Migrationsleitfäden

TokenLab ist ein Multi-Format-System: Sie können OpenAI-kompatible Clients, Anthropic-native Messages-Aufrufe, Gemini-native REST-Aufrufe und Media-Endpunkte in ihrer ursprünglichen Form beibehalten. Die sicherste Migration besteht nicht darin, jeden Workload in ein universelles Format zu übersetzen. Wählen Sie den Pfad, der das für Ihre Anwendung erforderliche Verhalten unterstützt.

Routen-MappingCopy Anchor Link

Schnelle MigrationsrezepteCopy Anchor Link

Von OpenAI zu TokenLabCopy Anchor Link

Ändern Sie nur die SDK base_url / baseURL zu https://api.tokenlab.sh/v1, behalten Sie Ihren bestehenden OpenAI API-Key-Umgebungsvariablennamen bei, falls dies für den Rollout einfacher ist, und ersetzen Sie die Modell-IDs nach einer Überprüfung über GET /v1/models.

Von OpenRouter zu TokenLabCopy Anchor Link

Verwenden Sie https://api.tokenlab.sh/v1, wo Ihre App zuvor die OpenAI-kompatible Basis-URL von OpenRouter verwendet hat. Entfernen Sie Modell-IDs mit Provider-Präfix und verwenden Sie die öffentlichen TokenLab-Modell-IDs aus /v1/models; wenn ein Workload Claude Messages oder Gemini generateContent benötigt, verschieben Sie ihn auf den nativen TokenLab-Endpunkt, anstatt ihn durch OpenAI-kompatiblen Chat zu erzwingen.

Von LiteLLM zu TokenLabCopy Anchor Link

Verwenden Sie die custom_openai/<model>-Route von LiteLLM mit api_base: https://api.tokenlab.sh/v1. Halten Sie LiteLLM-Aliase von echten TokenLab-Modell-IDs getrennt, damit Sie die Routing-Richtlinie ändern können, ohne die Prompts der Anwendung anzupassen.

Claude Messages über TokenLabCopy Anchor Link

Richten Sie Anthropic SDK-Clients auf https://api.tokenlab.sh aus und rufen Sie messages.create auf. Hängen Sie kein /v1 an die SDK Basis-URL an; das SDK verwaltet den Pfad /v1/messages selbst.

Gemini nativ über TokenLabCopy Anchor Link

Behalten Sie Gemini-Payloads auf https://api.tokenlab.sh/v1beta/models/{model}:generateContent bei. Gemini-native contents, parts, Dateien, gecachte Inhalte, Funktionsdeklarationen und integrierte Tools sollten auf dieser Route bleiben, wenn Ihre App von Gemini-spezifischem Verhalten abhängt.

OpenAI-kompatible MigrationCopy Anchor Link

from openai import OpenAI

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

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6-terra",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello from TokenLab"}],
)

Behalten Sie Ihren bestehenden Code für Retries, Timeouts und Streaming bei, validieren Sie jedoch die Modell-IDs mit GET /v1/models vor dem produktiven Traffic. Senden Sie bei der Bildgenerierung das model explizit mit und lesen Sie den Bild-Leitfaden, da sich Bildmodelle stärker unterscheiden als Chat-Modelle.

Anthropic-MigrationCopy Anchor Link

from anthropic import Anthropic

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

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Reply with: Connected to TokenLab."}],
)

Verwenden Sie /v1/messages für Claude-native Tool-Nutzung, Thinking-Flows und Anthropic-Message-Semantik. Übersetzen Sie Anthropic-spezifische Felder nicht in Chat Completions, es sei denn, Sie beabsichtigen explizit eine Änderung des OpenAI-kompatiblen Verhaltens.

Gemini-MigrationCopy Anchor Link

curl "https://api.tokenlab.sh/v1beta/models/gemini-3.5-flash:generateContent" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-tokenlab-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"contents":[{"parts":[{"text":"Hello"}]}]}'

Behalten Sie integrierte Gemini-Tools, File API-Referenzen, gecachte Inhalte, Funktionsdeklarationen und native Content-Parts auf /v1beta bei, wenn Ihre App von Gemini-nativem Verhalten abhängt.

Media-MigrationCopy Anchor Link

1. Fragen Sie GET /v1/models?recommended_for=image|video|music|3d ab.
2. Lesen Sie GET /v1/models in Listenantworten und das vollständige GET /v1/models/{model}, wo verfügbar.
3. Senden Sie ein explizites model, insbesondere bei Bild-Endpunkten.
4. Speichern Sie task_id, poll_url, Endpunkt, Modell und Ihre eigene Job-ID für asynchrone Jobs.
5. Gleichen Sie Kosten über Nutzungsdatensätze und billing_transaction_id ab, nicht über Provider-Task-IDs.

Media-Workloads benötigen einen eigenen Rollout-Plan, da sich Latenz, Retries und finale Assets anders verhalten als bei Chat Completions.

Produktions-Rollout-PlanCopy Anchor Link

MigrationsfallenCopy Anchor Link

• Platzieren Sie nicht jedes Modell hinter einem OpenAI Chat Completions-Pfad, wenn Ihre App natives Anthropic-, Gemini- oder Responses-Verhalten benötigt.
• Gehen Sie nicht von alten Bild-Standardwerten aus. Senden Sie model explizit mit.
• Wiederholen Sie keine asynchronen Erstellungsanfragen, ohne zu prüfen, ob bereits ein Task erstellt wurde.
• Geben Sie keine Provider-spezifischen Identifikatoren in Ihren Logs oder der UI preis.
• Vergleichen Sie die Abrechnung nicht mit Provider-Task-IDs. Verwenden Sie TokenLab-Nutzungsdatensätze.

API-ReferenzCopy Anchor Link