> ## 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.
# ✨ マルチフォーマット API
> 単一のAPIキーで OpenAI、Anthropic、または Gemini フォーマットを使用
## 概要
TokenLab は単一の API キーで **3 つのネイティブ API フォーマット** をサポートします。設定を変更することなく、ユースケースに最適なフォーマットを選んでください。
`/v1/chat/completions`
標準フォーマット、最も幅広い互換性
`/v1/messages`
Extended thinking、Claude 固有の機能
`/v1beta/models/:model:generateContent`
Google エコシステムとの統合
## なぜマルチフォーマットか？
| 利点 | 説明 |
| --------------- | -------------------------------- |
| **SDK の切り替え不要** | お好みの SDK で任意のモデルを使用可能 |
| **ネイティブ機能** | フォーマット固有の機能にアクセス |
| **簡単な移行** | 公式 API からベース URL を変更するだけで移行可能 |
| **単一課金** | 1 つのアカウント、1 つの API キー、すべてのフォーマット |
## フォーマット比較
| 特徴 | OpenAI | Anthropic | Gemini |
| ----------------- | ----------------------- | ----------------- | --------------------------------------- |
| **Endpoint** | `/v1/chat/completions` | `/v1/messages` | `/v1beta/models/:model:generateContent` |
| **認証ヘッダー** | `Authorization: Bearer` | `x-api-key` | `Authorization: Bearer` |
| **System Prompt** | `messages` 配列内 | 別の `system` フィールド | `systemInstruction` 内 |
| **拡張思考** | ❌ | ✅ | ❌ |
| **ストリーミング** | ✅ SSE | ✅ SSE | ✅ SSE |
| **ツール呼び出し** | ✅ | ✅ | ✅ |
| **ビジョン** | ✅ | ✅ | ✅ |
## OpenAI フォーマット
既存の OpenAI SDK 統合や、移植性のあるチャット/embedding フローには、この互換経路を使用してください。Claude または Gemini のネイティブな挙動が必要な場合は、下記の Anthropic または Gemini 形式を使用してください。
```python theme={null}
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="sk-your-tokenlab-key",
base_url="https://api.tokenlab.sh/v1"
)
# Portable chat works across many models
response = client.chat.completions.create(
model="claude-sonnet-4-6", # Claude via OpenAI format
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
```
**適している用途：**
* 一般的な用途
* 既存の OpenAI SDK 統合
* 最大の互換性
## Anthropic フォーマット
Anthropic のネイティブ Messages API。Extended thinking のような Claude 固有の機能にはこのフォーマットが必要です。
```python theme={null}
from anthropic import Anthropic
client = Anthropic(
api_key="sk-your-tokenlab-key",
base_url="https://api.tokenlab.sh" # No /v1 suffix!
)
message = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-6",
max_tokens=1024,
system="You are a helpful assistant.", # Separate system field
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
```
### 拡張思考 (Claude Opus 4.6)
Anthropic フォーマットでのみ利用可能：
```python theme={null}
message = client.messages.create(
model="claude-opus-4-6",
max_tokens=16000,
thinking={
"type": "enabled",
"budget_tokens": 10000
},
messages=[{"role": "user", "content": "Solve this complex problem..."}]
)
# Access thinking process
for block in message.content:
if block.type == "thinking":
print(f"Thinking: {block.thinking}")
elif block.type == "text":
print(f"Answer: {block.text}")
```
**適している用途：**
* Claude 固有の機能
* Extended thinking モード
* ネイティブ Anthropic SDK ユーザー
## Gemini フォーマット
Google エコシステム統合のためのネイティブな Google Gemini API フォーマットです。
```bash theme={null}
curl "https://api.tokenlab.sh/v1beta/models/gemini-3.5-flash:generateContent" \
-H "Authorization: Bearer sk-your-tokenlab-key" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"contents": [{
"parts": [{"text": "Hello!"}]
}],
"systemInstruction": {
"parts": [{"text": "You are a helpful assistant."}]
}
}'
```
### ストリーミング
```bash theme={null}
curl "https://api.tokenlab.sh/v1beta/models/gemini-3.5-flash:streamGenerateContent?alt=sse" \
-H "Authorization: Bearer sk-your-tokenlab-key" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"contents": [{"parts": [{"text": "Write a story"}]}]
}'
```
**適している用途：**
* Google Cloud 統合
* 既存の Gemini SDK コード
* ネイティブ Gemini 機能
