APIMaster.ai
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Quick startAPIMaster.aiMarketplace

LangChain + APIMaster.ai

Utilisez l'API compatible OpenAI d'APIMaster.ai dans LangChain au lieu de la clé de démarrage rapide officielle d'OpenAI.

LangChain est un framework populaire pour les applications LLM. APIMaster.ai expose une API compatible OpenAI — définissez model_provider="openai" et pointez base_url vers APIMaster.

Obtenez d'abord une clé API. Copiez l'identifiant du modèle exact depuis le marketplace (par exemple gpt-5.4, claude-sonnet-4-6).

Prérequis

  1. Python 3.10+ (3.11+ recommandé).
  2. Une clé API APIMaster depuis la console.
  3. Un identifiant de modèle cible depuis le marketplace.

Étape 1 — Installer les dépendances

pip install langchain langchain-openai httpx

Étape 2 — Créer le fichier d'exemple

Créez 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()

Vous pouvez également télécharger le script d'exemple et coller votre clé avant de l'exécuter.

Étape 3 — Exécuter

python apimaster_quickstart.py

En cas de succès, vous devriez voir une sortie similaire à :

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

L'agent appelle l'outil get_weather et renvoie la réponse finale.

Paramètres clés

URL de base compatible OpenAI d'APIMaster :

https://apimaster.ai/v1

Configuration principale LangChain :

model = init_chat_model(
    "gpt-5.4",
    model_provider="openai",
    api_key=APIMASTER_API_KEY,
    base_url="https://apimaster.ai/v1",
)
Paramètre Valeur
model_provider "openai" (protocole compatible OpenAI)
base_url https://apimaster.ai/v1
Nom du modèle Identifiant du modèle du marketplace

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

Problèmes de proxy

Si HTTP_PROXY / HTTPS_PROXY est défini localement, vous pouvez rencontrer des erreurs SSL ou de connexion. Passez :

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

Cela empêche httpx de récupérer les variables d'environnement proxy système — utile pour des tests locaux rapides. Configurez explicitement les proxys en production si nécessaire.

Gestion plus sécurisée des clés

Pour les projets réels, utilisez des variables d'environnement au lieu de coder en dur les clés :

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

Dépannage

Symptôme Solution
401 / Clé API invalide Vérifiez que la clé est complète et activée dans la console
404 / modèle non trouvé MODEL_NAME doit correspondre exactement à l'identifiant du modèle du marketplace
SSL / délai d'attente Essayez trust_env=False ; vérifiez le pare-feu/proxy
ModuleNotFoundError Exécutez pip install langchain langchain-openai httpx

Liste de vérification

  • Installé langchain, langchain-openai, httpx
  • base_url = https://apimaster.ai/v1
  • MODEL_NAME depuis le marketplace
  • Clé API définie (code ou variable d'environnement)
  • apimaster_quickstart.py s'exécute et affiche la sortie de l'agent

Voir aussi