HopBase ドキュメントOpenAI SDK
OpenAI の Python または Node.js SDK から HopBase を呼び出します。
既存の OpenAI SDK アプリケーションは、Base URL、プランキー、モデル ID を変更するだけで利用できます。アプリケーションの現在のフレームワークやエラーハンドリングはそのまま使用できます。
| 項目 | 値 |
|---|---|
| Base URL | https://api.hop-base.com/v1 |
| キーの環境変数 | HOPBASE_OPENAI_API_KEY |
| 対応モデル | GPT、Gemini、GLM チャット、その他 OpenAI 互換モデル |
| モデル ID | 使用するキーで GET /v1/models を呼んだ際に返される ID を使用 |
キーをソースコードに含めない
HOPBASE_OPENAI_API_KEY はデプロイ先のプラットフォーム、ローカルの .env ファイル、またはシステムの環境変数経由で注入してください。.env や実際のキーを Git にコミットしないでください。
インストールして最小構成のリクエストを送る
SDK をインストールします:
python -m pip install openaiリクエストを送信します:
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.hop-base.com/v1",
api_key=os.environ["HOPBASE_OPENAI_API_KEY"],
)
resp = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.6-sol",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)まずプロンプトを「ok とだけ返信してください」にして検証します。アプリケーションが実際にストリーミングを使う場合のみ stream: true を追加し、SSE イベントが逐次届くことを確認してください。
ストリーミング出力と使用量の取得
stream_options.include_usage を渡すと、最後のイベントは choices が空になり、usage フィールドにそのリクエストのトークン使用量が入ります。
stream = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.6-sol",
messages=[{"role": "user", "content": "Describe yourself in three sentences"}],
stream=True,
stream_options={"include_usage": True},
)
for chunk in stream:
if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)
if chunk.usage: # Last event: choices is empty, only usage is set
print()
print(chunk.usage)ツール呼び出し
tools = [{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"description": "Look up the weather for a city",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {"city": {"type": "string"}},
"required": ["city"],
},
},
}]
messages = [{"role": "user", "content": "What's the weather like in Shanghai today?"}]
resp = client.chat.completions.create(model="gpt-5.6-sol", messages=messages, tools=tools)
msg = resp.choices[0].message
if msg.tool_calls:
call = msg.tool_calls[0]
print(call.function.name, call.function.arguments)
# Run the tool, then feed the result back; tool_call_id must match the previous call.id
messages += [msg, {"role": "tool", "tool_call_id": call.id, "content": "Sunny, 26°C"}]
resp = client.chat.completions.create(model="gpt-5.6-sol", messages=messages, tools=tools)
print(resp.choices[0].message.content)タイムアウトと再試行
openai-python はデフォルトで読み取りタイムアウトが 600 秒、自動再試行は 2 回です。長い出力にはストリーミングを使用してください。同時実行数の上限とタイムアウトについては同時実行数、タイムアウト、課金を参照してください。
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.hop-base.com/v1",
api_key=os.environ["HOPBASE_OPENAI_API_KEY"],
timeout=600, # seconds; prefer streaming for long outputs
max_retries=2, # automatic retries for connection errors, 429, and 5xx
)