Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-18 09:28 UTC

ypollak2 / llm-router

Universal LLM router for AI coding tools. Works with Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, Copilot and more. Free-first fallback chain cuts costs 35-80%.

PythonMIT★ 81 Sterne⑂ 11 Forksseit März 2026Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekMCP-ServerNetzwerkdienstwie das ermittelt wird
#ai-routing#anthropic#claude#claude-code#cost-optimization#gemini#litellm#llm#llm-router#mcp-server#model-router#ollama#openai

ypollak2/llm-router erreicht einen Gesundheitsindex von 77 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Vitality (83/100) ab, am schwächsten bei Sustainability & Governance (50/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

77
gesamt / 100
Gut

Software-Gesundheitsindex

Metriken werden auf einer standardisierten Skala von 1–100 in gewichtete Kategorien gruppiert. Der Gesamtwert beginnt als ihr gewichtetes Mittel, kalibriert auf die Verteilung des öffentlichen Registers, sodass die Stufen Perzentilbedeutung tragen; sobald öffentliche Evidenz die Richtlinie für Hochrisikojurisdiktionen auslöst, wird die Bewertung angepasst und erhält die Obergrenze Gefährdet von 34.

77
Außergewöhnlich93-100Die Spitzengruppe des Registers (≈ obere 5 %); erfüllt im Wesentlichen alle geprüften Kriterien
Exzellent80-92Durchgehend stark; geringfügige Lücken
Gut65-79Gesund; Lücken sind begrenzt und beherrschbar
Mittel50-64Akzeptabel mit deutlichen Lücken; Überprüfung empfohlen
Schwach35-49Wesentliche Schwächen in mehreren Bereichen
Gefährdet20-34Erhebliche Schwächen; eine Übernahme erfordert Vorsicht
Kritisch1-19Schwerwiegende Probleme (aufgegeben, nur ein Maintainer, keine Hygiene)
VitalitätCommunity &VerbreitungNachhaltigkeit &GovernanceEngineering-QualitätSicherheitAI Readiness

Bewertungsprofil

Jede Achse ist eine Kategorie. Die Form zählt mehr als der Durchschnitt — ein gesundes Projekt füllt die gesamte Fläche, während ein Profil aus Spitzen und Kratern bedeutet, dass Stärke in einer Dimension Risiken in einer anderen verdeckt.

Der gewichtete Gesamtwert 66 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 77 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Yali PollakPersönliches Konto
7 Follower21 öffentliche Reposseit Dez. 2021

Dieses Repository gehört einem persönlichen Konto. Ein Projekt mit nur einem Eigentümer trägt ein höheres Kontinuitätsrisiko als ein organisationsgetragenes.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIllm-routing13.3.23.03373vor 1 Tagaiclaudeclaude-codeclaude-desktopcost-optimizationgeminilitellmllmllm-routermcpmcp-servermodel-routingopenairouter
npmllm-routing13.3.21.1078vor 1 Tagllmrouterclaudeclaude-codecodexcursormcpcost-optimizationquotaollama

Metriken nach Kategorie

Vitalität

Lebt das Projekt — wird Code geschrieben und werden Releases ausgeliefert?

83Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

78Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
13.8/36Commit-Rhythmus — 20/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 880 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 30 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year880
human_commit_share0,98
days_since_last_push0
active_weeks_last_year20

Release-Disziplin

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 1 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 1,7 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv13.3.2
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release1
mean_days_between_releases1,7

Community & Verbreitung

Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?

55Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

39Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
30.9/60Stars — 81 Stars
8.3/25Forks — 11 Forks
0/15Watcher — 2 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks11
stars81
watchers2
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges7
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
48.2/80Downloads pro Monat — 4.140 Downloads/Monat über npm, pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesllm-routing, llm-routing
dependents—
ecosystemsnpm, pypi
total_downloads—
monthly_downloads4.140
unverified_packages_excluded—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Abhängige in der Registry. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

50Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

10Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 100 % der Commits
1.4/13.5Breite der Beitragenden — 1 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled1
top_contributor_share1

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

63Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
39.5/42Issue-Lösungsquote — 94 % der Issues geschlossen
23.1/30PR-Annahme — 64/83 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — 0/1 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/10 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs64
open_issues3
closed_issues47
prs_merged_7d4
prs_decided_7d4
prs_merged_30d52
prs_decided_30d53
issue_closed_ratio0,94
closed_unmerged_prs19
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d1

