tokrouterdocs
SDK 与框架

LangChain

用 langchain-openai 的 base_url 指向 TokRouter,在 LangChain 里直接使用网关上的任意模型。

LangChain 的 OpenAI 集成支持自定义 base_url,指向网关即可。

pip install langchain-openai
import os
from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(
    model="gpt-5.4-mini",
    api_key=os.environ["TOKROUTER_API_KEY"],
    base_url="https://api.tokrouter.dev/v1",
)

print(llm.invoke("用一句话解释什么是 RAG").content)

同一条链里混用不同厂商的模型

planner = ChatOpenAI(
    model="claude-opus-5-5",
    api_key=os.environ["TOKROUTER_API_KEY"],
    base_url="https://api.tokrouter.dev/v1",
)
worker = ChatOpenAI(
    model="deepseek-v4-flash",
    api_key=os.environ["TOKROUTER_API_KEY"],
    base_url="https://api.tokrouter.dev/v1",
)

plan = planner.invoke("把「重构登录模块」拆成三个步骤,只输出步骤列表").content
print(worker.invoke(f"按这个计划写出第一步的实现要点:\n{plan}").content)

流式与工具调用

ChatOpenAI 的 stream()、bind_tools() 走的是同一套 OpenAI 协议字段,网关侧行为一致。 各模型对工具调用的支持程度不同,见工具调用。