SDK 레퍼런스

OpenAI SDK 호환성

BazaarLink은 OpenAI Python 및 Node.js SDK와 완전히 호환됩니다. 두 가지만 변경하면 됩니다:

이전 (OpenAI 직접)

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from openai import OpenAI

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

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

이후 (BazaarLink)

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from openai import OpenAI

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

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

이것뿐입니다!

스트리밍, 도구 호출, 구조화된 출력, 비동기 등 다른 모든 기능은 동일하게 작동합니다. 유일한 변경은 base_url, api_key, 그리고 모델 ID에 공급자 접두사를 추가하는 것입니다.

Python

설치

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pip install openai

동기

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from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.bazaarlink.ai/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)

비동기

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import asyncio
from openai import AsyncOpenAI

client = AsyncOpenAI(
    base_url="https://api.bazaarlink.ai/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())

비동기 스트리밍

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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

설치

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npm install openai

기본 사용법

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import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.bazaarlink.ai/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 ?? "";
}

스트리밍

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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

OpenAI 호환 기본 URL을 구성하여 BazaarLink을 LangChain과 함께 사용하세요.

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from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(
    base_url="https://api.bazaarlink.ai/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

LlamaIndex RAG 파이프라인에서 BazaarLink을 사용하세요. LlamaIndex는 모든 OpenAI 호환 엔드포인트를 지원합니다 — 두 개의 파라미터만 변경하면 됩니다.

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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://api.bazaarlink.ai/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

Next.js 앱에서 Vercel AI SDK를 BazaarLink과 통합하세요. 스트리밍, 도구 호출, 구조화된 출력을 지원합니다.

설치

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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://api.bazaarlink.ai/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);