Langflow в России: Claude, GPT, DeepSeek и Qwen для агентов и RAG без VPN
Langflow — визуальный конструктор с открытым кодом (лицензия MIT), в котором из блоков собирают ИИ-агентов, чат-ботов и RAG по своим документам. Собственных моделей в нём нет: нужен ключ поставщика. Достаточно один раз добавить в настройках провайдер OpenAI Compatible с адресом https://www.ruapi.ai/v1 и ключом RuAPI — и в компонентах Language Model, Agent и Embedding Model появятся Claude, GPT, Gemini, DeepSeek и Qwen. Без VPN, оплата в USDT.
# Профиль → Settings → Model Providers → OpenAI Compatible
Base URL: https://www.ruapi.ai/v1
API Key: sk-...Вкладка OpenAI Compatible — настройка провайдера в Langflow 1.11 и новее. Вкладка Anthropic — для компонента Anthropic с родным API Claude. Вкладка Terminal — установка через Python; есть также Langflow Desktop и Docker-образ langflowai/langflow.
Что мешает подключить модели к Langflow из России
Без ключа поставщика потоки с ИИ не заработают.
Агенты, чат-боты и RAG в Langflow обращаются к модели через компонент модели, и ему нужен ключ. Anthropic и OpenAI не открывают свои API для России: её нет в их списках поддерживаемых стран (anthropic.com/supported-countries, developers.openai.com, проверено 10.11.2026). Ключ RuAPI выдаётся сразу после регистрации по email, через Google, Яндекс или Telegram.
Для каждого поставщика — свой ключ и свой счёт.
Если в одном потоке агент работает на Claude, а эмбеддинги считает модель OpenAI, обычно нужны два аккаунта и две оплаты. Через RuAPI все модели работают по одному ключу, а оплата списывается с одного баланса, а журнал консоли показывает стоимость каждого запроса.
Langflow часто разворачивают на сервере в России.
Langflow ставят на свой сервер, а запросы к моделям идут прямо с него. Держать на сервере VPN неудобно и ненадёжно. Адрес www.ruapi.ai доступен из России напрямую, поэтому настраивать на сервере ничего не нужно.
Как подключить: 3 шага
Подходит для Langflow Desktop, Docker и установки через Python.
Зарегистрируйтесь в RuAPI и пополните баланс
Зарегистрироваться на www.ruapi.ai можно по email, через Google, Яндекс или Telegram. Минимальное пополнение — 5 USDT в сетях TRC20, BEP20, TON или Polygon, принимается и USDC. Где купить USDT за рубли через СБП, показано в docs.ruapi.ai/ru/buy-usdt. Есть и оплата картами иностранных банков.
На новый аккаунт обычно сразу приходит $0,05 на deepseek-flash, claude-haiku-5-5 и gpt-6-luna — хватит, чтобы проверить первый поток с чатом. Эмбеддинги (поиск по документам) открываются после первого пополнения.
Создайте ключ и добавьте провайдер в Langflow
Консоль → «API-ключи» → «Создать ключ». В Langflow откройте профиль → Settings → Model Providers → OpenAI Compatible, укажите Base URL https://www.ruapi.ai/v1 и API Key, нажмите Save. Langflow сам загрузит список моделей, доступных ключу: отметьте нужные в разделах Language Models и Embedding Models. Чтобы список был короче, разрешите ключу в консоли RuAPI только нужные модели.
Выберите модели в компонентах
- В компоненте Language Model или Agent выберите провайдер OpenAI Compatible и модель, например claude-sonnet-5-5 или deepseek-flash.
- В Embedding Model выберите text-embedding-3-small или text-embedding-3-large. Langflow показывает все модели в обоих списках, но чат-модель в поле эмбеддингов работать не будет — проверяйте выбор.
- Для родного API Claude возьмите компонент Anthropic: Anthropic API URL — https://www.ruapi.ai, имя модели введите вручную (кнопка обновления списка обращается к api.anthropic.com).
- Ключ удобно хранить в Settings → Global Variables как переменную типа Credential и выбирать её значком глобуса у поля ключа.
Адреса и ключи RuAPI: docs.ruapi.ai/ru/quickstart · вызов инструментов: docs.ruapi.ai/ru/function-calling
Что указать в Langflow
OpenAI Compatible
Base URL: https://www.ruapi.ai/v1
API Key: sk-…
Компонент Anthropic
Anthropic API URL: https://www.ruapi.ai
Model Name: claude-sonnet-5-5
Эмбеддинги
text-embedding-3-small — $0,024 за 1 млн токенов
text-embedding-3-large
Цены на модели для Langflow
В долларах за 1 млн токенов, как на странице цен. Подписки нет: с баланса списываются только токены, которые потратили ваши запросы.
| model | input $/M | output $/M |
|---|---|---|
| claude-sonnet-5-5 | $2.40 чтение кэша $0.12 | $12.00 |
| claude-haiku-5-5 | $0.12 чтение кэша $0.0120 >100K: $0.60 | $0.60 >100K: $3.00 |
| gpt-6.1-sol | $2.40 чтение кэша $0.12 >272K: $4.80 | $12.00 >272K: $18.00 |
| gpt-6-luna | $0.12 чтение кэша $0.0120 >272K: $0.24 | $0.60 >272K: $0.90 |
| gemini-4-argon | $2.40 чтение кэша $0.12 | $12.00 |
| deepseek-v4-pro | $1.58 чтение кэша $0.0600 | $4.75 |
| deepseek-flash | $0.17 чтение кэша $0.0120 | $1.44 |
| qwen3.8-flash | $0.14 чтение кэша $0.0288 | $0.49 |
Input — цена новых входных токенов (промпт, история, найденные фрагменты документов), output — ответа модели. По нашей оценке, запрос RAG на 5 тыс. токенов с ответом на 500 токенов стоит около $0,002 на deepseek-flash и около $0,018 на claude-sonnet-5-5. Проиндексировать документы на 500 тыс. токенов моделью text-embedding-3-small — около $0,012. Цены на вашем аккаунте могут быть ниже.
Серая строка «>100K» — тариф производителя для длинных промптов: если промпт превышает порог, по этому тарифу считается весь запрос.