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# 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](../responses/responses-reference)
- **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
**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](../responses/responses-reference). El endpoint de Chat Completions solo admite llamadas a herramientas `function` normales.
**Nota** Toda la serie está formada por modelos de razonamiento. `stop` (secuencias de parada) y `web_search_options` no se admiten en ningún modelo y devuelven `400` si se envían; `logit_bias` no es aplicable a esta serie de modelos.
El alcance de compatibilidad de `temperature`, `top_p`, `frequency_penalty`, `presence_penalty`, `logprobs` y `verbosity` varía según el modelo: consulta las notas de cada parámetro más arriba.
## OpenAPI
````yaml es/api-manual/language-series/gpt/chat-completions/chat-completions-reference.json POST /v1/chat/completions
openapi: 3.1.0
info:
title: Interfaz de todos los modelos GPT - Referencia completa de Chat Completions
description: >-
Manual de parámetros completo para invocar los modelos de texto de la serie
GPT a través de la API Chat Completions compatible con OpenAI.
license:
name: MIT
version: 1.0.0
servers:
- url: https://direct.evolink.ai
description: Producción (recomendado)
- url: https://api.evolink.ai
description: URL alternativa
security:
- bearerAuth: []
tags:
- name: Chat Completions
description: API de completado de chat compatible con OpenAI
paths:
/v1/chat/completions:
post:
tags:
- Chat Completions
summary: Completado de chat GPT (todos los modelos, parámetros completos)
description: >-
- 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](../responses/responses-reference)
- **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
operationId: gptChatCompletionsReference
requestBody:
required: true
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ChatCompletionRequest'
responses:
'200':
description: >-
Generación de la conversación correcta (objeto JSON; con
`stream=true`, un flujo de eventos SSE que termina con `data:
[DONE]`)
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ChatCompletionResponse'
'400':
description: >-
Parámetros de solicitud no válidos (incluidos los parámetros no
admitidos por el modelo; el mensaje de error indica el nombre
concreto del parámetro)
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 400
message: >-
Unsupported parameter: 'stop' is not supported with this
model.
type: invalid_request_error
'401':
description: No autorizado, token inválido o expirado
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 401
message: Invalid or expired token
type: authentication_error
'402':
description: Cuota insuficiente
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 402
message: Insufficient quota
type: insufficient_quota_error
fallback_suggestion: https://evolink.ai/dashboard/billing
'429':
description: Límite de velocidad excedido
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 429
message: Rate limit exceeded
type: rate_limit_error
fallback_suggestion: retry after 60 seconds
'500':
description: Error interno del servidor
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 500
message: Internal server error
type: internal_server_error
fallback_suggestion: try again later
'503':
description: Servicio temporalmente no disponible
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 503
message: Service temporarily unavailable
type: service_unavailable_error
fallback_suggestion: retry after 30 seconds
components:
schemas:
ChatCompletionRequest:
type: object
required:
- model
- messages
properties:
model:
type: string
description: >-
Modelo a invocar:
| ID del modelo | Ventana de contexto | Posicionamiento |
|---|---|---|
| `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
|
enum:
- gpt-5.6-sol
- gpt-5.6-terra
- gpt-5.6-luna
- gpt-5.5
- gpt-5.4
- gpt-5.2
- gpt-5.1
example: gpt-5.6-sol
messages:
type: array
description: >-
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):
```json
"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`.
items:
$ref: '#/components/schemas/Message'
example:
- role: system
content: You are a concise assistant.
- role: user
content: Explain quantum entanglement in one sentence.
stream:
type: boolean
description: >-
Si la respuesta se devuelve en streaming (flujo de eventos SSE, que
termina con `data: [DONE]`). El valor predeterminado es `false`.
default: false
example: false
max_completion_tokens:
type: integer
description: >-
Número máximo de tokens a generar (incluidos los tokens de
razonamiento).
**Nota** Esta serie de modelos usa `max_completion_tokens`. Por
compatibilidad con código antiguo, enviar solo `max_tokens` se
interpreta automáticamente como `max_completion_tokens`; sin
embargo, **no envíes ambos campos a la vez** — en `gpt-5.1` /
`gpt-5.2` / `gpt-5.4` enviarlos juntos devuelve `400`.
example: 2048
reasoning_effort:
type: string
description: >-
Control de la profundidad de razonamiento. Los valores posibles
varían según el modelo:
| Modelo | Valores posibles |
|---|---|
| `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`.
enum:
- none
- low
- medium
- high
- xhigh
example: medium
verbosity:
type: string
description: >-
Nivel de detalle de la respuesta: `low` / `medium` / `high`.
**Nota** Solo lo admiten `gpt-5.6-sol` / `gpt-5.6-terra` /
`gpt-5.6-luna` / `gpt-5.5`; los demás modelos no admiten este
parámetro.
enum:
- low
- medium
- high
example: low
temperature:
type: number
description: >-
Temperatura de muestreo, con valores de 0 a 2. Cuanto más bajo, más
determinista es la salida.
**Nota** Solo la admiten `gpt-5.5` / `gpt-5.4` / `gpt-5.2` /
`gpt-5.1`. La familia `gpt-5.6` solo acepta el valor predeterminado
`1`; enviar cualquier otro valor devuelve `400`.
minimum: 0
maximum: 2
example: 0.7
top_p:
type: number
description: >-
Parámetro de muestreo por núcleo, con valores de 0 a 1. No se
recomienda ajustarlo junto con `temperature`.
**Nota** Solo lo admiten `gpt-5.5` / `gpt-5.4` / `gpt-5.2` /
`gpt-5.1`; la familia `gpt-5.6` no admite este parámetro.
minimum: 0
maximum: 1
example: 0.9
frequency_penalty:
type: number
description: >-
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.
