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# Langflow

> Use modelos do TokenLab a partir do componente OpenAI do Langflow

## Visão Geral

O componente **OpenAI** do Langflow inclui um campo **OpenAI API Base**. Aponte esse campo para o endpoint `/v1` compatível com OpenAI do TokenLab e utilize os IDs de modelo do TokenLab.

<Note>
  **Tipo**: Construtor de fluxo de trabalho de IA low-code

  **Caminho Principal**: Chat completions compatíveis com OpenAI

  **Nível de Suporte**: Suportado com limites de escopo
</Note>

## Componente OpenAI

1. Adicione um componente de modelo de linguagem **OpenAI**.
2. Defina a **OpenAI API Key** com sua chave do TokenLab.
3. Expanda as configurações avançadas.
4. Defina a **OpenAI API Base** como `https://api.tokenlab.sh/v1`.
5. Defina o **Model Name** com um ID de modelo do TokenLab.
6. Conecte a saída do modelo ao seu agente, chain ou fluxo de trabalho.

## Valores

| Campo           | Valor                        |
| --------------- | ---------------------------- |
| OpenAI API Base | `https://api.tokenlab.sh/v1` |
| OpenAI API Key  | `sk-your-tokenlab-key`       |
| Model Name      | `gpt-5.4-mini`               |

## Modelos Recomendados

* `gpt-5.4-mini` para a maioria dos testes de fluxo de trabalho
* `claude-sonnet-5` para escrita e raciocínio mais robustos
* `gemini-3.5-flash` para fluxos de trabalho multimodais rápidos
* `deepseek-v4-flash` para iterações rápidas de codificação e raciocínio

Use o componente LiteLLM Proxy do Langflow se o seu deployment já centralizar o roteamento de provedores através de um proxy LiteLLM.