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Together AI 提供 API，只需几行代码即可查询 50+ 领先的开源模型。 本指南将帮助您开始使用 ChatTogetherAI 聊天模型。有关所有 ChatTogetherAI 功能和配置的详细文档，请参阅 API 参考。

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概览

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集成详情

类别包本地可序列化PY 支持下载量版本
ChatTogetherAI@langchain/community❌✅✅NPM - DownloadsNPM - Version

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模型功能

有关如何使用特定功能的指南，请参阅下表标题中的链接。
工具调用结构化输出JSON 模式图像输入音频输入视频输入令牌级流式传输Token 用量Logprobs
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设置

要访问 ChatTogetherAI 模型，您需要创建一个 Together 帐户，在此处获取 API 密钥，并安装 @langchain/community 集成包。

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凭据

前往 api.together.ai 注册 TogetherAI 并生成 API 密钥。完成后，设置 TOGETHER_AI_API_KEY 环境变量。 
export TOGETHER_AI_API_KEY="your-api-key"
如果您想获取模型调用的自动化跟踪，您还可以通过取消注释下方来设置您的 LangSmith API 密钥 
# export LANGSMITH_TRACING="true"
# export LANGSMITH_API_KEY="your-api-key"

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安装

LangChain ChatTogetherAI 集成位于 @langchain/community 包中。 
npm install @langchain/community @langchain/core

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实例化

现在我们可以实例化我们的模型对象并生成聊天完成 
import { ChatTogetherAI } from "@langchain/community/chat_models/togetherai"

const llm = new ChatTogetherAI({
    model: "mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1",
    temperature: 0,
    // other params...
})

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调用

const aiMsg = await llm.invoke([
    [
        "system",
        "You are a helpful assistant that translates English to French. Translate the user sentence.",
    ],
    ["human", "I love programming."],
])
aiMsg

AIMessage {
  "id": "chatcmpl-9rT9qEDPZ6iLCk6jt3XTzVDDH6pcI",
  "content": "J'adore la programmation.",
  "additional_kwargs": {},
  "response_metadata": {
    "tokenUsage": {
      "completionTokens": 8,
      "promptTokens": 31,
      "totalTokens": 39
    },
    "finish_reason": "stop"
  },
  "tool_calls": [],
  "invalid_tool_calls": [],
  "usage_metadata": {
    "input_tokens": 31,
    "output_tokens": 8,
    "total_tokens": 39
  }
}

console.log(aiMsg.content)

J'adore la programmation.

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API 参考

有关所有 ChatTogetherAI 功能和配置的详细文档，请参阅 API 参考。
在 GitHub 上编辑此页面源文件。
以编程方式连接这些文档到 Claude、VSCode 等，通过 MCP 获取实时答案。
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