Completado de chat GPT (todos los modelos, parámetros completos)

curl --request POST \
  --url https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "model": "gpt-6.1-sol",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explica el entrelazamiento cuántico en una frase."
    }
  ]
}
'

import requests

url = "https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions"

payload = {
    "model": "gpt-6.1-sol",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "Explica el entrelazamiento cuántico en una frase."
        }
    ]
}
headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.text)

const options = {
  method: 'POST',
  headers: {Authorization: 'Bearer <token>', 'Content-Type': 'application/json'},
  body: JSON.stringify({
    model: 'gpt-6.1-sol',
    messages: [{role: 'user', content: 'Explica el entrelazamiento cuántico en una frase.'}]
  })
};

fetch('https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions', options)
  .then(res => res.json())
  .then(res => console.log(res))
  .catch(err => console.error(err));

<?php

$curl = curl_init();

curl_setopt_array($curl, [
  CURLOPT_URL => "https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions",
  CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
  CURLOPT_ENCODING => "",
  CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
  CURLOPT_TIMEOUT => 30,
  CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
  CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
  CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
    'model' => 'gpt-6.1-sol',
    'messages' => [
        [
                'role' => 'user',
                'content' => 'Explica el entrelazamiento cuántico en una frase.'
        ]
    ]
  ]),
  CURLOPT_HTTPHEADER => [
    "Authorization: Bearer <token>",
    "Content-Type: application/json"
  ],
]);

$response = curl_exec($curl);
$err = curl_error($curl);

curl_close($curl);

if ($err) {
  echo "cURL Error #:" . $err;
} else {
  echo $response;
}

package main

import (
	"fmt"
	"strings"
	"net/http"
	"io"
)

func main() {

	url := "https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions"

	payload := strings.NewReader("{\n  \"model\": \"gpt-6.1-sol\",\n  \"messages\": [\n    {\n      \"role\": \"user\",\n      \"content\": \"Explica el entrelazamiento cuántico en una frase.\"\n    }\n  ]\n}")

	req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)

	req.Header.Add("Authorization", "Bearer <token>")
	req.Header.Add("Content-Type", "application/json")

	res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

	defer res.Body.Close()
	body, _ := io.ReadAll(res.Body)

	fmt.Println(string(body))

}

HttpResponse<String> response = Unirest.post("https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions")
  .header("Authorization", "Bearer <token>")
  .header("Content-Type", "application/json")
  .body("{\n  \"model\": \"gpt-6.1-sol\",\n  \"messages\": [\n    {\n      \"role\": \"user\",\n      \"content\": \"Explica el entrelazamiento cuántico en una frase.\"\n    }\n  ]\n}")
  .asString();

require 'uri'
require 'net/http'

url = URI("https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions")

http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true

request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["Authorization"] = 'Bearer <token>'
request["Content-Type"] = 'application/json'
request.body = "{\n  \"model\": \"gpt-6.1-sol\",\n  \"messages\": [\n    {\n      \"role\": \"user\",\n      \"content\": \"Explica el entrelazamiento cuántico en una frase.\"\n    }\n  ]\n}"

response = http.request(request)
puts response.read_body

{
  "id": "chatcmpl-CvJ2p8mQxK7nR4wS",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1786705221,
  "model": "gpt-6.1-sol",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Quantum entanglement means the states of two particles are correlated, so measuring one instantly determines the state of the other.",
        "tool_calls": [
          {}
        ]
      },
      "logprobs": {},
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 18,
    "completion_tokens": 42,
    "total_tokens": 60,
    "prompt_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0,
      "cache_write_tokens": 0
    },
    "completion_tokens_details": {
      "reasoning_tokens": 16
    }
  }
}