**Gemini Files と Cache:** ネイティブ Gemini ルートでは `/upload/v1beta/files`、`/v1beta/files`、`/v1beta/files:register`、`/v1beta/cachedContents` を利用できます。Files は Gemini File API 互換の上流チャネルを使い、明示的な Cache リソースは Vertex AI チャネルにもルーティングできます。TokenLab 経由で作成したリソースは同じ上流チャネル/key に束縛され、後続の `generateContent` でもその束縛が使われます。
## ツール互換性の境界
関数ツールは、対象ルートが対応している場合にフォーマット間で変換できます。プロバイダー固有のネイティブツールは、それぞれのネイティブルートに残す必要があります。
* OpenAI Responses のホスト型およびネイティブツール、たとえば `tool_search`、`web_search`、`file_search`、`code_interpreter`、MCP、shell/apply\_patch、computer-use ツールには `/v1/responses` が必要です。
* Anthropic の server/native ツール、たとえば `web_search_*`、`web_fetch_*`、`code_execution_*`、`tool_search_*`、bash、computer-use、text-editor ツールには `/v1/messages` が必要です。
* Gemini の組み込みツール、たとえば `googleSearch`、`codeExecution`、`urlContext`、`computerUse`、および同種の `tools` フィールドには `/v1beta` が必要です。
TokenLab がネイティブツールを含むリクエストをネイティブ対応の上流ルートへ送れない場合、ツールを黙って削除したり Chat Completions の関数として扱ったりせず、明示的な unsupported-field エラーを返します。ユーザー定義の関数ツールは引き続き最も移植性の高いツール経路です。
## 適切なフォーマットの選び方
```mermaid theme={null}
graph TD
A[Which format?] --> B{Need Claude extended thinking?}
B -->|Yes| C[Use Anthropic Format]
B -->|No| D{Existing codebase?}
D -->|OpenAI SDK| E[Use OpenAI Format]
D -->|Anthropic SDK| C
D -->|Gemini SDK| F[Use Gemini Format]
D -->|新規プロジェクト| G{プロバイダー原生動作が必要？}
G -->|Yes| H[Use native Anthropic or Gemini Format]
G -->|No| E
```
## マイグレーションガイド
### OpenAI 公式APIから
```python theme={null}
# Before (OpenAI)
client = OpenAI(api_key="sk-openai-key")
# After (TokenLab)
client = OpenAI(
api_key="sk-tokenlab-key",
base_url="https://api.tokenlab.sh/v1" # Add this line
)
# That's it! Same code works
```
### Anthropic 公式APIから
```python theme={null}
# Before (Anthropic)
client = Anthropic(api_key="sk-ant-key")
# After (TokenLab)
client = Anthropic(
api_key="sk-tokenlab-key",
base_url="https://api.tokenlab.sh" # Add this line (no /v1!)
)
```
### Google AI Studio から
```python theme={null}
# Before (Google)
import google.generativeai as genai
genai.configure(api_key="google-api-key")
# After (TokenLab) - Use REST API
import requests
response = requests.post(
"https://api.tokenlab.sh/v1beta/models/gemini-3.5-flash:generateContent",
headers={"Authorization": "Bearer sk-tokenlab-key"},
json={"contents": [{"parts": [{"text": "Hello"}]}]}
)
```
## クロスモデル互換性
TokenLab の利点：任意の SDK で任意のモデルを使用できます。ゲートウェイがフォーマット変換を自動で処理します。
### 任意の SDK → 任意のモデル
```python theme={null}
# Anthropic SDK with GPT-4o (auto-converts to OpenAI format)
from anthropic import Anthropic
client = Anthropic(
api_key="sk-tokenlab-key",
base_url="https://api.tokenlab.sh"
)
response = client.messages.create(
model="gpt-4o", # ✅ Works! Auto-converted
max_tokens=1024,
messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)
# Same compatibility SDK for portable chat; native-only features still need native routes
response = client.messages.create(model="gemini-3.5-flash", ...) # ✅ Works!
response = client.messages.create(model="deepseek-r1", ...) # ✅ Works!
```
### OpenAI SDK → 全モデル
```python theme={null}
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.tokenlab.sh/v1", api_key="sk-...")
# These portable chat calls use the same /v1 compatibility SDK:
response = client.chat.completions.create(model="gpt-4o", ...)
response = client.chat.completions.create(model="claude-sonnet-4-6", ...)
response = client.chat.completions.create(model="gemini-3.5-flash", ...)
```
### 業界比較
| プラットフォーム | OpenAI フォーマット | Anthropic フォーマット | Gemini フォーマット | Responses API |
| ------------ | :-----------: | :--------------: | :-----------: | :-----------: |
| **TokenLab** | ✅ すべてのモデル | ✅ すべてのモデル | ✅ すべてのモデル | ✅ すべてのモデル |
| OpenRouter | ✅ すべてのモデル | ❌ | ❌ | ❌ |
| Together AI | ✅ すべてのモデル | ❌ | ❌ | ❌ |
| Fireworks | ✅ すべてのモデル | ❌ | ❌ | ❌ |
クロスフォーマットはほとんどの機能で動作しますが、Anthropic の Extended thinking のようなフォーマット固有の機能はネイティブなフォーマットが必要です。