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概要

Difyは、OpenAI互換のモデルプロバイダーフローを通じてTokenLabとスムーズに連携します。 これはチャット補完（chat-completions）指向の統合パスです。Difyが専用のCodex統合と同じレスポンスやWebSocketの動作を保証するものではないことに注意してください。 現在のDifyバージョンにおいて、最も安全な手順は以下の通りです：
  • 標準の OpenAI プロバイダーを選択する
  • TokenLabのAPIキーを設定する
  • カスタムベースURLに https://api.tokenlab.sh/v1 を設定する
一部の古いDifyビルドでは、カスタムベースURLフィールドを持つ標準の OpenAI プロバイダーではなく、OpenAI-API-compatible として公開されている場合があります。お使いのDifyのUIが異なる場合は、そのバージョンで利用可能な、最も近いOpenAI互換のカスタムプロバイダーフローを使用してください。
タイプ: フレームワークまたはプラットフォーム主要なパス: OpenAI互換チャットパスサポートの信頼性: 範囲制限付きでサポート

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前提条件

  • APIアクセス権を持つTokenLabアカウント
  • Dify Cloudまたはセルフホスト版Dify

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設定手順

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ステップ 1: APIキーの取得

  1. TokenLabダッシュボードにログインします
  2. API Keysを開きます
  3. sk- で始まるAPIキーを作成またはコピーします

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ステップ 2: プロバイダーの設定

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モデルプロバイダーを開く

Difyで、設定 → モデルプロバイダー に移動します
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OpenAIを選択

OpenAI プロバイダーの設定を開きます。お使いのDifyのバージョンでカスタムベースURLが提供されていない場合は、そのバージョンで公開されているOpenAI互換のカスタムプロバイダーオプションを使用してください。
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TokenLabの設定を入力

以下の値を入力します：
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モデルの追加

使用したいモデルを追加します。例：
  • gpt-5.4
  • gpt-5.4-mini
  • claude-sonnet-5
  • claude-opus-4-8
  • gemini-3.5-flash
  • gemini-3.1-flash-lite
  • deepseek-v4-flash

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ステップ 3: 接続テスト

  1. gpt-5-mini や gpt-4o などのモデルを1つ選択します
  2. テストプロンプトを送信します
  3. Difyが有効なレスポンスを受信することを確認します

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ナレッジベース用の埋め込み（Embeddings）

RAGやナレッジベースのインデックス作成には、以下のような埋め込みモデルを追加してください：
  • text-embedding-3-small
  • text-embedding-3-large
その後、関連するナレッジベースまたはアプリケーション設定で、デフォルトの埋め込みモデルとして設定します。

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推奨モデルの役割

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ベストプラクティス

新しいDifyバージョンでは、カスタムベースURLを備えた標準のOpenAIプロバイダーが、TokenLabにとって最もクリーンなセットアップとなります。
反復作業中は gpt-5.4-mini、gemini-3.5-flash、または deepseek-v4-flash を使用し、必要に応じてより強力なモデルへ切り替えてください。
ほとんどのDifyフローはOpenAI互換のチャット動作を使用します。Codex固有のレスポンスやWebSocketの動作が必要な場合は、Difyではなく専用のCodex統合を使用してください。

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トラブルシューティング

  • ベースURLが正確に https://api.tokenlab.sh/v1 であることを確認してください
  • Difyが末尾のスラッシュを重複させる場合は削除してください
  • Difyサーバーがパブリックインターネット経由でTokenLabに到達できることを確認してください
  • APIキーを再確認してください
  • TokenLabダッシュボードでキーが有効であることを確認してください
  • Difyに貼り付けた値に余分なスペースや改行が含まれていないことを確認してください
  • モデル名を正確に確認してください
  • プロバイダーUIが古い値をキャッシュしている場合は、モデルエントリを再度追加してください
  • TokenLabのドキュメントまたはダッシュボードで、現在のモデルの可用性を確認してください