LangChain

Фреймворк для LLM-приложений. Подключается к ApiMira как OpenAI-совместимый провайдер.

LangChain видит шлюз обычным OpenAI-провайдером: меняется только base_url.

Что понадобится

Base URL

https://apimira.com/v1

API-ключ

am-ВАШ_КЛЮЧСоздаётся в кабинете, раздел «API-ключи». Полное значение показывается один раз.

Model ID

google/gemini-3.7-flashКопируется из каталога целиком, вместе с префиксом до «/».

Как подключить

1. 1Установите langchain-openai.
2. 2Создайте ChatOpenAI с нашим адресом, ключом и Model ID.
3. 3Дальше всё как обычно — цепочки, инструменты, агенты: вызов функций поддерживается.

# pip install langchain-openai
from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(
    model="google/gemini-3.7-flash",
    base_url="https://apimira.com/v1",
    api_key="am-ВАШ_КЛЮЧ",
)

print(llm.invoke("Hello").content)

В JavaScript-версии адрес задаётся полем configuration.baseURL, остальное совпадает.

Вызов функций поддерживается, поэтому агентные режимы работают. Строгий JSON-режим (response_format) и снятый формат functions шлюз отвергает ошибкой unsupported_parameter — параметр не игнорируется молча. Картинки на вход принимаются у моделей с пометкой «Видит картинки» на странице «Модели»: часть content типа image_url со ссылкой вида data:image/png;base64,… (PNG, JPEG или WebP, до 5 МБ каждая, до 50 штук на запрос). Внешние ссылки шлюз не скачивает, а модель без этой пометки отвечает ошибкой unsupported_capability — обе ошибки называют причину прямо.