TokenTool
ФреймворкPythonJavaScript

LangChain + TokenTool

Подключите LangChain к TokenTool и используйте Claude, GPT-4o, Gemini в своих Python/JS приложениях.

Параметры подключения

Base URL

https://api.tokentool.ru/api/v1

API Key

sk-tt-xxxxxxx— в личном кабинете
1

Установить зависимости

LangChain доступен для Python и JavaScript/TypeScript — установи нужный вариант:

Python:

bash
pip install langchain langchain-openai

JavaScript / TypeScript:

bash
npm install langchain @langchain/openai

Убедись что Python 3.8+ или Node.js 18+ установлен перед запуском.

2

Python: базовый запрос

Создай файл test_tokentool.py с таким содержимым:

python
from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(
    base_url="https://api.tokentool.ru/api/v1",
    api_key="sk-tt-ваш-ключ",
    model="anthropic/claude-3-5-sonnet"
)

response = llm.invoke("Привет! Расскажи в одном предложении что умеет LangChain.")
print(response.content)

Запусти скрипт:

bash
python test_tokentool.py

Если скрипт напечатал осмысленный ответ — TokenTool подключён ✓

💡 Замени sk-tt-ваш-ключ на реальный ключ из личного кабинета TokenTool → «Мои ключи».
3

JavaScript: базовый запрос

Создай файл test_tokentool.mjs:

javascript
import { ChatOpenAI } from "@langchain/openai";

const model = new ChatOpenAI({
  configuration: {
    baseURL: "https://api.tokentool.ru/api/v1",
    apiKey: "sk-tt-ваш-ключ",
  },
  model: "anthropic/claude-3-5-sonnet",
});

const response = await model.invoke("Привет! Одно предложение про LangChain.");
console.log(response.content);

Запусти:

bash
node test_tokentool.mjs

Если в консоли появился ответ — подключение работает ✓

4

Использование в цепочках и агентах

Для базовых текстовых вызовов LangChain можно указать OpenAI-совместимый base URL TokenTool в объёме актуальной документации:

python
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.schema import HumanMessage, SystemMessage

llm = ChatOpenAI(
    base_url="https://api.tokentool.ru/api/v1",
    api_key="sk-tt-ваш-ключ",
    model="openai/gpt-4o"
)

messages = [
    SystemMessage(content="Ты опытный Python-разработчик."),
    HumanMessage(content="Напиши функцию для парсинга JSON с обработкой ошибок."),
]

response = llm.invoke(messages)
print(response.content)

Сначала проверьте простой вызов на текущей версии клиента. Chains, agents, tools, callbacks и внешний RAG могут требовать отдельных настроек и тестов; публичный embeddings endpoint эта инструкция не обещает.

5

Смена модели и решение проблем

Доступные модели через TokenTool — меняй в параметре model:

text
anthropic/claude-3-5-sonnet   ← лучший для агентных задач
openai/gpt-4o                 ← универсальный
google/gemini-2.0-flash-001   ← быстрый и дешёвый
deepseek/deepseek-r1          ← сильная аналитика и код

Частые ошибки:

  • ✗AuthenticationError — неверный api_key. Проверь ключ в личном кабинете.
  • ✗NotFoundError — неверный model ID. Используй точный идентификатор как выше.
  • ✗ConnectionError — проверь Base URL: https://api.tokentool.ru/api/v1.

Готово к работе?

Зарегистрируйтесь на TokenTool, получите API-ключ и подключите LangChain + TokenTool за пару минут.

Получить API-ключ TokenTool →← Все инструкции