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# Langflow

> Utiliza modelos de TokenLab desde el componente OpenAI de Langflow

## Descripción general

El componente **OpenAI** de Langflow incluye un campo **OpenAI API Base**. Apunta ese campo al endpoint `/v1` compatible con OpenAI de TokenLab y utiliza los ID de modelo de TokenLab.

<Note>
  **Tipo**: Constructor de flujos de trabajo de IA de bajo código (Low-code)

  **Ruta principal**: Completado de chat compatible con OpenAI

  **Nivel de soporte**: Soportado con límites de alcance
</Note>

## Componente OpenAI

1. Añade un componente de modelo de lenguaje **OpenAI**.
2. Configura **OpenAI API Key** con tu clave de TokenLab.
3. Expande la configuración avanzada.
4. Configura **OpenAI API Base** en `https://api.tokenlab.sh/v1`.
5. Configura **Model Name** con un ID de modelo de TokenLab.
6. Conecta la salida del modelo a tu agente, cadena o flujo de trabajo.

## Valores

| Campo           | Valor                        |
| --------------- | ---------------------------- |
| OpenAI API Base | `https://api.tokenlab.sh/v1` |
| OpenAI API Key  | `sk-your-tokenlab-key`       |
| Model Name      | `gpt-5.4-mini`               |

## Modelos recomendados

* `gpt-5.4-mini` para la mayoría de las pruebas de flujo de trabajo
* `claude-sonnet-5` para una escritura y razonamiento más sólidos
* `gemini-3.5-flash` para flujos de trabajo rápidos y compatibles con capacidades multimodales
* `deepseek-v4-flash` para iteraciones rápidas de codificación y razonamiento

Utiliza el componente LiteLLM Proxy de Langflow si tu despliegue ya centraliza el enrutamiento de proveedores a través de un proxy LiteLLM.