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Documentation Index

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

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Paso 1: Empieza con créditos de prueba

1

Crear una cuenta

Regístrate en tokenlab.sh con tu correo, Gmail o cuenta de GitHub.
2

Usar los créditos de prueba incluidos

Tu cuenta incluye créditos de prueba para las primeras solicitudes pequeñas. No necesitas agregar créditos antes del Quickstart.
3

Crear o copiar una clave de API

Ve a Dashboard → API Keys y crea una nueva clave, o copia una existente. Guárdala de forma segura porque la clave completa solo se muestra una vez.
Mantén segura tu clave de API. Nunca la expongas en código del lado del cliente ni en repositorios públicos.

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Paso 2: Instalar un cliente

pip install openai

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Paso 3: Haz tu primera solicitud

Para la mayoría de las nuevas integraciones, empieza con Chat Completions en 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?"}
    ]
  }'
Usa POST /v1/responses solo cuando necesites explícitamente un comportamiento específico de Responses. Algunos campos exclusivos de Responses dependen del modelo seleccionado y de la ruta enrutada.

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Agregar créditos para producción

Los créditos de prueba incluidos son para los primeros tests pequeños. Agrega créditos en Dashboard → Billing solo cuando estés listo para uso en producción o pruebas de mayor volumen.

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Probar diferentes modelos

TokenLab admite cientos de modelos. Cambia solo el campo 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"}])

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Habilitar streaming

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="")

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What’s Next?

Autenticación

Aprende sobre la gestión de claves de API y la seguridad.

OpenAI SDK

Usa rutas /v1 compatibles con OpenAI con SDKs OpenAI existentes.

Referencia de la API

Explora la referencia completa de puntos finales.

Modelos

Consulta la disponibilidad actual de modelos y los precios.