Migra de OpenAI a TokenLab en 5 minutos

Cambiar de la API oficial de OpenAI a TokenLab requiere modificar exactamente dos valores de configuración: tu base_url y tu api_key. Cada prompt, cada nombre de modelo y cada integración que ya tienes permanece idéntica. Una vez realizado ese cambio de dos líneas, también desbloqueas más de 300 modelos de OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek y otros, todo a través de la misma API key y el mismo formato de solicitud.

Puntos clave

• Migrar de OpenAI a TokenLab significa reemplazar dos valores de configuración. El código, los prompts y los nombres de los modelos se mantienen sin necesidad de reescribirlos.
• El streaming, la llamada a funciones (function calling) y la visión funcionan de forma idéntica porque el endpoint implementa el mismo contrato compatible con OpenAI.
• Una API key te da acceso a más de 300 modelos de múltiples laboratorios. Cambiar de modelo es un cambio de una sola palabra en el parámetro model.
• Antes de dirigir el tráfico de producción al nuevo endpoint, prueba las rutas de error, los tiempos de espera (timeouts), las listas de modelos permitidos y la facturación. Esas áreas son donde suelen esconderse los problemas de migración.

Si estás comparando opciones de gateway antes de migrar, lee la comparativa de precios y la comparativa entre OpenRouter y TokenLab. Los equipos que buscan optimizar sus pipelines visuales también pueden explorar la mejor API de modelos de imagen IA 2026 o revisar las opciones de generación de video en la mejor API de modelos de video IA 2026.

El camino más corto hacia la migración

1. Regístrate en TokenLab y crea una API key (las cuentas nuevas reciben $1 en crédito gratuito).
2. Reemplaza tu base_url y api_key en dos lugares.
3. Detente. Tu aplicación ya funciona.

La primera solicitud que envíes utilizará el mismo nombre de modelo que ya usas, por ejemplo gpt-5.5, y devolverá una respuesta idéntica a la API directa de OpenAI. Sin actualización de SDK, sin nuevos encabezados, sin refactorización urgente.

Qué ganas tras el cambio

Más allá del reemplazo inmediato, cambiar a TokenLab te proporciona un único plano de control para cada modelo que puedas necesitar. En lugar de abrir cuentas separadas e integrar diferentes SDKs para Anthropic, Google o DeepSeek, envías el mismo formato de solicitud y simplemente cambias el campo model. ¿Quieres probar Claude Sonnet 5 para una tarea de revisión de código que antes usaba GPT-5.5? Cambia una cadena: "model": "claude-sonnet-5". Sin nuevo cliente, sin nuevos encabezados de autenticación. El directorio de modelos de TokenLab enumera todos los modelos compatibles, incluidos routers rápidos como DeepSeek V4 Flash para tareas masivas de bajo costo y Gemini 3.5 Flash para agentes de alto rendimiento.

Debido a que TokenLab negocia los precios con los proveedores y agrega la demanda, tu costo por token a menudo resulta inferior a las tarifas directas de los proveedores, aunque el precio exacto varía según el modelo. Puedes comparar los detalles de la oferta con la lista de precios pública de OpenAI para ver cuánto ahorras en modelos como GPT-5.5. Cuando necesites un enrutamiento aún más económico para resúmenes en segundo plano o preguntas y respuestas simples, el nivel de bajo costo incluye DeepSeek V4 Flash, GLM-5.2, Gemini 3.5 Flash, Laguna XS 2.1, Hy3, Qwen3.7 Plus y MiniMax M3, que funcionan sin cambios en el código.

Los desarrolladores que trabajan intensamente con asistentes de programación encontrarán fácil realizar pruebas A/B entre modelos. El artículo sobre los mejores modelos de IA para programación cubre cómo Claude Sonnet 5, Kimi K2.7 Code, DeepSeek V4 Pro y otros se comparan en tareas de código del mundo real, todos disponibles a través de la misma base URL que acabas de apuntar a TokenLab. También puedes monitorear métricas de rendimiento en tiempo real en el ranking de modelos de TokenLab.

