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# Langflow

> Verwenden Sie TokenLab-Modelle über die OpenAI-Komponente von Langflow

## Übersicht

Die **OpenAI**-Komponente von Langflow enthält ein Feld für die **OpenAI API Base**. Verweisen Sie dieses Feld auf den OpenAI-kompatiblen `/v1`-Endpunkt von TokenLab und verwenden Sie die TokenLab-Modell-IDs.

<Note>
  **Typ**: Low-Code AI Workflow Builder

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

  **Support-Status**: Unterstützt mit Einschränkungen
</Note>

## OpenAI-Komponente

1. Fügen Sie eine **OpenAI**-Sprachmodellkomponente hinzu.
2. Setzen Sie den **OpenAI API Key** auf Ihren TokenLab-Key.
3. Erweitern Sie die erweiterten Einstellungen (Advanced Settings).
4. Setzen Sie die **OpenAI API Base** auf `https://api.tokenlab.sh/v1`.
5. Setzen Sie den **Model Name** auf eine TokenLab-Modell-ID.
6. Verbinden Sie den Modellausgang mit Ihrem Agenten, Ihrer Chain oder Ihrem Workflow.

## Werte

| Feld            | Wert                         |
| --------------- | ---------------------------- |
| OpenAI API Base | `https://api.tokenlab.sh/v1` |
| OpenAI API Key  | `sk-your-tokenlab-key`       |
| Model Name      | `gpt-5.4-mini`               |

## Empfohlene Modelle

* `gpt-5.4-mini` für die meisten Workflow-Tests
* `claude-sonnet-5` für stärkere Schreib- und Reasoning-Fähigkeiten
* `gemini-3.5-flash` für schnelle, multimodale Workflows
* `deepseek-v4-flash` für schnelle Coding- und Reasoning-Iterationen

Verwenden Sie die LiteLLM Proxy-Komponente von Langflow, falls Ihre Bereitstellung das Provider-Routing bereits über einen LiteLLM-Proxy zentralisiert.