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Documentation Index

Fetch the complete documentation index at: https://docs.tokenlab.sh/llms.txt

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Passo 1: Comece com créditos de teste

1

Crie uma conta

Cadastre-se em tokenlab.sh usando seu e-mail, Gmail ou conta do GitHub.
2

Use os créditos de teste incluídos

Sua conta inclui créditos de teste para as primeiras pequenas requisições. Você não precisa adicionar créditos antes do Quickstart.
3

Crie ou copie uma chave de API

Vá para Dashboard → API Keys e crie uma nova chave, ou copie uma existente. Guarde-a com segurança, pois a chave completa só é exibida uma vez.
Mantenha sua chave de API segura. Nunca a exponha em código do lado do cliente ou em repositórios públicos.

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Passo 2: Instale um cliente

pip install openai

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Passo 3: Faça sua primeira requisição

Para a maioria das novas integrações, comece com Chat Completions em POST /v1/chat/completions. 
curl https://api.tokenlab.sh/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.4",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}
    ]
  }'
Use POST /v1/responses somente quando você precisar explicitamente do comportamento específico de Responses. Alguns campos exclusivos de Responses dependem do modelo selecionado e do caminho roteado.

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Adicione créditos para produção

Os créditos de teste incluídos são para os primeiros testes pequenos. Adicione créditos em Dashboard → Billing somente quando estiver pronto para uso em produção ou testes de maior volume.

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Experimente diferentes modelos

A TokenLab suporta centenas de modelos. Altere apenas o campo model: 
response = client.chat.completions.create(model="gpt-5.4", messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}])
response = client.chat.completions.create(model="gpt-5-mini", messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}])
response = client.chat.completions.create(model="claude-sonnet-4-6", messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}])
response = client.chat.completions.create(model="gemini-2.5-flash", messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}])
response = client.chat.completions.create(model="deepseek-r1", messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}])

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Ativar streaming

stream = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.4",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell me a short story."}],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    delta = chunk.choices[0].delta.content
    if delta:
        print(delta, end="")

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Próximos passos

Autenticação

Saiba sobre gerenciamento de chaves de API e segurança.

OpenAI SDK

Use rotas /v1 compatíveis com OpenAI com SDKs OpenAI existentes.

Referência da API

Explore a referência completa dos endpoints.

Modelos

Navegue pela disponibilidade atual de modelos e pelos preços.