Zum Hauptinhalt springen

Documentation Index

Fetch the complete documentation index at: https://docs.tokenlab.sh/llms.txt

Use this file to discover all available pages before exploring further.

​
Schritt 1: Mit Testguthaben starten

1

Konto erstellen

Registrieren Sie sich unter tokenlab.sh mit Ihrer E-Mail-, Gmail- oder GitHub-Adresse.
2

Inklusive Testguthaben nutzen

Neue Konten enthalten Testguthaben für die ersten kleinen Testanfragen. Vor dem Quickstart müssen Sie kein Guthaben aufladen.
3

API-Schlüssel erstellen oder kopieren

Gehen Sie zu Dashboard → API Keys und erstellen Sie einen neuen Schlüssel oder kopieren Sie einen vorhandenen. Speichern Sie ihn sicher, da vollständige Schlüssel nur einmal angezeigt werden.
Bewahren Sie Ihren API-Schlüssel sicher auf. Legen Sie ihn niemals in clientseitigem Code oder in öffentlichen Repositories offen.

​
Schritt 2: Installieren Sie einen Client

pip install openai

​
Schritt 3: Stellen Sie Ihre erste Anfrage

Für die meisten neuen Integrationen beginnen Sie mit Chat Completions über POST /v1/chat/completions. 
curl https://api.tokenlab.sh/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.4",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}
    ]
  }'
Verwenden Sie POST /v1/responses nur, wenn Sie ausdrücklich Responses-spezifisches Verhalten benötigen. Einige nur für Responses verfügbare Felder hängen vom ausgewählten Modell und dem gerouteten Pfad ab.

​
Für die Produktion aufladen

Das enthaltene Testguthaben ist für die ersten kleinen Tests gedacht. Fügen Sie erst dann unter Dashboard → Billing Guthaben hinzu, wenn Sie für Produktion oder Tests mit höherem Volumen bereit sind.

​
Verschiedene Modelle ausprobieren

TokenLab unterstützt über 300 Modelle. Ändern Sie nur das Feld model: 
response = client.chat.completions.create(model="gpt-5.4", messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}])
response = client.chat.completions.create(model="gpt-5-mini", messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}])
response = client.chat.completions.create(model="claude-sonnet-4-6", messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}])
response = client.chat.completions.create(model="gemini-2.5-flash", messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}])
response = client.chat.completions.create(model="deepseek-r1", messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}])

​
Streaming aktivieren

stream = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.4",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell me a short story."}],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    delta = chunk.choices[0].delta.content
    if delta:
        print(delta, end="")

​
Was kommt als Nächstes?

Authentifizierung

Erfahren Sie mehr über API-Schlüsselverwaltung und Sicherheit.

OpenAI SDK

Nutze OpenAI-kompatible /v1-Routen mit bestehenden OpenAI SDKs.

API-Referenz

Erkunden Sie die vollständige Endpunkt-Referenz.

Modelle

Durchsuchen Sie die aktuelle Modellverfügbarkeit und Preise.