Migrez d'OpenAI vers TokenLab en 5 minutes

Passer de l'API officielle d'OpenAI à TokenLab nécessite de modifier exactement deux valeurs de configuration : votre base_url et votre api_key. Chaque prompt, chaque nom de modèle et chaque intégration que vous possédez déjà restent identiques. Une fois ce changement de deux lignes effectué, vous débloquez également plus de 300 modèles via OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek et d'autres, le tout avec la même clé API et la même structure de requête.

Points clés à retenir

• Migrer d'OpenAI vers TokenLab signifie remplacer deux valeurs de configuration. Le code, les prompts et les noms de modèles sont conservés sans aucune réécriture.
• Le streaming, l'appel de fonctions (function calling) et la vision fonctionnent de manière identique car le point de terminaison implémente le même contrat compatible avec OpenAI.
• Une seule clé API vous donne accès à plus de 300 modèles provenant de plusieurs laboratoires. Changer de modèle se résume à modifier un seul mot dans le paramètre model.
• Avant de diriger le trafic de production vers le nouveau point de terminaison, testez les chemins d'échec, les timeouts, les listes blanches de modèles et la facturation. Ce sont généralement là que se cachent les problèmes de migration.

Si vous comparez les options de passerelle avant de migrer, lisez la comparaison des tarifs et la comparaison OpenRouter vs TokenLab. Les équipes cherchant à optimiser leurs pipelines visuels peuvent également explorer les meilleurs modèles d'IA pour les images en 2026 ou consulter les options de génération vidéo dans les meilleurs modèles d'IA pour la vidéo en 2026.

Le chemin le plus court vers la migration

1. Inscrivez-vous sur TokenLab et créez une clé API (les nouveaux comptes reçoivent 1 $ de crédit gratuit).
2. Remplacez votre base_url et votre api_key à deux endroits.
3. Arrêtez tout. Votre application fonctionne déjà.

La première requête que vous enverrez utilisera le même nom de modèle que celui que vous utilisez déjà, par exemple gpt-5.5, et renverra une réponse identique à l'API directe d'OpenAI. Aucune mise à jour du SDK, aucun nouvel en-tête, aucun refactoring urgent.

Ce que vous gagnez après le changement

Au-delà du remplacement immédiat, passer à TokenLab vous offre un plan de contrôle unique pour chaque modèle dont vous pourriez avoir besoin. Au lieu d'ouvrir des comptes séparés et d'intégrer différents SDK pour Anthropic, Google ou DeepSeek, vous envoyez la même structure de requête et changez simplement le champ model. Vous voulez essayer Claude Sonnet 5 pour une tâche de revue de code qui utilisait auparavant GPT-5.5 ? Changez une chaîne de caractères : "model": "claude-sonnet-5". Pas de nouveau client, pas de nouveaux en-têtes d'authentification. Le répertoire des modèles TokenLab liste tous les modèles pris en charge, y compris les routeurs rapides comme DeepSeek V4 Flash pour les tâches de masse à faible coût et Gemini 3.5 Flash pour les agents à haut débit.

Comme TokenLab négocie les tarifs des fournisseurs et agrège la demande, votre coût par token est souvent inférieur aux tarifs directs des fournisseurs, bien que la tarification exacte varie selon le modèle. Vous pouvez comparer les détails des offres avec la tarification publique d'OpenAI pour voir combien vous économisez sur des modèles comme GPT-5.5. Lorsque vous avez besoin d'un routage encore moins cher pour la synthèse en arrière-plan ou des questions-réponses simples, le niveau à bas coût inclut DeepSeek V4 Flash, GLM-5.2, Gemini 3.5 Flash, Laguna XS 2.1, Hy3, Qwen3.7 Plus et MiniMax M3, qui fonctionnent sans aucune modification de code.

