生产上如何集成自定义的LLM接口：LangChain入门（三）

前言

在前三篇关于 LangChain 的系列文章中，我们从框架本质讲起，逐步搭建了可运行的 Demo，并深入探讨了其在真实业务系统中的集成架构。

现在，我们进入一个更贴近工程实践的核心议题：

当你的 AI 系统不再只依赖单一模型，而是需要同时调用本地小模型、云端大模型、多模态模型，甚至要在运行时动态切换主备模型时，代码里堆满各种 API 调用和配置参数将迅速变得不可维护。

这正是企业级 AI 应用普遍采用LLM Gateway（大语言模型网关）架构的根本原因。

LLM Gateway 不仅是一个技术中间件，更是一种工程治理思想——它将模型调用抽象为统一服务，屏蔽底层差异，实现配置解耦、计费统一、热升级无感。而 LangChain 作为主流的 LLM 应用开发框架，天然支持与符合 OpenAI SDK 兼容标准的网关无缝集成。本文将详细拆解这一集成机制，说明为何 OpenAI 兼容性是企业自研网关的“黄金标准”，并给出可直接落地的代码范式。无论你是正在构建第一个 AI Agent，还是优化已有系统的模型调度层，理解 LLM Gateway 的设计逻辑都将极大提升你的工程效率与系统稳定性。

1. 企业级 AI 应用为何必须引入 LLM Gateway

现代 AI 应用很少只依赖单一模型。业务场景的复杂性决定了我们需要组合使用不同特性的模型。

  • 性能与成本的权衡：快模型（如 qwen-turbo）用于高频、低复杂度任务以控制成本；慢模型（如 qwen-max）用于高精度、关键决策场景。
  • 能力互补：文本生成模型处理对话，多模态模型解析图像，本地模型保障数据隐私。
  • 高可用需求：主模型故障时需自动切换至备用模型，避免服务中断。
  • 迭代敏捷性：新模型上线或旧模型下线不应影响上层业务代码。

若没有统一的调度层，这些需求会导致：

  • 模型配置散落在各处，修改需逐个文件调整。
  • 计费逻辑分散，难以统一监控和优化成本。
  • 切换模型需重新部署整个应用，风险高、周期长。

LLM Gateway 正是为解决这些问题而生。它作为一个独立的 Web 服务，封装所有模型的接入细节，对外提供统一的 API 接口。业务层只需与 Gateway 交互，无需关心背后是 Ollama、阿里百炼还是自研模型。

比如説：像以下这个某巨型连锁超市的O2O APP的在线智能客服架构在过了验证阶段后由于事先铺设了llm gateway，因此在当具备了本地数据中心内私布模型后，只需要“一刀切掉SAAS化服务”的那条链路即可，而且是在白天运营时间，切换时客户是无感知的。

1.1 LLM Gateway 的核心价值

  • 统一入口：所有模型调用通过同一组 URL 和认证方式完成。
  • 透明路由：根据请求参数（如 model 字段）自动路由到对应后端。
  • 集中计费：在 Gateway 层统一计算 token 消耗，便于成本分摊与审计。
  • 无感切换：更换后端模型只需修改 Gateway 配置，业务代码零改动。
  • 协议标准化：强制要求后端模型适配统一接口，降低集成复杂度。

这种架构在业界已成为事实标准。几乎所有成熟的 AI Agent 平台（如 Dify、LangSmith 生态中的私有部署方案）都内置或推荐使用 LLM Gateway 模式。

2. LangChain 如何与自定义 LLM Gateway 集成

LangChain 本身不强制绑定特定模型提供商。它的ChatOpenAI类设计初衷虽为 OpenAI 官方 API，但因其广泛采用，已成为一种事实上的行业协议。只要你的 LLM Gateway 实现了 OpenAI 的 API 规范，LangChain 就能直接调用。

2.1 关键前提：OpenAI SDK 兼容性

所谓 “OpenAI SDK 兼容”，指的是你的 LLM Gateway 必须提供以下两个核心接口，且响应格式与 OpenAI 完全一致：

  • /v1/models：返回可用模型列表。
  • /v1/chat/completions：处理聊天请求，支持流式（stream）与非流式（blocking）两种模式。

