Diese Seite dokumentiert den gepflegten gemeinsamen
tokenlab-api-integration Skill. Die kanonische Distribution liegt in hedging8563/tokenlab-skills; das öffentliche Repository enthält bewusst nur diesen Skill.Diese Seite ist für Skill-Installation und Agent-Workflow gedacht. Für endpoint-spezifische Einrichtung nutzen Sie die dedizierte SDK-, Client- oder API-Referenzseite.
Was der Skill leistet
- Erstellt minimal lauffähige Beispiele für TokenLab Chat, Bilder, Audio, Video, Übersetzung und weitere API-Familien.
- Nutzt
https://api.tokenlab.sh/v1für OpenAI-kompatible Clients und erklärt den Wechsel zu nativen Anthropic- oder Gemini-Routen. - Entdeckt Modelle über
/v1/models,/llms.txtundrecommended_for-Auswahllisten statt über veraltete Listen. - Liest vor dem erneuten Versuch von Nicht-Chat-Anfragen den öffentlichen Modelldetails, damit nicht unterstützte Felder nicht still entfernt werden.
- Verarbeitet Agent-First-Hinweise wie
did_you_mean,suggestions,retry_afterundrecommended_request.
Installation
Verwenden Sie den kanonischen nicht interaktiven Installationsbefehl:Damit wird der gemeinsame
tokenlab-api-integration Skill aus dem TokenLab skills Repository installiert.Wenn Ihr Tool den Installer nicht unterstützt, kopieren Sie skills/tokenlab-api-integration/ aus dem Repository in das gemeinsame skills- oder rules-Verzeichnis des Tools.Bestehende Installationen aktualisieren
Wenn Sie den Skill vor der Bereinigung des TokenLab Repository installiert haben, führen Sie denselben Befehl erneut aus. Das aktuelle öffentliche Paket ist kleiner und hängt nicht mehr von generierten lokalen Suchskripten ab.Installation prüfen
Fragen Sie Ihren coding agent:tokenlab-api-integration erscheint, war die Installation erfolgreich.
API Key abrufen
1
TokenLab besuchen
Öffnen Sie tokenlab.sh
2
Anmelden
Erstellen Sie ein Konto oder melden Sie sich an
3
API Key abrufen
Öffnen Sie Dashboard → API Keys und erstellen Sie einen neuen key
4
key kopieren
Ihr key beginnt mit
sk-.... Bewahren Sie ihn sicher auf.Empfohlener Agent-Workflow
- Beginnen Sie mit dem kleinsten lauffähigen Beispiel passend zur gewünschten Sprache und API-Familie.
- Wenn die Modellwahl offen ist, rufen Sie vor dem Hardcoding
/v1/modelsoderhttps://api.tokenlab.sh/llms.txtauf. - Für Nicht-Chat-Aufgaben rufen Sie
/v1/models?recommended_for=<scene>auf;<scene>istimage,video,music,3d,tts,stt,embedding,rerankodertranslation. - Vor Änderungen an einer fehlgeschlagenen Nicht-Chat-Anfrage lesen Sie
/v1/models/:modelund gleichensupported_operations,supported_parameters,request_endpoint,request_endpoint_by_operation,request_shape_modeundrecommended_requestab. - Bei Agent-First-Fehlern nutzen Sie strukturierte Felder zur Korrektur und wiederholen nur, wenn der Fehler retryable ist.
Minimales Chat-Beispiel
Dieses Beispiel verwendet das OpenAI Python SDK mit der TokenLab base URL:Modellerkennung und öffentliche Verträge
Bevorzugen Sie Live-Erkennung statt veralteter gebündelter Listen:Auswahl des nativen Protokolls
Der OpenAI-kompatible Pfad/v1 ist der Standard für gängige Chat-, Bild-, Embedding-, Audio- und Rerank-Beispiele. Leiten Sie die Verfügbarkeit eines nativen Protokolls weder aus dem Modell- oder Anbieternamen noch aus Chat-Antwort-Headern ab. Lesen Sie GET /v1/models/{model} und verwenden Sie nur ein in den Modelldetails ausgewiesenes Anfrageformat.
Das maßgebliche Feld ist tokenlab.accepted_request_formats.
Die Protokoll-Endpoints sind /v1/chat/completions für Chat Completions, /v1/responses für Responses, /v1/messages für Messages und /v1beta/models/{model}:generateContent für Gemini.
Agent-First Fehlerbehebung
Fehler enthalten Felder, die coding agents ohne Auslesen der Dokumentation parsen können:Unterstützte API-Familien
Bewährte Vorgehensweisen
API-Key-Sicherheit
Nutzen Sie Umgebungsvariablen und serverseitige Aufrufe. Geben Sie keys nie im Frontend-Code preis.
Vertrag zuerst für Nicht-Chat
Lesen Sie
/v1/models?recommended_for=... und /v1/models/:model, bevor Sie Bild-, Video-, Musik-, 3D-, Übersetzungs-, Audio-, Embedding- oder Rerank-Anfragen erneut versuchen.Kleinstes lauffähiges Beispiel
Erzeugen Sie zuerst einen funktionierenden Aufruf, bevor Sie Abstraktionen, Queues oder UI-Flows hinzufügen.
Strukturierte Hinweise nutzen
Parsen Sie
did_you_mean, retry_after, alternatives und recommended_request, bevor Sie Code ändern.FAQ
Skill wird nicht automatisch ausgelöst?
Skill wird nicht automatisch ausgelöst?
Erwähnen Sie “TokenLab” oder “TokenLab API” in der Anfrage, zum Beispiel:
Nutze TokenLab, um Bildgenerierung in meine Node.js-App einzubauen.Welche coding agents werden unterstützt?
Welche coding agents werden unterstützt?
Jeder coding agent mit gemeinsamem skill- oder rules-Verzeichnis kann den Ordner verwenden. Der
skills Installer behandelt unterstützte agents automatisch.Wie aktualisiere ich den Skill?
Wie aktualisiere ich den Skill?
Führen Sie den Installationsbefehl erneut aus. Dadurch wird die lokale Kopie aus dem kanonischen öffentlichen Repository aktualisiert.
Ressourcen
Agent-First API
Strukturierte Fehlerhinweise und Wiederherstellungsverhalten
API-Dokumentation
Endpoint-spezifische Einrichtung und API Reference
Modelle
Verfügbare Modelle durchsuchen
llms.txt
Maschinenlesbare API-Übersicht für agents
Fragen? Nutzen Sie GitHub Issues oder kontaktieren Sie support@tokenlab.sh.