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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：

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。