Migración en diferentes entornos

La migración sigue siendo la misma en todos los lenguajes y herramientas. Cualquier cliente compatible con OpenAI solo necesita la nueva base URL y la nueva clave.

Python (OpenAI SDK)

# Antes: OpenAI directo
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="sk-openai-xxx")

# Después: TokenLab (cambios en dos líneas)
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    api_key="sk-tokenlab-xxx",
    base_url="https://api.tokenlab.sh/v1"
)

# No se requieren más cambios
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello, world!"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

Node.js (paquete npm openai)

// Antes: OpenAI directo
import OpenAI from 'openai';
const openai = new OpenAI({ apiKey: 'sk-openai-xxx' });

// Después: TokenLab
import OpenAI from 'openai';
const openai = new OpenAI({
  apiKey: 'sk-tokenlab-xxx',
  baseURL: 'https://api.tokenlab.sh/v1'
});

// Sin más cambios
const completion = await openai.chat.completions.create({
  model: 'gpt-5.5',
  messages: [{ role: 'user', content: 'Hello' }],
});
console.log(completion.choices[0].message.content);

cURL

curl https://api.tokenlab.sh/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-tokenlab-xxx" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.5",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Say hello"}]
  }'

El mismo enfoque funciona para cualquier biblioteca que acepte una base URL personalizada, incluyendo LangChain, TypeChat y clientes REST personalizados. Si tu aplicación utiliza variables de entorno, simplemente establece OPENAI_BASE_URL en https://api.tokenlab.sh/v1 y OPENAI_API_KEY en tu clave de TokenLab.

Verifica tu migración

Sigue esta lista de verificación antes de reemplazar el tráfico de producción.

Paso	Qué verificar	Expectativa
1. Completado básico	Enviar una solicitud de chat simple con gpt-5.5	Respuesta idéntica a la API de OpenAI
2. Streaming	Establecer stream: true en una solicitud	Los tokens llegan como eventos enviados por el servidor
3. Llamada a funciones	Enviar una solicitud con tools y tool_choice	El modelo devuelve los argumentos de función correctos
4. Visión	Adjuntar una imagen en messages	El modelo describe el contenido de la imagen
5. Límites de tasa / facturación	Establecer un límite de gasto en el panel de TokenLab y enviar una ráfaga de alto volumen	Las solicitudes se limitan según tu plan
6. Manejo de errores	Simular una API key sin crédito, o eliminar la clave	Se devuelve un HTTP 401; tu lógica de reintento funciona
7. Listas de modelos permitidos	Restringir tu clave a solo unos pocos modelos a través del panel	Las solicitudes para modelos no permitidos devuelven 403

Una vez completada la lista de verificación, actualiza tus variables de entorno de producción y despliega. La migración está completa.

Preguntas frecuentes

¿Seguirán funcionando mis modelos actuales de OpenAI?

Sí. Los modelos actuales alojados por OpenAI, incluidos GPT-5.5 y los últimos niveles pequeños de OpenAI listados en TokenLab, están disponibles a través del mismo endpoint de TokenLab y se comportan como llamadas directas a la API de OpenAI. Consulta el directorio de modelos de TokenLab antes de desplegar, ya que los IDs de los modelos de OpenAI y su disponibilidad cambian con el tiempo.

¿Puedo mezclar proveedores dentro de la misma aplicación?

Absolutamente. Debido a que cada modelo utiliza el mismo formato de solicitud, puedes llamar a gpt-5.5 para un paso de un pipeline, claude-sonnet-5 para un paso posterior de revisión de código y deepseek-v4-flash para extracciones masivas, todo con la misma API key y base URL.

¿Necesito cambiar algo en mis prompts o en el análisis de respuestas?

No. El contrato compatible con OpenAI significa esquemas de solicitud y respuesta idénticos. Cualquier código que maneje respuestas de OpenAI funcionará sin modificaciones, incluidos los analizadores de fragmentos de streaming y los objetos de retorno de llamadas a funciones.

Empieza a construir en TokenLab

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