{
  "error": {
    "code": 400,
    "message": "Unsupported parameter: 'stop' is not supported with this model.",
    "type": "invalid_request_error"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 401,
    "message": "Invalid or expired token",
    "type": "authentication_error"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 402,
    "message": "Insufficient quota",
    "type": "insufficient_quota_error",
    "fallback_suggestion": "https://evolink.ai/dashboard/credits"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 429,
    "message": "Rate limit exceeded",
    "type": "rate_limit_error",
    "fallback_suggestion": "retry after 60 seconds"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 500,
    "message": "Internal server error",
    "type": "internal_server_error",
    "fallback_suggestion": "try again later"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 503,
    "message": "Service temporarily unavailable",
    "type": "service_unavailable_error",
    "fallback_suggestion": "retry after 30 seconds"
  }
}

Chat Completions API

Interfaz de todos los modelos GPT - Referencia completa de Chat Completions

API Chat Completions compatible con OpenAI para los modelos de texto de la serie GPT; el modelo concreto se elige mediante model (todos los valores posibles están en la tabla comparativa del parámetro model)
Toda la serie está formada por modelos de razonamiento; la profundidad se controla con reasoning_effort y los tokens de razonamiento se facturan como tokens de salida
La caché de prompts se aplica automáticamente: los tokens de entrada servidos desde caché se facturan a la tarifa de caché, más baja
Admite los modos síncrono y en streaming (SSE)
Admite entrada mixta de texto e imagen, así como llamadas a herramientas function
Las herramientas del lado del servidor (búsqueda web, ejecución de código, búsqueda documental, MCP) solo se ofrecen en la API Responses
Nota El alcance de compatibilidad de los parámetros de muestreo (temperature, top_p, logprobs, etc.) varía según el modelo; consulta las notas de cada parámetro más abajo

GPT-6: gpt-6-sol / gpt-6-luna usan medium de forma predeterminada. Las llamadas a funciones en Chat Completions requieren reasoning_effort: "none" explícito. gpt-6-astra y gpt-6.1-sol no admiten none; use Responses para llamar a funciones. El nivel max de GPT-6 solo está disponible en Responses.

POST

chat

completions

Completado de chat GPT (todos los modelos, parámetros completos)

curl --request POST \
  --url https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "model": "gpt-6.1-sol",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explica el entrelazamiento cuántico en una frase."
    }
  ]
}
'

import requests

url = "https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions"

payload = {
    "model": "gpt-6.1-sol",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "Explica el entrelazamiento cuántico en una frase."
        }
    ]
}
headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.text)

const options = {
  method: 'POST',
  headers: {Authorization: 'Bearer <token>', 'Content-Type': 'application/json'},
  body: JSON.stringify({
    model: 'gpt-6.1-sol',
    messages: [{role: 'user', content: 'Explica el entrelazamiento cuántico en una frase.'}]
  })
};

fetch('https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions', options)
  .then(res => res.json())
  .then(res => console.log(res))
  .catch(err => console.error(err));

<?php

$curl = curl_init();

curl_setopt_array($curl, [
  CURLOPT_URL => "https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions",
  CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
  CURLOPT_ENCODING => "",
  CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
  CURLOPT_TIMEOUT => 30,
  CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
  CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
  CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
    'model' => 'gpt-6.1-sol',
    'messages' => [
        [
                'role' => 'user',
                'content' => 'Explica el entrelazamiento cuántico en una frase.'
        ]
    ]
  ]),
  CURLOPT_HTTPHEADER => [
    "Authorization: Bearer <token>",
    "Content-Type: application/json"
  ],
]);

$response = curl_exec($curl);
$err = curl_error($curl);

curl_close($curl);

if ($err) {
  echo "cURL Error #:" . $err;
} else {
  echo $response;
}

package main

import (
	"fmt"
	"strings"
	"net/http"
	"io"
)

func main() {

	url := "https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions"

	payload := strings.NewReader("{\n  \"model\": \"gpt-6.1-sol\",\n  \"messages\": [\n    {\n      \"role\": \"user\",\n      \"content\": \"Explica el entrelazamiento cuántico en una frase.\"\n    }\n  ]\n}")

	req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)

	req.Header.Add("Authorization", "Bearer <token>")
	req.Header.Add("Content-Type", "application/json")

	res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

	defer res.Body.Close()
	body, _ := io.ReadAll(res.Body)

	fmt.Println(string(body))

