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

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# LangChain 中的 ChatAnthropic：导入、base_url、流式传输、工具和错误 

ChatAnthropic 来自 langchain-anthropic 包，是 LangChain 的 Claude 聊天模型。它封装了官方 Anthropic Python SDK，因此只需设置一个参数即可将其指向网关： base_url，将其设为主机根地址。链、智能体和工具中的其他部分均保持不变。 

## 安装与导入 

终端复制

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

app.py复制

```
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)
```

否 /v1 在 base_url 此处。底层 Anthropic SDK 会自行追加 /v1/messages ；添加 /v1 会产生 /v1/v1/messages 以及一个 404 page not found. 

## 通过环境变量配置 

base_url 是以下参数的别名： anthropic_api_url，以及 api_key 是以下参数的别名： anthropic_api_key。如果未传入这些参数，ChatAnthropic 会先读取 ANTHROPIC_API_URL ，然后读取 ANTHROPIC_BASE_URL，并从以下变量读取密钥： ANTHROPIC_API_KEY。显式参数始终优先。 

终端复制

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

app.py复制

```
from langchain_anthropic import ChatAnthropic

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

## 流式传输 

app.py复制

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

.text 仅收集每个分块中的文本块，因此即使模型同时输出思考块或工具使用块，结果仍然保持干净。对于较长的回答，请使用流式输出：耗时较长的非流式请求通常是导致超时的原因。 

## 工具与结构化输出 

tools.py复制

```
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.py复制

```
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."))
```

## 重试、超时与 max_tokens 

max_retries 默认值为 2，与 Anthropic SDK 相同；该 SDK 会对连接错误、429 和 5xx 响应进行重试。 timeout （是以下参数的别名： default_request_timeout）的单位为秒。如果你未设置 max_tokens ，则取自模型的配置档案。 

app.py复制

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

对于批量请求，请限制并行度，以免超出密钥的并发限制： llm.batch(inputs, config={"max_concurrency": 3}). 

## ChatOpenAI 替代方案 

如果你的代码统一使用 ChatOpenAI，网关的 OpenAI 兼容端点也支持 Claude。此方式要求在末尾添加 /v1 ，这与 ChatAnthropic 相反。 

app.py复制

```
from langchain_openai import ChatOpenAI

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

使用 Claude 时，优先选择 ChatAnthropic：它保留了提示词缓存和思考块等原生功能。 

## 故障排查 

  | 你会看到什么  | 原因  | 解决方法  

 | 404 page not found | /v1 在 ChatAnthropic 的以下参数中： base_url | 使用主机根地址， https://aiprimetech.io 

 | Model "..." is not supported | 密钥所属组不支持的 ID，或带有旧日期的名称 | 使用下表中的当前 ID 

 | AuthenticationError | ANTHROPIC_API_KEY 在运行中的进程里为空，或使用了其他端点的密钥 | 传入 api_key= ，通过显式传入进行测试 

 | RateLimitError: Concurrency limit exceeded | 并行调用过多（batch、异步 gather） | max_concurrency 在批处理配置中 

 | APITimeoutError | 耗时较长的非流式生成 | 使用流式传输，或增大 timeout  

  | 模型 ID  | 适用场景  

 | claude-sonnet-5 | 编程和智能体任务的默认选择：速度快、能力强、价格适中。 

 | claude-opus-5-5 | 更复杂的推理、大规模重构、长时间运行的智能体任务。 

 | claude-fable-5-1 | 能力最强，价格也最高；留给最困难的任务使用。 

 | claude-haiku-4-5 | 价格低、速度快：标题、摘要、分类和小步骤。  

## 常见问题 

 如何导入 ChatAnthropic？

先运行 pip install -U langchain-anthropic，然后使用 from langchain_anthropic import ChatAnthropic。 ChatAnthropic 的 base_url 需要包含 /v1 吗？

不需要。传入主机根地址，例如 https://aiprimetech.io;，Anthropic SDK 会追加 /v1/messages。ChatOpenAI 则相反，需要包含 /v1。 ChatAnthropic 会读取哪些环境变量？

使用 ANTHROPIC_API_KEY 获取密钥；未传入 base_url 时，依次使用 ANTHROPIC_API_URL、ANTHROPIC_BASE_URL 获取端点。 base_url 与 anthropic_api_url 相同吗？

是的。base_url 是 anthropic_api_url 的别名，api_key 是 anthropic_api_key 的别名。  

几分钟内开始使用 Claude

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AI Prime Tech 是独立的 API 网关，与 Anthropic 无关联，未获得其背书，也不是其经销商。Claude 及相关模型名称是其各自所有者的商标。    

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