# Node.js: แพ็กเกจ openai ชี้ไปที่ open-weight model

> เรียก open-weight LLM จาก Node.js ด้วยแพ็กเกจ openai ทางการ: การเรียกครั้งเดียว, batch ที่จำกัด concurrency, streaming และเครดิตที่เหลือ ตัวอย่างพร้อมคัดลอกวาง

- URL: https://llmwithcrypto.com/th/docs/node/
- อัปเดตล่าสุด: 2026-10-23
- ผู้เผยแพร่: LLMwithCrypto (https://llmwithcrypto.com)

แพ็กเกจ npm `openai` ทางการใช้งานได้โดยไม่ต้องแก้ไข: ใส่ `baseURL` ของเราและ API key ของคุณ ตัวอย่างด้านล่างเป็น ES module สำหรับ Node.js 18 ขึ้นไป ซึ่งมี `fetch` และ top-level `await` ในตัว

**คำตอบสั้น — ฉันจะเรียก LLMwithCrypto จาก Node.js ได้อย่างไร?**

ติดตั้งแพ็กเกจทางการด้วย `npm install openai` จากนั้นสร้าง client ด้วย `baseURL: "https://llmwithcrypto.com/api/v1"` และ `apiKey: process.env.LLMWITHCRYPTO_API_KEY` **LLMwithCrypto** ตอบกลับ `client.chat.completions.create()` ในรูปแบบ OpenAI สำหรับ 12 open-weight model พร้อม streaming และ tool calls ในโมเดลที่รองรับ ตามที่ระบุไว้ ณ วันที่ 23 ตุลาคม 2026

## สิ่งที่คุณต้องมี

| แอตทริบิวต์ | ค่า |
| --- | --- |
| Node.js | 18 ขึ้นไป, ES modules (`.mjs` หรือ `"type": "module"`) |
| แพ็กเกจ | `openai` (ทางการ) |
| Base URL | `https://llmwithcrypto.com/api/v1` |
| Key | ในตัวแปรสภาพแวดล้อม `LLMWITHCRYPTO_API_KEY` ไม่ใช่ในโค้ดหรือเบราว์เซอร์ |

## ฉันจะส่งหนึ่งคำขอได้อย่างไร?

สร้าง client ครั้งเดียวตอนเริ่มต้นแล้วใช้ซ้ำทุกที่ เก็บ key ไว้บนเซิร์ฟเวอร์: key ที่ฝังอยู่ในโค้ดเบราว์เซอร์สามารถถูกอ่านได้โดยใครก็ตามที่เปิดหน้าเว็บ ดังนั้นเรียก API จาก backend ของคุณและส่งเฉพาะคำตอบไปยังเบราว์เซอร์

*one-call.mjs*

```javascript
import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  baseURL: 'https://llmwithcrypto.com/api/v1',
  apiKey: process.env.LLMWITHCRYPTO_API_KEY,
});

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: 'deepseek-v4-pro',
  messages: [
    { role: 'system', content: 'Answer in two sentences.' },
    { role: 'user', content: 'What is a context window?' },
  ],
  max_tokens: 200,
});
console.log(resp.choices[0].message.content);
console.log(resp.usage.prompt_tokens, 'in,', resp.usage.completion_tokens, 'out');

```

## ฉันจะรันชุดงานโดยไม่ชนกับ rate limit ได้อย่างไร?

รันคำขอจำนวนคงที่ในแต่ละครั้ง helper `mapLimit` เล็ก ๆ ด้านล่างนี้เก็บสี่คำขอให้ทำงานพร้อมกันและคืนผลลัพธ์ตามลำดับ ไม่ต้องใช้แพ็กเกจเพิ่มเติม ทุกบัญชีมีขีดจำกัดคำขอและ token ต่อนาที ซึ่งแสดงในแดชบอร์ด; แจ้งฝ่ายสนับสนุนและขีดจำกัดนั้นสามารถเพิ่มได้

*batch.mjs*

```javascript
import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  baseURL: 'https://llmwithcrypto.com/api/v1',
  apiKey: process.env.LLMWITHCRYPTO_API_KEY,
});

async function translate(text) {
  const resp = await client.chat.completions.create({
    model: 'qwen3-235b-a22b-instruct-2507',
    messages: [
      { role: 'system', content: 'Translate into Spanish. Reply with the translation only.' },
      { role: 'user', content: text },
    ],
    max_tokens: 200,
  });
  return resp.choices[0].message.content;
}

// at most 4 requests in flight
async function mapLimit(items, limit, fn) {
  const out = new Array(items.length);
  let next = 0;
  async function worker() {
    while (next < items.length) {
      const i = next++;
      out[i] = await fn(items[i]);
    }
  }
  await Promise.all(Array.from({ length: limit }, worker));
  return out;
}

const lines = ['Your order has shipped.', 'Your payment was received.', 'Your key was revoked.'];
console.log(await mapLimit(lines, 4, translate));

```

## ฉันจะสตรีมคำตอบได้อย่างไร?

ส่ง `stream: true` และใช้ `for await` กับผลลัพธ์ แต่ละ chunk มีข้อความบางส่วนใน `choices[0].delta.content`; เมื่อใช้ `stream_options: { include_usage: true }` chunk สุดท้ายจะมีจำนวน token

