Documentation Index Fetch the complete documentation index at: https://docs.tokenlab.sh/llms.txt
Use this file to discover all available pages before exploring further.
步骤 1：从免费试用开始
使用赠送的试用额度
新账号会获得用于首次小额测试请求的试用额度。Quickstart 之前不需要先充值。
创建或复制 API 密钥
前往 仪表板 → API 密钥 创建新密钥，或复制已有密钥。请安全保存，因为完整密钥只显示一次。
请妥善保管您的 API 密钥。切勿在客户端代码或公共仓库中暴露它。
步骤 2：安装客户端 步骤 3：发出您的第一个请求 对于大多数新的集成，请从 POST /v1/chat/completions 的 Chat Completions 开始。
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?"} ] }'
仅当您明确需要 Responses 特定行为时才使用 POST /v1/responses。某些仅限 Responses 的字段取决于所选模型和路由路径。
为生产使用充值 赠送的试用额度用于首次小额测试。只有当您准备进入生产使用或更高频测试时，才需要在 仪表板 → 账单 中充值。
尝试不同的模型 TokenLab 支持数百个模型。只需更改 model 字段：
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" }])
启用流式传输 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 = "" )
接下来做什么？
OpenAI SDK 用已有 OpenAI SDK 接入 OpenAI 兼容的 /v1 路由。
