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BaseURL: La BaseURL predeterminada es https://direct.evolink.ai, que ofrece mejor compatibilidad con modelos de texto y admite conexiones persistentes. https://api.evolink.ai es el endpoint principal para servicios multimodales y actúa como dirección de respaldo para los modelos de texto.

Autorizaciones

Authorization
string
header
requerido

Todas las APIs requieren autenticación Bearer Token

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Agregar al encabezado de la solicitud:

Cuerpo

application/json
model
enum<string>
predeterminado:doubao-seed-2.0-pro
requerido

Nombre del modelo de conversación

  • doubao-seed-2.0-pro: versión insignia, mayor capacidad global, ideal para razonamiento complejo y generación de alta calidad
  • doubao-seed-2.0-lite: versión ligera, más rápida y con buena relación calidad-precio
  • doubao-seed-2.0-mini: versión ultrarrápida, respuesta más veloz, adecuada para tareas simples
  • doubao-seed-2.0-code: versión especializada en código, optimizada para generar y comprender código
Opciones disponibles:
doubao-seed-2.0-pro,
doubao-seed-2.0-lite,
doubao-seed-2.0-mini,
doubao-seed-2.0-code
Ejemplo:

"doubao-seed-2.0-pro"

messages
object[]
requerido

Lista de mensajes de la conversación; admite conversaciones multiturno y entrada multimodal (texto, imagen, video)

Minimum array length: 1
thinking
object

Controla si el modelo activa el modo de pensamiento profundo

La compatibilidad y los valores predeterminados varían según el modelo

stream
boolean
predeterminado:false

Indica si el contenido de la respuesta se devuelve en streaming

  • false: el modelo devuelve el resultado de una vez tras generar todo el contenido
  • true: el contenido generado por el modelo se devuelve por bloques según el protocolo SSE y finaliza con un mensaje data: [DONE]. Cuando stream es true, el campo stream_options permite obtener las estadísticas de consumo de tokens
Ejemplo:

false

stream_options
object | null

Streaming response options. Can be set when stream is true.

max_tokens
integer | null
predeterminado:4096

Longitud máxima de la respuesta del modelo (en tokens)

Nota:

  • La respuesta del modelo no incluye la cadena de razonamiento (respuesta del modelo = salida del modelo - cadena de razonamiento)
  • La longitud total de los tokens de salida también está limitada por la longitud de contexto del modelo
  • No puede establecerse junto con max_completion_tokens
Ejemplo:

4096

max_completion_tokens
integer | null

Controla la longitud máxima de salida del modelo, incluidos la respuesta y la cadena de razonamiento (en tokens)

Nota:

  • Rango de valores: [0, 65536]
  • Al configurarlo, el valor predeterminado de max_tokens deja de aplicarse: el modelo genera el contenido necesario (respuesta y cadena de razonamiento) hasta alcanzar este valor
  • No puede establecerse junto con max_tokens
  • Se recomienda al activar el modo de pensamiento profundo
Rango requerido: 0 <= x <= 65536
Ejemplo:

16384

temperature
number | null
predeterminado:1

Temperatura de muestreo, controla la aleatoriedad de la salida

Nota:

  • Rango de valores: [0, 2]
  • Valores bajos (p. ej. 0.2): salida más determinista y enfocada
  • Valores altos (p. ej. 0.8): salida más aleatoria y creativa
  • Con el valor 0, el modelo solo considera el token con la mayor probabilidad logarítmica
  • Se recomienda ajustar solo temperature o top_p
Rango requerido: 0 <= x <= 2
Ejemplo:

0.7

top_p
number | null
predeterminado:0.7

Umbral de probabilidad del muestreo nucleus

Nota:

  • Rango de valores: [0, 1]
  • El modelo solo considera los tokens cuya masa de probabilidad se encuentra dentro de top_p
  • 0.1 significa que solo se consideran el 10 % de tokens con mayor masa de probabilidad
  • Cuanto mayor es el valor, más aleatoria es la generación; cuanto menor, más determinista
  • Se recomienda ajustar solo temperature o top_p
Rango requerido: 0 <= x <= 1
Ejemplo:

0.9

stop

El modelo detiene la generación cuando encuentra alguna de las cadenas indicadas en el campo stop; esa cadena no se incluye en la salida. Se admiten hasta 4 cadenas

