框架与平台
AutoGen
通过 OpenAI 兼容客户端在 Microsoft AutoGen 中使用 TokenLab 模型
概述
在 AutoGen 的 OpenAIChatCompletionClient 中填写 TokenLab Base URL、API 密钥和模型 ID 即可调用。
安装
pip install -U autogen-agentchat "autogen-ext[openai]" pyyaml环境
export TOKENLAB_API_KEY="sk-your-tokenlab-key"YAML 模型配置
将 TokenLab 的 /v1 端点用作 base_url：
将以下配置保存为 tokenlab-model.yaml：
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: claude加载 YAML 时从环境变量读取 API Key；YAML 不会自动展开环境变量：
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 客户端
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)发送第一个请求
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())端点注意事项
AutoGen 的 OpenAI 扩展期望使用 OpenAI 兼容的请求格式。对于 Anthropic Messages 或 Gemini generateContent 等提供商原生功能，请使用直接支持这些协议的客户端调用 TokenLab 的原生端点。