LangChain
LangChain 的 ChatOpenAI (来自 langchain-openai) 使用 base_url 和 api_key 指向 UberLLM。其他所有功能 — chains, agents, tools, streaming — 保持不变。
安装
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 优先于 OPENAI_API_BASE / OPENAI_BASE_URL 环境变量，因此明确的 kwarg 是最可靠的。
流式传输
for chunk in llm.stream("Count to five."):
print(chunk.content, end="", flush=True)
工具 / 代理
因为 ChatOpenAI 采用 OpenAI 工具调用格式，所以 bind_tools 和代理执行器可以原样用于任何支持工具的 UberLLM 模型：
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);