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# CrewAI

> Utiliza modelos de TokenLab en agentes de CrewAI a través de configuraciones de LLM compatibles con OpenAI

## Descripción general

CrewAI admite LLMs compatibles con OpenAI mediante la configuración del modelo, la API key y la base URL en variables de entorno o en la clase `LLM`.

<Note>
  **Tipo**: Framework de agentes

  **Ruta principal**: Chat completions compatibles con OpenAI

  **Nivel de soporte**: Ruta de endpoint personalizada admitida
</Note>

## Variables de entorno

```python theme={null}
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-your-tokenlab-key"
os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "https://api.tokenlab.sh/v1"
os.environ["OPENAI_MODEL_NAME"] = "claude-sonnet-5"
```

## Clase LLM

```python theme={null}
from crewai import Agent, LLM

llm = LLM(
    model="claude-sonnet-5",
    base_url="https://api.tokenlab.sh/v1",
    api_key="sk-your-tokenlab-key",
)

agent = Agent(
    role="Research analyst",
    goal="Summarize technical tradeoffs clearly",
    backstory="You produce concise implementation notes.",
    llm=llm,
)
```

## Sugerencias de modelos

Utiliza `gpt-5.4-mini` para crews rutinarios, `claude-sonnet-5` o `gpt-5.4` para agentes que requieren mucha planificación, y `deepseek-v4-flash` para iteraciones más rápidas y de bajo costo.

## Notas sobre los endpoints

La ruta compatible con OpenAI de CrewAI es ideal para llamadas de agentes de tipo Chat Completions. Utiliza los endpoints nativos de TokenLab directamente solo cuando la herramienta o el SDK que elijas pueda comunicarse mediante esos protocolos nativos.