Frameworks et plateformes
CrewAI
Utilisez les modèles TokenLab dans les agents CrewAI via les paramètres LLM compatibles avec OpenAI
Aperçu
CrewAI prend en charge les LLM compatibles avec OpenAI en définissant le modèle, la clé API et l'URL de base dans les variables d'environnement ou dans la classe LLM.
Variables d'environnement
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"Classe 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,
)Suggestions de modèles
Utilisez gpt-5.4-mini pour les équipes (crews) de routine, claude-sonnet-5 ou gpt-5.4 pour les agents nécessitant une planification importante, et deepseek-v4-flash pour des itérations rapides à faible coût.
Remarques sur les points de terminaison
Le chemin compatible avec OpenAI de CrewAI est idéal pour les appels d'agents de type Chat Completions. Utilisez les points de terminaison natifs de TokenLab directement uniquement lorsque l'outil ou le SDK que vous choisissez peut communiquer via ces protocoles natifs.