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.
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?"} ] }'
from openai import OpenAIclient = OpenAI( api_key="sk-your-api-key", base_url="https://api.tokenlab.sh/v1")response = client.chat.completions.create( model="gpt-5.4", messages=[{"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}])print(response.choices[0].message.content)
import OpenAI from 'openai';const client = new OpenAI({ apiKey: 'sk-your-api-key', baseURL: 'https://api.tokenlab.sh/v1'});const response = await client.chat.completions.create({ model: 'gpt-5.4', messages: [{ role: 'user', content: 'What is the capital of France?' }],});console.log(response.choices[0].message.content);
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.
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.
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="")