在俄罗斯用 Langflow：Claude、GPT、DeepSeek、Qwen 跑智能体和 RAG，不用 VPN
Langflow 是开源的可视化搭建工具（MIT 许可），用积木一样的组件搭 AI 智能体、聊天机器人和基于自己文档的 RAG。它自己没有模型，需要厂商密钥。在设置里加一次 OpenAI Compatible 提供方，填地址 https://www.ruapi.ai/v1 和 RuAPI 密钥，Language Model、Agent、Embedding Model 组件里就能选 Claude、GPT、Gemini、DeepSeek、Qwen。不用 VPN，USDT 付款。
# 头像 → Settings → Model Providers → OpenAI Compatible
Base URL: https://www.ruapi.ai/v1
API Key: sk-...「OpenAI Compatible」标签是 Langflow 1.11 及以上的提供方设置。「Anthropic」标签用于走 Claude 原生接口的 Anthropic 组件。「Terminal」标签是用 Python 安装；也有 Langflow Desktop 和 Docker 镜像 langflowai/langflow。
在俄罗斯给 Langflow 接模型难在哪
没有厂商密钥，用到 AI 的流程跑不起来。
Langflow 里的智能体、聊天机器人和 RAG 都通过厂商组件调用模型，组件要填密钥。Anthropic 和 OpenAI 的 API 不对俄罗斯开放：两家的支持国家名单里都没有俄罗斯（anthropic.com/supported-countries、developers.openai.com，2026-11-10 查）。RuAPI 用邮箱、Google、Yandex 或 Telegram 注册后马上就能拿到密钥。
每家厂商一个密钥、一份账单。
同一个流程里智能体用 Claude、向量用 OpenAI 的模型，一般要开两个账号、付两次钱。通过 RuAPI，所有模型共用一个密钥、一个余额，控制台日志里能看到每次请求花了多少钱。
Langflow 服务器常常就在俄罗斯。
Langflow 装在自己的服务器上，调用模型的请求直接从服务器发出。在服务器上挂 VPN 麻烦又不稳。www.ruapi.ai 在俄罗斯能直接访问，服务器上什么都不用配。
怎么接：3 步
Langflow Desktop、Docker、Python 安装都适用。
注册 RuAPI 并充值
在 www.ruapi.ai 用邮箱、Google、Yandex 或 Telegram 注册。最低充值 5 USDT，支持 TRC20、BEP20、TON、Polygon 网络，也收 USDC。怎么用卢布通过 SBP 买 USDT，见 docs.ruapi.ai/zh/buy-usdt。也可以用外国银行卡付款。
新账号一般会马上送 $0.05，可用 deepseek-flash、claude-haiku-5-5 和 gpt-6-luna，够试第一个聊天流程。向量模型（文档检索）要第一次充值后才能用。
创建密钥，在 Langflow 里加提供方
控制台 →「API 密钥」→「创建密钥」。在 Langflow 里点头像 → Settings → Model Providers → OpenAI Compatible，填 Base URL https://www.ruapi.ai/v1 和 API Key，点 Save。Langflow 会自动读取这个密钥能用的模型列表：在 Language Models 和 Embedding Models 里勾上要用的。想让列表短一点，就在 RuAPI 控制台里只给这个密钥开需要的模型。
在组件里选模型
- 在 Language Model 或 Agent 组件里选提供方 OpenAI Compatible 和模型，比如 claude-sonnet-5-5 或 deepseek-flash。
- Embedding Model 里选 text-embedding-3-small 或 text-embedding-3-large。Langflow 在两个列表里都会显示全部模型，聊天模型放在向量那一栏是用不了的，选的时候注意。
- 要走 Claude 原生接口就用 Anthropic 组件：Anthropic API URL 填 https://www.ruapi.ai，模型名手动输入（刷新列表的按钮会去请求 api.anthropic.com）。
- 密钥可以放在 Settings → Global Variables 里，类型选 Credential，在密钥栏旁边点地球图标选用。
RuAPI 的地址和密钥：docs.ruapi.ai/zh/quickstart · 工具调用：docs.ruapi.ai/zh/function-calling
Langflow 里填什么
OpenAI Compatible
Base URL：https://www.ruapi.ai/v1
API Key：sk-…
Anthropic 组件
Anthropic API URL：https://www.ruapi.ai
Model Name：claude-sonnet-5-5
向量模型
text-embedding-3-small：每百万 token $0.024
text-embedding-3-large
Langflow 常用模型的价格
单位是美元／每百万 token，和价格页一致。不用订阅：只扣你的请求实际用掉的 token。
| model | input $/M | output $/M |
|---|---|---|
| claude-sonnet-5-5 | $2.40 读缓存 $0.12 | $12.00 |
| claude-haiku-5-5 | $0.12 读缓存 $0.0120 >100K: $0.60 | $0.60 >100K: $3.00 |
| gpt-6.1-sol | $2.40 读缓存 $0.12 >272K: $4.80 | $12.00 >272K: $18.00 |
| gpt-6-luna | $0.12 读缓存 $0.0120 >272K: $0.24 | $0.60 >272K: $0.90 |
| gemini-4-argon | $2.40 读缓存 $0.12 | $12.00 |
| deepseek-v4-pro | $1.58 读缓存 $0.0600 | $4.75 |
| deepseek-flash | $0.17 读缓存 $0.0120 | $1.44 |
| qwen3.8-flash | $0.14 读缓存 $0.0288 | $0.49 |
input 是新输入 token（提示、历史、检索到的文档片段）的价格，output 是模型回复。按我们估算，一次输入 5 千 token、回复 500 token 的 RAG 请求，deepseek-flash 约 $0.002，claude-sonnet-5-5 约 $0.018。用 text-embedding-3-small 给 50 万 token 的文档建索引约 $0.012。你账号的价格可能更低。
灰色的「>100K」行是厂商的长提示价：提示超过门槛时，整个请求都按这一档计费。