LangChain

Codzen で LangChain を使用して、信頼性とモデルアクセスを向上させる

LangChain で Codzen を使用して、統一インターフェースを通じて複数の AI モデルにアクセスし、プロバイダーのフェイルオーバー、予算管理、使用状況の可視化を実現します。

Codzen で LangChain を使用する理由

LangChain はチャットモデルを操作するための標準インターフェースを提供します。LangChain を Codzen に接続することで、以下が得られます:

モデルの柔軟性: 単一の API を通じて複数の AI プロバイダーとモデルへのアクセス
プロバイダーのフェイルオーバー: 1 つのプロバイダーが利用できない場合、別のプロバイダーへの自動フォールバック
予算管理: 組織全体の支出制限を設定し、使用状況を監視
使用状況の可視化: Codzen ダッシュボードですべての API 呼び出しとコストを追跡

クイックスタート

このガイドでは、わずか数分で LangChain を Codzen で実行できます。

前提条件

Codzen API キー
プロジェクトにインストールされた LangChain

TypeScript

必要なパッケージをインストール:

npm install @langchain/openai @langchain/core

LangChain を Codzen を使用するように設定:

import { HumanMessage } from '@langchain/core/messages';
import { ChatOpenAI } from '@langchain/openai';

const chat = new ChatOpenAI(
  configuration: {
    baseURL: 'https://codzen.ai/v1',
    apiKey: '<CODZEN_API_KEY>',
  },
  model: 'gpt-5-mini',
);

// 使用例
const response = await model.invoke([
  new HumanMessage('人生の意味は何ですか？'),
]);

console.log('Response:', response.content);

Python

必要なパッケージをインストール:

pip install pydantic langchain-openai

LangChain を Codzen を使用するように設定:

from langchain_openai import ChatOpenAI
from pydantic import SecretStr

model = ChatOpenAI(
    base_url="https://codzen.ai/v1",
    api_key=SecretStr("<CODZEN_API_KEY>"),
    model="gpt-5-mini",
)

# 使用例
response = model.invoke("人生の意味は何ですか？")
print(response.content)

設定オプション

パラメータ	説明
`model`	モデル識別子 (例: `claude-3.5-sonnet`、`gpt-4o`)
`apiKey` / `api_key`	Codzen API キー
`baseURL` / `base_url`	`https://codzen.ai/v1` に設定

利用可能なモデル

Codzen は複数のプロバイダーからのモデルへのアクセスを提供します。モデルページにアクセスして、利用可能なすべてのモデルとその機能を確認してください。

リソース

トラブルシューティング

モデルが見つかりません: モデル識別子が正しいことを確認してください。
レート制限: レート制限が発生した場合は、リトライロジックの実装を検討するか、サポートに連絡して制限を増やしてください。

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