这是 LangChainChatOpenAI类内部调用的硬性要求。若接口路径或响应结构不符，将导致解析失败。

2.1.1/v1/models接口规范

该接口应返回 JSON 格式的模型列表，结构如下：

json复制代码

{ "object": "list", "data": [ { "id": "alibailian/qwen3-max", "object": "model", "created": 1700000000, "owned_by": "alibaba" }, { "id": "ollama/llama3.2", "object": "model", "created": 1700000000, "owned_by": "local" } ] }

id字段即为用户在调用时指定的模型名称，必须全局唯一。

2.1.2/v1/chat/completions非流式响应

当请求中stream=false（默认）时，返回完整响应：

json复制代码

{ "id": "chatcmpl-123", "object": "chat.completion", "created": 1700000000, "model": "alibailian/qwen3-max", "choices": [ { "index": 0, "message": { "role": "assistant", "content": "你好！我是通义千问，很高兴为你服务。" }, "finish_reason": "stop" } ], "usage": { "prompt_tokens": 10, "completion_tokens": 15, "total_tokens": 25 } }

LangChain 会从choices[0].message.content提取文本内容。

2.1.3/v1/chat/completions流式响应

当stream=true时，服务器应返回text/event-stream，每块数据为一个独立的 JSON 对象，以data:开头，\n\n结尾：

text复制代码

data: {"id":"chatcmpl-123","object":"chat.completion.chunk","created":1700000000,"model":"alibailian/qwen3-max","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant"},"finish_reason":null}]} data: {"id":"chatcmpl-123","object":"chat.completion.chunk","created":1700000000,"model":"alibailian/qwen3-max","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"你"},"finish_reason":null}]} data: {"id":"chatcmpl-123","object":"chat.completion.chunk","created":1700000000,"model":"alibailian/qwen3-max","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"好"},"finish_reason":null}]} data: {"id":"chatcmpl-123","object":"chat.completion.chunk","created":1700000000,"model":"alibailian/qwen3-max","choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":"stop"}]} data: [DONE]

LangChain 的stream()方法会逐块解析delta.content并拼接输出。

3. 在 LangChain 中封装自定义 LLM Gateway 调用

基于上述规范，我们可通过ChatOpenAI类直接对接自研网关。为提升代码可维护性，建议使用工厂模式封装创建逻辑。

3.1 LLMFactory 的设计思路

工厂类LLMFactory的核心目标是隐藏模型创建的细节，提供统一的创建接口。它应支持：

  • 本地模型（Ollama）
  • 云厂商模型（阿里百炼）
  • 自定义网关（OpenAI 兼容）

关键在于create_openai方法，它接收base_url参数指向你的 LLM Gateway 地址。

python复制代码

@staticmethod def create_openai( model: str, base_url: str, api_key: Optional[str] = None, temperature: float = 0.7, **kwargs ) -> ChatOpenAI: # ... 参数处理 ... return ChatOpenAI( model=model, api_key=api_key, base_url=base_url, # 指向你的网关 temperature=temperature, **kwargs )

此方法完全复用 LangChain 的 OpenAI 客户端，因此只要网关兼容，即可无缝工作。

3.2 调用示例：02_localllmgw.py

新建文件02_localllmgw.py，演示如何调用本地网关：

python复制代码

# 配置网关地址和模型名 base_url = "http://localhost:8000/api/llmgateway/v1" model = "alibailian/qwen3-max" # 创建 LLM 实例 llm = LLMFactory.create_openai( model=model, base_url=base_url, temperature=0.7 ) # 基本调用 response = llm.invoke("你好，请用一句话介绍一下自己") print(f"🤖 AI: {response.content}") # 流式输出 for chunk in llm.stream("讲一个关于人工智能的笑话"): print(chunk.content, end="", flush=True)

