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SDK संदर्भ

OpenAI SDK संगतता

BazaarLink OpenAI Python और Node.js SDKs के साथ पूरी तरह से संगत है। केवल दो बदलावों की जरूरत:

पहले (OpenAI प्रत्यक्ष)

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from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-..."
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[...]
)

आफ्टर (BazaarLink)

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from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://bazaarlink.ai/api/v1",
    api_key="sk-bl-YOUR_API_KEY"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-4o",  # add provider/
    messages=[...]
)

बस इतना ही!

अन्य सभी सुविधाएं - स्ट्रीमिंग, टूल कॉलिंग, संरचित आउटपुट, एसिंक - बिल्कुल उसी तरह काम करती हैं। एकमात्र परिवर्तन बेस_यूआरएल, एपीआई_की और मॉडल आईडी में प्रदाता उपसर्ग जोड़ना है।

Python

स्थापना

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pip install openai

सिंक्रोनस

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from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://bazaarlink.ai/api/v1",
    api_key="sk-bl-YOUR_API_KEY",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)

print(response.choices[0].message.content)

Async

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import asyncio
from openai import AsyncOpenAI

client = AsyncOpenAI(
    base_url="https://bazaarlink.ai/api/v1",
    api_key="sk-bl-YOUR_API_KEY",
)

async def main():
    response = await client.chat.completions.create(
        model="anthropic/claude-sonnet-4.6",
        messages=[{"role": "user", "content": "Hello async world!"}],
    )
    print(response.choices[0].message.content)

asyncio.run(main())

एसिंक के साथ स्ट्रीमिंग

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async def stream_chat():
    stream = await client.chat.completions.create(
        model="deepseek/deepseek-chat",
        messages=[{"role": "user", "content": "Tell me a story"}],
        stream=True,
    )
    async for chunk in stream:
        content = chunk.choices[0].delta.content
        if content:
            print(content, end="", flush=True)

asyncio.run(stream_chat())

TypeScript / Node.js

स्थापना

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npm install openai

बुनियादी उपयोग

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import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://bazaarlink.ai/api/v1",
  apiKey: process.env.BAZAARLINK_API_KEY,
});

async function chat(message: string): Promise<string> {
  const response = await client.chat.completions.create({
    model: "openai/gpt-4o",
    messages: [{ role: "user", content: message }],
  });
  return response.choices[0].message.content ?? "";
}

Streaming

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const stream = await client.chat.completions.create({
  model: "openai/gpt-4o",
  messages: [{ role: "user", content: "Tell me a story" }],
  stream: true,
});

for await (const chunk of stream) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content ?? "");
}

LangChain

Xqzbtkn0003zxq-संगत आधार URL को कॉन्फ़िगर करके LangChain के साथ BazaarLink का उपयोग करें।

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from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(
    base_url="https://bazaarlink.ai/api/v1",
    api_key="sk-bl-YOUR_API_KEY",
    model="anthropic/claude-sonnet-4.6",
)

response = llm.invoke("Explain BazaarLink in one sentence.")
print(response.content)

LlamaIndex

Xqzbtkn0002zxq RAG पाइपलाइनों में BazaarLink का उपयोग करें। LlamaIndex किसी भी OpenAI-संगत समापन बिंदु का समर्थन करता है - बस दो पैरामीटर बदलें।

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from llama_index.llms.openai import OpenAI
from llama_index.core import Settings

Settings.llm = OpenAI(
    model="openai/gpt-4o",
    api_base="https://bazaarlink.ai/api/v1",
    api_key="sk-bl-YOUR_API_KEY",
)

# Now use LlamaIndex normally — it calls BazaarLink
from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader

documents = SimpleDirectoryReader("./docs").load_data()
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("What is this documentation about?")
print(response)

Vercel AI SDK

अपने Next.js ऐप में Vercel AI SDK को BazaarLink के साथ एकीकृत करें। स्ट्रीमिंग, टूल कॉलिंग और संरचित आउटपुट का समर्थन करता है।

इंस्टॉलेशन

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npm install ai @ai-sdk/openai

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import { createOpenAI } from "@ai-sdk/openai";
import { generateText } from "ai";

const bazaarlink = createOpenAI({
  baseURL: "https://bazaarlink.ai/api/v1",
  apiKey: "sk-bl-YOUR_API_KEY",
});

const { text } = await generateText({
  model: bazaarlink("openai/gpt-4o"),
  prompt: "Write a haiku about programming",
});

console.log(text);