在俄罗斯用 LangChain：ChatOpenAI 和 LangGraph 接 Claude、GPT、DeepSeek、Gemini，不用 VPN
LangChain 和 LangGraph 是开源的 Python／JavaScript 库，用来写智能体、RAG 和大模型调用链。库本身免费，可在俄罗斯拿不到 OpenAI 或 Anthropic 的密钥。RuAPI 补上这一环：给 ChatOpenAI 填上 base_url https://www.ruapi.ai/v1 和 RuAPI 密钥，同一份代码就能跑 Claude、GPT、DeepSeek、Gemini、Qwen、GLM。Claude 也可以用原生的 ChatAnthropic。不用 VPN，USDT 付款。
更新于：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="sk-...",
base_url="https://www.ruapi.ai/v1",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="deepseek-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "你好"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)这里用普通的 openai SDK 验证密钥。LangChain 里填的也是这两个值：https://www.ruapi.ai/v1 填进 base_url，密钥填进 api_key（JS 里是 configuration.baseURL 和 apiKey）。
在俄罗斯用 LangChain 卡在哪
包装得上，密钥拿不到。
pip install langchain 一路顺利，可第一次调模型就要 API 密钥。Anthropic 和 OpenAI 的支持国家名单里都没有俄罗斯（anthropic.com/supported-countries、developers.openai.com/api/docs/supported-countries，2026-11-05），直接申请密钥这条路走不通。RuAPI 的密钥注册完就能建，余额用 USDT 充。
每家厂商一个包、一把密钥、一份账单。
LangChain 里 OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek 各有各的集成包：langchain-openai、langchain-anthropic、langchain-google-genai、langchain-deepseek，每个都要那家公司的密钥。通过 RuAPI，所有模型都在同一个 OpenAI 兼容地址上应答，一个 ChatOpenAI 加一把密钥就够：换模型只改 model 字段，链和图的其余代码都不用动。
循环里的智能体悄悄烧 token。
LangGraph 智能体每走一步都把整段历史重新发给模型：消息、工具调用和工具结果。停止条件写错一处，账单就一直涨。所以开发时最好单独建一把带预算的密钥，测试先用便宜模型跑：deepseek-flash 每 100 万输入 token $0.168，命中缓存的重复前缀只要 $0.012。
怎么把 RuAPI 接到 LangChain：3 步
按现行版本写：Python 3.10+ 上的 langchain 1.4、langchain-openai 1.7、langchain-anthropic 1.7、LangGraph 1.2，JavaScript 的 @langchain/openai 1.8（PyPI、npm，2026-11-05）。示例代码在下面的方块里。
注册 RuAPI 并充值
www.ruapi.ai 的账号用邮箱、Google 或 Yandex 都能开。充值最方便的是 USDT：5 USDT 起，TRC20、BEP20、TON、Polygon 网络都行，也收 USDC。USDT 可以用卢布通过 SBP 买，步骤见 docs.ruapi.ai/zh/buy-usdt。境外银行发行的卡也能付。
新账号通常会马上拿到 $0.05，够用 claude-haiku-5-5、deepseek-flash 或 gpt-6-luna 跑通第一批示例。其余模型首次充值后开放。
给项目建一个密钥
控制台 →「令牌管理」→「添加令牌」。拿智能体做实验时，在额度一栏关掉「无限额度」并填上金额：图陷进死循环也花不超这个数。密钥放环境变量或 .env 文件里，别写进要提交到 git 的代码。
把地址和密钥交给 LangChain 的模型
- Python：pip install -U langchain langchain-openai。然后 ChatOpenAI(model="deepseek-flash", base_url="https://www.ruapi.ai/v1", api_key="sk-...")。也可以不写参数，改设环境变量 OPENAI_API_KEY 和 OPENAI_BASE_URL（或 OPENAI_API_BASE），ChatOpenAI 会自己读。
