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# LiteLLM

> Usa LiteLLM con TokenLab como endpoint compatible con OpenAI o como parte de tu pasarela de equipo

## Resumen general

LiteLLM y TokenLab suelen combinarse de dos maneras.

* usar TokenLab como **endpoint compatible con OpenAI** detrás de LiteLLM
* poner LiteLLM delante de TokenLab para manejar claves virtuales, política de selección de modelos u observabilidad centralizada

Para TokenLab, la ruta por defecto más limpia es usar el modo **OpenAI personalizado / compatible con OpenAI** de LiteLLM con `api_base = https://api.tokenlab.sh/v1`.

<Note>
  Si necesitas de forma explícita formatos de solicitud nativos de Claude o Gemini, prioriza las integraciones nativas de TokenLab en lugar de forzar esos flujos a través de la abstracción compatible con OpenAI de LiteLLM.
</Note>

<Note>
  **Tipo**: Framework o plataforma

  **Ruta principal**: endpoint compatible con OpenAI

  **Nivel de soporte**: Ruta compatible
</Note>

## Instalación

```bash theme={null}
pip install 'litellm[proxy]'
```

## Configuración del proxy

```yaml theme={null}
model_list:
  - model_name: tokenlab-gpt-5.4
    litellm_params:
      model: custom_openai/gpt-5.4
      api_base: https://api.tokenlab.sh/v1
      api_key: os.environ/OPENAI_API_KEY
```

Inicio:

```bash theme={null}
export OPENAI_API_KEY="sk-your-tokenlab-key"
litellm --config litellm-config.yaml --port 4000
```

## Buenas prácticas

* Trata TokenLab primero como ascendente `custom_openai`
* Coloca LiteLLM delante solo si realmente necesitas una capa adicional de pasarela
* No des por hecho todos los detalles nativos del proveedor en una ruta compatible con OpenAI