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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.

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Was der Skill leistet

  • Erstellt minimal lauffähige Beispiele für TokenLab Chat, Bilder, Audio, Video, Übersetzung und weitere API-Familien.
  • Nutzt https://api.tokenlab.sh/v1 für OpenAI-kompatible Clients und erklärt den Wechsel zu nativen Anthropic- oder Gemini-Routen.
  • Entdeckt Modelle über /v1/models, /llms.txt und recommended_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_after und recommended_request.

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Installation

Verwenden Sie den kanonischen nicht interaktiven Installationsbefehl:
npx skills add https://github.com/hedging8563/tokenlab-skills --skill tokenlab-api-integration -y
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.

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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.

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Installation prüfen

Fragen Sie Ihren coding agent: 
Welche skills sind verfügbar?
Wenn tokenlab-api-integration erscheint, war die Installation erfolgreich.

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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.
Fügen Sie API keys nicht in Prompts oder Quelldateien ein. Der Skill sollte nach der zu verwendenden Umgebungsvariable fragen und Code erzeugen, der den key daraus liest.

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Empfohlener Agent-Workflow

  1. Beginnen Sie mit dem kleinsten lauffähigen Beispiel passend zur gewünschten Sprache und API-Familie.
  2. Wenn die Modellwahl offen ist, rufen Sie vor dem Hardcoding /v1/models oder https://api.tokenlab.sh/llms.txt auf.
  3. Für Nicht-Chat-Aufgaben rufen Sie /v1/models?recommended_for=<scene> auf; <scene> ist image, video, music, 3d, tts, stt, embedding, rerank oder translation.
  4. Vor Änderungen an einer fehlgeschlagenen Nicht-Chat-Anfrage lesen Sie /v1/models/:model und gleichen supported_operations, supported_parameters, request_endpoint, request_endpoint_by_operation, request_shape_mode und recommended_request ab.
  5. Bei Agent-First-Fehlern nutzen Sie strukturierte Felder zur Korrektur und wiederholen nur, wenn der Fehler retryable ist.

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Minimales Chat-Beispiel

Dieses Beispiel verwendet das OpenAI Python SDK mit der TokenLab base URL: 
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["TOKENLAB_API_KEY"],
    base_url="https://api.tokenlab.sh/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)

print(response.choices[0].message.content)
Ausführen mit: 
pip install openai
export TOKENLAB_API_KEY="sk-your-api-key"
python app.py

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Modellerkennung und öffentliche Verträge

Bevorzugen Sie Live-Erkennung statt veralteter gebündelter Listen: 
# Maschinenlesbare API-Übersicht
curl https://api.tokenlab.sh/llms.txt

# Modelle auflisten
curl "https://api.tokenlab.sh/v1/models" -H "Authorization: Bearer sk-KEY"
curl "https://api.tokenlab.sh/v1/models?category=image" -H "Authorization: Bearer sk-KEY"

# Sortierte Nicht-Chat-Auswahllisten
curl "https://api.tokenlab.sh/v1/models?recommended_for=image" -H "Authorization: Bearer sk-KEY"
curl "https://api.tokenlab.sh/v1/models?recommended_for=video" -H "Authorization: Bearer sk-KEY"
curl "https://api.tokenlab.sh/v1/models?recommended_for=translation" -H "Authorization: Bearer sk-KEY"

# Vor dem erneuten Versuch einer Nicht-Chat-Anfrage den Modelldetails eines Modells lesen
curl "https://api.tokenlab.sh/v1/models/gpt-image-2" -H "Authorization: Bearer sk-KEY"

# Nur Preisdetails
curl "https://api.tokenlab.sh/v1/models/gpt-image-2/pricing" -H "Authorization: Bearer sk-KEY"

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Hinweise zum nativen Routing

Der OpenAI-kompatible Pfad /v1 ist der Standard für gängige Chat-, Responses-, Bild-, Embedding-, Audio- und Rerank-Beispiele. Nutzen Sie native Anthropic- oder Gemini-Routen nur, wenn die Anfrage anbieterspezifisches Verhalten benötigt oder TokenLab X-TokenLab-Native-Endpoint als Optimierungshinweis zurückgibt. 
X-TokenLab-Hint: This model supports native Anthropic format. Use POST /v1/messages for better performance.
X-TokenLab-Native-Endpoint: /v1/messages

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Agent-First Fehlerbehebung

Fehler enthalten Felder, die coding agents ohne Auslesen der Dokumentation parsen können:
FehlerNützliche FelderAgent-Aktion
Falscher Modellnamedid_you_mean, suggestions, hintMit korrigiertem Modell oder einer vorgeschlagenen Alternative erneut versuchen
Unzureichendes Guthabenbalance_usd, estimated_cost_usd, suggestionsBestätigung einholen oder auf ein günstigeres Modell wechseln
Rate Limit oder vorübergehende Nichtverfügbarkeitretryable, retry_after, alternativesWarten, erneut versuchen oder eine gelistete Alternative wählen
Nicht-Chat-Vertragskonfliktsupported_operations, supported_parameters, request_endpoint, request_endpoint_by_operation, request_shape_mode, recommended_requestAnfrage aus dem Modelldetails neu bauen und intent-verändernde Felder return a clear error behandeln

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Unterstützte API-Familien

FamiliePrimärer Pfad
Chat und Responses/v1/chat/completions, /v1/responses
Claude-native messages/v1/messages
Gemini-native Anfragen/v1beta/models/{model}:generateContent
Bilder/v1/images/generations, /v1/images/edits
Video/v1/videos/generations
Musik/v1/music/generations
Worlds/v1/worlds/generations plus world-Status und Medien-Asset-Endpunkte
3D/v1/3d/generations
Audio/v1/audio/speech, /v1/audio/transcriptions, /v1/audio/translations
Realtime/v1/realtime?model={model}
Embeddings und Rerank/v1/embeddings, /v1/rerank
Textübersetzung/v1/translations

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Best Practices

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.

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FAQ

Erwähnen Sie “TokenLab” oder “TokenLab API” in der Anfrage, zum Beispiel: Nutze TokenLab, um Bildgenerierung in meine Node.js-App einzubauen.
Jeder coding agent mit gemeinsamem skill- oder rules-Verzeichnis kann den Ordner verwenden. Der skills Installer behandelt unterstützte agents automatisch.
Führen Sie den Installationsbefehl erneut aus. Dadurch wird die lokale Kopie aus dem kanonischen öffentlichen Repository aktualisiert.
npx skills add https://github.com/hedging8563/tokenlab-skills --skill tokenlab-api-integration -y

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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.