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在 LangChain 的 Python 与 TypeScript 框架中配置 ChatOpenAI 模型对接 AnyStarX。

LangChain 提供了通用的 ChatOpenAI 封装，支持通过自定义参数指定服务提供商端点。在对接 AnyStarX 时，只需在模型实例化时传入对应的 Base URL 与 API Key，后续的链（Chain）、智能体（Agent）编排以及 LangGraph 状态图代码均无需调整。

安装依赖库

pip install langchain-openai

npm install @langchain/openai @langchain/core

初始化模型实例

在初始化 ChatOpenAI 时，将模型名称与接口端点对齐：

import os
from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(
    model="MODEL_ID",
    api_key=os.environ["ANYSTARX_API_KEY"],
    base_url="https://console.anystarx.com/v1",
)

response = llm.invoke("请用一句话介绍 AnyStarX。")
print(response.content)

import { ChatOpenAI } from '@langchain/openai';

const llm = new ChatOpenAI({
  model: 'MODEL_ID',
  apiKey: process.env.ANYSTARX_API_KEY,
  configuration: {
    baseURL: 'https://console.anystarx.com/v1',
  },
});

const response = await llm.invoke('请用一句话介绍 AnyStarX。');
console.log(response.content);

需要注意参数位置的差异：Python 版本可直接在构造函数中传入 base_url；TypeScript 版本则需将端点写入 configuration.baseURL 对象中。

开发与调用说明

在 LangChain Agent 或 LangGraph 流程中编排工具时，底层依赖模型的函数调用（Function Calling）能力，建议在控制台中选择 Claude 或 OpenAI 等具备稳定工具调用支持的模型。
如果现有项目通过 OPENAI_API_KEY 与 OPENAI_BASE_URL 环境变量隐式初始化 ChatOpenAI，也可以直接通过修改系统环境变量指向 AnyStarX，无需在代码中显式传参，具体配置参考环境变量。

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