ИИ-агенты и автоматизации

Агенты (автоматизации, боты, пайплайны) — это программы, которые обращаются к API без участия человека. К их ключам другие требования, чем к личным.

Правила выдачи ключей агентам

1. Один агент — один ключ. Никогда не переиспользуйте личный ключ разработчика в продакшн-агенте.
2. Бюджетные лимиты. Ставьте на ключ агента дневной лимит в рублях и RPM — зациклившийся агент не сожжёт бюджет компании за ночь. Настраивается в разделе «API-ключи».
3. Ограничение моделей. Если агент должен работать только на одной модели — ограничьте ключ списком разрешённых моделей в кабинете.
4. Ротация. Держите ключи в секрет-менеджере (Vault, переменные окружения CI/CD), не коммитьте в репозитории.

Везде используется одна пара параметров: base_url = https://d-api-3i.llmgw.ru/v1 и ключ sk-llmgw-....

LangChain / LangGraph (Python)

from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(
    model="openai/gpt-4o",
    base_url="https://d-api-3i.llmgw.ru/v1",
    api_key="sk-llmgw-...",
    temperature=0,
)

Для LangGraph этот же объект llm передаётся в узлы графа — дополнительной настройки не требуется.

OpenAI Agents SDK (Python)

from openai import AsyncOpenAI
from agents import set_default_openai_client, set_default_openai_api

client = AsyncOpenAI(
    base_url="https://d-api-3i.llmgw.ru/v1",
    api_key="sk-llmgw-...",
)
set_default_openai_client(client)
set_default_openai_api("chat_completions")

CrewAI

from crewai import LLM

llm = LLM(
    model="openai/gpt-4o",
    base_url="https://d-api-3i.llmgw.ru/v1",
    api_key="sk-llmgw-...",
)

LlamaIndex

from llama_index.llms.openai_like import OpenAILike

llm = OpenAILike(
    model="openai/gpt-4o",
    api_base="https://d-api-3i.llmgw.ru/v1",
    api_key="sk-llmgw-...",
    is_chat_model=True,
)

Пример: агент-классификатор обращений в поддержку

from langchain_openai import ChatOpenAI
from pydantic import BaseModel, Field

class Ticket(BaseModel):
    category: str = Field(description="billing | technical | sales | other")
    urgency: str = Field(description="low | medium | high")
    summary: str = Field(description="суть обращения одной фразой")

llm = ChatOpenAI(
    model="openai/gpt-4o",
    base_url="https://d-api-3i.llmgw.ru/v1",
    api_key="sk-llmgw-...",
    temperature=0,
).with_structured_output(Ticket)

email = """Здравствуйте! Третий день не приходят чеки об оплате,
бухгалтерия требует закрывающие документы до конца недели, горим!"""

ticket = llm.invoke(f"Классифицируй обращение клиента:\n\n{email}")
print(ticket)
# category='billing' urgency='high' summary='Не приходят чеки, нужны закрывающие документы до конца недели'

Дальше результат уходит в CRM или назначается на нужный отдел — уже обычным кодом.

n8n (no-code автоматизации)

1. Credentials → New → OpenAI.
2. API Key: ключ агента.
3. Base URL: https://d-api-3i.llmgw.ru/v1.
4. Используйте узлы OpenAI / AI Agent как обычно — они пойдут через llmgw.

Пример workflow «Дайджест почты»:

Gmail Trigger (новое письмо)
   → OpenAI: «Определи: спам / требует ответа / информационное.
      Если требует ответа — составь черновик в деловом тоне»
   → IF (требует ответа)
      → Gmail: сохранить черновик ответа
   → Telegram: отправить менеджеру сводку письма и категорию

Собирается из четырёх узлов без единой строки кода.

Vercel AI SDK (TypeScript)

import { createOpenAICompatible } from "@ai-sdk/openai-compatible";
import { generateText } from "ai";

const llmgw = createOpenAICompatible({
  name: "llmgw",
  baseURL: "https://d-api-3i.llmgw.ru/v1",
  apiKey: process.env.LLMGW_API_KEY,
});

const { text } = await generateText({
  model: llmgw("openai/gpt-4o"),
  prompt: "Составь план запуска рассылки",
});

Dify / Flowise и другие low-code платформы

В настройках провайдера моделей выберите OpenAI-API-compatible, укажите base URL https://d-api-3i.llmgw.ru/v1, ключ и имена моделей из каталога GET https://d-api-3i.llmgw.ru/v1/models.

Типовая схема ключей для компании

Потребитель	Ключ	Ограничения
OpenWebUI (чат сотрудников)	sk-...-webui	дневной лимит, все разрешённые модели
Агент поддержки (n8n)	sk-...-support	одна модель, RPM limit, лимит ₽/день
Пайплайн аналитики (LangChain)	sk-...-analytics	мощная модель, лимит ₽/день
Разработчики (IDE)	личные ключи	лимит на человека

Такое разделение даёт прозрачный учёт расходов по направлениям и позволяет мгновенно отозвать ключ скомпрометированной интеграции, не задев остальные.

Что дальше

• OpenWebUI для компании — корпоративный чат с RAG.
• LangChain и другие SDK — низкоуровневая документация.
• Webhooks — уведомления о балансе и платежах.