LiteLLM OpenAI — Guide de configuration SDK Python et Proxy

Comment connecter APIMaster.ai à LiteLLM avec le préfixe openai/ et api_base. Couvre le SDK Python, la config Proxy et la configuration multi-modèle pour GPT-5.4, Claude et DeepSeek jusqu'à -70%.

LiteLLM fournit un SDK LLM unifié et un serveur Proxy local. APIMaster.ai expose une API compatible OpenAI — utilisez le format openai/<identifiant du modèle> et définissez api_base.

Obtenez d'abord une Clé API. Copiez l'identifiant exact du modèle depuis le marketplace.

URL de base :

https://apimaster.ai/v1

Format du nom de modèle LiteLLM :

openai/<identifiant du modèle APIMaster>

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

Prérequis

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

Étape 1 — Installer LiteLLM

SDK uniquement :

pip install litellm

Avec support Proxy :

pip install "litellm[proxy]"

Étape 2 — Test minimal avec le SDK Python

Créez minimal_apimaster_test.py :

import litellm

API_KEY = "votre clé APIMaster"

response = litellm.completion(
    model="openai/claude-sonnet-4-6",
    api_base="https://apimaster.ai/v1",
    api_key=API_KEY,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Dis bonjour en une courte phrase."},
    ],
    max_tokens=64,
)

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

Ou téléchargez le script d'exemple.

python minimal_apimaster_test.py

Étape 3 — Configuration du Proxy LiteLLM

Créez 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

Ou téléchargez la configuration d'exemple.

Clé	Objectif
`APIMASTER_API_KEY`	Clé APIMaster réelle — LiteLLM l'utilise en amont
`master_key`	Clé d'accès au Proxy local — les clients l'utilisent

Étape 4 — Démarrer le Proxy LiteLLM

export APIMASTER_API_KEY="votre clé APIMaster"
litellm --config config.apimaster.yaml --port 4000

Si litellm n'est pas dans le PATH :

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

Étape 5 — Tester le Proxy local

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": "Dis bonjour en une courte phrase."}],
    "max_tokens": 64
  }'

Étape 6 — Plusieurs modèles

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

Les clients appellent apimaster-gpt, pas openai/gpt-5.4.

Dépannage

401 Jeton invalide

La clé est erronée ou désactivée. Vérifiez :

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

Modèle introuvable

Utilisez l'identifiant du modèle du marketplace avec le préfixe openai/ :

model: openai/claude-sonnet-4-6

Mauvaise api_base

Doit inclure /v1 :

api_base: https://apimaster.ai/v1