Eigentümerschaft & Trägerschaft

45Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
6.5/25Reichweite des Inhabers — 7 Follower von ypollak2
19.3/25Kontohistorie — 21 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 4 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers7
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginypollak2
public_repos21
account_age_days1.743
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 2 Paket(e) auf npm, pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 1 Tagen
20/20Versionshistorie — 73 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesllm-routing, llm-routing
ecosystemsnpm, pypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish1

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

80Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 7 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 4 out of 4 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 13 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsai-routing, anthropic, claude, claude-code, cost-optimization, gemini, litellm, llm, llm-router, mcp-server, model-router, ollama, openai
has_wikinein
homepage—
docs_site—
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

Sind die sichtbaren Sicherheits- und Lieferkettenpraktiken belastbar, ohne ungeklärte Exposition gegenüber Hochrisikojurisdiktionen?

60Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 4 out of 4 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/10 approved changesets -- score normalized to 0
0/2.5Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 30 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
3/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 90 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate5

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages73
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:llm-routing@13.3.2 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 73 Paketen. Erreichbarkeit wird nicht analysiert.

AI Readiness

Wie gut ist das Repository dafür ausgestattet, mit KI-Coding-Agenten entwickelt und gepflegt zu werden? Trägt ein bewusst kleines Gewicht (4 %): Agenten-Tooling ist ein echtes Pflegesignal, doch ein Repository ohne jedes Signal kann weiterhin 100/100 erreichen.

63Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — .github/copilot-instructions.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 98 von 98 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_files.github/copilot-instructions.md
agent_instruction_max_bytes3.334

AI-Verify-Loop (Build / Test / Typprüfung)

67Gut
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 83 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 2 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
6/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,83
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,02

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

54Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
54.3/55Handhabbare Dateigrößen — 16/1.239 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes255.816
source_files_sampled1.239
oversized_source_files16

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

20Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)
20/20MCP-Server
0/40Lauffähige Beispiele
Verwendete Eingangsdaten
example_dirs—
has_mcp_signalja
api_schema_files—
interfaces_expected_ofnetwork-service

Eckdaten

81GitHub-Sterne
1Mitwirkende
880Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
100Releases
1Bus-Faktor
3offene Issues
npm, PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 11 ⇿
0Sterne
11Forks
84Releases

Wann jeder Stern und Fork hinzugefügt wurde, von GitHub erfasst und nach Tagen gruppiert. Das kumulierte Wachstum steht direkt über den täglichen Zugängen, aus denen es besteht, sodass beide gegeneinander lesbar sind: stetiger organischer Zuwachs sieht ganz anders aus als ein abrupter, kurzlebiger Ausschlag. Wo dieser Unterschied messbar ist, wird er als Wachstumsauthentizität ausgewiesen.

0246810121112026-042026-062026-08
Major 8Minor 31Patch 45
OpenSSF Scorecard 5.0 / 10
5.0Gesamtwert

Unabhängige, werkzeugneutrale Sicherheitsbewertung durch das quelloffene OpenSSF Scorecard. Jede Prüfung honoriert eine Sicherheits-Praxis, nicht das Werkzeug eines bestimmten Anbieters. Prüfungen, die Scorecard nicht ermitteln konnte, sind mit k. A. markiert und vom Sicherheitswert ausgeschlossen (nie als null gezählt).Scorecard v5.5.0 · 2026-09-18 09:28 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests4 out of 4 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/10 approved changesets -- score normalized to 0
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 30 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
6Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities90 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 9
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPImcp>=2.0.0,<3.0.0pyproject.toml
PyPIlitellm>=1.50.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.0pyproject.toml
PyPIpydantic-settings>=2.0pyproject.toml
PyPIaiosqlite>=0.20.0pyproject.toml
PyPIaiohttp>=3.9.0pyproject.toml
PyPIstructlog>=24.4.0pyproject.toml
PyPIfastapi>=0.100.0pyproject.toml
PyPIuvicorn>=0.24.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 133

