✨ TokenLab API 統合スキル

このページは、管理中の共有 tokenlab-api-integration スキルを説明します。正規の配布元は hedging8563/tokenlab-skills で、公開リポジトリには意図的にこのスキルだけを残しています。

このページはスキルのインストールと agent ワークフロー向けです。エンドポイント、SDK、クライアント設定は各ツールの専用統合ページまたは API Reference を参照してください。

このスキルでできること

TokenLab のチャット、画像、音声、動画、翻訳などの API ファミリー向けに、最小の実行可能サンプルを生成します。
OpenAI 互換クライアントでは https://api.tokenlab.sh/v1 を使い、Anthropic や Gemini のネイティブルートに切り替えるべき場面を説明します。
古いリストを推測するのではなく、/v1/models、/llms.txt、recommended_for の候補一覧でモデルを発見します。
非チャットリクエストを再試行する前にモデルの対応状況を読み、不対応フィールドを静かに捨てないようにします。
did_you_mean、suggestions、retry_after、recommended_request などの Agent-First エラーヒントを扱います。

インストール

正規の非対話インストールコマンドを使います：

npx skills add https://github.com/hedging8563/tokenlab-skills --skill tokenlab-api-integration -y

TokenLab skills リポジトリから共有 tokenlab-api-integration スキルをインストールします。ツールが installer に対応していない場合は、リポジトリの skills/tokenlab-api-integration/ をツールの共有 skills または rules ディレクトリへコピーしてください。

既存インストールの更新

TokenLab skills リポジトリ整理前にインストールした場合は、同じコマンドを再実行してください。現在の公開パッケージは小さく、生成されたローカル検索スクリプトに依存しません。

インストール確認

coding agent に聞きます：

利用できる skills は何ですか？

tokenlab-api-integration が見えればインストール成功です。

API Key の取得

TokenLab にアクセス

tokenlab.sh を開きます

サインイン

アカウントを作成するかログインします

API Key を取得

Dashboard → API Keys を開いて新しい key を作成します

key をコピー

key は sk-... で始まります。安全に保存してください。

API key をプロンプトやソースコードに貼り付けないでください。スキルは使用する環境変数を確認し、その変数から key を読むコードを生成します。

推奨 Agent ワークフロー

ユーザーが求める言語と API ファミリーに合う、最小の動作例から始めます。
モデル選択が未確定なら、ハードコードする前に /v1/models または https://api.tokenlab.sh/llms.txt を呼びます。
非チャット作業では /v1/models?recommended_for=<scene> を呼びます。<scene> は image、video、music、3d、tts、stt、embedding、rerank、translation のいずれかです。
失敗した非チャットリクエストを変更する前に /v1/models/:model を読み、supported_operations、supported_parameters、request_endpoint, request_endpoint_by_operation、request_shape_mode、recommended_request に合わせます。
API が Agent-First エラーを返したら構造化フィールドでリクエストを修正し、retryable のときだけ再試行します。

最小チャット例

この例は OpenAI Python SDK と TokenLab base URL を使います：

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["TOKENLAB_API_KEY"],
    base_url="https://api.tokenlab.sh/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)

print(response.choices[0].message.content)

実行方法：

pip install openai
export TOKENLAB_API_KEY="sk-your-api-key"
python app.py

モデル発見と対応状況

古い同梱リストよりライブ発見を優先します：

# 機械可読 API 概要
curl https://api.tokenlab.sh/llms.txt

# モデル一覧
curl "https://api.tokenlab.sh/v1/models" -H "Authorization: Bearer sk-KEY"
curl "https://api.tokenlab.sh/v1/models?category=image" -H "Authorization: Bearer sk-KEY"

# 非チャット向けランキング候補
curl "https://api.tokenlab.sh/v1/models?recommended_for=image" -H "Authorization: Bearer sk-KEY"
curl "https://api.tokenlab.sh/v1/models?recommended_for=video" -H "Authorization: Bearer sk-KEY"
curl "https://api.tokenlab.sh/v1/models?recommended_for=translation" -H "Authorization: Bearer sk-KEY"

# 非チャットリクエストを再試行する前に単一モデルの対応状況を読む
curl "https://api.tokenlab.sh/v1/models/gpt-image-2" -H "Authorization: Bearer sk-KEY"

# 価格だけの詳細
curl "https://api.tokenlab.sh/v1/models/gpt-image-2/pricing" -H "Authorization: Bearer sk-KEY"

ネイティブプロトコルの選択

通常のチャット、画像、embedding、音声、rerank の例では OpenAI 互換の /v1 が既定です。モデル名やプロバイダー名、Chat レスポンスヘッダーからネイティブプロトコルの利用可否を推測しないでください。GET /v1/models/{model} を確認し、モデル詳細で公開されたリクエスト形式だけを使用します。確認するフィールドは tokenlab.accepted_request_formats です。プロトコルのエンドポイントは、Chat Completions が /v1/chat/completions、Responses が /v1/responses、Messages が /v1/messages、Gemini が /v1beta/models/{model}:generateContent です。

