Mem0 OSS는 provider: "openai"를 유지하고 openai_base_url을 설정함으로써 OpenAI 호환 LLM 구성을 통해 TokenLab을 사용할 수 있습니다.
유형: 메모리 프레임워크기본 경로: OpenAI 호환 LLM 구성지원 신뢰도: 지원되는 커스텀 엔드포인트 경로
환경 설정
export TOKENLAB_API_KEY="sk-your-tokenlab-key"
Python 구성
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)
기본 사용법
memory.add("The user prefers concise engineering summaries.", user_id="demo")
results = memory.search("How should I answer?", user_id="demo")
print(results)
엔드포인트 참고 사항
이 구성은 Mem0의 OpenAI 호환 LLM 경로를 다룹니다. 임베더(embedder)는 사용하는 벡터 저장소 및 임베딩 모델에 따라 별도로 구성하십시오. 
