Guide d'intégration · Framework d'agents (Python)
LangChain sur des modèles ouverts hébergés en UE
ChatOpenAI et OpenAIEmbeddings pointés sur Frontière AI : vos applications et agents LangChain sur des modèles ouverts hébergés en UE. ChatOpenAI(base_url=…, api_key=…) de langchain-openai, ou la variable OPENAI_API_BASE.
Testé le 13 octobre 2026. Chat, usage en streaming (stream_usage=True), un appel d'outil et des embeddings bge-m3 contre la passerelle, avec langchain-openai et gpt-oss-120b chez OVHcloud (bge-m3 est en pause depuis le 20 octobre 2026 ; l'exemple utilise désormais qwen3-embedding-8b).
- Format d'API
- Compatible OpenAI
- Base URL
- https://getfrontiereai.eu/api/v1
- Où se règle
- ChatOpenAI(base_url=…, api_key=…) de langchain-openai, ou la variable OPENAI_API_BASE.
- Vos prompts
- Directement de votre machine vers nous
Configuration
1.Modèle de chat et embeddings
Avec une base URL personnalisée, LangChain ne compte pas les tokens en streaming : réglez stream_usage=True. Fixez use_responses_api=False pour rester sur les chat completions. Pour les embeddings, envoyez le texte brut plutôt que des tokens tiktoken.
# pip install -U langchain-openai
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings
llm = ChatOpenAI(
model="glm-5.2",
base_url="https://getfrontiereai.eu/api/v1",
api_key="sk-front-...",
stream_usage=True,
use_responses_api=False,
)
print(llm.invoke("Hello from Europe").content)
embeddings = OpenAIEmbeddings(
model="qwen3-embedding-8b",
base_url="https://getfrontiereai.eu/api/v1",
api_key="sk-front-...",
check_embedding_ctx_length=False,
)Quel modèle choisir
24 modèles en ligne ont un appel d'outils mesuré par un vrai appel via la passerelle. Les modèles étiquetés souverain UE tournent chez des fournisseurs européens ; les modèles en accès rapide passent par une infrastructure sous contrôle américain. Prix pour 100 000 tokens, marge et TVA comprises.
| Identifiant | Fournisseur | Étiquette | Contexte | Entrée | Sortie |
|---|---|---|---|---|---|
| pixtral-12b | Scaleway | Souverain UE | 131k | 0,0336 € | 0,0336 € |
| mistral-small-3.2-24b | Scaleway | Souverain UE | — | 0,0252 € | 0,0588 € |
| gemma-4-26b | AKI.IO | Souverain UE | 256k | 0,0168 € | 0,084 € |
| gpt-oss-120b | Scaleway | Souverain UE | — | 0,0252 € | 0,1008 € |
| mistral-small-4-119b | Mistral AI | Souverain UE | 262k | 0,0278 € | 0,1109 € |
| deepseek-v4-flash-0731 | Scaleway | Souverain UE | 256k | 0,0672 € | 0,1344 € |
| qwen3-coder-30b | Scaleway | Souverain UE | 262k | 0,0336 € | 0,1344 € |
| llama-3.3-70b | Scaleway | Souverain UE | — | 0,1512 € | 0,1512 € |
| qwen3.6-35b | Scaleway | Souverain UE | 262k | 0,042 € | 0,252 € |
| deepseek-v4.1-flash | AKI.IO | Souverain UE | 1M | 0,1008 € | 0,3024 € |
| qwen3-235b | Scaleway | Souverain UE | — | 0,126 € | 0,378 € |
| apertus-v1.5-70b | Infomaniak | Souverain UE | 100k | 0,1294 € | 0,462 € |
| qwen3.8-27b | Scaleway | Souverain UE | 262k | 0,1008 € | 0,5544 € |
| qwen3.5-397b | Scaleway | Souverain UE | — | 0,1008 € | 0,6048 € |
| mistral-large-4 | Mistral AI | Souverain UE | 524k | 0,2514 € | 0,7725 € |
| glm-5.2 | Scaleway | Souverain UE | 256k | 0,3024 € | 0,924 € |
| glm-5.3 | AKI.IO | Souverain UE | 524k | 0,3024 € | 0,924 € |
| gemma-3-27b | OpenRouter | Accès rapide (US) | 131k | 0,0135 € | 0,074 € |
| qwen3.8-flash | OpenRouter | Accès rapide (US) | — | 0,0252 € | 0,0773 € |
| glm-5.3-flash | Modal | Accès rapide (US) | 1M | 0,0689 € | 0,2268 € |
| deepseek-v4-pro | OpenRouter | Accès rapide (US) | — | 0,2453 € | 0,5124 € |
| muse-spark-1.1 | OpenRouter | Accès rapide (US) | — | 0,205 € | 0,6956 € |
| muse-spark-1.2 | OpenRouter | Accès rapide (US) | — | 0,205 € | 0,6956 € |
| kimi-k3 | Modal | Accès rapide (US) | 1M | 0,4536 € | 2,268 € |
À savoir
- ChatOpenAI ne suit que le format de réponse officiel d'OpenAI : les champs de raisonnement comme reasoning_content sont ignorés.
- L'appel d'outils et la sortie structurée passent par ChatOpenAI et dépendent du modèle ; voir le tableau ci-dessous.
Où vont vos prompts
La bibliothèque tourne dans votre processus et appelle directement la base URL. Le traçage LangSmith est facultatif et enverrait des traces à LangSmith si vous l'activez.
De notre côté, un modèle étiqueté souverain UE tourne chez un fournisseur européen, et la passerelle elle-même tourne à Paris sur Vercel, société américaine — notre page de confidentialité le dit. La facturation garde le modèle, le nombre de tokens et le montant, jamais le prompt ni la réponse.
Souveraineté →Confidentialité →
Sources
Documentation officielle, relevée le 12 octobre 2026 :
FAQ
LangChain fonctionne-t-il avec Frontière AI ?
Oui. ChatOpenAI(base_url=…, api_key=…) de langchain-openai, ou la variable OPENAI_API_BASE. Nous l'avons fait tourner : Chat, usage en streaming (stream_usage=True), un appel d'outil et des embeddings bge-m3 contre la passerelle, avec langchain-openai et gpt-oss-120b chez OVHcloud (bge-m3 est en pause depuis le 20 octobre 2026 ; l'exemple utilise désormais qwen3-embedding-8b).
Quel modèle Frontière AI choisir avec LangChain ?
Un modèle à l'appel d'outils mesuré, de préférence étiqueté souverain UE : pixtral-12b, mistral-small-3.2-24b, gemma-4-26b et gpt-oss-120b. Les 24 candidats sont listés sur cette page avec leur fenêtre de contexte et leur prix.
Mes prompts restent-ils en Europe avec LangChain ?
La bibliothèque tourne dans votre processus et appelle directement la base URL. Le traçage LangSmith est facultatif et enverrait des traces à LangSmith si vous l'activez. De notre côté, un modèle étiqueté souverain UE tourne chez un fournisseur européen, et la passerelle elle-même tourne à Paris sur Vercel, société américaine — notre page de confidentialité le dit. La facturation garde le modèle, le nombre de tokens et le montant, jamais le prompt ni la réponse.
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