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# LiteLLM

> Utiliser LiteLLM avec TokenLab comme endpoint compatible OpenAI ou comme partie de votre passerelle d’équipe

## Vue d'ensemble

LiteLLM et TokenLab se combinent généralement de deux façons.

* utiliser TokenLab comme **endpoint compatible OpenAI** derrière LiteLLM
* placer LiteLLM devant TokenLab pour gérer des clés virtuelles, une politique de sélection de modèle ou une observabilité centralisée

Pour TokenLab, le chemin par défaut le plus propre consiste à utiliser le mode **OpenAI personnalisé / compatible OpenAI** de LiteLLM avec `api_base = https://api.tokenlab.sh/v1`.

<Note>
  Si vous avez explicitement besoin de formes de requête natives Claude ou Gemini, privilégiez les intégrations natives de TokenLab au lieu de forcer ces flux à passer par l'abstraction compatible OpenAI de LiteLLM.
</Note>

## Installation

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

## Configuration du 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
```

Démarrage :

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

## Bonnes pratiques

* Traitez d'abord TokenLab comme un amont `custom_openai`
* Placez LiteLLM devant uniquement si vous avez réellement besoin d'une couche de passerelle supplémentaire
* N'attendez pas automatiquement tous les détails propres au fournisseur sur un chemin compatible OpenAI