Exécutez la passerelle EveryAPI dans LangChain
Utilisez EveryAPI avec le client compatible OpenAI de LangChain en définissant l’URL de base et la clé API. La compatibilité dépend du modèle choisi et de la forme de la requête.
Une ligne de base URL pointe LangChain vers EveryAPI
Base URL globale par défaut / Base URL prioritaire Chine : https://api.everyapi.ai/v1 / https://api-cn.everyapi.ai/v1
from langchain_openai import ChatOpenAI llm = ChatOpenAI( base_url="https://api.everyapi.ai/v1", api_key="sk-everyapi-...", model="claude-sonnet-5", # peut également être gpt-5.5 / gemini-3.1-pro-low etc.) response = llm.invoke("Explain the PageRank algorithm in three sentences")print(response.content)De zéro à votre premier appel
- Installez langchain-openai
pip install langchain langchain-openai ou npm install @langchain/openai. EveryAPI n'a pas besoin d'un fournisseur LangChain dédié — réutilisez simplement le fournisseur OpenAI officiel et changez base_url.
- Générez une clé API dans le tableau de bord EveryAPI
Connectez-vous sur app.everyapi.ai → clés API → Nouvelle clé. Copiez la chaîne qui commence par sk-everyapi-.
- Passez deux paramètres lors de l'initialisation de ChatOpenAI
Définissez base_url sur https://api.everyapi.ai/v1 et api_key sur votre clé EveryAPI. Renseignez le champ model avec le vrai nom du modèle upstream (claude-sonnet-5 / gpt-5.5 / gemini-3.1-pro-low / MiniMax-M3, etc.).
- LCEL / Agent / tool calling restent tous identiques
Chaînes, agents, outils et streaming conservent les interfaces habituelles de LangChain. Testez chaque modèle, car leurs capacités peuvent différer.
LangChain × EveryAPI
Le comportement du function / tool calling est-il cohérent d'un upstream à l'autre ?
EveryAPI traduit les champs de protocole pris en charge lorsque nécessaire, mais les outils et leur comportement varient selon le modèle. Validez le schéma et les réponses attendues avec le modèle exact de production.
Le streaming est-il pris en charge ?
La passerelle prend en charge le streaming sur les points d’entrée et modèles compatibles. Les événements et les échecs peuvent varier ; testez le modèle avec votre version de LangChain.