OpenAI SDK

概覽

TokenLab 可與官方 OpenAI SDK 一起使用，方法是將客戶端指向 https://api.tokenlab.sh/v1。對於大多數新專案，預設建議使用 Chat Completions 作為 OpenAI 相容路徑。僅在你明確需要 Responses 特定行為時才使用 Responses API。 Responses 特有的欄位不保證在每個模型與路由的路徑中行為一致。

Python、JavaScript 和 Go 有官方的 OpenAI SDK。PHP 與 OpenAI 相容的社群客戶端相容性良好，但 PHP 並不是官方的 OpenAI SDK。

類型: Native SDK主要路徑: OpenAI 相容 / Chat Completions支援信心: 核心支援路徑

安裝

pip install openai

npm install openai

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

僅在你明確需要 Responses 特定行為時使用 POST /v1/responses。有些僅限 Responses 的欄位仍可能依賴所選模型與路由路徑。

設定用戶端

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
}

建議：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."}
    ]
  }'

進階：Responses API

僅在你的工具或工作流程明確依賴 OpenAI Responses 語意時使用此路徑。

使用 Responses 進行串流

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);
  }
}

工具 / 函數調用

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)

Responses 的視覺功能

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 是 TokenLab 的預設 OpenAI 相容路徑：

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)

疑難排解

連線錯誤

驗證 base URL 是否完全為 https://api.tokenlab.sh/v1
檢查是否有代理干擾或自訂的 HTTP 客戶端覆寫
在偵錯供應商行為前，確保你的 SDK 版本是最新的

驗證失敗

檢查你的 API key 是否以 sk- 開頭
驗證該金鑰在 TokenLab 控制台中是否為啟用狀態
確認 SDK 是否傳送 Authorization: Bearer ...

錯誤的 API 路徑

responses.create(...) 會發送請求到 /v1/responses
chat.completions.create(...) 會發送請求到 /v1/chat/completions
預設使用 Chat Completions，除非你明確需要 Responses 特定行為

相容性矩陣

程式工具

原生 SDK

框架與平台

聊天應用

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建議：Chat Completions

進階：Responses API

使用 Responses 進行串流

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Responses 的視覺功能

Embeddings

Chat Completions

疑難排解

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​建議：Chat Completions

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​使用 Responses 進行串流

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​Responses 的視覺功能

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