TLDR Si saltas entre proveedores de IA como OpenAI, Gemini, Groq, Cerebras o modelos locales y quieres mantener un flujo compatible con OpenAI, este pequeño ayudante de Bash te cambia el juego. Simplifica el cambio de proveedor, organiza las llaves de API y acelera la productividad del equipo técnico.
llm-env es un script mínimo en Bash que normaliza tu entorno usando las variables OPENAI_ para que las herramientas compatibles con OpenAI funcionen sin tocar nada al cambiar de proveedor. Ejemplos de uso en una línea llm-env set openai llm-env set gemini llm-env set groq
Resultado Tus herramientas actuales de IA como aider, llm, qwen-code o LiteLLM capturan al instante la API key correcta, el endpoint base y el modelo adecuado. Sin editar archivos, sin copiar y pegar, sin reinicios.
El problema que quizá has sufrido hoy Varios proveedores con endpoints y autenticación distintos. OPENAI_ se volvió estándar de facto, pero no todos lo usan. Acabas editando el perfil de tu shell una y otra vez. El cambio de contexto corta el flujo y cualquier detalle causa 401 o 404 difíciles de depurar.
Historia rápida de desarrolladora Sarah, ingeniera de ML en una fintech, prototipa con la capa gratuita de Gemini, usa Groq en CI por velocidad y entrega con OpenAI en producción. Con llm-env cambia de proveedor con un solo comando y evita la deriva de configuración entre entornos. Resultado ciclos más rápidos y menos momentos de por qué está fallando esto.
La solución llm-env Un solo script que centraliza la configuración en un archivo de usuario, normaliza todo proveedor a variables OPENAI_, permite cambiar de proveedor al instante con llm-env set proveedor y añade una prueba de conectividad para validar que todo está operativo.
Cómo se siente usarlo Antes exportabas manualmente OPENAI_API_KEY, OPENAI_BASE_URL y OPENAI_MODEL en tu shell y recargabas el perfil. Después ejecutas llm-env set openai y listo. Comandos comunes llm-env list para ver proveedores configurados, llm-env set openai para cambiar, llm-env test openai para comprobar permisos y llm-env show para revisar qué está activo y con qué valores.
Instalación en 30 segundos Ejecuta curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/samestrin/llm-env/main/install.sh | bash y añade a tu perfil variables como LLM_OPENAI_API_KEY tu_openai_key LLM_CEREBRAS_API_KEY tu_cerebras_key LLM_GROQ_API_KEY tu_groq_key según los proveedores que uses. Luego llm-env list llm-env set openai llm-env test openai y llm-env show para comenzar.
Listo para el stack moderno de IA Viene con más de 20 proveedores preconfigurados y funciona con cualquier API compatible con OpenAI. Puedes añadir tus propios proveedores editando un único archivo de configuración. Cubre nubes como OpenAI, Groq, Gemini, Cerebras, xAI, presets de OpenRouter y despliegues self hosted como Ollama, LM Studio o vLLM.
Por qué estandarizar con OPENAI_ La mayoría de herramientas ya esperan OPENAI_API_KEY, OPENAI_BASE_URL y OPENAI_MODEL. llm-env abraza esa realidad y actualiza dichas variables correctamente sin importar el proveedor. Tus herramientas no cambian, elegir proveedor se vuelve una única línea.
Seguridad primero Las llaves viven en variables de entorno y nunca se escriben en archivos de configuración. Las salidas están enmascaradas con puntos medios como ejemplo ••••15x0 para pantallas y capturas seguras. El cambio es local y solo se envían tus propias llamadas durante pruebas de conectividad.
Por qué Bash Funciona donde exista Bash macOS, Linux, contenedores y CI sin instalar Python o Node. Es compatible con shells antiguos, incluye compatibilidades para comportamientos previos a 4.0 y se valida en matrices de prueba desde Bash 3.2 hasta 5.x tanto en macOS como Linux.
Flujos avanzados de trabajo Optimiza costos usando llm-env set gemini para iterar en la capa gratuita y llm-env set openai para las ejecuciones finales. Elige proveedor según el caso de uso llm-env set deepseek para generación y depuración de código, llm-env set groq para apps en tiempo real y prototipos rápidos, llm-env set openai para análisis complejo y razonamiento. También puedes orquestar dev staging prod con llm-env set cerebras llm-env set openrouter2 y llm-env set openai.
Pruébalo Instalación rápida curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/samestrin/llm-env/main/install.sh | bash configura tu clave con export LLM_OPENAI_API_KEY=tu_key y cambia de proveedor con llm-env set openai. Alternativamente ejecuta llm-env config init y llm-env config edit para ajustar variables a tu gusto.
Repositorio y documentación Revisa el proyecto en llm-env donde encontrarás docs y tests listos para ayudarte a integrar la herramienta en tu flujo.
Pregunta para la comunidad Cuál es tu mayor dolor al trabajar con múltiples proveedores de LLM Cómo gestionas hoy las llaves de API y el cambio de entornos Comparte tu enfoque y cómo llm-env podría encajar en tu día a día. Da una estrella si te ahorra tiempo y errores y ayudemos a estandarizar el ecosistema.
En Q2BSTUDIO impulsamos proyectos con aplicaciones a medida y software a medida, integrando inteligencia artificial, agentes IA y automatización de procesos para acelerar la entrega de valor. Diseñamos arquitecturas robustas con servicios cloud aws y azure, reforzamos ciberseguridad y pentesting, y habilitamos decisiones basadas en datos con servicios inteligencia de negocio y power bi. Si estás evaluando cómo llevar la ia para empresas a producción o crear tu plataforma con modelos y herramientas compatibles con OpenAI, podemos ayudarte a construir y operar una solución escalable de principio a fin.
Conoce más sobre nuestra experiencia en inteligencia artificial con nuestra oferta de IA y descubre cómo construimos aplicaciones a medida listas para producción con nuestra práctica de desarrollo de software a medida. Juntos podemos unificar tu flujo multillm y acelerar tus entregas con prácticas seguras, trazables y preparadas para producción.