> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.tokenlab.sh/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Mem0

> Utilisez TokenLab comme fournisseur LLM compatible OpenAI dans Mem0 OSS

## Aperçu

Mem0 OSS peut utiliser TokenLab via sa configuration LLM compatible OpenAI en conservant `provider: "openai"` et en définissant `openai_base_url`.

<Note>
  **Type** : Framework de mémoire

  **Chemin principal** : Configuration LLM compatible OpenAI

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

## Environnement

```bash theme={null}
export TOKENLAB_API_KEY="sk-your-tokenlab-key"
```

## Configuration Python

```python theme={null}
import os

from mem0 import Memory

config = {
    "llm": {
        "provider": "openai",
        "config": {
            "model": "claude-sonnet-5",
            "api_key": os.environ["TOKENLAB_API_KEY"],
            "openai_base_url": "https://api.tokenlab.sh/v1",
            "temperature": 0.1,
        },
    },
    "vector_store": {
        "provider": "qdrant",
        "config": {"host": "localhost", "port": 6333},
    },
}

memory = Memory.from_config(config)
```

## Utilisation de base

```python theme={null}
memory.add("The user prefers concise engineering summaries.", user_id="demo")
results = memory.search("How should I answer?", user_id="demo")
print(results)
```

## Notes sur les points de terminaison

Cette configuration couvre le chemin LLM compatible OpenAI de Mem0. Configurez les embedders séparément en fonction du magasin de vecteurs et du modèle d'embedding que vous utilisez.