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# LiteLLM

> Use o LiteLLM com TokenLab como endpoint compatível com OpenAI ou como parte do gateway da sua equipe

## Visão geral

LiteLLM e TokenLab normalmente se combinam de duas formas.

* usar TokenLab como **endpoint compatível com OpenAI** atrás do LiteLLM
* colocar o LiteLLM na frente do TokenLab para lidar com chaves virtuais, política de seleção de modelos ou observabilidade centralizada

Para o TokenLab, o caminho padrão mais limpo é usar o modo **OpenAI personalizado / compatível com OpenAI** do LiteLLM com `api_base = https://api.tokenlab.sh/v1`.

<Note>
  Se você precisa explicitamente de formatos de requisição nativos do Claude ou do Gemini, prefira as integrações nativas do TokenLab em vez de forçar esses fluxos pela abstração compatível com OpenAI do LiteLLM.
</Note>

<Note>
  **Tipo**: Framework ou plataforma

  **Caminho principal**: endpoint compatível com OpenAI

  **Nível de suporte**: Caminho compatível
</Note>

## Instalação

```bash theme={null}
pip install 'litellm[proxy]'
```

## Configuração do proxy

```yaml theme={null}
model_list:
  - model_name: tokenlab-gpt-5.4
    litellm_params:
      model: custom_openai/gpt-5.4
      api_base: https://api.tokenlab.sh/v1
      api_key: os.environ/OPENAI_API_KEY
```

Inicialização:

```bash theme={null}
export OPENAI_API_KEY="sk-your-tokenlab-key"
litellm --config litellm-config.yaml --port 4000
```

## Boas práticas

* Trate o TokenLab primeiro como amontante `custom_openai`
* Coloque o LiteLLM na frente apenas quando realmente precisar de uma camada extra de passagem
* Não presuma automaticamente todos os detalhes nativos do fornecedor em uma rota compatível com OpenAI