Exécutez la passerelle EveryAPI dans LlamaIndex
LlamaIndex est un framework Python pour applications LLM, centré sur les abstractions RAG / index / agent. Pour vous connecter à EveryAPI via OpenAI Compatible : tout votre usage de query engine / chat engine / agent reste identique — définissez simplement api_base + api_key sur l'instance du LLM, et chaque modèle amont devient utilisable dans votre application LlamaIndex.
Une ligne de base URL pointe LlamaIndex vers EveryAPI
Base URL globale par défaut / Base URL prioritaire Chine : https://api.everyapi.ai/v1 / https://api-cn.everyapi.ai/v1
from llama_index.llms.openai import OpenAI llm = OpenAI( model="claude-sonnet-5", # n'importe quel modèle pris en charge par EveryAPI api_base="https://api.everyapi.ai/v1", api_key="sk-everyapi-...",) response = llm.complete("Explain RAG in three sentences")print(response)De zéro à votre premier appel
- Installez LlamaIndex
pip install llama-index llama-index-llms-openai. Tous les exemples standard de LlamaIndex s'exécutent comme d'habitude.
- Définissez api_base + api_key de l'instance du LLM
Utilisez OpenAI(api_base="https://api.everyapi.ai/v1", api_key="sk-everyapi-...", model="...") à la place de l'instance OpenAI() par défaut.
- Vous voulez une valeur par défaut globale ? Définissez Settings.llm
Après Settings.llm = everyapi_llm, chaque query engine / chat engine / agent l'utilise automatiquement — inutile de passer le paramètre llm à chaque fois.
LlamaIndex × EveryAPI
Pourquoi ne pas utiliser llama-index-llms-anthropic / llama-index-llms-gemini ?
C'est possible, mais chaque fournisseur upstream que vous ajoutez est une dépendance de plus. Passer uniformément par llama-index-llms-openai + la base URL d'EveryAPI, c'est une seule clé, une seule dépendance.