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# LangChain

> Integra TokenLab con LangChain usando chat y embeddings estándar compatibles con OpenAI

## Descripción general

TokenLab funciona bien con las integraciones `ChatOpenAI` y `OpenAIEmbeddings` de LangChain cuando te mantienes dentro de la superficie estándar de chat y embeddings compatible con OpenAI.

<Note>
  La documentación actual de LangChain señala que `ChatOpenAI` está orientado a las formas oficiales de solicitud/respuesta compatibles con OpenAI. Si necesitas campos de respuesta no estándar y específicos del proveedor, usa una integración específica del proveedor en LangChain en lugar de depender de `ChatOpenAI`.
</Note>

Esta página cubre deliberadamente solo la superficie estándar compatible con OpenAI de LangChain, y no las funciones nativas del proveedor de LangChain fuera de ese ámbito.

## Instalación

```bash theme={null}
pip install langchain langchain-openai langchain-community faiss-cpu
```

## Configuración básica

```python theme={null}
from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(
    model="gpt-5.4",
    api_key="sk-your-tokenlab-key",
    base_url="https://api.tokenlab.sh/v1",
)

response = llm.invoke("Explain TokenLab in one sentence.")
print(response.content)
```

## Uso de diferentes modelos

```python theme={null}
from langchain_openai import ChatOpenAI

gpt = ChatOpenAI(
    model="gpt-5.4",
    api_key="sk-your-key",
    base_url="https://api.tokenlab.sh/v1",
)

claude = ChatOpenAI(
    model="claude-sonnet-4-6",
    api_key="sk-your-key",
    base_url="https://api.tokenlab.sh/v1",
)

gemini = ChatOpenAI(
    model="gemini-3.5-flash",
    api_key="sk-your-key",
    base_url="https://api.tokenlab.sh/v1",
)

deepseek = ChatOpenAI(
    model="deepseek-r1",
    api_key="sk-your-key",
    base_url="https://api.tokenlab.sh/v1",
)
```

## Historial de mensajes

```python theme={null}
from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage

messages = [
    SystemMessage(content="You are a helpful assistant."),
    HumanMessage(content="What is the capital of France?")
]

response = llm.invoke(messages)
print(response.content)
```

## Streaming

```python theme={null}
for chunk in llm.stream("Write a short poem about coding."):
    if chunk.content:
        print(chunk.content, end="", flush=True)
```

## Embeddings

```python theme={null}
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

embeddings = OpenAIEmbeddings(
    model="text-embedding-3-small",
    api_key="sk-your-key",
    base_url="https://api.tokenlab.sh/v1",
)

vector = embeddings.embed_query("Hello world")
print(vector[:5])
```

## Ejemplo simple de RAG

```python theme={null}
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough

embeddings = OpenAIEmbeddings(
    model="text-embedding-3-small",
    api_key="sk-your-key",
    base_url="https://api.tokenlab.sh/v1",
)

texts = [
    "TokenLab provides one API for many AI models.",
    "TokenLab supports OpenAI-compatible integrations."
]

vectorstore = FAISS.from_texts(texts, embeddings)
retriever = vectorstore.as_retriever()

prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
    "Answer using the context below.\\n\\nContext:\\n{context}\\n\\nQuestion:\\n{question}"
)

rag_chain = (
    {"context": retriever, "question": RunnablePassthrough()}
    | prompt
    | llm
)

response = rag_chain.invoke("What does TokenLab provide?")
print(response.content)
```

## Agents

<Note>
  Para nuevos proyectos agénticos, LangChain recomienda considerar LangGraph para un control más explícito sobre flujos de trabajo de larga duración y que usan herramientas.
</Note>

```python theme={null}
from langchain.agents import create_openai_tools_agent, AgentExecutor
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.tools import tool

@tool
def search(query: str) -> str:
    """Search for information."""
    return f"Search results for: {query}"

tools = [search]

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "You are a helpful assistant with access to tools."),
    ("human", "{input}"),
    ("placeholder", "{agent_scratchpad}")
])

agent = create_openai_tools_agent(llm, tools, prompt)
executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools)

result = executor.invoke({"input": "Search for TokenLab pricing"})
print(result["output"])
```

## Mejores prácticas

<AccordionGroup>
  <Accordion title="Pasa `base_url` explícitamente">
    La configuración más confiable de TokenLab es pasar `base_url="https://api.tokenlab.sh/v1"` directamente a `ChatOpenAI` y `OpenAIEmbeddings` en lugar de depender de alias antiguos de variables de entorno.
  </Accordion>

  <Accordion title="Usa aquí funciones estándar">
    Limítate al chat estándar, llamadas a herramientas, streaming y embeddings en `ChatOpenAI`. Si necesitas extras nativos del proveedor, cambia a la integración propia del proveedor en LangChain.
  </Accordion>

  <Accordion title="Usa modelos más económicos para recuperación">
    Usa modelos de embeddings como `text-embedding-3-small` para recuperación y reserva modelos de chat más potentes para el paso final de respuesta.
  </Accordion>
</AccordionGroup>