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

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# ChatAnthropic in LangChain: importazione, base_url, streaming, strumenti ed errori 

ChatAnthropic dal langchain-anthropic pacchetto è il modello di chat Claude di LangChain. Incapsula l'SDK Python ufficiale di Anthropic, quindi per indirizzarlo a un gateway basta un argomento, base_url, impostato sulla radice dell'host. Tutto il resto nelle tue catene, nei tuoi agenti e nei tuoi strumenti rimane invariato. 

## Installazione e importazione 

terminaleCopia

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

app.pyCopia

```
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 in base_url qui. L'SDK Anthropic sottostante aggiunge /v1/messages automaticamente; aggiungere /v1 produce /v1/v1/messages e un 404 page not found. 

## Configurazione tramite l'ambiente 

base_url è un alias di anthropic_api_urle api_key un alias di anthropic_api_key. Quando non li passi, ChatAnthropic legge ANTHROPIC_API_URL prima, poi ANTHROPIC_BASE_URL, e la chiave da ANTHROPIC_API_KEY. Gli argomenti espliciti hanno sempre la precedenza. 

terminaleCopia

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

app.pyCopia

```
from langchain_anthropic import ChatAnthropic

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

## Streaming 

app.pyCopia

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

.text raccoglie solo i blocchi di testo di ogni frammento, quindi il risultato rimane pulito anche quando il modello emette blocchi di ragionamento o di uso degli strumenti. Usa lo streaming per le risposte lunghe: una richiesta lunga senza streaming è la causa più comune dei timeout. 

## Strumenti e output strutturato 

tools.pyCopia

```
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.pyCopia

```
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."))
```

## Tentativi, timeout e max_tokens 

max_retries il valore predefinito è 2, come nell'SDK di Anthropic, che ritenta in caso di errori di connessione, 429 e risposte 5xx. timeout (alias di default_request_timeout) è espresso in secondi. Se lasci max_tokens non impostato, viene ricavato dal profilo del modello. 

app.pyCopia

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

Per i batch, limita il parallelismo per rispettare il limite di concorrenza della tua chiave: llm.batch(inputs, config={"max_concurrency": 3}). 

## L'alternativa ChatOpenAI 

Se il tuo codice è standardizzato su ChatOpenAI, l'endpoint del gateway compatibile con OpenAI supporta anche Claude. Questa modalità richiede /v1 alla fine, al contrario di ChatAnthropic. 

app.pyCopia

```
from langchain_openai import ChatOpenAI

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

Preferisci ChatAnthropic per Claude: mantiene le funzionalità native, come la memorizzazione dei prompt nella cache e i blocchi di ragionamento. 

## Risoluzione dei problemi 

  | Che cosa vedi  | Causa  | Soluzione  

 | 404 page not found | /v1 nel campo di ChatAnthropic base_url | Usa l'URL radice dell'host, https://aiprimetech.io 

 | Model "..." is not supported | Un ID non supportato dal gruppo della tua chiave, oppure un vecchio nome con data | Usa un ID attuale dalla tabella qui sotto 

 | AuthenticationError | ANTHROPIC_API_KEY vuoto nel processo in esecuzione, oppure una chiave per un altro endpoint | Passa api_key= esplicitamente per fare una prova 

 | RateLimitError: Concurrency limit exceeded | Troppe chiamate parallele (batch, gather asincrono) | max_concurrency nella configurazione del batch 

 | APITimeoutError | Generazioni lunghe senza streaming | Usa lo streaming o aumenta timeout  

  | ID del modello  | Usalo per  

 | claude-sonnet-5 | Scelta predefinita per programmazione e attività degli agenti: veloce, potente, di fascia media. 

 | claude-opus-5-5 | Ragionamenti più complessi, refactoring estesi, esecuzioni prolungate degli agenti. 

 | claude-fable-5-1 | Il più capace e il più costoso; riservalo alle attività più difficili. 

 | claude-haiku-4-5 | Economico e rapido: titoli, riepiloghi, classificazione, piccoli passaggi.  

## Domande frequenti 

 Come si importa ChatAnthropic?

pip install -U langchain-anthropic, poi from langchain_anthropic import ChatAnthropic. Il base_url di ChatAnthropic deve includere /v1?

No. Passa l'URL radice dell'host, ad esempio https://aiprimetech.io;; l'SDK di Anthropic aggiunge /v1/messages. ChatOpenAI funziona al contrario e richiede /v1. Quali variabili d'ambiente legge ChatAnthropic?

ANTHROPIC_API_KEY per la chiave e ANTHROPIC_API_URL, poi ANTHROPIC_BASE_URL, per l'endpoint quando base_url non viene passato. base_url è equivalente ad anthropic_api_url?

Sì. base_url è un alias di anthropic_api_url e api_key è un alias di anthropic_api_key.  

Inizia a usare Claude in pochi minuti

Ottieni una chiave API: non servono un account Anthropic né una lista d'attesa.[Ottieni la tua chiave API](/register) 

AI Prime Tech è un gateway API indipendente. Non è affiliato ad Anthropic, non è approvato da Anthropic e non è un suo rivenditore. Claude e i nomi dei modelli correlati sono marchi dei rispettivi proprietari.    

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