Source: https://aiprimetech.io/es/learn/use-claude-api-with-langchain/

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# ChatAnthropic en LangChain: importación, base_url, streaming, herramientas y errores 

ChatAnthropic del langchain-anthropic paquete es el modelo de chat de Claude de LangChain. Encapsula el SDK oficial de Anthropic para Python, por lo que basta con un argumento para conectarlo a una pasarela, base_url, establecido en la raíz del host. Todo lo demás en tus cadenas, agentes y herramientas permanece igual. 

## Instalación e importación 

terminalCopiar

```
pip install -U langchain-anthropic
```

app.pyCopiar

```
from langchain_anthropic import ChatAnthropic

llm = ChatAnthropic(
    model="claude-sonnet-5",
    base_url="https://aiprimetech.io",           # host root: the SDK adds /v1/messages
    api_key="your_gateway_key",   # or set ANTHROPIC_API_KEY
)

print(llm.invoke("Say hello in one word.").text)
```

No /v1 en base_url aquí. El SDK de Anthropic subyacente añade /v1/messages por sí mismo; añadir /v1 produce /v1/v1/messages y un 404 page not found. 

## Configúralo desde el entorno 

base_url es un alias de anthropic_api_urly api_key un alias de anthropic_api_key. Cuando no los pasas, ChatAnthropic lee ANTHROPIC_API_URL primero, después ANTHROPIC_BASE_URL, y la clave de ANTHROPIC_API_KEY. Los argumentos explícitos siempre tienen prioridad. 

terminalCopiar

```
export ANTHROPIC_API_KEY=your_gateway_key
export ANTHROPIC_API_URL=https://aiprimetech.io
```

app.pyCopiar

```
from langchain_anthropic import ChatAnthropic

llm = ChatAnthropic(model="claude-sonnet-5")   # picks up the gateway from the environment
```

## Transmisión en tiempo real 

app.pyCopiar

```
for chunk in llm.stream("Explain backpressure in two sentences."):
    print(chunk.text, end="", flush=True)
```

.text recopila solo los bloques de texto de cada fragmento, por lo que el resultado se mantiene limpio cuando el modelo también emite bloques de razonamiento o de uso de herramientas. Utiliza streaming para respuestas largas: una solicitud larga sin streaming es la causa habitual de que se agote el tiempo de espera. 

## Herramientas y salida estructurada 

tools.pyCopiar

```
from langchain_core.tools import tool

@tool
def get_time(city: str) -> str:
    """Return the current local time in a city."""
    return "12:00"

msg = llm.bind_tools([get_time]).invoke("What time is it in Tokyo?")
print(msg.tool_calls)
```

structured.pyCopiar

```
from pydantic import BaseModel

class Weather(BaseModel):
    city: str
    temperature_c: float

print(llm.with_structured_output(Weather).invoke("It is 21 degrees in Lisbon today."))
```

## Reintentos, tiempos de espera y max_tokens 

max_retries tiene como valor predeterminado 2, igual que el SDK de Anthropic, que reintenta los errores de conexión, 429 y las respuestas 5xx. timeout (alias de default_request_timeout) se expresa en segundos. Si dejas max_tokens sin definir, se toma del perfil del modelo. 

app.pyCopiar

```
llm = ChatAnthropic(
    model="claude-sonnet-5",
    base_url="https://aiprimetech.io",
    max_retries=4,
    timeout=120,
    max_tokens=8000,
)
```

Para los lotes, limita el paralelismo para respetar el límite de concurrencia de tu clave: llm.batch(inputs, config={"max_concurrency": 3}). 

## La alternativa con ChatOpenAI 

Si tu código está estandarizado en ChatOpenAI, el endpoint compatible con OpenAI de la pasarela también ofrece Claude. Esta vía requiere /v1 al final, al contrario que ChatAnthropic. 

app.pyCopiar

```
from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(model="claude-sonnet-5", base_url="https://aiprimetech.io/v1", api_key="your_gateway_key")
```

Es preferible usar ChatAnthropic para Claude: conserva funciones nativas como la caché de prompts y los bloques de razonamiento. 

## Resolución de problemas 

  | Lo que ves  | Causa  | Solución  

 | 404 page not found | /v1 en el campo de ChatAnthropic base_url | Usa la raíz del host, https://aiprimetech.io 

 | Model "..." is not supported | Un ID que el grupo de tu clave no ofrece, o un nombre antiguo con fecha | Usa un ID actual de la tabla siguiente 

 | AuthenticationError | ANTHROPIC_API_KEY vacío en el proceso en ejecución, o una clave para otro endpoint | Pasa api_key= explícitamente para probar 

 | RateLimitError: Concurrency limit exceeded | Demasiadas llamadas en paralelo (batch, gather asíncrono) | max_concurrency en la configuración del lote 

 | APITimeoutError | Generaciones largas sin streaming | Usa streaming o aumenta timeout  

  | ID del modelo  | Úsalo para  

 | claude-sonnet-5 | Opción predeterminada para programación y trabajo con agentes: rápida, potente y de precio intermedio. 

 | claude-opus-5-5 | Razonamiento más complejo, refactorizaciones grandes y ejecuciones largas de agentes. 

 | claude-fable-5-1 | El más capaz y el más caro; resérvalo para las tareas más difíciles. 

 | claude-haiku-4-5 | Económico y rápido: títulos, resúmenes, clasificación y pasos pequeños.  

## Preguntas frecuentes 

 ¿Cómo importo ChatAnthropic?

pip install -U langchain-anthropic, y después from langchain_anthropic import ChatAnthropic. ¿Necesita /v1 el base_url de ChatAnthropic?

No. Pasa la raíz del host, por ejemplo, https://aiprimetech.io;; el SDK de Anthropic añade /v1/messages. ChatOpenAI funciona al revés y necesita /v1. ¿Qué variables de entorno lee ChatAnthropic?

ANTHROPIC_API_KEY para la clave, y ANTHROPIC_API_URL, seguido de ANTHROPIC_BASE_URL, para el endpoint cuando no se pasa base_url. ¿Es base_url lo mismo que anthropic_api_url?

Sí. base_url es un alias de anthropic_api_url, y api_key es un alias de anthropic_api_key.  

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AI Prime Tech es una pasarela de API independiente. No está afiliada a Anthropic, no cuenta con su respaldo ni es un distribuidor de Anthropic. Claude y los nombres de los modelos relacionados son marcas comerciales de sus respectivos propietarios.    

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