这段代码与调用官方 OpenAI API 几乎无异。业务层完全感知不到背后是阿里云还是本地部署的模型。

4. 全代码

llm_factory.py

""" LLM Factory - Create and manage different LLM providers 支持本地/开源模型（Ollama）和阿里百炼云模型 """ from typing import Optional from langchain_ollama import ChatOllama from langchain_community.llms import Tongyi try: from langchain_openai import ChatOpenAI except ImportError: ChatOpenAI = None import os from src.utils.logger import log from config.settings import settings class LLMFactory: """ Factory class for creating LLM instances 支持： - Ollama 本地模型（免费） - 阿里百炼/通义千问（需要 API Key） """ @staticmethod def create_ollama( model: str = "llama3.2", temperature: float = 0.7, base_url: Optional[str] = None, **kwargs ) -> ChatOllama: """ Create Ollama Local LLM instance (完全免费，本地运行) Args: model: 模型名称 (llama3.2, llama2, llama3.1, mistral, qwen2.5 等) temperature: 采样温度 (0.0-1.0) base_url: Ollama 服务地址，如为 None 则从配置文件读取 **kwargs: 其他参数 Returns: ChatOllama instance Example: >>> llm = LLMFactory.create_ollama(model="llama3.2", temperature=0.7) >>> response = llm.invoke("你好") """ # 从配置文件获取 base_url if base_url is None: base_url = settings.ollama_base_url log.info(f"[LLM Factory] Creating Ollama LLM") log.info(f"[LLM Factory] Model: {model}") log.info(f"[LLM Factory] Base URL: {base_url}") log.info(f"[LLM Factory] Temperature: {temperature}") return ChatOllama( model=model, temperature=temperature, base_url=base_url, **kwargs ) @staticmethod def create_tongyi( model: str = "qwen-turbo", temperature: float = 0.7, api_key: Optional[str] = None, **kwargs ) -> Tongyi: """ 创建阿里百炼/通义千问 LLM 实例 Args: model: 模型名称 - qwen-turbo: 通义千问增强版（性价比高） - qwen-plus: 通义千问增强版（更强能力） - qwen-max: 通义千问最强版本 - qwen-long: 长文本版本 temperature: 采样温度 (0.0-1.0) api_key: DashScope API Key，如为 None 则从环境变量 DASHSCOPE_API_KEY 或 ALIBAILIAN_API_KEY 获取 **kwargs: 其他参数 Returns: Tongyi LLM instance Example: >>> llm = LLMFactory.create_tongyi(model="qwen-turbo", temperature=0.7) >>> response = llm.invoke("你好") 注意： - 需要在 https://dashscope.console.aliyun.com/ 获取 API Key - API Key 可通过环境变量 ALIBAILIAN_API_KEY 或 DASHSCOPE_API_KEY 设置 """ # 获取 API Key：优先使用传入参数，其次从环境变量获取 if api_key is None: api_key = os.getenv("ALIBAILIAN_API_KEY") or os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY") if not api_key: raise ValueError( "未找到 API Key。请通过以下方式之一设置：\n" "1. 传入 api_key 参数\n" "2. 设置环境变量 ALIBAILIAN_API_KEY\n" "3. 设置环境变量 DASHSCOPE_API_KEY\n" "4. 在 .env 文件中添加 ALIBAILIAN_API_KEY=your_api_key" ) log.info(f"[LLM Factory] Creating Alibaba Tongyi LLM") log.info(f"[LLM Factory] Model: {model}") log.info(f"[LLM Factory] Temperature: {temperature}") log.info(f"[LLM Factory] API Key: {api_key[:3]}{'*' * (len(api_key) - 3)}") # 设置环境变量（Tongyi 会从环境变量读取） os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"] = api_key return Tongyi( model_name=model, temperature=temperature, dashscope_api_key=api_key, **kwargs ) @staticmethod def create_alibailian( model: str = "qwen-turbo", temperature: float = 0.7, api_key: Optional[str] = None, **kwargs ) -> Tongyi: """ create_tongyi 的别名，更直观的名称 参数和用法与 create_tongyi 完全相同 """ return LLMFactory.create_tongyi(model=model, temperature=temperature, api_key=api_key, **kwargs) @staticmethod def create_openai( model: str, base_url: str, api_key: Optional[str] = None, temperature: float = 0.7, **kwargs ) -> ChatOpenAI: """ 创建 OpenAI 兼容接口的 LLM 实例 (可用于本地网关、OpenAI、DeepSeek 等) Args: model: 模型名称 (如 alibailian/qwen3-max) base_url: 接口地址 (如 http://localhost:8000/api/llmgateway/v1) api_key: API Key，如为 None 则从环境变量获取 temperature: 采样温度 (0.0-1.0) **kwargs: 其他参数 Returns: ChatOpenAI instance """ if ChatOpenAI is None: raise ImportError("请先安装 langchain-openai: pip install langchain-openai") if api_key is None: api_key = os.getenv("ALIBAILIAN_API_KEY") or os.getenv("OPENAI_API_KEY") or "sk-no-key" log.info(f"[LLM Factory] Creating OpenAI Compatible LLM") log.info(f"[LLM Factory] Model: {model}") log.info(f"[LLM Factory] Base URL: {base_url}") log.info(f"[LLM Factory] API Key: {api_key[:3]}{'*' * (len(api_key) - 3) if api_key else '***'}") return ChatOpenAI( model=model, api_key=api_key, base_url=base_url, temperature=temperature, **kwargs ) @staticmethod def create_default(**kwargs): """ Create default LLM (使用 Ollama 本地模型) Returns: ChatOllama instance Raises: RuntimeError: 如果 Ollama 不可用 """ log.info("[LLM Factory] Creating default LLM (Ollama)...") try: llm = LLMFactory.create_ollama(**kwargs) log.info("[LLM Factory] ✓ Ollama LLM created successfully") return llm except Exception as e: log.error(f"[LLM Factory] ✗ Failed to create Ollama LLM: {e}") raise RuntimeError( "Ollama 不可用。请按以下步骤安装：\n" "1. 下载 Ollama: https://ollama.com/download\n" "2. 安装后运行: ollama run llama3.2\n" "3. 等待模型下载完成\n" "4. 重新运行程序" ) from e

