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# ChatFireworks 集成

> 使用 LangChain Python 集成 ChatFireworks 对话模型。

本文档将帮助您开始使用 Fireworks AI [对话模型](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/langchain/models.md)。有关 Fireworks 提供的所有模型列表，请参阅 [Fireworks 文档](https://fireworks.ai/models)。

> [!TIP]
>
> **API 参考**
>
> 关于所有功能和配置选项的详细文档，请前往 @\[`ChatFireworks`] API 参考。

## 概述

### 集成详情

| 类 | 包 | 可序列化 | 支持 JS/TS | 下载量 | 版本 |
| :- | :- | :-: | :-: | :-: | :-: |
| @\[`ChatFireworks`] | @\[`langchain-fireworks`] | beta | ✅ [(npm)](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/javascript/integrations/chat/fireworks.md) | ![PyPI - 下载量](https://img.shields.io/pypi/dm/langchain-fireworks?style=flat-square\&label=%20) | ![PyPI - 版本](https://img.shields.io/pypi/v/langchain-fireworks?style=flat-square\&label=%20) |

### 模型特性

| [工具调用](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/langchain/tools.md) | [结构化输出](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/langchain/structured-output.md) | [图像输入](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/langchain/messages.md#多模态) | 音频输入 | 视频输入 | [Token 级流式输出](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/langchain/streaming.md) | 原生异步 | [Token 使用量](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/langchain/models.md#token-使用) | [Logprobs](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/langchain/models.md#对数概率) |
| :-: | :-: | :-: | :-: | :-: | :-: | :-: | :-: | :-: |
| ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |

> [!NOTE]
>
> 图像输入需要一个支持视觉功能的模型（例如 Kimi K3）。并非所有 Fireworks 提供的模型都支持多模态输入。

## 设置

要访问 Fireworks 模型，您需要创建一个 Fireworks 账户，获取一个 API 密钥，并安装 `langchain-fireworks` 集成包。

### 凭证

前往 [fireworks.ai](https://app.fireworks.ai/login) 注册 Fireworks 并生成 API 密钥。完成后，设置 FIREWORKS\_API\_KEY 环境变量：

```python theme={null}
import getpass
import os

if "FIREWORKS_API_KEY" not in os.environ:
    os.environ["FIREWORKS_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your Fireworks API key: ")
```

要启用模型调用的自动跟踪，设置您的 [LangSmith](https://docs.langchain.com/langsmith/observability) API 密钥：

```python theme={null}
os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your LangSmith API key: ")
os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"
```

### 安装

LangChain Fireworks 集成位于 `langchain-fireworks` 包中：

```bash theme={null}
pip install -qU langchain-fireworks
```

## 实例化

现在我们可以实例化我们的模型对象并生成对话补全：

```python theme={null}
from langchain_fireworks import ChatFireworks

llm = ChatFireworks(
    model="accounts/fireworks/models/kimi-k2-instruct-0905",
    temperature=0,
    max_tokens=None,
    timeout=None,
    max_retries=2,
    # other params...
)
```

## 调用

```python theme={null}
messages = [
    (
        "system",
        "You are a helpful assistant that translates English to French. Translate the user sentence.",
    ),
    ("human", "I love programming."),
]
ai_msg = llm.invoke(messages)
ai_msg
```

```text theme={null}
AIMessage(content="J'adore la programmation.", additional_kwargs={}, response_metadata={'token_usage': {'prompt_tokens': 31, 'total_tokens': 41, 'completion_tokens': 10}, 'system_fingerprint': '', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None, 'model_provider': 'fireworks', 'model_name': 'accounts/fireworks/models/kimi-k2-instruct-0905'}, id='lc_run--a2bdeca3-6394-4c80-97ad-2fc8db9f54bb-0', usage_metadata={'input_tokens': 31, 'output_tokens': 10, 'total_tokens': 41})
```

```python theme={null}
print(ai_msg.content)
```

```text theme={null}
J'adore la programmation.
```

## 推理消耗

一些 Fireworks 托管的模型支持标准的 [`reasoning_effort`](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/langchain/models#推理) 参数，该参数控制模型执行的推理量。`ChatFireworks` 将其原样转发为 `reasoning_effort` 请求字段。支持值因模型而异。可以在模型构建时或每次调用时设置：

```python theme={null}
from langchain_fireworks import ChatFireworks

model = ChatFireworks(model="accounts/fireworks/models/deepseek-v4-pro")
response = model.invoke(
    "Analyze the trade-offs between microservices and monolithic architectures",
    reasoning_effort="high",
)
```

> [!NOTE]
>
> 使用 `reasoning_effort` 作为标准参数需要 `langchain-fireworks>=1.5.2`。

检查模型的 [配置文件](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/langchain/models.md#模型配置文件) 以了解其支持的推理级别：

```python theme={null}
model.profile["reasoning_effort_levels"]  # e.g. ['low', 'medium', 'high']
```

## API 参考

关于所有功能和配置选项的详细文档，请前往 @\[`ChatFireworks`] API 参考。

***

> 官方原文：[src/oss/python/integrations/chat/fireworks.mdx](https://github.com/langchain-ai/docs/blob/main/src/oss/python/integrations/chat/fireworks.mdx) · 非官方翻译，译文由 AI 生成，以英文原文为准。


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