上一章解决了「LangChain 是什么」，从这一章开始进入代码。模型初始化是每条链路的起点：选谁家的 API、密钥放在哪里、模型部署在线上还是本地，这三件事决定了后面所有调用怎么写。
06.1 一张老图看大模型的调用
LangChain v0.3 时代提出过 Model I/O 的概念，把一次模型调用拆成三段：输入提示（Format）、调用模型（Predict）、输出解析（Parse），分别对应 Prompt Template、Model 和 Output Parser。
从历史上看，GPT-3 时代的大模型以补全模型为主，只能像「成语接龙」一样续写文本，实际运行效果很不稳定。LangChain 当时用高层封装的 API，帮模型完成对话、调用外部工具、结构化输出，价值很大。GPT-3.5 发布后，对话模型成为主流，指令跟随能力更强，很多原本要靠 LangChain 完成的工作变成了模型原生能力。
所以本章只讲对话模型的创建，不再涉及非对话模型。
06.2 模型初始化的三个角度
一句话概括：用谁家的 API、以什么方式、创建存放在哪个位置的大模型。
- 角度 1：调用谁家的 API——使用模型提供商的专用库，或使用 LangChain 的统一方式（推荐）。
- 角度 2：关键参数的书写位置——BASE_URL、API-KEY 写在配置文件（推荐），还是硬编码在代码文件中。
- 角度 3：模型所在位置——在线部署的大模型，或本地部署的大模型。
LangChain 本身不提供任何 LLM，它依赖第三方集成各种大模型。模型部署在哪里，决定你用什么类去连。
06.3 线上大模型服务平台
许多平台提供大模型 API 服务：注册、充值、创建 API-Key，之后用 API-Key 和 URL 调用平台上的模型。每个平台配置时都离不开三个要素：模型名、api-key、base-url。
| 平台 | 网址 | 备注 |
|---|---|---|
| OpenRouter | https://openrouter.ai/ | 全球主流，含国外模型 |
| CloseAI | https://platform.closeai-asia.com/ | 亚洲最大，含国外模型 |
| 阿里云百炼 | https://bailian.console.aliyun.com/ | 企业端友好 |
| 硅基流动 | https://www.siliconflow.cn/ | 性价比高，适合个人 |
| 百度千帆 | https://console.bce.baidu.com/qianfan/overview | 主打百度生态 |
| 火山引擎 | https://console.volcengine.com/ark/ | 主打字节多模态生态 |
如果要用国外模型，选前两个平台；只使用国内模型，后四个足够。此外还有模型厂商自己的平台，比如 DeepSeek、智谱。
- 阿里云百炼：新用户可获得超过 5000 万 Tokens 的免费额度，以及 4500 张图片生成额度，适合 toB 企业用户。
- 硅基流动：号称 9B 以下模型永久免费，开源模型价格低，适合个人学习。
- OpenRouter：第三方镜像站，专门转发各厂商的 API，支持国内直连。支持支付宝或微信充值，最低 $5，税费 $0.8。如果模型禁止在国内使用（如 ChatGPT），会提示
This model is not available in your region，按个人情况决定是否充值。
06.4 提前安装所有依赖
本章及后续会涉及多个库。LangChain 版本变化较快，不同版本之间可能存在兼容问题，因此把主要依赖统一写进 requirements.txt，固定版本，避免「今天能跑、明天报错」。
把文件放到项目目录下，执行：
pip install -r .\requirements.txt
部分章节会单独列出相关依赖，目的是让你知道该章节的核心库是什么，不需要重复安装——它们已经包含在 requirements.txt 中。
06.5 小结
准备工作记住三件事：模型名、api-key、base-url 三要素；参数优先写进 .env；依赖用 requirements.txt 锁版本。下一篇进入具体的模型类。
下一篇：LangChain 1.2 入门（七）：模型初始化——专用模型库；上一篇：RAG、Agent 与应用场景选型。
本文根据公开课程课件整理，并结合 LangChain 官方文档核对与补充。