> ## 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.

# Pydantic AI

> Utilisez TokenLab avec Pydantic AI via des modèles compatibles avec OpenAI

## Aperçu

Pydantic AI peut utiliser TokenLab avec `OpenAIChatModel` et `OpenAIProvider(base_url=...)`.

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

  **Chemin principal** : Complétions de chat compatibles avec OpenAI

  **Niveau de support** : Chemin de fournisseur compatible avec OpenAI pris en charge
</Note>

## Environnement

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

## Agent de base

```python theme={null}
import os

from pydantic_ai import Agent
from pydantic_ai.models.openai import OpenAIChatModel
from pydantic_ai.providers.openai import OpenAIProvider

model = OpenAIChatModel(
    "claude-sonnet-5",
    provider=OpenAIProvider(
        base_url="https://api.tokenlab.sh/v1",
        api_key=os.environ["TOKENLAB_API_KEY"],
    ),
)

agent = Agent(model)
result = agent.run_sync("Explain one benefit of OpenAI-compatible gateways.")
print(result.output)
```

## Outils

```python theme={null}
from pydantic_ai import Agent, RunContext

agent = Agent(model)

@agent.tool
def lookup_status(ctx: RunContext[None], service: str) -> str:
    return f"{service} is online"

result = agent.run_sync("Check the TokenLab status.")
print(result.output)
```

## Notes sur les endpoints

Ce chemin cible la classe de modèle OpenAI Chat Completions de Pydantic AI. Pour un comportement de protocole natif aux réponses ou au fournisseur, choisissez un chemin client qui expose directement ce protocole.