- JavaScript／TypeScript：npm install @langchain/openai @langchain/core。地址不是直接传，而是放在 configuration 里：new ChatOpenAI({ model: "deepseek-flash", apiKey: "sk-...", configuration: { baseURL: "https://www.ruapi.ai/v1" } })。
- Claude 走原生 Anthropic 格式：pip install -U langchain-anthropic，再 ChatAnthropic(model="claude-sonnet-5-5", base_url="https://www.ruapi.ai", api_key="sk-...")。这里的地址不带 /v1，库会自己补上 /v1/messages。
- 调用 llm.invoke("你好！")，再打开控制台 →「使用日志」：出现一条带模型和价格的新记录，就说明接通了。之后把 llm 交给 create_agent、LCEL 链或 LangGraph 节点，用法和普通模型一样。
带示例的完整教程：docs.ruapi.ai/zh/integrations/langchain · 工具调用：docs.ruapi.ai/zh/function-calling · 流式输出：docs.ruapi.ai/zh/streaming
最短代码
Python：任何模型都走 ChatOpenAI
pip install -U langchain langchain-openai
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(
model="deepseek-flash",
base_url="https://www.ruapi.ai/v1",
api_key="sk-...",
)
print(llm.invoke("你好！").content)
JavaScript／TypeScript（ESM）
npm install @langchain/openai @langchain/core
import { ChatOpenAI } from "@langchain/openai";
const llm = new ChatOpenAI({
model: "deepseek-flash",
apiKey: "sk-...",
configuration: { baseURL: "https://www.ruapi.ai/v1" },
});
console.log((await llm.invoke("你好！")).content);
Claude 走 ChatAnthropic
pip install -U langchain-anthropic
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
# base_url 不带 /v1：库会自己补上 /v1/messages
llm = ChatAnthropic(
model="claude-sonnet-5-5",
base_url="https://www.ruapi.ai",
api_key="sk-...",
max_tokens=4096,
)
print(llm.invoke("你好！").content)
LangChain 项目常用模型价格
从跑测试、做 RAG 的便宜模型，到撑复杂智能体的强模型。单位是美元／100 万 token，和价格页一致。没有订阅：只扣你的代码实际用掉的 token。
| model | input $/M | output $/M |
|---|---|---|
| deepseek-flash | $0.17 缓存读取 $0.0120 | $1.44 |
| gpt-5.4-mini | $0.90 缓存读取 $0.0900 | $5.40 |
| claude-haiku-5-5 | $0.12 缓存读取 $0.0120 >100K: $0.60 | $0.60 >100K: $3.00 |
| gemini-3.8-flash | $0.90 缓存读取 $0.0900 | $4.50 |
| gpt-5.4 | $3.00 缓存读取 $0.30 >272K: $6.00 | $18.00 >272K: $27.00 |
| claude-sonnet-5-5 | $2.40 缓存读取 $0.12 | $12.00 |
Input 是新输入的 token，「缓存读取」是输入里命中缓存的部分，output 是模型的回复。GPT 和 DeepSeek 会自动缓存重复的请求开头。Claude 按 cache_control 标记缓存。你不打标记的话，RuAPI 会替你打，ChatOpenAI 和 ChatAnthropic 都一样：请求里已经有模型之前的回复，并且同一把密钥上一次调这个模型在 5 分钟以内，就在系统提示末尾和最后一条用户消息上打标记。连续 3 次写了缓存却没省下钱，这把密钥＋这个模型停 1 小时不打。也可以自己打：走 ChatOpenAI 时在消息块里带上标记，用 ChatAnthropic 时用 langchain_anthropic.middleware 里的 AnthropicPromptCachingMiddleware，这时 RuAPI 不再另加（docs.ruapi.ai/zh/prompt-caching）。
灰色的「>100K」一行是厂商对超过门槛的长提示词的价格；请求一旦超过门槛，整条都按这一档计费。