}

HttpResponse<String> response = Unirest.post("https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions")
  .header("Authorization", "Bearer <token>")
  .header("Content-Type", "application/json")
  .body("{\n  \"model\": \"gpt-6.1-sol\",\n  \"messages\": [\n    {\n      \"role\": \"user\",\n      \"content\": \"Explica el entrelazamiento cuántico en una frase.\"\n    }\n  ]\n}")
  .asString();

require 'uri'
require 'net/http'

url = URI("https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions")

http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true

request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["Authorization"] = 'Bearer <token>'
request["Content-Type"] = 'application/json'
request.body = "{\n  \"model\": \"gpt-6.1-sol\",\n  \"messages\": [\n    {\n      \"role\": \"user\",\n      \"content\": \"Explica el entrelazamiento cuántico en una frase.\"\n    }\n  ]\n}"

response = http.request(request)
puts response.read_body

{
  "id": "chatcmpl-CvJ2p8mQxK7nR4wS",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1786705221,
  "model": "gpt-6.1-sol",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Quantum entanglement means the states of two particles are correlated, so measuring one instantly determines the state of the other.",
        "tool_calls": [
          {}
        ]
      },
      "logprobs": {},
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 18,
    "completion_tokens": 42,
    "total_tokens": 60,
    "prompt_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0,
      "cache_write_tokens": 0
    },
    "completion_tokens_details": {
      "reasoning_tokens": 16
    }
  }
}

{
  "error": {
    "code": 400,
    "message": "Unsupported parameter: 'stop' is not supported with this model.",
    "type": "invalid_request_error"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 401,
    "message": "Invalid or expired token",
    "type": "authentication_error"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 402,
    "message": "Insufficient quota",
    "type": "insufficient_quota_error",
    "fallback_suggestion": "https://evolink.ai/dashboard/credits"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 429,
    "message": "Rate limit exceeded",
    "type": "rate_limit_error",
    "fallback_suggestion": "retry after 60 seconds"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 500,
    "message": "Internal server error",
    "type": "internal_server_error",
    "fallback_suggestion": "try again later"
  }
}

{
  "error": {
    "code": 503,
    "message": "Service temporarily unavailable",
    "type": "service_unavailable_error",
    "fallback_suggestion": "retry after 30 seconds"
  }
}

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.

Las herramientas del lado del servidor (búsqueda web, ejecución de código, búsqueda documental, MCP) solo se ofrecen en la API Responses. El endpoint de Chat Completions solo admite llamadas a herramientas function normales.

GPT-6: Las llamadas a funciones con Sol / Luna requieren reasoning_effort: "none" en este endpoint. Use Responses para llamadas a funciones con Astra y 6.1 Sol, o para el nivel max de GPT-6.

Autorizaciones

Authorization

string

header

requerido

##Todas las APIs requieren autenticación Bearer Token##

Obtener API Key:

Visita la Página de gestión de API Key para obtener tu API Key

Agregar al encabezado de la solicitud:

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Cuerpo

application/json

model

enum<string>

requerido

Modelo a invocar:

ID del modelo	Ventana de contexto	Posicionamiento
`gpt-6.1-sol`	1,050,000	Nueva versión de Sol: rendimiento cercano a Astra a menor costo (recomendado)
`gpt-6-astra`	1.050.000	Razonamiento insignia para tareas integrales exigentes
`gpt-6-sol`	1,050,000	Programación compleja y flujos de trabajo con agentes
`gpt-6-luna`	1,050,000	Clasificación y extracción de alto volumen con menor costo
`gpt-5.6-sol`	1.050.000	Familia GPT-5.6, razonamiento de vanguardia
`gpt-5.6-terra`	1.050.000	Familia GPT-5.6, producción equilibrada
`gpt-5.6-luna`	1.050.000	Familia GPT-5.6, alto rendimiento y control de costes
`gpt-5.5`	400.000	Modelo de razonamiento de propósito general
`gpt-5.4`	128.000	Modelo de razonamiento de propósito general
`gpt-5.2`	400.000	Modelo de razonamiento de propósito general
`gpt-5.1`	400.000	Modelo de razonamiento de propósito general