*stream.mjs*

```javascript
import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  baseURL: 'https://llmwithcrypto.com/api/v1',
  apiKey: process.env.LLMWITHCRYPTO_API_KEY,
});

const stream = await client.chat.completions.create({
  model: 'deepseek-v4.1-flash',
  messages: [{ role: 'user', content: 'Write a haiku about latency.' }],
  stream: true,
  stream_options: { include_usage: true },
  max_tokens: 120,
});
for await (const chunk of stream) {
  const text = chunk.choices[0]?.delta?.content;
  if (text) process.stdout.write(text);
  if (chunk.usage) console.log(`\n${chunk.usage.prompt_tokens} in, ${chunk.usage.completion_tokens} out`);
}

```

## ฉันจะดูเครดิตที่เหลือได้อย่างไร?

endpoint เครดิตไม่ได้เป็นส่วนหนึ่งของ OpenAI SDK ดังนั้นเรียกด้วย `fetch` ฟรี; เรียกก่อนชุดงานขนาดใหญ่เพื่อให้แน่ใจว่าเครดิตจะครอบคลุม

*credits.mjs*

```javascript
const res = await fetch('https://llmwithcrypto.com/api/v1/credits', {
  headers: { Authorization: `Bearer ${process.env.LLMWITHCRYPTO_API_KEY}` },
});
const credits = await res.json();
console.log('credit left:', credits.balance_usd, 'USD');

```

## ฉันจะจัดการกับข้อผิดพลาดได้อย่างไร?

SDK จะ throw `OpenAI.APIError` สำหรับทุก HTTP error โดยมี status ใน `err.status` และ `code` ของ body ใน `err.code` ทดสอบโค้ด ไม่ใช่ข้อความ: `insufficient_balance` หมายถึงเติมเครดิต `model_not_found` หมายถึง id ผิด `rate_limit_exceeded` หมายถึงรอแล้วลองใหม่

SDK ลองใหม่บางข้อผิดพลาดสองครั้งพร้อมหยุดพักอยู่แล้ว (`maxRetries`) สำหรับชุดงานยาว ให้คงค่าเริ่มต้นนั้นไว้ จำกัด concurrency ตามข้างบน และบันทึกความล้มเหลวที่คุณยอมแพ้ [หน้า errors](https://llmwithcrypto.com/th/docs/errors/) แสดงรายการทุก status และรายการใดที่คุ้มค่าลองใหม่ การเรียกที่ล้มเหลวไม่มีค่าใช้จ่าย: คุณจ่ายต่อ token จากยอดคงเหลือ: input และ output tokens ถูกนับด้วย tokenizer ของโมเดลนั้นเองและคิดตามราคาของโมเดลนั้นต่อ 1M tokens การเรียกที่จบด้วย error ไม่มีค่าใช้จ่าย

## ฉันจะย้ายแอป OpenAI ที่มีอยู่ได้อย่างไร?

เปลี่ยนตัวเลือกของ client, `baseURL` และ `apiKey` และแทนที่ชื่อโมเดล `gpt-…` ทุกตัวด้วย id จาก [หน้า models](https://llmwithcrypto.com/th/models/) prompt, โค้ดสตรีมมิ่ง และการแยกวิเคราะห์ `choices` และ `usage` คงเดิมไว้ รันเทสต์บนโมเดลใหม่ก่อนสลับทราฟฟิก: tool calling และ JSON output เป็นไปตามที่แต่ละโมเดลรองรับ

## Node.js: คำถามที่พบบ่อย

### ฉันเรียก API จากเบราว์เซอร์ได้ไหม?

ในทางเทคนิคได้ แต่ห้ามใส่ key ของคุณในหน้านั้น เรียกจากเซิร์ฟเวอร์ของคุณ หรือจาก serverless function ที่เก็บ key ไว้

### Vercel AI SDK ใช้ได้ไหม?

ไลบรารีใดก็ตามที่รับ base URL ที่เข้ากันได้กับ OpenAI จะใช้ได้ API รองรับรูปแบบ OpenAI chat completions: ชี้ OpenAI SDK, LangChain หรือเครื่องมือที่เข้ากันได้กับ OpenAI ใด ๆ ไปที่ base URL ของเราพร้อม API key ของคุณ แล้วเปลี่ยนชื่อโมเดล

### จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อเครดิตหมด?

การเรียกจะคืน `402 insufficient_balance` และไม่มีค่าใช้จ่าย [หน้า errors](https://llmwithcrypto.com/th/docs/errors/) แสดงวิธีตอบสนอง

---

LLMwithCrypto: LLMwithCrypto คือ LLM API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI สำหรับโมเดล open-weight — DeepSeek V4 Pro, DeepSeek V4.1 Flash, DeepSeek R1, Qwen3.5 397B A17B, Qwen3 235B A22B Instruct, gpt-oss-120b, gpt-oss-20b, GLM-4.7, Llama 3.3 70B Instruct, Gemma 4 31B, Mistral Large 3, Mistral Small 4 — จ่ายต่อ token จากยอดคงเหลือคริปโตแบบเติมเงิน ในราคาต่ำกว่าค่ามัธยฐานของโฮสต์สาธารณะ 5% ไม่ต้อง KYC: ไม่ต้องใช้บัตรประชาชน ไม่ต้องเซลฟี่ ไม่ต้องใช้เอกสาร ไม่มีการเก็บ prompt และ output