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Instalar

pip install l402kit langchain langchain-community

Uso básico

import os
from l402kit.langchain import L402Tool
from l402kit.wallets import BlinkWallet
from langchain.agents import AgentExecutor, create_react_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain import hub

# 1. Create the tool
tools = [
    L402Tool(
        wallet=BlinkWallet(
            os.environ["BLINK_API_KEY"],
            os.environ["BLINK_WALLET_ID"],
        ),
        budget_sats=1000,
    )
]

# 2. Wire it into a LangChain agent
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
prompt = hub.pull("hwchase17/react")
agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)

# 3. Run — the agent pays automatically when needed
result = agent_executor.invoke({
    "input": "What is the BTC price from https://api.example.com/btc-price?"
})
print(result["output"])

Con Alby

from l402kit.wallets import AlbyWallet

tools = [
    L402Tool(
        wallet=AlbyWallet(os.environ["ALBY_TOKEN"]),
        budget_sats=500,
    )
]

Referencia de la herramienta

Constructor

L402Tool(
    wallet: L402Wallet,
    budget_sats: int | None = None,
    budget_per_domain: dict[str, int] | None = None,
    on_spend: Callable[[int, str], None] | None = None,
)
ParámetroTipoDescripción
walletL402WalletBilletera utilizada para pagar facturas
budget_satsintMáximo de sats a gastar en esta sesión
budget_per_domaindictLímites de gasto por dominio
on_spendcallableSe llama después de cada pago

Esquema de la herramienta (visto por el LLM)

name: "l402_fetch"
description: "Fetch data from an L402-protected API that requires a Lightning micropayment.
              Handles the payment automatically.
              Input: a URL (and optionally method/body).
              Output: the API response as text."

inputs:
  url:    string  — The URL to fetch
  method: string  — HTTP method: GET, POST, PUT, DELETE (default: GET)
  body:   string  — Request body as JSON string (for POST/PUT)

Métodos

tool._run(url, method="GET", body=None)     # sync
await tool._arun(url, method="GET", body=None)  # async

tool.spending_report()  # → SpendingReport | None

Formato de respuesta

La herramienta devuelve una cadena de texto que el LLM puede leer directamente:
# Free endpoint
HTTP 200
{"price": 97500, "currency": "USD"}

# Paid endpoint (priceSats was in the 402 response)
[Paid 10 sats] HTTP 200
{"price": 97500, "currency": "USD"}

# Budget exceeded
[BLOCKED] Budget exceeded: need 50 sats but only 10 remaining (https://...)

# Network / wallet error
[ERROR] Connection refused

Ejemplo con POST

result = agent_executor.invoke({
    "input": "Submit this query to https://api.example.com/search: {\"q\": \"bitcoin\"}"
})
# The agent calls l402_fetch with method=POST and body='{"q":"bitcoin"}'

Reporte de gasto

tool = L402Tool(wallet=wallet, budget_sats=1000)
# ... agent runs ...

report = tool.spending_report()
if report:
    print(f"Spent {report.total} sats across {len(report.transactions)} calls")
    for tx in report.transactions:
        print(f"  {tx['sats']} sats → {tx['url']}")

Frameworks de agentes personalizados

L402Tool es una subclase de langchain.tools.BaseTool — funciona con cualquier framework que acepte herramientas de LangChain: LangGraph, CrewAI, AutoGen (mediante adaptador) y otros.
# LangGraph example
from langgraph.prebuilt import create_react_agent

app = create_react_agent(llm, tools=[L402Tool(wallet=wallet, budget_sats=500)])
result = app.invoke({"messages": [("user", "fetch https://api.example.com/data")]})

Manejo de errores

BudgetExceededError se captura internamente — la herramienta devuelve una cadena [BLOCKED] en lugar de lanzar una excepción, para que el agente pueda manejarlo de forma apropiada en su bucle de razonamiento. Todas las demás excepciones (errores de red, fallos de billetera) se devuelven como [ERROR] <message>. Si necesitas acceso programático:
from l402kit import BudgetExceededError

class MyL402Tool(L402Tool):
    def _run(self, url, method="GET", body=None, run_manager=None):
        result = super()._run(url, method, body, run_manager)
        if result.startswith("[BLOCKED]"):
            raise BudgetExceededError(url, 0, 0)  # re-raise for outer handler
        return result

Sin LangChain instalado

Si langchain no está instalado, importar L402Tool tiene éxito a nivel de módulo (degradación controlada), pero al instanciarlo se lanza:
ImportError: langchain is required to use L402Tool.
Install it with: pip install langchain langchain-community