聊天模型 - LangChain 文档

聊天模型是使用一系列消息作为输入并返回消息作为输出的语言模型.

特色提供商

虽然所有这些LangChain类都支持所示的高级功能，但您可能需要查阅特定于提供商的文档，以了解哪些托管模型或后端支持该功能。

提供商	工具调用	结构化输出	JSON 模式	本地	多模态	包
`ChatAnthropic`	✅	✅	❌	❌	✅	`langchain-anthropic`
`ChatOpenAI`	✅	✅	✅	❌	✅	`langchain-openai`
`AzureChatOpenAI`	✅	✅	✅	❌	✅	`langchain-openai`
`ChatVertexAI`	✅	✅	❌	❌	✅	`langchain-google-vertexai`
`ChatGoogleGenerativeAI`	✅	✅	❌	❌	✅	`langchain-google-genai`
`ChatGroq`	✅	✅	✅	❌	❌	`langchain-groq`
`ChatBedrock`	✅	✅	❌	❌	❌	`langchain-aws`
`ChatHuggingFace`	✅	✅	❌	✅	❌	`langchain-huggingface`
`ChatOllama`	✅	✅	✅	✅	❌	`langchain-ollama`
`ChatXAI`	✅	✅	❌	❌	❌	`langchain-xai`
`ChatNVIDIA`	✅	✅	✅	✅	✅	`langchain-nvidia-ai-endpoints`
`ChatCohere`	✅	✅	❌	❌	❌	`langchain-cohere`
`ChatMistralAI`	✅	✅	❌	❌	❌	`langchain-mistralai`
`ChatTogether`	✅	✅	✅	❌	❌	`langchain-together`
`ChatFireworks`	✅	✅	✅	❌	❌	`langchain-fireworks`
`ChatLlamaCpp`	✅	✅	❌	✅	❌	`langchain-community`
`ChatDatabricks`	✅	✅	❌	❌	❌	`databricks-langchain`
`ChatPerplexity`	❌	✅	✅	❌	✅	`langchain-perplexity`

聊天补全 API

某些模型提供商提供与OpenAI的聊天完成API兼容的端点。在这种情况下，您可以使用带有自定义base_url的ChatOpenAI来连接到这些端点。

示例：OpenRouter

要使用 OpenRouter，您需要注册一个帐户并获取API 密钥。

from langchain_openai import ChatOpenAI

model = ChatOpenAI(
    model="...",  # Specify a model available on OpenRouter
    api_key="OPENROUTER_API_KEY",
    base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
)

有关更多详细信息，请参阅OpenRouter 文档。

要捕获推理令牌，

将导入从langchain_openai切换到langchain_deepseek
使用ChatDeepSeek而不是ChatOpenAI。您需要将参数base_url更改为api_base。
根据需要在extra_body下调整推理参数，例如

model = ChatDeepSeek(
    model="...",
    api_key="...",
    api_base="https://openrouter.ai/api/v1",
    extra_body={"reasoning": {"enabled": True}},
)

这是ChatOpenAI的一个已知限制，将在未来的版本中解决。

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