Frameworks y plataformas
LiteLLM
Conecta LiteLLM a TokenLab
Descripción general
LiteLLM puede utilizar TokenLab de dos maneras:
- usar TokenLab como un endpoint compatible con OpenAI detrás de LiteLLM
- usar el gateway de LiteLLM cuando tu equipo también necesite sus claves virtuales, alias o registros (logs)
Para Chat Completions, configura el cliente custom OpenAI / compatible con OpenAI de LiteLLM con https://api.tokenlab.sh/v1.
Si tu aplicación necesita campos de Claude Messages o Gemini, utiliza una integración que mantenga ese formato de API.
Instalación
pip install 'litellm[proxy]'Configuración del Proxy
Crea un archivo litellm-config.yaml como este:
model_list:
- model_name: tokenlab-gpt-5.4
litellm_params:
model: custom_openai/gpt-5.4
api_base: https://api.tokenlab.sh/v1
api_key: os.environ/OPENAI_API_KEY
- model_name: tokenlab-claude-sonnet
litellm_params:
model: custom_openai/claude-sonnet-4-6
api_base: https://api.tokenlab.sh/v1
api_key: os.environ/OPENAI_API_KEYInicia el proxy:
export OPENAI_API_KEY="sk-your-tokenlab-key"
litellm --config litellm-config.yaml --port 4000Llamar a LiteLLM a través del SDK de OpenAI
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="anything",
base_url="http://127.0.0.1:4000"
)
response = client.chat.completions.create(
model="tokenlab-gpt-5.4",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)
print(response.choices[0].message.content)Uso directo en Python
Si estás utilizando LiteLLM como una librería de Python en lugar del proxy, mantén la misma URL base de TokenLab:
import litellm
response = litellm.completion(
model="custom_openai/gpt-5.4",
api_base="https://api.tokenlab.sh/v1",
api_key="sk-your-tokenlab-key",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this repo."}]
)