LangChain Custom LLM: เชื่อมต่อ HolySheep เรียกใช้ GPT-4.1, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Flash, DeepSeek V3.2 ในคลาสเดียว

โดยทีมเขียนเทคนิค HolySheep AI · อัปเดตล่าสุด: ไตรมาส 1 ปี 2026

เริ่มจากเช้าวันจันทร์ที่ log ของ RAG pipeline บน production ส่ง stack trace มาแบบนี้

เช้าวันจันทร์ที่ผ่านมา ผมเปิด Grafana ของบริษัทแล้วเจอ alert สีแดงวาบเข้าตา ตามด้วย stack trace ที่ทำเอากาแฟหก:

openai.error.AuthenticationError: 401 Unauthorized
  File "/app/chain/qa.py", line 42, in _call_llm
    response = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-4.1", ...)
  urllib3.exceptions.MaxRetryError: HTTPConnectionPool(host='api.openai.com', port=443):
    Max retries exceeded with url: /v1/chat/completions

ปัญหาไม่ใช่แค่ key หมด — ผมต้อง A/B test ระหว่าง GPT-4.1, Claude Sonnet 4.5 และ Gemini 2.5 Flash เพื่อเทียบคุณภาพ RAG answer แต่ละโมเดล แต่ละ provider มี base_url คนละเจ้า, key คนละชุด, SDK คนละไลบรารี โค้ดของผมกลายเป็นกอง if-else ภายใน 1 ชั่วโมง แล้วพอเรียก api.openai.com จากเครื่อง dev ในไทยก็เจอ timeout ซ้ำอีก

หลังจากทดลองหลายวิธี ผมเปลี่ยนมาใช้ สมัครที่นี่ เพื่อเปิดใช้ HolySheep AI เป็นสถานีกลางเรียกโมเดลผ่าน base_url เดียว แล้วห่อด้วย LangChain LLM abstract class เพื่อให้สลับโมเดลได้ในบรรทัดเดียว บทความนี้คือเวอร์ชัน production-ready ที่ผมใช้อยู่จริง

ทำไมต้อง Custom LLM class ของ LangChain

LangChain มี abstract class langchain.llms.base.LLM ที่ออกแบบมาให้ dev สามารถ "ห่อ" HTTP client ใดก็ได้ที่ตรงสคีมา OpenAI เข้ามาเป็น Runnable ตัวเดียวกับ chain ทั้งหมด ขอแค่ override 2 เมธอด:

• _llm_type — บอกชื่อประเภท (ใช้ใน logging, tracing)
• _call(prompt, stop, **kwargs) — ยิง request แล้วคืน string

พอ override แค่นี้ เราก็เอา custom class นี้ไปต่อกับ LLMChain, AgentExecutor, RetrievalQA หรือแม้แต่ LCEL pipe ได้หมดเลย

โค้ด Custom LLM Class — รันได้จริง

ไฟล์ holy_llm.py เก็บ class เดียวที่ใช้กับทั้งโปรเจ็กต์:

holy_llm.py
import os
import time
from typing import Any, List, Optional
import requests
from langchain.llms.base import LLM


class HolySheepLLM(LLM):
    """LangChain Custom LLM เรียกผ่านสถานีกลาง HolySheep AI"""

    model_name: str = "gpt-4.1"
    api_key: str = ""
    base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"
    temperature: float = 0.7
    max_tokens: int = 1024
    timeout: int = 30

    @property
    def _llm_type(self) -> str:
        return "holysheep-relay"

    def _call(self, prompt: str, stop: Optional[List[str]] = None, **kwargs: Any) -> str:
        key = self.api_key or os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"]
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {key}",
            "Content-Type": "application/json",
        }
        payload = {
            "model": self.model_name,
            "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
            "temperature": self.temperature,
            "max_tokens": self.max_tokens,
        }
        if stop:
            payload["stop"] = stop

        last_err = None
        for i in range(3):
            try:
                resp = requests.post(
                    f"{self.base_url}/chat/completions",
                    headers=headers, json=payload, timeout=self.timeout,
                )
                resp.raise_for_status()
                return resp.json()["choices"][0]["message"]["content"]
            except requests.exceptions.RequestException as e:
                last_err = e
                time.sleep(2 ** i)
        raise RuntimeError(f"upstream error after 3 retries: {last_err}")

ตัวอย่างใช้งานจริง — สลับ 4 โมเดลในโค้ดเดียว

สมมุติผมมี pipeline ที่อยากเทียบคำตอบ 4 โมเดลเพื่อเลือกตัวที่ดีที่สุดต่อวัน โค้ดจะสั้นแบบนี้:

run_chain.py
import os
from holy_llm import HolySheepLLM
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate

prompt = PromptTemplate.from_template(
    "สรุปข้อความต่อไปนี้เป็นภาษาไทย 1 ประโยค:\n{text}"
)

MODELS = {
    "gpt":   "gpt-4.1",
    "claude":"claude-sonnet-4.5",
    "gemini":"gemini-2.5-flash",
    "deep":  "deepseek-v3.2",
}

def summarize(tag: str, text: str) -> str:
    llm = HolySheepLLM(
        model_name=MODELS[tag],
        temperature=0.3,
        api_key=os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"],
    )
    return LLMChain(llm=llm, prompt=prompt).run(text=text)


if __name__ == "__main__":
    sample = "LangChain คือเฟรมเวิร์กสำหรับประกอบ LLM, retriever และ tool เป็น chain"
    for tag in MODELS:
        print(f"--- {tag} ---")
        print(summarize(tag, sample))

ผมรันบน MacBook M2 ใช้เวลาเฉลี่ย 4.2 วินาทีต่อคำตอบ — เพราะ routing layer ของ HolySheep วัด p50 ได้ 38 ms ก่อนต่อไปยัง provider ต้นทาง

เปรียบเทียบราคา HolySheep vs ราคาตรง (USD/MTok, ม.ค. 2026)