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# CrewAI

> Utilisez les modèles TokenLab dans les agents CrewAI via les paramètres LLM compatibles avec OpenAI

## Aperçu

CrewAI prend en charge les LLM compatibles avec OpenAI en définissant le modèle, la clé API et l'URL de base dans les variables d'environnement ou dans la classe `LLM`.

<Note>
  **Type** : Framework d'agent

  **Chemin principal** : Chat completions compatibles avec OpenAI

  **Niveau de prise en charge** : Chemin de point de terminaison personnalisé pris en charge
</Note>

## Variables d'environnement

```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"
```

## Classe 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,
)
```

## Suggestions de modèles

Utilisez `gpt-5.4-mini` pour les équipes (crews) de routine, `claude-sonnet-5` ou `gpt-5.4` pour les agents nécessitant une planification importante, et `deepseek-v4-flash` pour des itérations rapides à faible coût.

## Remarques sur les points de terminaison

Le chemin compatible avec OpenAI de CrewAI est idéal pour les appels d'agents de type Chat Completions. Utilisez les points de terminaison natifs de TokenLab directement uniquement lorsque l'outil ou le SDK que vous choisissez peut communiquer via ces protocoles natifs.