Настройка LangChain

Подключите LangChain к GonkaGate, не меняя wrapper: оставьте ChatOpenAI и замените только API-ключ, base URL и model ID. Сначала проверьте один запрос. Tool calling, structured outputs и более крупные agent flow проверяйте только после того, как базовое подключение заработало.

Проверьте подключение одним запросом

import os

from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(
    model="qwen/qwen3-235b-a22b-instruct-2507-fp8",
    api_key=os.environ["GONKAGATE_API_KEY"],
    base_url="https://api.gonkagate.com/v1",
)

response = llm.invoke("Return exactly: LangChain connected")
print(response.content)

Если в ответ приходит LangChain connected, значит ChatOpenAI уже ходит в GonkaGate. Перед рабочим трафиком замените пример model ID на актуальное значение из GET /v1/models.

Что менять в конфиге

• Оставьте LangChain ChatOpenAI на месте.
• Меняйте только API-ключ, base URL и model ID.
• Ваши текущие вызовы invoke() и stream() вокруг этого wrapper можно оставить без изменений.
• Tool calling, structured outputs и более крупный agent flow проверяйте только после базового подключения.
• LangGraph, embeddings, retrievers и более широкая архитектура LangChain вне рамок этого гайда.

Частые первые ошибки

Если базовый запрос работает, а следующий шаг в LangChain всё равно падает, сначала убедитесь, что этот шаг всё ещё идёт через ChatOpenAI, а уже потом разбирайте внутренности LangChain.

См. также

• Гайд по миграции с OpenAI на GonkaGate для более широкой миграции OpenAI-совместимого приложения
• POST /v1/chat/completions — Создать chat completion для точного контракта запроса и ответа за ChatOpenAI
• Обработка ошибок API для правил retry и разбора ошибок после того, как подключение заработало