フレームワークとプラットフォーム
AutoGen
OpenAI互換クライアントを通じてMicrosoft AutoGenでTokenLabモデルを使用する
概要
AutoGenは、他のカスタムChat Completionsエンドポイントで使用するのと同じ OpenAIChatCompletionClient を通じて、TokenLabを利用できます。
インストール
pip install -U autogen-agentchat "autogen-ext[openai]" pyyaml環境設定
export TOKENLAB_API_KEY="sk-your-tokenlab-key"YAMLモデル設定
TokenLabの /v1 エンドポイントを base_url として使用します：
次の設定を tokenlab-model.yaml として保存します。
provider: autogen_ext.models.openai.OpenAIChatCompletionClient
config:
model: claude-sonnet-5
base_url: https://api.tokenlab.sh/v1
model_info:
function_calling: true
json_output: true
structured_output: false
vision: false
family: claudeYAML を読み込み、環境変数から API キーを設定します。YAML は環境変数を自動で展開しません。
import os
import yaml
from autogen_agentchat.agents import AssistantAgent
from autogen_core.models import ChatCompletionClient
with open("tokenlab-model.yaml", encoding="utf-8") as config_file:
config = yaml.safe_load(config_file)
config["config"]["api_key"] = os.environ["TOKENLAB_API_KEY"]
model_client = ChatCompletionClient.load_component(config)
agent = AssistantAgent("assistant", model_client=model_client)Pythonクライアント
import os
from autogen_agentchat.agents import AssistantAgent
from autogen_ext.models.openai import OpenAIChatCompletionClient
model_client = OpenAIChatCompletionClient(
model="claude-sonnet-5",
base_url="https://api.tokenlab.sh/v1",
api_key=os.environ["TOKENLAB_API_KEY"],
model_info={
"function_calling": True,
"json_output": True,
"structured_output": False,
"vision": False,
"family": "claude",
},
)
agent = AssistantAgent("assistant", model_client=model_client)最初のリクエストを送信
import asyncio
async def main():
try:
result = await agent.run(task="Reply with: Connected to TokenLab.")
print(result.messages[-1].content)
finally:
await model_client.close()
asyncio.run(main())エンドポイントに関する注意点
AutoGenのOpenAI拡張機能は、OpenAI互換のリクエスト形式を想定しています。Anthropic MessagesやGeminiの generateContent といったプロバイダー固有の機能については、それらのプロトコルを直接サポートするクライアントからTokenLabのネイティブエンドポイントを使用してください。