Opciones disponibles:

gpt-6.1-sol,

gpt-6-astra,

gpt-6-sol,

gpt-6-luna,

gpt-5.6-sol,

gpt-5.6-terra,

gpt-5.6-luna,

gpt-5.5,

gpt-5.4,

gpt-5.2,

gpt-5.1

Ejemplo:

"gpt-6.1-sol"

messages

object[]

requerido

Lista de mensajes de chat, admite contexto de varios turnos y entrada multimodal.

role puede ser system / developer / user / assistant / tool.

content puede ser una cadena o un array de bloques de contenido. Se admiten dos tipos de bloque: text (texto) e image_url (imagen):

"content": [
  { "type": "text", "text": "¿Qué hay en esta imagen?" },
  {
    "type": "image_url",
    "image_url": { "url": "https://example.com/photo.png", "detail": "auto" }
  }
]

Imagen

Envía en image_url.url la URL pública de la imagen
image_url también puede escribirse directamente como una cadena, equivalente a { "url": "..." }
detail controla la precisión del análisis de la imagen: auto (predeterminado) / low / high / original
La imagen debe poder descargarse, de lo contrario se devuelve 400

Nota Los tipos de bloque de esta API son distintos de los de la API Responses (que usa input_text / input_image). No pueden mezclarse; usarlos mal devuelve 400.

Punto de caché explícito para GPT-6 / GPT-5.6 en un bloque de contenido. Máximo cuatro escrituras por solicitud; un punto implícito ocupa una posición. prompt_cache_breakpoint: {"mode": "explicit"}.

Show child attributes

Ejemplo:

[
  {
    "role": "system",
    "content": "You are a concise assistant."
  },
  {
    "role": "user",
    "content": "Explain quantum entanglement in one sentence."
  }
]

stream

boolean

predeterminado:false

Si la respuesta se devuelve en streaming (flujo de eventos SSE, que termina con data: [DONE]). El valor predeterminado es false.

Ejemplo:

false

max_completion_tokens

integer

Máximo de tokens generados, incluido el razonamiento. Se recomienda max_completion_tokens. GPT-6 convierte el campo antiguo max_tokens; si se envían ambos, conserva max_completion_tokens y elimina max_tokens. GPT-6 Astra / Sol / Luna y GPT-6.1 Sol permiten hasta 128.000 tokens de salida.

Ejemplo:

2048

reasoning_effort

enum<string>

Control de la profundidad de razonamiento. Los valores posibles varían según el modelo:

Modelo	Valores posibles
`gpt-6-astra` / `gpt-6.1-sol`	`low`, `medium`, `high`, `xhigh`
`gpt-6-sol` / `gpt-6-luna`	`none`, `low`, `medium`, `high`, `xhigh`
`gpt-5.6-sol` / `gpt-5.6-terra` / `gpt-5.6-luna` / `gpt-5.5`	`none`, `low`, `medium`, `high`, `xhigh`
`gpt-5.4` / `gpt-5.2` / `gpt-5.1`	`low`, `medium`, `high`, `xhigh`

Los tokens de razonamiento se facturan como tokens de salida y se contabilizan en usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens.

GPT-6 usa medium de forma predeterminada. gpt-6-astra y gpt-6.1-sol no admiten none; gpt-6-sol / gpt-6-luna sí. El nivel max de GPT-6 solo está disponible en Responses.

Opciones disponibles:

none,

low,

medium,

high,

xhigh

Ejemplo:

"medium"

verbosity

enum<string>

Nivel de detalle de la respuesta: low / medium / high.

GPT-6 Sol / Luna y GPT-6.1 Sol: aún no se ha confirmado la compatibilidad con este parámetro; omítalo en las solicitudes básicas.

Las siguientes reglas de modelos existentes excluyen GPT-6 Sol / Luna y GPT-6.1 Sol:

Nota Compatible con gpt-6-astra, gpt-5.6-sol, gpt-5.6-terra, gpt-5.6-luna y gpt-5.5; los demás modelos no admiten este parámetro.

