LangChain

LangChains ChatOpenAI (von langchain-openai) zeigt auf UberLLM mit einem base_url und api_key. Alles andere — chains, agents, tools, streaming — funktioniert unverändert.

Installation

pip install langchain langchain-openai

Python

import os
from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(
    model="deepseek/deepseek-v4-flash",
    base_url="https://api.uberllm.dev/v1",
    api_key=os.environ["UBERLLM_API_KEY"],
)

print(llm.invoke("Say hello in one sentence.").content)

base_url hat Vorrang vor den OPENAI_API_BASE / OPENAI_BASE_URL Umgebungsvariablen, daher ist ein explizites kwarg am zuverlässigsten.

Streaming

for chunk in llm.stream("Count to five."):
    print(chunk.content, end="", flush=True)

Tools / Agents

Da ChatOpenAI das OpenAI Tool-Calling-Format spricht, funktionieren bind_tools und die Agent-Executors unverändert mit jedem Tool-fähigen UberLLM-Modell:

from langchain_core.tools import tool

@tool
def get_weather(city: str) -> str:
    "Return the weather for a city."
    return f"Sunny in {city}."

agent_llm = llm.bind_tools([get_weather])
print(agent_llm.invoke("What's the weather in Paris?").tool_calls)

JavaScript / TypeScript

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

const llm = new ChatOpenAI({
  model: "deepseek/deepseek-v4-flash",
  apiKey: process.env.UBERLLM_API_KEY,
  configuration: { baseURL: "https://api.uberllm.dev/v1" },
});

const res = await llm.invoke("Say hello in one sentence.");
console.log(res.content);

Hinweise

• Jeder Aufruf wird an einen verfügbaren Drittanbieter für das Modell gesendet (Modelle & Routing).
• Jeder Aufruf wird zu dem Preis abgerechnet, den der Anbieter berechnet hat, ohne UberLLM-Gebühr (Preise).