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# Mem0

> Verwenden Sie TokenLab als OpenAI-kompatiblen LLM-Provider in Mem0 OSS

## Überblick

Mem0 OSS kann TokenLab über seine OpenAI-kompatible LLM-Konfiguration nutzen, indem `provider: "openai"` beibehalten und `openai_base_url` entsprechend gesetzt wird.

<Note>
  **Typ**: Memory Framework

  **Primärer Pfad**: OpenAI-kompatible LLM-Konfiguration

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

## Umgebung

```bash theme={null}
export TOKENLAB_API_KEY="sk-your-tokenlab-key"
```

## Python-Konfiguration

```python theme={null}
import os

from mem0 import Memory

config = {
    "llm": {
        "provider": "openai",
        "config": {
            "model": "claude-sonnet-5",
            "api_key": os.environ["TOKENLAB_API_KEY"],
            "openai_base_url": "https://api.tokenlab.sh/v1",
            "temperature": 0.1,
        },
    },
    "vector_store": {
        "provider": "qdrant",
        "config": {"host": "localhost", "port": 6333},
    },
}

memory = Memory.from_config(config)
```

## Grundlegende Verwendung

```python theme={null}
memory.add("The user prefers concise engineering summaries.", user_id="demo")
results = memory.search("How should I answer?", user_id="demo")
print(results)
```

## Hinweise zu Endpunkten

Diese Konfiguration deckt den OpenAI-kompatiblen LLM-Pfad von Mem0 ab. Konfigurieren Sie Embedder separat entsprechend dem von Ihnen verwendeten Vektorspeicher und Embedding-Modell.