Opciones disponibles:

low,

medium,

high

Ejemplo:

"low"

temperature

number

Temperatura de muestreo, con valores de 0 a 2. Cuanto más bajo, más determinista es la salida.

GPT-6: omita este parámetro con gpt-6-astra y gpt-6.1-sol. Con gpt-6-sol / gpt-6-luna, solo puede ajustarse con esfuerzo de razonamiento none; omítalo en los demás niveles. Omitir el esfuerzo selecciona medium, no none.

Modelos existentes: gpt-5.5 / gpt-5.4 / gpt-5.2 / gpt-5.1 permiten ajustes; la familia gpt-5.6 solo acepta el valor predeterminado 1.

Rango requerido: 0 <= x <= 2

Ejemplo:

1

top_p

number

Parámetro de muestreo por núcleo, con valores de 0 a 1. No se recomienda ajustarlo junto con temperature.

Modelos existentes: gpt-5.5 / gpt-5.4 / gpt-5.2 / gpt-5.1 permiten ajustes; la familia gpt-5.6 solo acepta el valor predeterminado 1.

Rango requerido: 0 <= x <= 1

Ejemplo:

1

frequency_penalty

number

Penalización por frecuencia, con valores de -2 a 2. Los valores positivos penalizan los tokens según su frecuencia de aparición y reducen el contenido repetido.

GPT-6 Sol / Luna y GPT-6.1 Sol: aún no se ha confirmado la compatibilidad con este parámetro; omítalo en las solicitudes básicas.

Las siguientes reglas de modelos existentes excluyen GPT-6 Sol / Luna y GPT-6.1 Sol:

Nota Solo puede ajustarse en gpt-5.4 / gpt-5.2 / gpt-5.1; la familia gpt-5.6 y gpt-5.5 no permiten ajustarlo. GPT-6 Astra solo acepta el valor predeterminado 0; enviar cualquier otro valor devuelve 400.

Rango requerido: -2 <= x <= 2

Ejemplo:

0

presence_penalty

number

Penalización por presencia, con valores de -2 a 2. Los valores positivos animan al modelo a tratar temas nuevos.

GPT-6 Sol / Luna y GPT-6.1 Sol: aún no se ha confirmado la compatibilidad con este parámetro; omítalo en las solicitudes básicas.

Las siguientes reglas de modelos existentes excluyen GPT-6 Sol / Luna y GPT-6.1 Sol:

Rango requerido: -2 <= x <= 2

Ejemplo:

0

logprobs

boolean

predeterminado:false

Si se devuelven las probabilidades logarítmicas de cada token de salida.

GPT-6: Astra y 6.1 Sol no admiten logprobs de salida. Sol / Luna solo permiten usarlos con esfuerzo none. En otros niveles, elimine logprobs, top_logprobs y message.output_text.logprobs de include en Responses.

Las siguientes reglas de modelos existentes excluyen GPT-6 Sol / Luna y GPT-6.1 Sol:

Nota Solo lo admiten gpt-5.4 / gpt-5.2 / gpt-5.1; la familia gpt-5.6 y gpt-5.5 no admiten este parámetro.

GPT-6 Astra y GPT-6.1 Sol no admiten este parámetro.

Ejemplo:

true

top_logprobs

integer

Número de tokens candidatos devueltos en cada posición, con valores de 0 a 20; debe usarse junto con logprobs: true.

Nota El alcance de compatibilidad es el mismo que el de logprobs.

Rango requerido: 0 <= x <= 20

Ejemplo:

2

integer

predeterminado:1

Número de respuestas candidatas a generar, devueltas como varios elementos del array choices. Se facturan todos los tokens (incluida la salida de cada candidata).

GPT-6 Sol / Luna y GPT-6.1 Sol: aún no se ha confirmado la compatibilidad con este parámetro; omítalo en las solicitudes básicas.

Ejemplo:

1

seed

integer

Semilla aleatoria. Con la misma semilla y la misma combinación de parámetros, el modelo intenta devolver resultados coherentes (en la medida de lo posible; no se garantiza una reproducibilidad total).

GPT-6 Sol / Luna y GPT-6.1 Sol: aún no se ha confirmado la compatibilidad con este parámetro; omítalo en las solicitudes básicas.

