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# CrewAI

> Nutzen Sie TokenLab-Modelle in CrewAI-Agenten über OpenAI-kompatible LLM-Einstellungen

## Überblick

CrewAI unterstützt OpenAI-kompatible LLMs durch das Festlegen von Modell, API-Key und Base-URL in Umgebungsvariablen oder in der `LLM`-Klasse.

<Note>
  **Typ**: Agent-Framework

  **Primärer Pfad**: OpenAI-kompatible Chat-Completions

  **Support-Status**: Unterstützter benutzerdefinierter Endpunkt-Pfad
</Note>

## Umgebungsvariablen

```python theme={null}
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-your-tokenlab-key"
os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "https://api.tokenlab.sh/v1"
os.environ["OPENAI_MODEL_NAME"] = "claude-sonnet-5"
```

## LLM-Klasse

```python theme={null}
from crewai import Agent, LLM

llm = LLM(
    model="claude-sonnet-5",
    base_url="https://api.tokenlab.sh/v1",
    api_key="sk-your-tokenlab-key",
)

agent = Agent(
    role="Research analyst",
    goal="Summarize technical tradeoffs clearly",
    backstory="You produce concise implementation notes.",
    llm=llm,
)
```

## Modell-Empfehlungen

Verwenden Sie `gpt-5.4-mini` für Routine-Crews, `claude-sonnet-5` oder `gpt-5.4` für planungsintensive Agenten und `deepseek-v4-flash` für schnellere, kostengünstige Iterationen.

## Hinweise zu Endpunkten

Der OpenAI-kompatible Pfad von CrewAI eignet sich am besten für Agenten-Aufrufe im Stil von Chat Completions. Verwenden Sie native TokenLab-Endpunkte nur dann direkt, wenn das von Ihnen gewählte Tool oder SDK diese nativen Protokolle unterstützt.