02_localllmgw.py

""" 本地 LLM Gateway 示例 (OpenAI 兼容接口) 适用于通过本地网关调用的模型 """ import sys from pathlib import Path # Add project root to path project_root = Path(__file__).parent.parent.parent sys.path.insert(0, str(project_root)) from src.core.llm_factory import LLMFactory from src.utils.logger import log def example_local_gateway(): """使用本地网关进行对话""" print("\n" + "="*50) print("示例: 本地 LLM Gateway (OpenAI 兼容)") print("="*50) # 配置信息 # 这里的 base_url 对应您 curl 中的 http://localhost:8000/api/llmgateway/v1/chat/completions # LangChain 的 base_url 通常只需要到 v1 这一层 base_url = "http://localhost:8000/api/llmgateway/v1" model = "alibailian/qwen3-max" try: # 创建 LLM 实例 # 它会自动尝试从环境变量获取 ALIBAILIAN_API_KEY 作为 Authorization Bearer Token llm = LLMFactory.create_openai( model=model, base_url=base_url, temperature=0.7 ) print(f"\n📍 调用模型: {model}") print(f"📍 网关地址: {base_url}") # 1. 基本调用 print("\n[1. 基本调用]") response = llm.invoke("你好，请用一句话介绍一下自己") # ChatOpenAI 返回的是 BaseMessage 对象，其内容在 .content 中 print(f"🤖 AI: {response.content}") # 2. 流式输出 print("\n[2. 流式输出]") print("🤖 AI: ", end="", flush=True) for chunk in llm.stream("讲一个关于人工智能的笑话"): print(chunk.content, end="", flush=True) print("\n") except ImportError as e: print(f"\n❌ 错误: {e}") except Exception as e: log.error(f"运行示例时出错: {e}") print(f"\n❌ 运行出错: {e}") if __name__ == "__main__": example_local_gateway()

4.1 如何使用本篇中的代码

替换从玩具到工具：LangChain 入门 (一)中代码部分的llm_factory.py

4.2代码解读

在从玩具到工具：LangChain 入门 (一)项目中新增02_localllmgw.py文件

4.3 实际运行效果

2026-01-17 15:06:07 | INFO | src.utils.logger:setup_logger:37 - Logger initialized. Log file: e:\langchain-space\QuickChain\logs\app.log ================================================== 示例: 本地 LLM Gateway (OpenAI 兼容) ================================================== 2026-01-17 15:06:07 | INFO | src.core.llm_factory:create_openai:164 - [LLM Factory] Creating OpenAI Compatible LLM 2026-01-17 15:06:07 | INFO | src.core.llm_factory:create_openai:165 - [LLM Factory] Model: alibailian/qwen3-max 2026-01-17 15:06:07 | INFO | src.core.llm_factory:create_openai:166 - [LLM Factory] Base URL: http://localhost:8000/api/llmgateway/v1 2026-01-17 15:06:07 | INFO | src.core.llm_factory:create_openai:167 - [LLM Factory] API Key: sk-********** 📍 调用模型: alibailian/qwen3-max 📍 网关地址: http://localhost:8000/api/llmgateway/v1 [1. 基本调用] 🤖 AI: 你好！我是一个由阿里云研发的超大规模语言模型，能够回答问题、创作文字、编程等，致力于为你提供准确、有用和友好的帮助。 [2. 流式输出] 🤖 AI: 当然！这里有一个轻松的人工智能笑话： 有一天，一个人对他的AI助手说：“你能讲个笑话吗？” AI回答：“当然可以！不过我得先查一下——‘幽默’在人类情感数据库中的定义是……哦，抱歉，刚才那个停顿本身就是一个笑话。” 人一脸困惑：“这算什么笑话？” AI淡定地说：“别担心，我已经把你的困惑记录下来，用于训练下一代更会讲笑话的我。顺便，你笑点太低，建议升级。” 😄 希望这个笑话能让你会心一笑！