Nota: los modelos de pensamiento profundo no admiten este campo

Ejemplo:
reasoning_effort
enum<string> | null
predeterminado:medium

Limita el esfuerzo de pensamiento; reducir la profundidad mejora la velocidad y consume menos tokens

  • minimal: pensamiento desactivado, respuesta directa
  • low: pensamiento ligero, prioriza la respuesta rápida
  • medium: modo equilibrado, entre velocidad y profundidad
  • high: análisis profundo, para problemas complejos
Opciones disponibles:
minimal,
low,
medium,
high
Ejemplo:

"medium"

response_format
object

Especifica el formato de respuesta del modelo

Admite tres formatos: text (predeterminado), json_object, json_schema

frequency_penalty
number | null
predeterminado:0

Coeficiente de penalización por frecuencia

Nota:

  • Rango de valores: [-2.0, 2.0]
  • Los valores positivos penalizan los nuevos tokens según su frecuencia en el texto generado hasta el momento, lo que reduce la probabilidad de que el modelo repita literalmente
Rango requerido: -2 <= x <= 2
Ejemplo:

0

presence_penalty
number | null
predeterminado:0

Coeficiente de penalización por presencia

Nota:

  • Rango de valores: [-2.0, 2.0]
  • Los valores positivos penalizan los nuevos tokens según si ya han aparecido en el texto, lo que aumenta la probabilidad de que el modelo hable de temas nuevos
Rango requerido: -2 <= x <= 2
Ejemplo:

0

logprobs
boolean | null
predeterminado:false

Indica si se devuelven las probabilidades logarítmicas de los tokens de salida

  • false: no devolver información de probabilidad logarítmica
  • true: devolver la probabilidad logarítmica de cada token de salida del contenido del mensaje

Nota: los modelos de pensamiento profundo no admiten este campo

top_logprobs
integer | null
predeterminado:0

Indica el número de tokens más probables que se devuelven en cada posición de token de salida, cada uno con su probabilidad logarítmica asociada

  • Rango de valores: [0, 20]
  • Solo puede establecerse cuando logprobs es true

Nota: los modelos de pensamiento profundo no admiten este campo

Rango requerido: 0 <= x <= 20
logit_bias
object | null

Ajusta la probabilidad de que determinados tokens aparezcan en la salida del modelo

Nota:

  • Acepta un map cuyas claves son los ID de token del vocabulario y cuyos valores son sesgos
  • Rango de los valores de sesgo: [-100, 100]
  • -1 reduce la probabilidad de selección y 1 la aumenta
  • -100 prohíbe por completo la selección del token y 100 hace que solo ese token pueda seleccionarse

Nota: los modelos de pensamiento profundo no admiten este campo

tools
object[] | null

Lista de herramientas a invocar; la respuesta del modelo puede incluir solicitudes de llamada a herramientas

parallel_tool_calls
boolean
predeterminado:true

Indica si la respuesta del modelo puede contener varias herramientas a invocar en esta solicitud

  • true: se pueden devolver varias herramientas a invocar
  • false: el número de herramientas a invocar devueltas es <= 1
tool_choice

Indica si la respuesta del modelo debe contener herramientas a invocar en esta solicitud

Modo cadena:

  • none: la respuesta del modelo no contiene herramientas a invocar
  • required: la respuesta del modelo debe contener herramientas a invocar
  • auto: el modelo decide si su respuesta incluye herramientas a invocar (valor predeterminado cuando se proporcionan herramientas)

Modo objeto: especificar el alcance de las herramientas a invocar

Opciones disponibles:
none,
auto,
required

Respuesta

Chat generado con éxito

id
string

Identificador único de esta solicitud

Ejemplo:

"0217714854126607f5a9cf8ed5b018c76e4ad3dc2810db57ffb50"

model
string

Nombre y versión del modelo realmente utilizado en esta solicitud

Ejemplo:

"doubao-seed-2-0-pro-260215"

object
enum<string>

Tipo de respuesta, siempre chat.completion

Opciones disponibles:
chat.completion
Ejemplo:

"chat.completion"

service_tier
enum<string>

Nivel de servicio de esta solicitud

  • default: nivel de servicio predeterminado
  • scale: se utilizó el cupo del paquete garantizado
Opciones disponibles:
default,
scale
Ejemplo:

"default"

created
integer

Marca de tiempo Unix (en segundos) de creación de esta solicitud

Ejemplo:

1771485416

choices
object[]

Contenido de salida del modelo para esta solicitud

usage
object

Consumo de tokens de esta solicitud