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フレームワークとプラットフォーム

Dify

OpenAI-API-compatibleプロバイダーとカスタムベースURLを使用して、TokenLabをDifyに統合する

概要

モデルプロバイダープラグイン OpenAI-API-compatible を使ってDifyをTokenLabに接続します。モデルタイプを LLM、Completion mode を Chat、API Type を Chat Completions API に設定します。このガイドではChat Completionsを使用します。

タイプ: フレームワークまたはプラットフォーム

主要なパス: OpenAI互換チャットパス

サポートの信頼性: 範囲制限付きでサポート

前提条件

  • APIアクセス権を持つTokenLabアカウント
  • Dify Cloudまたはセルフホスト版Dify

設定手順

ステップ 1: APIキーの取得

  1. TokenLabダッシュボードにログインします
  2. API Keysを開きます
  3. sk- で始まるAPIキーを作成またはコピーします

ステップ 2: プロバイダーの設定

モデルプロバイダーを開く

Difyで、設定 → モデルプロバイダー に移動します

OpenAI-API-compatibleを選択

OpenAI-API-compatible を開きます。表示されない場合は、Dify Marketplaceからこのモデルプロバイダープラグインをインストールしてください。Add model を選択し、TokenLabの設定を入力します。

TokenLabの設定を入力

以下の値を入力します：

フィールド値
API Keysk-your-tokenlab-key
Model typeLLM
Completion modeChat
API TypeChat Completions API
API Base URLhttps://api.tokenlab.sh/v1

モデルの追加

使用したいモデルを追加します。例：

  • gpt-5.4
  • gpt-5.4-mini
  • claude-sonnet-5
  • claude-opus-4-8
  • gemini-3.5-flash
  • gemini-3.1-flash-lite
  • deepseek-v4-flash

ステップ 3: 接続テスト

  1. gpt-5.4-mini など、追加したモデルを選択します。
  2. テストプロンプトを送信します
  3. Difyが有効なレスポンスを受信することを確認します

ナレッジベース用の埋め込み（Embeddings）

RAGやナレッジベースのインデックス作成には、以下のような埋め込みモデルを追加してください：

  • text-embedding-3-small
  • text-embedding-3-large

その後、関連するナレッジベースまたはアプリケーション設定で、デフォルトの埋め込みモデルとして設定します。

推奨モデルの役割

ユースケース推奨モデル
デフォルトチャットgpt-5.4-mini, gpt-5.4, claude-sonnet-5
高度な推論gpt-5.5, gpt-5.4, claude-opus-4-8, deepseek-v4-pro
高速/安価gpt-5.4-mini, gemini-3.5-flash, deepseek-v4-flash
埋め込みtext-embedding-3-small, text-embedding-3-large

ベストプラクティス

トラブルシューティング

Graphiti

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Flowise

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このページの内容

概要前提条件設定手順ステップ 1: APIキーの取得ステップ 2: プロバイダーの設定ステップ 3: 接続テストナレッジベース用の埋め込み（Embeddings）推奨モデルの役割ベストプラクティストラブルシューティング