原生 SDK
OpenAI SDK
在官方 OpenAI SDK 及相容客戶端中使用 TokenLab
概覽
TokenLab 可與官方 OpenAI SDK 一起使用，方法是將客戶端指向 https://api.tokenlab.sh/v1。
對於大多數新專案，預設建議使用 Chat Completions 作為 OpenAI 相容路徑。僅在你明確需要 Responses 特定行為時才使用 Responses API。
Responses 特有的欄位不保證在每個模型與路由的路徑中行為一致。
Python、JavaScript 和 Go 有官方的 OpenAI SDK。PHP 與 OpenAI 相容的社群客戶端相容性良好，但 PHP 並不是官方的 OpenAI SDK。
類型: Native SDK
主要路徑: OpenAI 相容 / Chat Completions
支援信心: 核心支援路徑
安裝
pip install openai僅在你明確需要 Responses 特定行為時使用 POST /v1/responses。有些僅限 Responses 的欄位仍可能依賴所選模型與路由路徑。
設定用戶端
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="sk-your-tokenlab-key",
base_url="https://api.tokenlab.sh/v1",
)建議：Chat Completions
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.6-terra",
messages=[{"role": "user", "content": "Reply with: Connected to TokenLab."}]
)
print(response.choices[0].message.content)進階：Responses API
僅在你的工具或工作流程明確依賴 OpenAI Responses 語意時使用此路徑。
使用 Responses 進行串流
stream = client.responses.create(
model="gpt-5.6-terra",
input="Write a short poem about coding.",
stream=True,
)
for event in stream:
if event.type == "response.output_text.delta":
print(event.delta, end="")工具 / 函數調用
response = client.responses.create(
model="gpt-5.6-terra",
input="What's the weather in Tokyo?",
tools=[{
"type": "function",
"name": "get_weather",
"description": "Get weather for a location",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {"type": "string"}
},
"required": ["location"]
}
}]
)
for item in response.output:
if item.type == "function_call":
print(item.name)
print(item.arguments)Responses 的視覺功能
response = client.responses.create(
model="gpt-5.6-terra",
input=[{
"role": "user",
"content": [
{"type": "input_text", "text": "What's in this image?"},
{"type": "input_image", "image_url": "https://example.com/image.jpg"}
]
}]
)
print(response.output_text)Embeddings
response = client.embeddings.create(
model="text-embedding-3-small",
input="Hello world"
)
print(response.data[0].embedding[:5])Chat Completions
Chat Completions 是 TokenLab 的預設 OpenAI 相容路徑：
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.6-terra",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)