Ejemplo:

42

response_format

object

Control del formato de salida:

{"type": "text"}: texto libre, el valor predeterminado
{"type": "json_object"}: devuelve JSON válido y exige que la palabra json aparezca en messages, de lo contrario devuelve 400
{"type": "json_schema", "json_schema": {...}}: devuelve resultados estructurados conforme al JSON Schema indicado; combínalo con "strict": true para forzar la conformidad con el esquema

Show child attributes

tools

object[]

Lista de herramientas, usada para Function Calling (llamadas a funciones del lado del cliente, sin coste por llamada).

Las herramientas del lado del servidor (búsqueda web, ejecución de código, etc.) no se ofrecen en esta API; utiliza en su lugar la API Responses.

GPT-6: gpt-6-sol / gpt-6-luna usan medium de forma predeterminada. Las llamadas a funciones en Chat Completions requieren reasoning_effort: "none" explícito. gpt-6-astra y gpt-6.1-sol no admiten none; use Responses para llamar a funciones. El nivel max de GPT-6 solo está disponible en Responses.

Show child attributes

tool_choice

Control de la selección de herramientas: "auto" (predeterminado) / "none" / "required", o un objeto que indica una función concreta, como {"type": "function", "function": {"name": "get_weather"}}.

Opciones disponibles:

none,

auto,

required

parallel_tool_calls

boolean

predeterminado:true

Si el modelo puede llamar a varias herramientas en paralelo dentro de un mismo turno. El valor predeterminado es true; con false se fuerza a llamarlas una a una.

GPT-6 Sol / Luna y GPT-6.1 Sol: aún no se ha confirmado la compatibilidad con este parámetro; omítalo en las solicitudes básicas.

Ejemplo:

true

prompt_cache_key

string

Clave de agrupación de caché. GPT-6 / GPT-5.6 gestionan el enrutamiento automáticamente; este campo no es necesario para optimizarlo. Las claves separadas distinguen la reutilización y la contabilidad por cliente o usuario. Mantenga la misma clave para solicitudes que deban reutilizar un prefijo. En modelos anteriores, una clave estable ayuda al enrutamiento.

Ejemplo:

"app-chat-v1"

user

string

Identificador del usuario final, usado para distinguir el origen de las llamadas.

Ejemplo:

"user-1024"

prompt_cache_options

object

Opciones de caché para GPT-6 y GPT-5.6. Los puntos implícitos son el valor predeterminado. mode: "explicit" usa solo puntos explícitos; sin ellos no hay caché.

Show child attributes

Ejemplo:

{ "ttl": "30m", "mode": "implicit" }

Respuesta

Generación de la conversación correcta (objeto JSON; con stream=true, un flujo de eventos SSE que termina con data: [DONE])

string

Identificador único de esta conversación

Ejemplo:

"chatcmpl-CvJ2p8mQxK7nR4wS"

object

enum<string>

Tipo de respuesta

Opciones disponibles:

chat.completion

Ejemplo:

"chat.completion"

created

integer

Marca de tiempo de creación

Ejemplo:

1786705221

model

string

Nombre del modelo real utilizado

Ejemplo:

"gpt-6.1-sol"

choices

object[]

Lista de resultados generados (su longitud es igual a n en la solicitud)

Show child attributes

usage

object

Estadísticas de uso de tokens. La caché de prompts se aplica automáticamente y los tokens de entrada servidos desde caché se facturan a la tarifa de caché, más baja.

GPT-6 factura por separado entrada sin caché, lectura de caché, escritura de caché y salida. Si la entrada supera 272.000 tokens, toda la solicitud se factura a 2× las tarifas de entrada y caché y 1,5× la de salida. La generación de imágenes integrada se cobra aparte. Consulte los precios actuales.

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Serie de imágenes

Serie de videos

Serie de audio

Serie de texto

Gestión de cuenta

Gestión de tareas

Gestión de archivos

Interfaz de todos los modelos GPT - Referencia completa de Chat Completions

Autorizaciones

Cuerpo

Respuesta