LangChain

LangChain का OpenAI इंटीग्रेशन api14 के साथ बिना बदलाव के काम करता है: बेस URL और कुंजी सेट करें, और कोई भी मॉडल id इस्तेमाल करें (उदाहरण के लिए openai/gpt-5-mini)। उदाहरण Python (langchain-openai) और JavaScript (@langchain/openai) दोनों के लिए दिए गए हैं।

इंस्टॉल करें

pip install langchain-openai
# या
npm install @langchain/openai @langchain/core

export API14_API_KEY="sk-api14-..."

कॉन्फ़िगर करें (Python)

import os
from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(
    model="anthropic/claude-sonnet-4.5",
    base_url="https://api14.com/api/v1",
    api_key=os.environ["API14_API_KEY"],
)
print(llm.invoke("Explain vector databases in two sentences.").content)

कॉन्फ़िगर करें (JavaScript)

import { ChatOpenAI } from "@langchain/openai";

const llm = new ChatOpenAI({
  model: "openai/gpt-5-mini",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
  configuration: { baseURL: "https://api14.com/api/v1" },
});

const res = await llm.invoke("Explain vector databases in two sentences.");
console.log(res.content);

स्ट्रीमिंग

for chunk in llm.stream("Write a haiku about APIs."):
    print(chunk.content, end="", flush=True)

for await (const chunk of await llm.stream("Write a haiku about APIs.")) {
  process.stdout.write(String(chunk.content));
}

टूल और स्ट्रक्चर्ड आउटपुट

from pydantic import BaseModel
from langchain_core.tools import tool

@tool
def get_weather(city: str) -> str:
    """Get the current weather for a city."""
    return f"21°C in {city}"

msg = llm.bind_tools([get_weather]).invoke("What is the weather in Istanbul?")
print(msg.tool_calls)

class Place(BaseModel):
    city: str
    country: str

place = llm.with_structured_output(Place).invoke('I live in Lisbon, Portugal.')
print(place)

एम्बेडिंग

api14 पर अधिकतर एम्बेडिंग मॉडल OpenAI के नहीं हैं, इसलिए क्लाइंट-साइड tiktoken लंबाई जाँच बंद कर दें:

from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

embeddings = OpenAIEmbeddings(
    model="openai/text-embedding-3-small",
    base_url="https://api14.com/api/v1",
    api_key=os.environ["API14_API_KEY"],
    check_embedding_ctx_length=False,
)
vectors = embeddings.embed_documents(["The quick brown fox", "Lorem ipsum"])

गेटवे पैरामीटर

गेटवे-विशिष्ट फ़ील्ड extra_body (Python) या modelKwargs (JS) के ज़रिए पास करें:

llm = ChatOpenAI(
    model="openai/gpt-5-mini",
    base_url="https://api14.com/api/v1",
    api_key=os.environ["API14_API_KEY"],
    extra_body={"models": ["anthropic/claude-sonnet-4.5"], "provider": {"sort": "price"}},
)

त्रुटियाँ

LangChain OpenAI SDK के exceptions को सामने लाता है। 402 insufficient_balance पर openai.APIStatusError उठता है; 429 rate_limited पर अंतर्निहित रीट्राई (ChatOpenAI पर max_retries=) के बाद openai.RateLimitError उठता है। देखें त्रुटियाँ।