APIMaster.ai
Документация APIMaster.ai
Quick startAPIMaster.aiMarketplace

LangChain + APIMaster.ai

Используйте API APIMaster.ai, совместимый с OpenAI, в LangChain вместо официального ключа быстрого старта OpenAI.

LangChain — популярный фреймворк для LLM-приложений. APIMaster.ai предоставляет совместимый с OpenAI API — установите model_provider="openai" и укажите base_url на APIMaster.

Сначала получите API-ключ. Скопируйте точный идентификатор модели из маркетплейса (например, gpt-5.4, claude-sonnet-4-6).

Предварительные требования

  1. Python 3.10+ (рекомендуется 3.11+).
  2. API-ключ APIMaster из консоли.
  3. Целевой идентификатор модели из маркетплейса.

Шаг 1 — Установка зависимостей

pip install langchain langchain-openai httpx

Шаг 2 — Создание файла примера

Создайте 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()

Вы также можете скачать скрипт примера и вставить свой ключ перед запуском.

Шаг 3 — Запуск

python apimaster_quickstart.py

При успешном запуске вы должны увидеть вывод, похожий на:

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

Агент вызывает инструмент get_weather и возвращает окончательный ответ.

Ключевые настройки

Базовый URL APIMaster, совместимый с OpenAI:

https://apimaster.ai/v1

Основная конфигурация LangChain:

model = init_chat_model(
    "gpt-5.4",
    model_provider="openai",
    api_key=APIMASTER_API_KEY,
    base_url="https://apimaster.ai/v1",
)
Параметр Значение
model_provider "openai" (протокол, совместимый с OpenAI)
base_url https://apimaster.ai/v1
Имя модели Идентификатор модели из маркетплейса

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

Проблемы с прокси

Если локально установлены HTTP_PROXY / HTTPS_PROXY, могут возникать ошибки SSL или соединения. Передайте:

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

Это предотвращает получение httpx системных переменных окружения прокси — полезно для быстрых локальных тестов. При необходимости настройте прокси явно в production.

Безопасное обращение с ключом

Для реальных проектов используйте переменные окружения вместо жестко заданных ключей:

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

Устранение неполадок

Симптом Решение
401 / Неверный API-ключ Проверьте, что ключ полный и включён в консоли
404 / модель не найдена MODEL_NAME должен точно совпадать с идентификатором модели в маркетплейсе
SSL / timeout Попробуйте trust_env=False; проверьте брандмауэр/прокси
ModuleNotFoundError Выполните pip install langchain langchain-openai httpx

Контрольный список

  • Установлены langchain, langchain-openai, httpx
  • base_url = https://apimaster.ai/v1
  • MODEL_NAME из маркетплейса
  • API-ключ установлен (в коде или переменная окружения)
  • apimaster_quickstart.py запускается и выводит результат работы агента

См. также