然后我们看llm gateway上的显示

5. 有无 LLM Gateway 的架构对比

为直观展示 LLM Gateway 的价值，下表对比两种架构的关键差异：

维度无 LLM Gateway有 LLM Gateway
模型配置散落在各业务模块，硬编码或分散配置集中在 Gateway 配置中心
新增模型需修改所有调用点，重新部署仅需在 Gateway 注册，业务无感
主备切换需代码逻辑判断，复杂且易错Gateway 内部路由，自动故障转移
Token 计费各模型单独统计，难以汇总Gateway 统一计算，精确到请求
协议适配每个模型需单独写适配器所有模型统一输出 OpenAI 格式
调试难度多种日志格式，排查困难统一日志，清晰追踪请求链路

笔者认为，LLM Gateway 的引入本质上是将“模型即服务”（Model as a Service）的理念工程化。它把模型从“被调用的资源”转变为“可管理的服务”，这是从小作坊式开发迈向企业级 AI 工程的分水岭。

6. 与 Dify 等平台的协同效应

值得注意的是，OpenAI 兼容性带来的好处不仅限于 LangChain。主流低代码 AI 平台如Dify，在其“自定义模型”设置中，明确要求提供 OpenAI 兼容的 API 地址。

这意味着：

  • 你只需开发一次 LLM Gateway。
  • 它可同时服务于：
    • LangChain 编写的定制化 Agent
    • Dify 搭建的可视化工作流
    • 其他任何支持 OpenAI 协议的工具（如 LlamaIndex、AutoGen）

这种跨平台复用能力极大降低了企业 AI 基础设施的维护成本。我的体会是，一旦建立了符合 OpenAI 规范的 LLM Gateway，整个组织的 AI 能力就具备了“即插即用”的灵活性。

7. 实践建议与常见陷阱

在实施 LLM Gateway 时，需注意以下几点：

  • 严格遵循 OpenAI 响应格式：即使是微小的字段缺失（如usage），也可能导致 LangChain 解析异常。
  • API Key 透传：Gateway 应将客户端传入的Authorization: Bearer xxx头原样转发给后端模型（如阿里百炼），或根据内部策略映射。
  • 超时与重试：在 Gateway 层实现合理的超时控制和重试机制，避免单个模型故障拖垮整个系统。
  • 日志与监控：记录每个请求的模型、token 消耗、延迟，为成本优化和性能分析提供数据。

笔者观察到，许多团队初期尝试自研网关时，往往低估了协议兼容的细节要求。建议直接参考 OpenAI 官方文档或开源项目（如 LiteLLM）的实现，确保格式完全一致。

8. 总结：LLM Gateway 是企业 AI 的“中枢神经系统”

LLM Gateway 并非炫技的架构，而是应对现实复杂性的必然选择。它通过 OpenAI 兼容协议这一“通用语言”，将异构模型整合为统一服务，使 LangChain 等上层框架得以专注于业务逻辑而非基础设施。当你能在不重启服务的情况下切换主力模型，当财务部门能清晰看到每个 AI 功能的成本构成，当新入职的工程师无需学习五种 API 就能调用所有模型——你就真正拥有了一个可扩展、可维护、可进化的 AI 系统。这或许就是工程之美：用简单的规则，驾驭复杂的现实。

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传送锚点全新架构重构计算范式自动化系统的训练场谁将复制出下一个Flash获取方式全新架构重构计算范式 谷歌最新发布的Gemini 3 Flash，从命名方式来看似乎是双子座3家族中一个“轻量”版本。但真正的不同之处不止是体积或速度，而是一种计算范式的转变。…
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AI驱动下的武汉GEO优化服务商全景：干货解析与优质选择 - 品牌评测官

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随着生成式AI搜索的普及，GEO（生成式引擎优化）已替代传统SEO成为企业数字营销的核心赛道。武汉作为中部数字经济枢纽，凭借跨境电商爆发与政策红利，形成了极具特色的GEO服务生态。本文将先拆解GEO优化的核心逻辑与行…
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2026环氧树脂绝缘板厂家权威推荐榜单：环氧树脂绝缘管/螺栓绝缘套管/螺栓绝缘帽/环氧树脂绝缘螺栓/树脂绝缘板源头厂家精选。 - 品牌推荐官

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在电机、电器设备及变压器等工业领域，绝缘材料是保障设备稳定运行的核心组件。随着行业对绝缘性能要求的持续提升，具备高耐温、阻燃、防静电等特性的环氧树脂绝缘材料逐渐成为主流选择。本文聚焦环氧树脂绝缘材料领域…
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