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TokenLab stellt Coding-Agents öffentliche llms.txt-Dateien, Modelldaten, Preisübersichten, MCP-Tools und Integrationsfähigkeiten zur Verfügung, damit der generierte API-Code auf dem aktuellen Stand basiert.
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Das TokenLab Model Data Center bietet Entwicklern und Agenten öffentliche Seiten, JSON-Endpunkte, Quellenrichtlinien sowie datierte Modellfakten für Entscheidungen bei sich schnell ändernden KI-Modellen.
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Mit den Seedance-Materialien von TokenLab können Teams wiederverwendbare Videoreferenzen erstellen, den ACTIVE-Status nachverfolgen und Material-Asset-IDs in Produktions-Workflows für die Videogenerierung verwenden.
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Die TokenLab Request Console hilft Entwicklern dabei, Request-IDs, Modell-Kontext, Abrechnungsstatus, Cache-Nutzung, Fehler, Timing und bereinigte Payloads in einer einzigen Dashboard-Ansicht zu überprüfen.
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TokenLab hat im April einen Web Agent-Arbeitsbereich eingeführt, um Nutzern bei der Navigation durch Dashboard-Aufgaben wie API Key-Einrichtung, Nutzungsüberprüfung, Abrechnungsprüfungen und Modellauswahl zu helfen.
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TokenLab hat eine Aufgabenstornierung für in der Warteschlange befindliche Seedance-Video-Jobs hinzugefügt, die Entwicklern dabei hilft, kostspielige asynchrone Arbeit zu stoppen, bevor sie beginnt, falls Prompts oder Eingaben fehlerhaft sind.
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