OpenAI SDK

Übersicht

TokenLab funktioniert mit den offiziellen OpenAI-SDKs, indem der Client auf https://api.tokenlab.sh/v1 zeigt. Bei den meisten neuen Projekten sollten Sie Chat Completions als standardmäßigen OpenAI-kompatiblen Pfad bevorzugen. Verwenden Sie die Responses API nur, wenn Sie explizit Responses-spezifisches Verhalten benötigen. Responses-spezifische Felder verhalten sich nicht zwangsläufig in jedem Modell und über jeden gerouteten Pfad identisch.

Python, JavaScript und Go haben offizielle OpenAI-SDKs. PHP funktioniert gut mit OpenAI-kompatiblen Community-Clients, ist jedoch kein offizielles OpenAI-SDK.

Typ: Native SDKPrimärer Pfad: OpenAI-kompatibel / Chat CompletionsUnterstützungszuverlässigkeit: Unterstützter Kernpfad

Installation

pip install openai

npm install openai

go get github.com/openai/openai-go/v3

Verwenden Sie POST /v1/responses nur, wenn Sie explizit Responses-spezifisches Verhalten benötigen. Einige nur für Responses bestimmte Felder können weiterhin vom ausgewählten Modell und dem gerouteten Pfad abhängen.

Client konfigurieren

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-your-tokenlab-key",
    base_url="https://api.tokenlab.sh/v1",
)

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: 'sk-your-tokenlab-key',
  baseURL: 'https://api.tokenlab.sh/v1',
});

package main

import (
    openai "github.com/openai/openai-go/v3"
    "github.com/openai/openai-go/v3/option"
)

func main() {
    client := openai.NewClient(
        option.WithAPIKey("sk-your-tokenlab-key"),
        option.WithBaseURL("https://api.tokenlab.sh/v1"),
    )

    _ = client
}

Empfohlen: Chat Completions

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.4",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain what TokenLab does in one sentence."}]
)

print(response.choices[0].message.content)

const response = await client.chat.completions.create({
  model: 'gpt-5.4',
  messages: [{ role: 'user', content: 'Explain what TokenLab does in one sentence.' }],
});

console.log(response.choices[0].message.content);

curl https://api.tokenlab.sh/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-tokenlab-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.4",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Explain what TokenLab does in one sentence."}
    ]
  }'

Erweitert: Responses API

Verwenden Sie diesen Pfad nur, wenn Ihr Tool oder Workflow ausdrücklich von den OpenAI Responses-Semantiken abhängt.

Streaming mit Responses

stream = client.responses.create(
    model="gpt-5.4",
    input="Write a short poem about coding.",
    stream=True,
)

for event in stream:
    if event.type == "response.output_text.delta":
        print(event.delta, end="")

const stream = await client.responses.create({
  model: 'gpt-5.4',
  input: 'Write a short poem about coding.',
  stream: true,
});

for await (const event of stream) {
  if (event.type === 'response.output_text.delta') {
    process.stdout.write(event.delta);
  }
}

Tools / Funktionsaufrufe

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.4",
    input="What's the weather in Tokyo?",
    tools=[{
        "type": "function",
        "name": "get_weather",
        "description": "Get weather for a location",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "location": {"type": "string"}
            },
            "required": ["location"]
        }
    }]
)

for item in response.output:
    if item.type == "function_call":
        print(item.name)
        print(item.arguments)

Vision mit Responses

response = client.responses.create(
    model="gpt-4o",
    input=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "input_text", "text": "What's in this image?"},
            {"type": "input_image", "image_url": "https://example.com/image.jpg"}
        ]
    }]
)

print(response.output_text)

Embeddings

response = client.embeddings.create(
    model="text-embedding-3-small",
    input="Hello world"
)

print(response.data[0].embedding[:5])

Chat Completions

Chat Completions ist der standardmäßige OpenAI-kompatible Pfad für TokenLab:

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Fehlerbehebung

Verbindungsfehler

Überprüfen Sie, ob die Basis-URL genau https://api.tokenlab.sh/v1 ist
Prüfen Sie auf Proxy-Interferenzen oder benutzerdefinierte HTTP-Client-Überschreibungen
Stellen Sie sicher, dass Ihre SDK-Version aktuell ist, bevor Sie das Verhalten des Providers debuggen

Authentifizierung fehlgeschlagen

Prüfen Sie, ob Ihr API-Schlüssel mit sk- beginnt
Überprüfen Sie, ob der Schlüssel im TokenLab-Dashboard aktiv ist
Bestätigen Sie, dass das SDK Authorization: Bearer ... sendet

Falscher API-Pfad

responses.create(...) sendet Anfragen an /v1/responses
chat.completions.create(...) sendet Anfragen an /v1/chat/completions
Verwenden Sie standardmäßig Chat Completions, es sei denn, Sie benötigen explizit Responses-spezifisches Verhalten

Kompatibilitätsmatrix

Coding-Tools

Native SDKs (nativ)

Frameworks & Plattformen

Chat-Apps

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Installation

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Empfohlen: Chat Completions

Erweitert: Responses API

Streaming mit Responses

Tools / Funktionsaufrufe

Vision mit Responses

Embeddings

Chat Completions

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​Empfohlen: Chat Completions

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​Streaming mit Responses

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