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# LangChainでの使用

ダウンロードアドレス：[https://www.langchain.com/](https://www.langchain.com/)

### 最も簡単な方法は、環境変数を直接設定することです。コードは以下の通りです。

```
API_SECRET_KEY = "sk-pvMtoVO******66249058b93C766F2D70167"
BASE_URL = "https://aihubmix.com/v1"; #aihubmixのベースURL

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = API_SECRET_KEY
os.environ["OPENAI_API_BASE"] = BASE_URL
```

注意：openai\_api\_baseの末尾に /v1 を追加する必要があります。

```py Python theme={null}
from langchain.chat_models import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(
    openai_api_base="https://aihubmix.com/v1", # 注意、末尾に /v1 を追加
    openai_api_key="sk-3133f******fee269b71d",
)

res = llm.predict("hello")

print(res)
```

LLMを使用して予測を行うサンプルコード\
核心は、キーとURLの設定にあります。\
方法は以下の通りです。

1. 環境変数を使用して設定する
2. 変数を使用して渡す
3. 環境変数を手動で設定する

```py Python theme={null}
import os
import requests
import time
import json
import time
from langchain.llms import OpenAI

API_SECRET_KEY = "あなたのaihubmixのキー";
BASE_URL = "https://aihubmix.com/v1"; #aihubmixのベースURL

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = API_SECRET_KEY
os.environ["OPENAI_API_BASE"] = BASE_URL

def text():
    llm = OpenAI(temperature=0.9)
    text = "What would be a good company name for a company that makes colorful socks?"
    print(llm(text))

if __name__ == '__main__':
    text();  
```

実行後、以下の戻り値が表示されます。

```
Lively Socks.
```

***

最終更新日：2026-06-01