APIMaster.ai
Dokumentacja APIMaster.ai
Quick startAPIMaster.aiMarketplace

LangChain + APIMaster.ai

Użyj API APIMaster.ai zgodnego z OpenAI w LangChain zamiast oficjalnego klucza startowego OpenAI.

LangChain to popularny framework do aplikacji LLM. APIMaster.ai udostępnia interfejs API zgodny z OpenAI — ustaw model_provider="openai" i wskaż base_url na APIMaster.

Najpierw uzyskaj klucz API. Skopiuj dokładny identyfikator modelu z marketplace (np. gpt-5.4, claude-sonnet-4-6).

Wymagania wstępne

  1. Python 3.10+ (zalecany 3.11+).
  2. Klucz API APIMaster z konsoli.
  3. Docelowy identyfikator modelu z marketplace.

Krok 1 — Instalacja zależności

pip install langchain langchain-openai httpx

Krok 2 — Utworzenie pliku przykładowego

Utwórz apimaster_quickstart.py:

import httpx

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


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


def get_weather(city: str) -> str:
    """Pobiera pogodę dla podanego miasta."""
    return f"W {city} zawsze świeci słońce!"


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="Jesteś pomocnym asystentem",
    )

    result = agent.invoke(
        {"messages": [{"role": "user", "content": "Jaka jest pogoda w San Francisco?"}]}
    )

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


if __name__ == "__main__":
    main()

Możesz również pobrać przykładowy skrypt i wkleić swój klucz przed uruchomieniem.

Krok 3 — Uruchomienie

python apimaster_quickstart.py

Po powodzeniu powinieneś zobaczyć wynik podobny do:

[{'type': 'text', 'text': 'W San Francisco zawsze świeci słońce!'}]

Agent wywołuje narzędzie get_weather i zwraca końcową odpowiedź.

Kluczowe ustawienia

Podstawowy adres URL APIMaster zgodny z OpenAI:

https://apimaster.ai/v1

Główna konfiguracja LangChain:

model = init_chat_model(
    "gpt-5.4",
    model_provider="openai",
    api_key=APIMASTER_API_KEY,
    base_url="https://apimaster.ai/v1",
)
Parametr Wartość
model_provider "openai" (protokół zgodny z OpenAI)
base_url https://apimaster.ai/v1
Nazwa modela identyfikator modelu z marketplace

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

Problemy z proxy

Jeśli HTTP_PROXY / HTTPS_PROXY jest ustawione lokalnie, mogą wystąpić błędy SSL lub połączenia. Przekaż:

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

Zapobiega to przejęciu przez httpx systemowych zmiennych środowiskowych proxy — przydatne w szybkich testach lokalnych. W środowisku produkcyjnym skonfiguruj proxy jawnie, jeśli to konieczne.

Bezpieczniejsze przechowywanie klucza

W rzeczywistych projektach używaj zmiennych środowiskowych zamiast kodowania kluczy na stałe:

import os

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

export APIMASTER_API_KEY="twój klucz"
python apimaster_quickstart.py

Windows PowerShell:

$env:APIMASTER_API_KEY="twój klucz"
python apimaster_quickstart.py

Rozwiązywanie problemów

Objaw Rozwiązanie
401 / Nieprawidłowy klucz API Sprawdź, czy klucz jest kompletny i włączony w konsoli
404 / model nie znaleziony MODEL_NAME musi dokładnie odpowiadać identyfikatorowi modelu z marketplace
SSL / timeout Spróbuj trust_env=False; sprawdź zaporę sieciową/proxy
ModuleNotFoundError Uruchom pip install langchain langchain-openai httpx

Lista kontrolna

  • Zainstalowane langchain, langchain-openai, httpx
  • base_url = https://apimaster.ai/v1
  • MODEL_NAME z marketplace
  • Klucz API ustawiony (w kodzie lub zmiennej środowiskowej)
  • apimaster_quickstart.py uruchamia się i wyświetla wynik działania agenta

Zobacz także