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Quick startAPIMaster.aiMarketplace

LangChain + APIMaster.ai

Use la API compatible con OpenAI de APIMaster.ai en LangChain en lugar de la clave de inicio rápido oficial de OpenAI.

LangChain es un framework popular para aplicaciones de LLM. APIMaster.ai expone una API compatible con OpenAI: establezca model_provider="openai" y apunte base_url a APIMaster.

Obtenga una API Key primero. Copie el ID del modelo exacto del marketplace (por ejemplo, gpt-5.4, claude-sonnet-4-6).

Requisitos previos

  1. Python 3.10+ (se recomienda 3.11+).
  2. Una API Key de APIMaster desde la consola.
  3. Un ID del modelo objetivo del marketplace.

Paso 1 — Instalar dependencias

pip install langchain langchain-openai httpx

Paso 2 — Crear el archivo de ejemplo

Cree 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()

También puede descargar el script de ejemplo y pegar su clave antes de ejecutarlo.

Paso 3 — Ejecutar

python apimaster_quickstart.py

En caso de éxito, debería ver una salida similar a:

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

El agente llama a la herramienta get_weather y devuelve la respuesta final.

Configuración clave

URL base compatible con OpenAI de APIMaster:

https://apimaster.ai/v1

Configuración principal de LangChain:

model = init_chat_model(
    "gpt-5.4",
    model_provider="openai",
    api_key=APIMASTER_API_KEY,
    base_url="https://apimaster.ai/v1",
)
Parámetro Valor
model_provider "openai" (protocolo compatible con OpenAI)
base_url https://apimaster.ai/v1
Nombre del modelo ID del modelo del Marketplace

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

Problemas con el proxy

Si HTTP_PROXY / HTTPS_PROXY está configurado localmente, puede encontrar errores SSL o de conexión. Pase:

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

Esto evita que httpx recoja las variables de entorno del proxy del sistema; útil para pruebas locales rápidas. Configure los proxies explícitamente en producción si es necesario.

Manejo más seguro de la clave

Para proyectos reales, use variables de entorno en lugar de codificar las claves:

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

Solución de problemas

Síntoma Solución
401 / Clave API inválida Verifique que la clave esté completa y habilitada en la consola
404 / modelo no encontrado MODEL_NAME debe coincidir exactamente con el ID del modelo del marketplace
SSL / tiempo de espera Pruebe con trust_env=False; verifique firewall/proxy
ModuleNotFoundError Ejecute pip install langchain langchain-openai httpx

Lista de verificación

  • Instaló langchain, langchain-openai, httpx
  • base_url = https://apimaster.ai/v1
  • MODEL_NAME del marketplace
  • Clave API configurada (código o variable de entorno)
  • apimaster_quickstart.py se ejecuta e imprime la salida del agente

Ver también