Agent-First エラー回復

エラーには coding agent が直接解析できるフィールドが含まれます：

エラー	有用なフィールド	Agent の対応
モデル名が間違っています	`did_you_mean`, `suggestions`, `hint`	修正後のモデルまたは推奨代替モデルで再試行します
残高不足	`balance_usd`, `estimated_cost_usd`, `suggestions`	承認を求めるか、利用可能なモデルに切り替えます
レート制限または一時的な利用不可	`retryable`, `retry_after`, `alternatives`	待機して再試行するか、表示された代替モデルを選びます
非チャットリクエストの不一致	`supported_operations`, `supported_parameters`, `request_endpoint`, `request_endpoint_by_operation`, `request_shape_mode`, `recommended_request`	モデル詳細からリクエストを組み直し、意図を変えるフィールドでは明示的なエラーを返す

対応 API ファミリー

ファミリー	主なパス
Chat と Responses	`/v1/chat/completions`, `/v1/responses`
Claude ネイティブ messages	`/v1/messages`
Gemini ネイティブリクエスト	`/v1beta/models/{model}:generateContent`
画像	`/v1/images/generations`, `/v1/images/edits`
動画	`/v1/videos/generations`
音楽	`/v1/music/generations`
Worlds	`/v1/worlds/generations` と world 状態・メディアアセット endpoint
3D	`/v1/3d/generations`
音声	`/v1/audio/speech`, `/v1/audio/transcriptions`, `/v1/audio/translations`
Realtime	`/v1/realtime?model={model}`
Embeddings と rerank	`/v1/embeddings`, `/v1/rerank`
テキスト翻訳	`/v1/translations`

ベストプラクティス

API Key の安全性

環境変数とサーバー側呼び出しを使い、フロントエンドコードで key を公開しないでください。

非チャットは契約優先

画像、動画、音楽、3D、翻訳、音声、embedding、rerank を再試行する前に /v1/models?recommended_for=... と /v1/models/:model を読みます。

最小の実行可能例

抽象化、キュー、UI フローを追加する前に、まず 1 つの動く呼び出しを作ります。

構造化ヒントを使う

コードを変更する前に did_you_mean、retry_after、alternatives、recommended_request を解析します。

FAQ

スキルが自動で発火しませんか？

リクエスト内で “TokenLab” または “TokenLab API” に触れてください。例：TokenLab を使って Node.js アプリに画像生成を追加して。

どの coding agent に対応していますか？

共有 skill または rules ディレクトリに対応する任意の coding agent で使えます。skills installer は対応 agent を自動で処理します。

スキルを更新するには？

インストールコマンドを再実行してください。正規の公開リポジトリからローカルコピーを更新します。

npx skills add https://github.com/hedging8563/tokenlab-skills --skill tokenlab-api-integration -y

リソース

Agent-First API

構造化エラーヒントと回復動作

API ドキュメント

エンドポイント別の設定と API Reference

モデル

利用可能なモデルを確認

llms.txt

agents 向けの機械可読 API 概要

質問がある場合は GitHub Issues または support@tokenlab.sh まで。

はじめに

コアガイド

メディアガイド

✨ TokenLab API 統合スキル

このスキルでできること

インストール

既存インストールの更新

インストール確認

API Key の取得

推奨 Agent ワークフロー

最小チャット例

モデル発見と対応状況

ネイティブプロトコルの選択

Agent-First エラー回復

対応 API ファミリー

ベストプラクティス

API Key の安全性

非チャットは契約優先

最小の実行可能例

構造化ヒントを使う

FAQ

リソース

Agent-First API

API ドキュメント

モデル

llms.txt

​このスキルでできること

​インストール

​既存インストールの更新

​インストール確認

​API Key の取得

​推奨 Agent ワークフロー

​最小チャット例

​モデル発見と対応状況

​ネイティブプロトコルの選択

​Agent-First エラー回復

​対応 API ファミリー

​ベストプラクティス

API Key の安全性

非チャットは契約優先

最小の実行可能例

構造化ヒントを使う

​FAQ

​リソース

Agent-First API

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モデル

llms.txt

このスキルでできること

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インストール確認

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