもとに、月次レポートを作成し、コスト最適化や利用状況の分析に活用できます。
まとめ
本記事では、LiteLLMを使用した社内AIツールのAPIキー一元管理システムの構築方法を、クリエーションラインでの実践経験とともに解説しました。
クリエーションラインの導入アプローチ
段階的な移行戦略
- Phase 1: Preemptible VM（試験導入）
- 低コスト・低ハードルで素早くスタート
- 2-3ヶ月の検証で技術的な実現性を確認
- 自動復旧システムで99.9%の稼働率を達成
- Phase 2: Cloud Run（移行中）
- スケーラビリティと運用負荷削減を目指す
- 約60%のコスト削減を見込む
- フルマネージドで信頼性を向上
重要なポイント
- Virtual Keyによるセキュアな管理: プロバイダーAPIキーを従業員に露出させない
- 統一APIインターフェース: 従業員は単一のエンドポイントで全てのLLMにアクセス
- 利用状況の可視化: 誰が何を使ったか完全に記録
- 予算管理: Virtual Keyごとに月次予算を設定し、超過を防止
- 最新モデル対応: Claude 4.5シリーズ、GPT-4.1、Gemini 3 Flash等の最新モデルに対応
Terraformによる再現可能なインフラ
- Infrastructure as Codeの実践により、環境の再現性を担保
- Phase 1 → Phase 2の移行もコードで管理
- 災害復旧時の迅速な復元が可能
今後の強化の可能性
LiteLLMは以下のような機能をサポートしており、更なる強化が可能です。
1. マルチリージョン展開
LiteLLMはマルチリージョンアーキテクチャをサポートしており、地域ごとのインスタンスを展開することで、低レイテンシを実現できます。複数のLiteLLMインスタンスを異なるリージョンやAvailability Zoneにデプロイしながら、単一の管理ポイントで運用が可能です。
Plaintext
東京リージョン（asia-northeast1） └─ 日本・アジア太平洋地域の従業員向け ロンドンリージョン（europe-west2） └─ ヨーロッパ地域の従業員向け
主な利点:
- 地域ごとの低レイテンシアクセス
- 中央集権的な管理（設定、ユーザー、キー、モニタリング）
- コスト効率化（管理インフラの重複を回避）
2. 高度な利用分析
LiteLLMはLangfuseやHeliconeなどのLLM observabilityツールとの統合をサポートしています。success_callbackを設定するだけで、以下のような高度な分析が可能になります。
- プロンプトと応答の詳細記録
- A/Bテストによるプロンプト最適化
- モデル間のパフォーマンス比較
- ユーザーフィードバックの収集
- 使用状況、コスト、レイテンシの可視化
YAML
litellm_settings: success_callback: ["langfuse", "helicone"]
3. プロンプトライブラリ
LiteLLMはプロンプト管理機能をサポートしており、社内でよく使われるプロンプトをライブラリ化できます。GitOps方式のプロンプト管理では、.promptファイルとしてリポジトリに保存し、外部サービス不要で管理できます。
YAML
# プロンプトテンプレートの例
templates:
- name: "議事録要約"
prompt: "以下の議事録を3つの要点にまとめてください..."
model: "claude-haiku-4.5"
- name: "コードレビュー"
prompt: "以下のコードをレビューし、改善点を指摘してください..."
model: "claude-opus-4.5"
これにより、品質の標準化とコスト削減を図れます。
4. より高度なアクセス制御
LiteLLMはIPアドレスフィルタリングや時間ベースのアクセス制御をサポートしています。Virtual Keyと組み合わせることで、更なるセキュリティ強化が可能です。
- IPアドレス制限:
allowed_ips設定で社内ネットワークのみに制限可能 - 時間ベース制御: Virtual Keyの有効期限設定（
durationパラメータ）や予算期間（budget_duration）による制御 - 自動キーローテーション: 時間間隔に基づくVirtual Keyの自動ローテーション
YAML
general_settings: allowed_ips: ["192.168.1.0/24"] # 社内ネットワークのみ許可
これらの機能により、営業時間のみのアクセス制限やプロジェクト別のVirtual Key管理（プロジェクト終了時に一括無効化）などが実現できます。
おわりに
LiteLLMとTerraformを組み合わせることで、社内AIツールのAPIキー管理を一元化し、セキュアかつコスト効率の高い環境を構築できます。特にVirtual Key機能により、プロバイダーAPIキーを従業員に露出させることなく、柔軟なアクセス管理が可能になります。
2025年12月時点での最新モデル（Claude 4.5シリーズ、OpenAI o3/GPT-4.1、Gemini 3 Flash）にも対応し、常に最先端のAI技術を社内で活用できる環境を整えることができます。
推進体制について
本記事で紹介したLiteLLM導入の取り組みは、クリエーションラインのAI CoEを兼任しているAI & Data Engineering Teamのメンバーによって推進されました。AI & Data Engineering Teamは、主にAIプロダクト開発をメインとしたプロジェクトを手掛けており、LLM統合、AIエージェント開発、データ基盤構築など、幅広いAI活用の実践経験を持っています。
この体制により、以下のメリットが得られています。
- 実務経験に基づいた設計: 実際のAIプロダクト開発で必要な機能を理解した上での実装
- 迅速な問題解決: 技術的な課題に対して即座に対応可能
- 継続的な改善: 社内利用のフィードバックを元に、機能追加やチューニングを継続実施
この社内導入で得られた知見は、顧客企業でのAI活用支援にも活かされています。AIを活用したプロダクト開発、社内AI基盤の構築、LLM統合など、AI関連のご相談がございましたら、ぜひクリエーションラインにお問い合わせください。実践的な経験に基づいた支援を提供いたします。
参考リンク（2025年12月時点）
- LiteLLM公式ドキュメント: https://docs.litellm.ai/
- Virtual Keyドキュメント: https://docs.litellm.ai/docs/proxy/virtual_keys
- Terraform GCPプロバイダー: https://registry.terraform.io/providers/hashicorp/google/latest/docs
- Google Cloud Platform: https://cloud.google.com/
最新モデル公式ドキュメント
- OpenAI Models: https://platform.openai.com/docs/models
- Anthropic Models: https://docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/models
- Google Gemini Models: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models
