SDK da OpenAI

Visão geral

O TokenLab funciona com os SDKs oficiais da OpenAI apontando o cliente para https://api.tokenlab.sh/v1. Para a maioria dos projetos novos, prefira Chat Completions como o caminho compatível com OpenAI padrão. Use Responses API apenas quando você precisar explicitamente do comportamento específico do Responses. Os campos específicos do Responses não têm garantia de se comportarem de forma idêntica em todos os modelos e caminhos roteados.

Python, JavaScript e Go têm SDKs oficiais da OpenAI. PHP funciona bem com clientes comunitários compatíveis com OpenAI, mas não é um SDK oficial da OpenAI.

Type: SDK nativoPrimary Path: compatível com OpenAI / Chat CompletionsSupport Confidence: Caminho principal com suporte

Instalação

pip install openai

npm install openai

go get github.com/openai/openai-go/v3

Use POST /v1/responses apenas quando você precisar explicitamente do comportamento específico do Responses. Alguns campos exclusivos do Responses ainda podem depender do modelo selecionado e do caminho roteado.

Configurar o Cliente

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-your-tokenlab-key",
    base_url="https://api.tokenlab.sh/v1",
)

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: 'sk-your-tokenlab-key',
  baseURL: 'https://api.tokenlab.sh/v1',
});

package main

import (
    openai "github.com/openai/openai-go/v3"
    "github.com/openai/openai-go/v3/option"
)

func main() {
    client := openai.NewClient(
        option.WithAPIKey("sk-your-tokenlab-key"),
        option.WithBaseURL("https://api.tokenlab.sh/v1"),
    )

    _ = client
}

Recomendado: Chat Completions

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.4",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain what TokenLab does in one sentence."}]
)

print(response.choices[0].message.content)

const response = await client.chat.completions.create({
  model: 'gpt-5.4',
  messages: [{ role: 'user', content: 'Explain what TokenLab does in one sentence.' }],
});

console.log(response.choices[0].message.content);

curl https://api.tokenlab.sh/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-tokenlab-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.4",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Explain what TokenLab does in one sentence."}
    ]
  }'

Avançado: Responses API

Use este caminho apenas quando sua ferramenta ou fluxo de trabalho depender explicitamente da semântica do OpenAI Responses.

Streaming com Responses

stream = client.responses.create(
    model="gpt-5.4",
    input="Write a short poem about coding.",
    stream=True,
)

for event in stream:
    if event.type == "response.output_text.delta":
        print(event.delta, end="")

const stream = await client.responses.create({
  model: 'gpt-5.4',
  input: 'Write a short poem about coding.',
  stream: true,
});

for await (const event of stream) {
  if (event.type === 'response.output_text.delta') {
    process.stdout.write(event.delta);
  }
}

Ferramentas / Chamada de Função

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.4",
    input="What's the weather in Tokyo?",
    tools=[{
        "type": "function",
        "name": "get_weather",
        "description": "Get weather for a location",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "location": {"type": "string"}
            },
            "required": ["location"]
        }
    }]
)

for item in response.output:
    if item.type == "function_call":
        print(item.name)
        print(item.arguments)

Visão com Responses

response = client.responses.create(
    model="gpt-4o",
    input=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "input_text", "text": "What's in this image?"},
            {"type": "input_image", "image_url": "https://example.com/image.jpg"}
        ]
    }]
)

print(response.output_text)

Embeddings

response = client.embeddings.create(
    model="text-embedding-3-small",
    input="Hello world"
)

print(response.data[0].embedding[:5])

Chat Completions

Chat Completions é o caminho compatível com OpenAI padrão para o TokenLab:

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Resolução de problemas

Erro de conexão

Verifique se a URL base está exatamente https://api.tokenlab.sh/v1
Cheque se há interferência de proxy ou substituições personalizadas do cliente HTTP
Certifique-se de que sua versão do SDK está atual antes de depurar o comportamento do provedor

Autenticação falhou

Verifique se sua chave de API começa com sk-
Confirme se a chave está ativa no painel do TokenLab
Confirme que o SDK está enviando Authorization: Bearer ...

Caminho da API incorreto

responses.create(...) envia requisições para /v1/responses
chat.completions.create(...) envia requisições para /v1/chat/completions
Use Chat Completions por padrão, a menos que você precise explicitamente do comportamento específico do Responses

Matriz de compatibilidade

Ferramentas de código

SDKs nativos

Frameworks e plataformas

Apps de chat

Visão geral

Instalação

Configurar o Cliente

Recomendado: Chat Completions

Avançado: Responses API

Streaming com Responses

Ferramentas / Chamada de Função

Visão com Responses

Embeddings

Chat Completions

Resolução de problemas

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​Configurar o Cliente

​Recomendado: Chat Completions

​Avançado: Responses API

​Streaming com Responses

​Ferramentas / Chamada de Função

​Visão com Responses

​Embeddings

​Chat Completions

​Resolução de problemas

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Recomendado: Chat Completions

Avançado: Responses API

Streaming com Responses

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Chat Completions

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