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 18 direkte und 115 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIaiohttp—direkt
PyPIaiohttp3.13.4direkt
PyPIaiosqlite—direkt
PyPIaiosqlite0.22.1direkt
PyPIfastapi—direkt
PyPIfastapi0.135.3direkt
PyPIlitellm—direkt
PyPIlitellm1.82.6direkt
PyPImcp—direkt
PyPImcp2.0.0direkt
PyPIpydantic—direkt
PyPIpydantic2.12.5direkt
PyPIpydantic-settings—direkt
PyPIpydantic-settings2.13.1direkt
PyPIstructlog—direkt
PyPIstructlog25.5.0direkt
PyPIuvicorn—direkt
PyPIuvicorn0.42.0direkt
PyPIagno—indirekt
PyPIagno2.5.14indirekt
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIannotated-doc0.0.4indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanyio4.13.0indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIcertifi2026.2.25indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.6indirekt
PyPIclick8.3.1indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcryptography46.0.6indirekt
PyPIdistro1.9.0indirekt
PyPIdocstring-parser0.17.0indirekt
PyPIexecnet2.1.2indirekt
PyPIfastuuid0.14.0indirekt
PyPIfilelock3.25.2indirekt
PyPIfrozenlist1.8.0indirekt
PyPIfsspec2026.3.0indirekt
PyPIgitdb4.0.12indirekt
PyPIgitpython3.1.46indirekt
PyPIgoogleapis-common-protos1.74.0indirekt
PyPIgrpcio1.80.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIh24.3.0indirekt
PyPIhatchling—indirekt
PyPIhf-xet1.4.2indirekt
PyPIhpack4.1.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpcore22.11.0indirekt
PyPIhttpx—indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIhttpx22.11.0indirekt
PyPIhttpx2-jsfetch1.0indirekt
PyPIhuggingface-hub1.8.0indirekt
PyPIhyperframe6.1.0indirekt
PyPIhypothesis6.165.10indirekt
PyPIidna3.19indirekt
PyPIimportlib-metadata8.7.1indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjiter0.13.0indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIlinkify-it-py2.1.0indirekt
PyPIllm-routing—indirekt
PyPIllm-routing13.3.2indirekt
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImcp-types2.0.0indirekt
PyPImdit-py-plugins0.6.1indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImultidict6.7.1indirekt
PyPIopenai2.30.0indirekt
PyPIopentelemetry-api1.41.0indirekt
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-common1.41.0indirekt
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-grpc—indirekt
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-grpc1.41.0indirekt
PyPIopentelemetry-proto1.41.0indirekt
PyPIopentelemetry-sdk—indirekt
PyPIopentelemetry-sdk1.41.0indirekt
PyPIopentelemetry-semantic-conventions0.62b0indirekt
PyPIpackaging26.0indirekt
PyPIplatformdirs4.9.6indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpropcache0.4.1indirekt
PyPIprotobuf6.33.6indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic-core2.41.5indirekt
PyPIpygments2.19.2indirekt
PyPIpyjwt2.12.1indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpytest9.0.2indirekt
PyPIpytest-asyncio—indirekt
PyPIpytest-asyncio1.3.0indirekt
PyPIpytest-timeout—indirekt
PyPIpytest-timeout2.4.0indirekt
PyPIpytest-xdist—indirekt
PyPIpytest-xdist3.8.0indirekt
PyPIpython-dotenv1.2.2indirekt
PyPIpython-multipart0.0.22indirekt
PyPIpywin32311indirekt
PyPIpyyaml—indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIreferencing0.37.0indirekt
PyPIregex2026.3.32indirekt
PyPIrequests2.33.0indirekt
PyPIrich14.3.3indirekt
PyPIrpds-py0.30.0indirekt
PyPIruff—indirekt
PyPIruff0.15.8indirekt
PyPIshellingham1.5.4indirekt
PyPIsmmap5.0.3indirekt
PyPIsniffio1.3.1indirekt
PyPIsortedcontainers2.4.0indirekt
PyPIsse-starlette3.3.3indirekt
PyPIstarlette1.0.0indirekt
PyPItextual8.2.6indirekt
PyPItiktoken0.12.0indirekt
PyPItokenizers0.22.2indirekt
PyPItqdm4.67.3indirekt
PyPItree-sitter—indirekt
PyPItree-sitter0.25.2indirekt
PyPItree-sitter-languages—indirekt
PyPItree-sitter-languages1.10.2indirekt
PyPItruststore0.10.4indirekt
PyPItyper0.24.1indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPIuc-micro-py2.0.0indirekt
PyPIurllib32.6.3indirekt
PyPIyarl1.23.0indirekt
PyPIzipp3.23.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:llm-routing@13.3.2 zieht 73 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte Abhängigkeiten.

Keine bekannten Advisories betreffen die bewerteten Abhängigkeiten.

Ein Advisory bedeutet, dass die im Abhängigkeitsgraphen erfasste Version in den betroffenen Bereich eines Advisories fällt. Erreichbarkeit wird nicht analysiert, und der Graph enthält Entwicklungs- und Test-Pins — ein Fund kann das Werkzeug betreffen und nicht die ausgelieferte Software.

JSON-Rohbericht maschinenlesbar

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