# LangChain 接入指南

https://modelportal.ai/docs/integrations/langchain?lang=zh

> Python 的大模型应用框架，用 ChatOpenAI 指向本平台即可。

## 适用场景

适合用 LangChain 或 LangGraph 搭链、代理和检索流程的 Python 项目。ChatOpenAI 走 OpenAI 兼容接口，改 base_url 和 api_key 就能接入。

## 使用建议

密钥从服务端环境变量读取，不要写进代码。需要流式时用 llm.stream()，工具调用用 llm.bind_tools()。

## 连不通时检查

1. API 地址填 `https://modelportal.ai/v1`，不要多写 `/chat/completions`。
2. 密钥以 `mp-`（早期的为 `key_`）开头且没有被暂停或撤销，错误码 `invalid_api_key` 表示密钥不可用。
3. 模型 ID 与[模型目录](/catalog)一致，并且在这把密钥的可用模型里。
4. 余额不足会返回 `insufficient_balance`，更多错误见[常见错误](/docs/errors)。

## 配置步骤

1. 安装依赖：pip install langchain-openai。
2. 创建 ChatOpenAI 时把 base_url 设为下面的 API 地址，api_key 用你自己的密钥，model 填模型 ID。
3. 之后照常在链、代理或 LangGraph 里使用这个模型对象。

## 配置参数

- API 地址：`https://modelportal.ai/v1`
- API 密钥：`YOUR_API_KEY`
- 模型：`MODEL_ID`

```python
from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(
    model="MODEL_ID",
    base_url="https://modelportal.ai/v1",
    api_key="YOUR_API_KEY",
)
print(llm.invoke("你好").content)
```

## 常见问题

### 能用环境变量代替参数吗？

可以。设置 OPENAI_API_KEY 和 OPENAI_BASE_URL 后，ChatOpenAI 不传 api_key 和 base_url 也会读取它们。