Les développeurs qui travaillent beaucoup avec des assistants de codage trouveront facile de faire des tests A/B entre les modèles. L'article sur les meilleurs modèles d'IA pour le codage explique comment Claude Sonnet 5, Kimi K2.7 Code, DeepSeek V4 Pro et d'autres se comparent sur des tâches de code réelles, tous disponibles via la même base URL que celle que vous venez de pointer vers TokenLab. Vous pouvez également surveiller les métriques de performance en temps réel sur le classement des modèles TokenLab.

Migrer dans différents environnements

La migration reste la même quel que soit le langage ou l'outil. Tout client compatible avec OpenAI n'a besoin que de la nouvelle base URL et de la nouvelle clé.

Python (OpenAI SDK)

# Avant : OpenAI direct
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="sk-openai-xxx")

# Après : TokenLab (changement de deux lignes)
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    api_key="sk-tokenlab-xxx",
    base_url="https://api.tokenlab.sh/v1"
)

# Aucun autre changement requis
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello, world!"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

Node.js (package npm openai)

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

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

// Aucun autre changement
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"}]
  }'

La même approche fonctionne pour toute bibliothèque acceptant une base URL personnalisée, y compris LangChain, TypeChat et les clients REST personnalisés. Si votre application utilise des variables d'environnement, définissez simplement OPENAI_BASE_URL sur https://api.tokenlab.sh/v1 et OPENAI_API_KEY sur votre clé TokenLab.

Vérifiez votre migration

Parcourez cette liste de contrôle avant de remplacer le trafic de production.

Étape	À vérifier	Attente
1. Complétion de base	Envoyer une requête de chat simple avec gpt-5.5	Réponse identique à l'API d'OpenAI
2. Streaming	Définir stream: true sur une requête	Les tokens arrivent sous forme d'événements envoyés par le serveur
3. Appel de fonctions	Envoyer une requête avec tools et tool_choice	Le modèle renvoie les arguments de fonction corrects
4. Vision	Joindre une image dans messages	Le modèle décrit le contenu de l'image
5. Limites de débit / facturation	Définir une limite de dépenses dans le tableau de bord TokenLab et envoyer une rafale à haut volume	Les requêtes sont limitées selon votre plan
6. Gestion des erreurs	Simuler une clé API sans crédit, ou supprimer la clé	HTTP 401 est renvoyé ; votre logique de nouvelle tentative fonctionne
7. Listes blanches de modèles	Restreindre votre clé à quelques modèles via le tableau de bord	Les requêtes pour des modèles non autorisés renvoient 403

Une fois la liste de contrôle validée, mettez à jour vos variables d'environnement de production et déployez. La migration est terminée.

Questions fréquentes

Mes modèles OpenAI existants fonctionneront-ils toujours ?

Oui. Les modèles actuels hébergés par OpenAI, y compris GPT-5.5 et les derniers petits niveaux d'OpenAI listés dans TokenLab, sont disponibles via le même point de terminaison TokenLab et se comportent comme des appels API OpenAI directs. Consultez le répertoire des modèles TokenLab avant de déployer, car les ID des modèles OpenAI et leur disponibilité changent avec le temps.

Puis-je mélanger les fournisseurs au sein de la même application ?

Absolument. Comme chaque modèle utilise le même format de requête, vous pouvez appeler gpt-5.5 pour une étape d'un pipeline, claude-sonnet-5 pour une étape ultérieure de revue de code, et deepseek-v4-flash pour des extractions en masse, le tout avec la même clé API et la même base URL.

Dois-je changer quelque chose dans mes prompts ou l'analyse des réponses ?

Non. Le contrat compatible avec OpenAI signifie des schémas de requête et de réponse identiques. Tout code qui gère les réponses d'OpenAI fonctionnera sans modification, y compris les analyseurs de morceaux de streaming et les objets de retour d'appel de fonction.

Commencez à construire sur TokenLab

Remplacer deux lignes de configuration est tout ce qu'il faut pour centraliser tout votre accès aux modèles. Inscrivez-vous sur TokenLab, récupérez votre clé API, échangez votre base_url et commencez à tester avec plus de 300 modèles en utilisant le même code que vous possédez déjà.