LangChain

LangChainの ChatOpenAI (langchain-openaiから) は、base_urlとapi_keyでUberLLMを利用します。その他のすべて — chains、agents、tools、streaming — は、変更なく動作します。

インストール

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 は OPENAI_API_BASE / OPENAI_BASE_URL 環境変数よりも優先されるため、明示的なkwargが最も確実です。

Streaming

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

Tools / agents

ChatOpenAI はOpenAIのツール呼び出し形式に対応しているため、bind_tools とエージェントエグゼキューターは、あらゆるツール対応のUberLLMモデルに対してそのまま動作します:

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);

注意事項

• 各呼び出しは、モデル向けに利用可能なサードパーティプロバイダーに送信されます (モデルとルーティング)。
• 各呼び出しには、プロバイダーが請求した料金が、UberLLMの手数料なしで課金されます (料金)。