LangChain + Evrona
Для LangChain шлюз — обычный OpenAI-провайдер: меняется только base_url.
Что нужно подготовить
Нет ключа? Создайте аккаунт — ключ создаётся в кабинете, в разделе «API-ключи», и полное значение показывается один раз. Model ID копируется из каталога целиком, вместе с префиксом до «/».
Порядок подключения
Поставьте пакет langchain-openai.
Соберите ChatOpenAI с нашим адресом, вашим ключом и Model ID.
Дальше всё как обычно — цепочки, инструменты, агенты: вызов функций работает.
# pip install langchain-openai
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(
model="google/gemini-3.7-flash",
base_url="https://evrona.ru/v1",
api_key="ev-ВАШ_КЛЮЧ",
)
print(llm.invoke("Hello").content)В JavaScript-версии адрес живёт в поле configuration.baseURL, остальное не отличается.
Вызов функций поддерживается, поэтому агентные режимы работают. Строгий JSON-режим (response_format) и снятый формат functions шлюз отклоняет ошибкой unsupported_parameter — молча параметр не теряется. Картинки на вход берут модели с пометкой «Понимает изображения» в каталоге: часть content типа image_url со ссылкой вида data:image/png;base64,… (PNG, JPEG или WebP, до 5 МБ каждая, до 50 штук на запрос). Внешние ссылки шлюз не скачивает, а модель без этой пометки возвращает ошибку unsupported_capability — обе ошибки прямо называют причину.