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# Mem0

> Mem0 OSS에서 OpenAI 호환 LLM 제공자로 TokenLab 사용하기

## 개요

Mem0 OSS는 `provider: "openai"`를 유지하고 `openai_base_url`을 설정함으로써 OpenAI 호환 LLM 구성을 통해 TokenLab을 사용할 수 있습니다.

<Note>
  **유형**: 메모리 프레임워크

  **기본 경로**: OpenAI 호환 LLM 구성

  **지원 신뢰도**: 지원되는 커스텀 엔드포인트 경로
</Note>

## 환경 설정

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

## Python 구성

```python theme={null}
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

```python theme={null}
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.