LiteLLM + APIMaster.ai

Verbinden Sie die OpenAI-kompatible API von APIMaster.ai über das LiteLLM Python SDK oder den LiteLLM Proxy.

LiteLLM bietet ein einheitliches LLM-SDK und einen lokalen Proxy-Server. APIMaster.ai stellt eine OpenAI-kompatible API bereit – verwenden Sie das Format openai/<Modell-ID> und setzen Sie api_base.

Holen Sie sich zuerst einen API-Key. Kopieren Sie die genaue Modell-ID aus dem Marketplace.

Basis-URL:

https://apimaster.ai/v1

LiteLLM-Modellnamensformat:

openai/<APIMaster-Modell-ID>

Beispiel: openai/claude-sonnet-4-6.

Voraussetzungen

Python 3.10+ (3.11+ empfohlen).
Ein APIMaster-API-Key aus der Konsole.
Eine Ziel-Modell-ID aus dem Marketplace.

Schritt 1 – LiteLLM installieren

Nur SDK:

pip install litellm

Mit Proxy-Unterstützung:

pip install "litellm[proxy]"

Schritt 2 – Minimaler Python-SDK-Test

Erstellen Sie minimal_apimaster_test.py:

import litellm

API_KEY = "Ihr APIMaster-Key"

response = litellm.completion(
    model="openai/claude-sonnet-4-6",
    api_base="https://apimaster.ai/v1",
    api_key=API_KEY,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Sag Hallo in einem kurzen Satz."},
    ],
    max_tokens=64,
)

print(response.choices[0].message.content)

Oder laden Sie das Beispielskript herunter.

python minimal_apimaster_test.py

Schritt 3 – LiteLLM-Proxy-Konfiguration

Erstellen Sie config.apimaster.yaml:

model_list:
  - model_name: apimaster-claude-sonnet
    litellm_params:
      model: openai/claude-sonnet-4-6
      api_base: https://apimaster.ai/v1
      api_key: os.environ/APIMASTER_API_KEY

general_settings:
  master_key: sk-local-test

Oder laden Sie die Beispielkonfiguration herunter.

Schlüssel	Zweck
`APIMASTER_API_KEY`	Echtes APIMaster-Key – LiteLLM verwendet diesen upstream
`master_key`	Lokaler Proxy-Zugangsschlüssel – Clients verwenden diesen

Schritt 4 – LiteLLM-Proxy starten

export APIMASTER_API_KEY="Ihr APIMaster-Key"
litellm --config config.apimaster.yaml --port 4000

Falls litellm nicht im PATH ist:

python -m litellm --config config.apimaster.yaml --port 4000

Schritt 5 – Lokalen Proxy testen

curl http://localhost:4000/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-local-test" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "apimaster-claude-sonnet",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Sag Hallo in einem kurzen Satz."}],
    "max_tokens": 64
  }'

Schritt 6 – Mehrere Modelle

model_list:
  - model_name: apimaster-claude-sonnet
    litellm_params:
      model: openai/claude-sonnet-4-6
      api_base: https://apimaster.ai/v1
      api_key: os.environ/APIMASTER_API_KEY

  - model_name: apimaster-gpt
    litellm_params:
      model: openai/gpt-5.4
      api_base: https://apimaster.ai/v1
      api_key: os.environ/APIMASTER_API_KEY

general_settings:
  master_key: sk-local-test

Clients rufen apimaster-gpt auf, nicht openai/gpt-5.4.

Fehlerbehebung

401 Ungültiger Token

Der Schlüssel ist falsch oder deaktiviert. Überprüfen Sie:

curl https://apimaster.ai/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer IHR_SCHLÜSSEL"

Modell nicht gefunden

Verwenden Sie die Modell-ID aus dem Marketplace mit dem Präfix openai/:

model: openai/claude-sonnet-4-6

Falsche api_base

Muss /v1 enthalten:

api_base: https://apimaster.ai/v1