Frameworks y plataformas
CrewAI
Utiliza modelos de TokenLab en agentes de CrewAI a través de configuraciones de LLM compatibles con OpenAI
Descripción general
CrewAI admite LLMs compatibles con OpenAI mediante la configuración del modelo, la API key y la base URL en variables de entorno o en la clase LLM.
Variables de entorno
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-your-tokenlab-key"
os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "https://api.tokenlab.sh/v1"
os.environ["OPENAI_MODEL_NAME"] = "openai/claude-sonnet-5"Clase LLM
from crewai import Agent, LLM
llm = LLM(
model="claude-sonnet-5",
custom_openai=True,
base_url="https://api.tokenlab.sh/v1",
api_key="sk-your-tokenlab-key",
)
agent = Agent(
role="Research analyst",
goal="Summarize technical tradeoffs clearly",
backstory="You produce concise implementation notes.",
llm=llm,
)Sugerencias de modelos
Utiliza gpt-5.4-mini para crews rutinarios, claude-sonnet-5 o gpt-5.4 para agentes que requieren mucha planificación, y deepseek-v4-flash para iteraciones más rápidas y de bajo costo.
Notas sobre los endpoints
La ruta compatible con OpenAI de CrewAI es ideal para llamadas de agentes de tipo Chat Completions. Utiliza los endpoints nativos de TokenLab directamente solo cuando la herramienta o el SDK que elijas pueda comunicarse mediante esos protocolos nativos.