os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "https://api.openai-proxy.org/v1" os.environ["OP...

Error: openai.APIConnectionError: Error communicating with OpenAI: Failed to connect to api.openai-proxy.org port 443 after 60 seconds: Connection refused

原因分析

代码尝试连接到 https://api.openai-proxy.org/v1 这个地址，但连接被拒绝了。这通常意味着目标服务器不存在、网络防火墙阻止了连接，或者服务器本身没有运行。

解决方案

• 检查代理服务器地址和端口：
* 确认 https://api.openai-proxy.org/v1 这个代理地址是否正确且可用。 * 尝试直接连接 OpenAI 的官方 API 地址：https://api.openai.com/v1，如果目标地址是你的本地代理，请确保代理服务正在运行。
• 检查网络连接和防火墙：

* 确认你的网络环境允许访问该地址和端口。
* 检查本地或网络防火墙是否阻止了对 api.openai-proxy.org 的访问。

    import os
    from langchain_openai import ChatOpenAI
    from langchain_core.messages import HumanMessage
    from langchain_core.runnables import RunnableWithMessageHistory
    from langchain_core.chat_models import BaseChatMessageHistory
    from langchain_community.chat_message_histories import InMemoryChatMessageHistory

    # 检查并尝试使用官方 API，或者确认代理可用
    # 如果代理不可用，可以注释掉以下两行，直接使用官方 API
    # os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "https://api.openai-proxy.org/v1"
    # os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-nkIkzBab0gb0kMwK5W54aIVfcf7z00Ft5aKlPPA8aaQPsYHS"

    # 示例：如果代理有问题，可以尝试使用官方 API
    # os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "https://api.openai.com/v1"
    # os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_ACTUAL_OPENAI_API_KEY" # 请替换为你的真实 API Key

    # 示例：直接使用官方 API，假设你已经设置了 OPENAI_API_KEY 环境变量
    try:
        model = ChatOpenAI(model='gpt-3.5-turbo')
    except Exception as e:
        print(f"Error initializing ChatOpenAI: {e}")
        print("Please ensure OPENAI_API_KEY is set and accessible, or check OPENAI_API_BASE.")
        exit()


    store = {}
    def get_session_history(session_id:str) ->BaseChatMessageHistory:
        if session_id not in store:
            store[session_id] = InMemoryChatMessageHistory()
        return store[session_id]

    with_message_history = RunnableWithMessageHistory(model,get_session_history)
    config = {"configurable":{"session_id":"abc12"}}

    try:
        response = with_message_history.invoke(
            [HumanMessage(content="What's my name")],
            config=config
        )
        print(response.content)
    except Exception as e:
        print(f"Error during invoke: {e}")
        print("Please verify the API endpoint and your network connection.")

    

预防措施

• 配置管理：将 API 地址和密钥等敏感信息或易变配置，存储在环境变量或独立的配置文件中，而不是硬编码在代码里。


• 错误处理：为网络请求增加更健壮的错误处理机制，例如设置合理的超时时间、实现重试逻辑，并能优雅地处理连接错误。