「モデルプロバイダを全部まとめる1本のエンドポイントが欲しい」と探し始めると、必ずこの2つの名前に行き当たります。OmniRouteとLiteLLMです。2026年9月2日時点でGoogleトレンドの「omniroute」が急上昇(Breakout)しているのを機に、両方のリポジトリを取得し、READMEの主張とLICENSEファイルの中身を突き合わせて比較しました。結論から書くと、OmniRouteは開発者個人のマシンに置く無料ゲートウェイ、LiteLLMはチームで共有するインフラで、用途が重なっているようで実はほとんど競合しません。

数字で見る2つのゲートウェイ(2026-09-02時点)

	OmniRoute	LiteLLM
GitHubスター	60,112	57,827
ライセンス	リポジトリ全体がMIT	コアはMIT、`enterprise/`配下は別の商用ライセンス
インストール	`npm install -g omniroute`	`pip install litellm`
動作形態	ローカルゲートウェイ+ダッシュボード+デスクトップアプリ	Python SDKまたは共有プロキシサーバー
プロバイダ数(作者の主張)	352プロバイダ、1,312のモデルID(README)	100以上のLLM API(リポジトリ説明文)
エージェントからの使い方	リポジトリに46個のスキルを同梱、MCP+A2Aサーバー	SDK、プロキシ設定、MCPサーバー
差別化のポイント	トークン圧縮(RTK、Cavemanモード)	Rustコアのスループット、エンタープライズ機能

スター数はGitHub API、ライセンスは両リポジトリのLICENSEファイルを直接読んだ結果です。プロバイダ数の「352対100+」はどちらも作者のカウントなので、比較の物差しにはしないでください。実際に常用するプロバイダは数個、という人がほとんどではないでしょうか。

OmniRouteとは何か

diegosouzapw氏によるMITライセンスの無料AIゲートウェイで、http://localhost:20128 にOpenAI互換のエンドポイントを1本立てます。READMEはクォータを検知して自動フォールバックする19種のルーティング戦略と、ツール実行結果を20〜40%圧縮すると主張するトークン圧縮を掲げています(数値は作者のベンチマークです。ゲートウェイに依存しないトークン削減の手法はトークン使用量を減らすClaudeスキルのガイドにまとめています)。特徴的なのは、リポジトリ自体が46個のエージェントスキル(SKILL.mdファイル)を同梱している点で、skills.shではインストール数上位20個が各308〜388インストールに達しています(全期間、2026-09-02時点)。

APIの入口にあたるスキルは、認証まわり(Bearerキー、OIDC、30日セッションJWT)を1ファイルで教える構成で、中身はomni-authのディープダイブで1行ずつ読みました(連載のディープダイブ一覧もあります)。サーバー自体の起動は姉妹スキルのOmniRoute CLI Serveが担当です。

LiteLLMとは何か

BerriAI社によるゲートウェイの定番です。リポジトリの説明文いわく「RustコアとPython SDKで100以上のLLM APIをOpenAI形式(またはネイティブ形式)で呼ぶ。コスト追跡、ガードレール、ロードバランシング付き」(リポジトリ説明文、拙訳)。pip install litellm で入り、チームで1本のプロキシを共有する構成が基本です。LICENSEを読むと、enterprise/ ディレクトリ配下だけが別の商用ライセンスで、企業向け機能をここで売る構造になっています。エージェントから使う手段としてはLiteLLM MCPサーバーのリスティングもあります。

Claude Codeで使うならどちらか

どちらも仕組みは同じで、OpenAI互換のベースURLとしてエージェントの前に立つだけです。選び方はエージェントではなく体制で決まります。

1人で開発していて、無料プロバイダを跨いだ自動フォールバックとダッシュボードが欲しいならOmniRoute。設定は環境変数2つだけです。

export OMNIROUTE_URL=http://localhost:20128
export OMNIROUTE_KEY=...   # ダッシュボードで発行
curl $OMNIROUTE_URL/api/health   # {"ok":true} が返れば設定完了

チームでプロキシを共有し、キー単位でコストを追跡し、将来エンタープライズ機能を買う可能性があるならLiteLLM。Pythonスタックとの親和性も高いです。

コミュニティにはLiteLLM経由でClaude Codeを動かすこのスキルのリスティングも登録されています(13インストールと小規模ですが、経路が実在する証拠にはなります)。

注意点を3つ

同じ比較を英語でより詳しく書いた初出記事はOmniRoute vs LiteLLMにあります。実インストール数で並ぶ全体像はスキルのリーダーボードへどうぞ。

ソース: diegosouzapw/OmniRoute / BerriAI/litellm(いずれもコミット時点の実ファイルを参照)。

開示: 本記事はスキルディレクトリSkillselionの運営によるものです。カタログはskills.sh、GitHub、MCPレジストリから毎日更新し、実インストール数でランキングしています。