Integrari / SDK & toolsTransactional
LangChain prin Router by MP
Construieste agenti și chain-uri LangChain pe Router by MP setand openai_api_base in ChatOpenAI.
Raspuns scurt
LangChain accepta openai_api_base și openai_api_key in clasa ChatOpenAI; punctezi spre Router by MP și folosesti modelele live ca pe OpenAI direct.
Problema concreta
Echipele cu agenti LangChain in productie vor sa adauge billing local și chei separate fără sa rescrie chain-urile.
Cum o rezolva Router by MP
Schimbi parametrii in ChatOpenAI/AzureChatOpenAI. Agentii, chain-urile și toolsetul rămân neschimbate. Embeddings și retriever-ele funcționează identic.
Fluxuri uzuale
- pip install langchain langchain-openai.
- ChatOpenAI cu openai_api_base și openai_api_key.
- Construire agent cu tools și memory.
- RAG cu Chroma/Weaviate pe embeddings Router.
Modele recomandate
gpt-5.4-minigpt-5.4-protext-embedding-3-small
Disponibilitatea reala se verifica live in /models.
| Control | De ce conteaza |
|---|---|
| API compatibil | LangChain trateaza Router by MP ca OpenAI. |
| Embeddings | OpenAIEmbeddings cu base_url Router funcționează pentru index. |
| Agents | Agentii cu tool calling merg pe modelele GPT live. |
Python (LangChain)py
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(
model="gpt-5.4-mini",
openai_api_base="https://api.megapromoting.com/v1",
openai_api_key=os.environ["ROUTER_API_KEY"],
)
print(llm.invoke("Salut, Router by MP!").content)Reguli si limite
- Versiune. Folosește langchain-openai >= 0.1.5.
- Disponibilitate model. Verifica /models pe cheia ta.
- Async. Folosește AsyncCallbackManager pentru async agents.
Integrare rapida
Foloseste endpointul https://api.megapromoting.com/v1, trimite cheia caAuthorization: Bearer <router_api_key> si verifica pagina/modelsinainte de productie.