APIMaster.ai
Documentação APIMaster.ai
Quick startAPIMaster.aiMarketplace

LangChain + APIMaster.ai

Use a API compatível com OpenAI do APIMaster.ai no LangChain em vez da chave de início rápido oficial da OpenAI.

LangChain é um framework popular para aplicações LLM. O APIMaster.ai expõe uma API compatível com OpenAI — defina model_provider="openai" e aponte base_url para o APIMaster.

Obtenha uma Chave de API primeiro. Copie o ID do modelo exato do marketplace (por exemplo, gpt-5.4, claude-sonnet-4-6).

Pré-requisitos

  1. Python 3.10+ (3.11+ recomendado).
  2. Uma Chave de API do APIMaster do console.
  3. Um ID do modelo alvo do marketplace.

Passo 1 — Instalar dependências

pip install langchain langchain-openai httpx

Passo 2 — Criar o arquivo de exemplo

Crie 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()

Você também pode baixar o script de exemplo e colar sua chave antes de executar.

Passo 3 — Executar

python apimaster_quickstart.py

Em caso de sucesso, você deve ver uma saída semelhante a:

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

O agente chama a ferramenta get_weather e retorna a resposta final.

Configurações principais

URL base compatível com OpenAI do APIMaster:

https://apimaster.ai/v1

Configuração principal do LangChain:

model = init_chat_model(
    "gpt-5.4",
    model_provider="openai",
    api_key=APIMASTER_API_KEY,
    base_url="https://apimaster.ai/v1",
)
Parâmetro Valor
model_provider "openai" (protocolo compatível com OpenAI)
base_url https://apimaster.ai/v1
Nome do modelo ID do modelo do Marketplace

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

Problemas de proxy

Se HTTP_PROXY / HTTPS_PROXY estiver definido localmente, você pode encontrar erros de SSL ou conexão. Passe:

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

Isso impede que o httpx colete variáveis de ambiente de proxy do sistema — útil para testes locais rápidos. Configure proxies explicitamente em produção, se necessário.

Manipulação mais segura de chaves

Para projetos reais, use variáveis de ambiente em vez de codificar chaves diretamente:

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

Solução de problemas

Sintoma Correção
401 / Chave de API inválida Verifique se a chave está completa e ativada no console
404 / modelo não encontrado MODEL_NAME deve corresponder exatamente ao ID do modelo do marketplace
SSL / timeout Tente trust_env=False; verifique firewall/proxy
ModuleNotFoundError Execute pip install langchain langchain-openai httpx

Lista de verificação

  • Instalou langchain, langchain-openai, httpx
  • base_url = https://apimaster.ai/v1
  • MODEL_NAME do marketplace
  • Chave de API definida (código ou variável de ambiente)
  • apimaster_quickstart.py executa e imprime a saída do agente

Veja também