LangChain

LangChain の OpenAI 連携は、api14 でそのまま動作します。ベース URL とキーを設定し、任意のモデル ID(たとえば openai/gpt-5-mini)を使ってください。例は Python(langchain-openai)と JavaScript(@langchain/openai)で示します。

インストール

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

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

設定(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)

設定(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);

ストリーミング

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));
}

ツールと構造化出力

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)

埋め込み

api14 の埋め込みモデルのほとんどは OpenAI のモデルではないため、クライアント側の tiktoken による長さチェックを無効にします。

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"])

ゲートウェイのパラメーター

ゲートウェイ固有のフィールドは、extra_body(Python)または modelKwargs(JS)で渡します。

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"}},
)

エラー

LangChain は OpenAI SDK の例外をそのまま表面化させます。402 insufficient_balance は openai.APIStatusError を発生させます。429 rate_limited は、組み込みの再試行(ChatOpenAI の max_retries=)の後に openai.RateLimitError を発生させます。エラーを参照してください。