✨ Skill de integração da API TokenLab

Leia esta página e adicione o Skill TokenLab ao meu agente atual. Verifique primeiro a versão e a configuração ativa. Preserve contas, provedores, permissões e configurações existentes. Faça backup dos arquivos e mostre as alterações. Eu digitarei a chave API localmente; não a solicite nem a exiba no chat. Verifique o carregamento da configuração e explique qualquer teste pago antes de executá-lo.
https://tokenlab.sh/docs/pt/integrations/coding-agent-skill

O que o skill fazCopy Anchor Link

• Gera exemplos mínimos executáveis para chat, imagem, áudio, vídeo, tradução e outras famílias de API da TokenLab.
• Usa https://api.tokenlab.sh/v1 para clientes compatíveis com OpenAI e explica quando mudar para rotas nativas Anthropic ou Gemini.
• Descobre modelos com /v1/models, /llms.txt e listas recommended_for, em vez de adivinhar a partir de listas antigas.
• Lê o detalhes do modelo de um modelo antes de tentar novamente solicitações não-chat, para não remover campos incompatíveis silenciosamente.
• Trata dicas de erro Agent-First como did_you_mean, suggestions, retry_after e recommended_request.

InstalaçãoCopy Anchor Link

npx skills add https://github.com/hedging8563/tokenlab-skills --skill tokenlab-api-integration -y

Atualizar instalações existentesCopy Anchor Link

Se você instalou o skill antes da limpeza do repositório TokenLab, execute o mesmo comando novamente. O pacote público atual é menor e não depende mais de scripts locais de busca gerados.

Verificar instalaçãoCopy Anchor Link

Pergunte ao seu coding agent:

Quais skills estão disponíveis?

Se tokenlab-api-integration aparecer, a instalação foi concluída.

Obtenha sua API KeyCopy Anchor Link

Fluxo recomendado para AgentCopy Anchor Link

Leia a lista atual e depois tokenlab.accepted_request_formats e os campos públicos do modelo escolhido. Mantenha o mesmo formato na conversa e nas chamadas de ferramentas; os campos não são convertidos automaticamente. Não altere o modelo ou protocolo por conta própria após um erro.

Exemplo mínimo de chatCopy Anchor Link

Este exemplo usa o SDK Python da OpenAI com a base URL da TokenLab:

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["TOKENLAB_API_KEY"],
    base_url="https://api.tokenlab.sh/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6-luna",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)

print(response.choices[0].message.content)

Execute com:

pip install openai
export TOKENLAB_API_KEY="sk-your-api-key"
python app.py

Descoberta de modelos e contratosCopy Anchor Link

Prefira descoberta ao vivo em vez de listas antigas empacotadas:

# Visão geral da API legível por máquina
curl https://api.tokenlab.sh/llms.txt

# Listar modelos
curl "https://api.tokenlab.sh/v1/models" -H "Authorization: Bearer $TOKENLAB_API_KEY"
curl "https://api.tokenlab.sh/v1/models?category=image" -H "Authorization: Bearer $TOKENLAB_API_KEY"

# Listas ranqueadas para não-chat
curl "https://api.tokenlab.sh/v1/models?recommended_for=image" -H "Authorization: Bearer $TOKENLAB_API_KEY"
curl "https://api.tokenlab.sh/v1/models?recommended_for=video" -H "Authorization: Bearer $TOKENLAB_API_KEY"
curl "https://api.tokenlab.sh/v1/models?recommended_for=translation" -H "Authorization: Bearer $TOKENLAB_API_KEY"

# Ler o detalhes do modelo de um modelo antes de tentar novamente solicitações não-chat
curl "https://api.tokenlab.sh/v1/models/gpt-image-2" -H "Authorization: Bearer $TOKENLAB_API_KEY"

# Detalhe apenas de preços
curl "https://api.tokenlab.sh/v1/models/gpt-image-2/pricing" -H "Authorization: Bearer $TOKENLAB_API_KEY"

Seleção do protocolo nativoCopy Anchor Link

O caminho compatível com OpenAI /v1 é o padrão para exemplos comuns de chat, imagem, embedding, áudio e rerank. Não deduza a disponibilidade de um protocolo nativo pelo nome do modelo ou provedor nem por cabeçalhos de resposta do Chat. Consulte GET /v1/models/{model} e use apenas um formato de solicitação anunciado nos detalhes do modelo.

O campo a consultar é tokenlab.accepted_request_formats.

Os endpoints são /v1/chat/completions para Chat Completions, /v1/responses para Responses, /v1/messages para Messages e /v1beta/models/{model}:generateContent para Gemini.

Recuperação de erros Agent-FirstCopy Anchor Link

Os erros incluem campos que coding agents podem analisar sem raspar a documentação:

Use o status HTTP e o code do erro como sinal principal. Consulte did_you_mean para nomes incorretos, mas não troque o modelo sem a escolha do usuário. Em 429, respeite Retry-After ou retry_after e repita apenas quando permitido pelo erro e escolhido explicitamente. Corrija antes erros de validação, autenticação, saldo ou permissão. Após timeout na criação, verifique se já existe uma tarefa antes de reenviar.

Famílias de API compatíveisCopy Anchor Link

Boas práticasCopy Anchor Link

FAQCopy Anchor Link

RecursosCopy Anchor Link

Para questões de API ou conta, use o suporte integrado, revise a prévia e envie explicitamente. Para uma solicitação específica, comece em Solicitações e no guia de diagnóstico. Defeitos do Skill podem ser relatados em GitHub Issues.