APIMaster.ai
APIMaster.ai Dokumentation
Quick startAPIMaster.aiMarketplace

LangChain + APIMaster.ai

Verwenden Sie die OpenAI-kompatible API von APIMaster.ai in LangChain anstelle des offiziellen OpenAI-Schnellstartschlüssels.

LangChain ist ein beliebtes Framework für LLM-Anwendungen. APIMaster.ai stellt eine OpenAI-kompatible API bereit – setzen Sie model_provider="openai" und weisen Sie base_url auf APIMaster.

Holen Sie sich zuerst einen API-Schlüssel. Kopieren Sie die genaue Modell-ID aus dem Marktplatz (z.B. gpt-5.4, claude-sonnet-4-6).

Voraussetzungen

  1. Python 3.10+ (3.11+ empfohlen).
  2. Ein APIMaster-API-Schlüssel von der Konsole.
  3. Eine Ziel- Modell-ID vom Marktplatz.

Schritt 1 — Abhängigkeiten installieren

pip install langchain langchain-openai httpx

Schritt 2 — Beispiel-Datei erstellen

Erstellen Sie apimaster_quickstart.py:

import httpx

from langchain.agents import create_agent
from langchain.chat_models import init_chat_model


APIMASTER_API_KEY = "your APIMaster.ai key"
APIMASTER_BASE_URL = "https://apimaster.ai/v1"
MODEL_NAME = "gpt-5.4"


def get_weather(city: str) -> str:
    """Get weather for a given city."""
    return f"It's always sunny in {city}!"


def main() -> None:
    model = init_chat_model(
        MODEL_NAME,
        model_provider="openai",
        api_key=APIMASTER_API_KEY,
        base_url=APIMASTER_BASE_URL,
        http_client=httpx.Client(trust_env=False, timeout=60),
        timeout=60,
    )

    agent = create_agent(
        model=model,
        tools=[get_weather],
        system_prompt="You are a helpful assistant",
    )

    result = agent.invoke(
        {"messages": [{"role": "user", "content": "What's the weather in San Francisco?"}]}
    )

    print(result["messages"][-1].content_blocks)


if __name__ == "__main__":
    main()

Sie können auch das Beispielskript herunterladen und vor dem Ausführen Ihren Schlüssel einfügen.

Schritt 3 — Ausführen

python apimaster_quickstart.py

Bei Erfolg sollten Sie eine Ausgabe ähnlich der folgenden sehen:

[{'type': 'text', 'text': "It's always sunny in San Francisco!"}]

Der Agent ruft das Tool get_weather auf und gibt die endgültige Antwort zurück.

Wichtige Einstellungen

APIMaster OpenAI-kompatible Basis-URL:

https://apimaster.ai/v1

Kernkonfiguration von LangChain:

model = init_chat_model(
    "gpt-5.4",
    model_provider="openai",
    api_key=APIMASTER_API_KEY,
    base_url="https://apimaster.ai/v1",
)
Parameter Wert
model_provider "openai" (OpenAI-kompatibles Protokoll)
base_url https://apimaster.ai/v1
Modellname Marktplatz Modell-ID

GPT-Beispiel: MODEL_NAME = "gpt-5.4"
Claude-Beispiel: MODEL_NAME = "claude-sonnet-4-6"

Proxy-Probleme

Wenn lokal HTTP_PROXY / HTTPS_PROXY gesetzt ist, können SSL- oder Verbindungsfehler auftreten. Übergeben Sie:

http_client=httpx.Client(trust_env=False, timeout=60)

Dies verhindert, dass httpx System-Proxy-Umgebungsvariablen übernimmt – nützlich für schnelle lokale Tests. Konfigurieren Sie Proxys in der Produktion bei Bedarf explizit.

Sicherere Schlüsselverwaltung

Verwenden Sie für echte Projekte Umgebungsvariablen anstelle von hartcodierten Schlüsseln:

import os

APIMASTER_API_KEY = os.environ["APIMASTER_API_KEY"]
APIMASTER_BASE_URL = "https://apimaster.ai/v1"

export APIMASTER_API_KEY="your key"
python apimaster_quickstart.py

Windows PowerShell:

$env:APIMASTER_API_KEY="your key"
python apimaster_quickstart.py

Fehlerbehebung

Symptom Lösung
401 / Ungültiger API-Schlüssel Überprüfen Sie, ob der Schlüssel vollständig und in der Konsole aktiviert ist
404 / Modell nicht gefunden MODEL_NAME muss exakt mit der Marktplatz Modell-ID übereinstimmen
SSL / Timeout Versuchen Sie trust_env=False; überprüfen Sie Firewall/Proxy
ModuleNotFoundError Führen Sie pip install langchain langchain-openai httpx aus

Checkliste

  • Installiert langchain, langchain-openai, httpx
  • base_url = https://apimaster.ai/v1
  • MODEL_NAME aus dem Marktplatz
  • API-Schlüssel gesetzt (Code oder Umgebungsvariable)
  • apimaster_quickstart.py läuft und gibt die Agentenausgabe aus

Siehe auch