LangChain 告别 token 账单：ChatOpenAI 对接我们的模型

为什么要接入

langchain-openai 中的 ChatOpenAI 支持 base_url 和 api_key 参数，因此无需额外适配器即可接入 Tenzo Cloud。

LangGraph 及其他基于 ChatOpenAI 的库同样适用。

如何接入 LangChain

需要在控制台获取密钥：注册后即可免费试用 3 小时。请将 tc-your-key 替换为你自己的密钥。

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   安装依赖包

   需要安装 langchain-openai。

   terminal复制

   pip install langchain-openai

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   创建模型

   向 ChatOpenAI 传入 Tenzo Cloud 地址、密钥和模型 id。

   agent.py复制

   from langchain_openai import ChatOpenAI
   
   llm = ChatOpenAI(
       model="qwen-3.8-max",
       base_url="https://tenzo-cloud.com/v1",
       api_key="tc-your-key",
       streaming=True,
   )
   
   print(llm.invoke("Hello!").content)

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   在链中使用

   将 llm 用于你的链、智能体和 LangGraph 图中。

常见错误及解决方法

智能体返回 429

链的并行分支会同时发起多个请求。请限制并行度或增加并发数。

401 invalid_api_key：“密钥不存在”

请确认密钥已完整复制，没有多余的空格或引号，并且在控制台中处于启用状态。已过期的密钥同样会返回 401。

403 no_access：“无权访问该模型”

当前没有该模型的有效订阅，或密钥不允许访问该模型或你的 IP。请在控制台检查“套餐”和密钥限制。

404 model_not_found

模型 id 填写有误。请使用模型列表中的 id，例如 qwen-3.8-max 或 glm-5.3。

429 concurrency_limit

所有并发均被占用，或超过了每分钟 120 次请求的上限。请几秒后重试，或加购并发，并发数可叠加。

503 model_unavailable

模型正在维护。各模型的状态可在状态页查看，只需改一行代码即可切换到其他模型。