LangChain с Heli настраивается за минуту: достаточно указать base_url и api_key вместо OpenAI или OpenRouter. Все цепочки, агенты и RAG-пайплайны работают без изменений логики — меняется только endpoint и ключ sk-heli-….
Что понадобится
- Ключ Heli с getheli.ru
- Пакет
langchain-openai(илиlangchain-communityдля старых версий) - Слаг модели OpenRouter — например
openai/gpt-4.1-miniилиanthropic/claude-sonnet-4
ChatOpenAI с Heli (Python)
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(
model="openai/gpt-4.1-mini",
api_key="sk-heli-ВАШ_КЛЮЧ",
base_url="https://getheli.ru/v1",
temperature=0.7,
)
response = llm.invoke("Объясни, что такое embedding.")
print(response.content)Параметры base_url и api_key — единственное отличие от прямого OpenAI. Списание идёт с рублёвого кошелька Heli.
Embeddings и RAG
Для векторного поиска используйте совместимые embedding-модели из каталога /models. В LangChain передайте тот же base_url в OpenAIEmbeddings. RAG-цепочки, retriever и document loader остаются без изменений.
Агенты и инструменты
LangChain Agents, tool calling и structured output работают так же, как с OpenRouter — Heli проксирует OpenAI-compatible API. Для streaming-ответов добавьте stream=True — подробнее в статье «Streaming API в Heli».
Переменные окружения
# .env
OPENAI_API_KEY=sk-heli-ВАШ_КЛЮЧ
OPENAI_BASE_URL=https://getheli.ru/v1LangChain подхватит переменные, если не передавать ключ явно. Полный гайд — в документации Heli.
Попробуйте Heli за 30 секунд
Ключ sk-heli- и кабинет создаются сразу. После подтверждения почты — 50 ₽ на баланс.