✨ Skill de integración de la API de TokenLab

Lee esta página y añade el Skill de TokenLab a mi agente actual. Comprueba primero la versión y configuración activa. Conserva las cuentas, proveedores, permisos y ajustes existentes. Haz copias de seguridad y muestra los cambios. Introduciré la clave API localmente; no la pidas ni muestres en el chat. Verifica la carga de configuración y explica cualquier prueba de pago antes de ejecutarla.
https://tokenlab.sh/docs/es/integrations/coding-agent-skill

Qué hace el skillCopy Anchor Link

• Genera ejemplos mínimos ejecutables para chat, imagen, audio, video, traducción y otras familias de API de TokenLab.
• Usa https://api.tokenlab.sh/v1 para clientes compatibles con OpenAI y explica cuándo cambiar a rutas nativas de Anthropic o Gemini.
• Descubre modelos con /v1/models, /llms.txt y listas recommended_for en lugar de adivinar desde listas obsoletas.
• Lee los detalles de un modelo antes de reintentar solicitudes que no sean de chat para no eliminar silenciosamente campos no compatibles.
• Gestiona pistas de error Agent-First como did_you_mean, suggestions, retry_after y recommended_request.

InstalaciónCopy Anchor Link

npx skills add https://github.com/hedging8563/tokenlab-skills --skill tokenlab-api-integration -y

Actualizar instalaciones existentesCopy Anchor Link

Si instalaste el skill anteriormente, vuelve a ejecutar el mismo comando para actualizar al paquete público actual.

Verificar instalaciónCopy Anchor Link

Pregunta a tu coding agent:

¿Qué skills están disponibles?

Si ves tokenlab-api-integration, la instalación fue correcta.

Obtén tu API KeyCopy Anchor Link

Flujo recomendado para AgentCopy Anchor Link

Lee la lista actual y después tokenlab.accepted_request_formats y los campos públicos del modelo elegido. Mantén el mismo formato en la conversación y las llamadas a herramientas; los campos no se convierten automáticamente. No cambies por tu cuenta el modelo o protocolo ante un error.

Ejemplo mínimo de chatCopy Anchor Link

Este ejemplo usa el SDK Python de OpenAI con la base URL de TokenLab:

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["TOKENLAB_API_KEY"],
    base_url="https://api.tokenlab.sh/v1",
)

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

print(response.choices[0].message.content)

Ejecútalo con:

pip install openai
export TOKENLAB_API_KEY="sk-your-api-key"
python app.py

Descubrimiento de modelos y contratosCopy Anchor Link

Prefiere descubrimiento en vivo antes que listas empaquetadas obsoletas:

# Resumen API legible por máquina
curl https://api.tokenlab.sh/llms.txt

# Listar modelos
curl "https://api.tokenlab.sh/v1/models" -H "Authorization: Bearer $TOKENLAB_API_KEY"
curl "https://api.tokenlab.sh/v1/models?category=image" -H "Authorization: Bearer $TOKENLAB_API_KEY"

# Listas cortas clasificadas para no-chat
curl "https://api.tokenlab.sh/v1/models?recommended_for=image" -H "Authorization: Bearer $TOKENLAB_API_KEY"
curl "https://api.tokenlab.sh/v1/models?recommended_for=video" -H "Authorization: Bearer $TOKENLAB_API_KEY"
curl "https://api.tokenlab.sh/v1/models?recommended_for=translation" -H "Authorization: Bearer $TOKENLAB_API_KEY"

# Leer los detalles de un modelo antes de reintentar solicitudes que no sean de chat
curl "https://api.tokenlab.sh/v1/models/gpt-image-2" -H "Authorization: Bearer $TOKENLAB_API_KEY"

# Detalle solo de precios
curl "https://api.tokenlab.sh/v1/models/gpt-image-2/pricing" -H "Authorization: Bearer $TOKENLAB_API_KEY"

Selección del protocolo nativoCopy Anchor Link

La ruta compatible con OpenAI /v1 es la opción predeterminada para ejemplos comunes de chat, imagen, embedding, audio y rerank. No deduzcas la disponibilidad de un protocolo nativo por el nombre del modelo o proveedor ni por cabeceras de una respuesta de Chat. Consulta GET /v1/models/{model} y usa solo un formato de solicitud anunciado en los detalles del modelo.

El campo exacto es tokenlab.accepted_request_formats.

Los endpoints son /v1/chat/completions para Chat Completions, /v1/responses para Responses, /v1/messages para Messages y /v1beta/models/{model}:generateContent para Gemini.

Recuperación de errores Agent-FirstCopy Anchor Link

Los errores incluyen campos que los coding agents pueden analizar sin extraer la documentación:

Usa el estado HTTP y el code del error como señal principal. Consulta did_you_mean ante un nombre incorrecto, pero no cambies de modelo sin la elección del usuario. Para 429, respeta Retry-After o retry_after y reintenta solo cuando el error lo permita y se haya elegido explícitamente. Corrige primero los errores de validación, autenticación, saldo o permisos. Tras un tiempo de espera al crear una solicitud, comprueba si ya existe una tarea antes de reenviarla.

Familias de API compatiblesCopy Anchor Link

Buenas prácticasCopy Anchor Link

FAQCopy Anchor Link

RecursosCopy Anchor Link

Para problemas de API o cuenta, usa Soporte integrado, revisa la vista previa y envía explícitamente. Para una solicitud concreta, empieza por Solicitudes y la guía de diagnóstico. Informa de defectos del Skill en GitHub Issues.