**Nota** Solo la admiten `gpt-5.4` / `gpt-5.2` / `gpt-5.1`; la
familia `gpt-5.6` y `gpt-5.5` no admiten este parámetro.
minimum: -2
maximum: 2
example: 0.5
presence_penalty:
type: number
description: >-
Penalización por presencia, con valores de -2 a 2. Los valores
positivos animan al modelo a tratar temas nuevos.
**Nota** Solo la admiten `gpt-5.4` / `gpt-5.2` / `gpt-5.1`; la
familia `gpt-5.6` y `gpt-5.5` no admiten este parámetro.
minimum: -2
maximum: 2
example: 0.5
logprobs:
type: boolean
description: >-
Si se devuelven las probabilidades logarítmicas de cada token de
salida.
**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.
default: false
example: true
top_logprobs:
type: integer
description: >-
Número de tokens candidatos devueltos en cada posición, con valores
de 0 a 5; debe usarse junto con `logprobs: true`.
**Nota** El alcance de compatibilidad es el mismo que el de
`logprobs`.
minimum: 0
maximum: 5
example: 2
'n':
type: integer
description: >-
Número de respuestas candidatas a generar, devueltas como varios
elementos del array `choices`. Se facturan todos los tokens
(incluida la salida de cada candidata).
default: 1
example: 1
seed:
type: integer
description: >-
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).
example: 42
response_format:
type: object
description: >-
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
properties:
type:
type: string
enum:
- text
- json_object
- json_schema
example: json_schema
json_schema:
type: object
description: >-
Obligatorio cuando `type` es `json_schema`; contiene los campos
`name`, `schema` y `strict`
tools:
type: array
description: >-
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](../responses/responses-reference).
items:
$ref: '#/components/schemas/FunctionTool'
tool_choice:
description: >-
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"}}`.
oneOf:
- type: string
enum:
- none
- auto
- required
- type: object
parallel_tool_calls:
type: boolean
description: >-
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.
default: true
example: true
prompt_cache_key:
type: string
description: >-
Clave de agrupación de caché. Enviar el mismo valor para solicitudes
que comparten el mismo prefijo mejora la tasa de aciertos de la
caché de prompts.
example: app-chat-v1
user:
type: string
description: >-
Identificador del usuario final, usado para distinguir el origen de
las llamadas.
example: user-1024
ChatCompletionResponse:
type: object
properties:
id:
type: string
description: Identificador único de esta conversación
example: chatcmpl-CvJ2p8mQxK7nR4wS
object:
type: string
enum:
- chat.completion
description: Tipo de respuesta
example: chat.completion
created:
type: integer
description: Marca de tiempo de creación
example: 1786705221
model:
type: string
description: Nombre del modelo real utilizado
example: gpt-5.6-sol
choices:
type: array
description: >-
Lista de resultados generados (su longitud es igual a `n` en la
solicitud)
items:
$ref: '#/components/schemas/Choice'
usage:
$ref: '#/components/schemas/Usage'
ErrorResponse:
type: object
properties:
error:
type: object
properties:
code:
type: integer
description: Código de error de estado HTTP
message:
type: string
description: Descripción del error
type:
type: string
description: Tipo de error
param:
type: string
description: Nombre del parámetro relacionado
fallback_suggestion:
type: string
description: Sugerencia cuando ocurre un error
Message:
type: object
required:
- role
- content
properties:
role:
type: string
description: Rol del mensaje
enum:
- system
- developer
- user
- assistant
- tool
example: user
content:
description: >-
Contenido del mensaje: una cadena o un array de bloques de contenido
(mezcla de `text` / `image_url`).
oneOf:
- type: string
- type: array
items:
$ref: '#/components/schemas/ContentBlock'
example: Explain quantum entanglement in one sentence.
FunctionTool:
type: object
required:
- type
- function
properties:
type:
type: string
enum:
- function
example: function
function:
type: object
description: Function definition.
properties:
name:
type: string
example: get_weather
description:
type: string
example: Consultar el tiempo de una ciudad determinada
parameters:
type: object
description: Definición de parámetros en formato JSON Schema
Choice:
type: object
properties:
index:
type: integer
description: Índice del resultado
example: 0
message:
$ref: '#/components/schemas/AssistantMessage'
logprobs:
type: object
description: >-
Información de probabilidad logarítmica, devuelta solo cuando
`logprobs` está habilitado en la solicitud
finish_reason:
type: string
description: >-
Motivo de finalización: `stop` para un final normal, `length` al
alcanzar el límite máximo de tokens, `tool_calls` cuando se requiere
una llamada a herramienta
enum:
- stop
- length
- tool_calls
example: stop
Usage:
type: object
description: >-
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.
properties:
prompt_tokens:
type: integer
description: Número de tokens de entrada
example: 18
completion_tokens:
type: integer
description: Número de tokens de salida (incluidos los tokens de razonamiento)
example: 42
total_tokens:
type: integer
description: Número total de tokens
example: 60
prompt_tokens_details:
type: object
description: Información detallada de tokens de entrada
properties:
cached_tokens:
type: integer
description: Número de tokens servidos desde caché
example: 0
completion_tokens_details:
type: object
description: Información detallada de tokens de salida
properties:
reasoning_tokens:
type: integer
description: Número de tokens de razonamiento
example: 16
ContentBlock:
type: object
required:
- type
properties:
type:
type: string
description: |-
Tipo de contenido
- `text`: bloque de texto
- `image_url`: entrada de imagen
enum:
- text
- image_url
example: image_url
text:
type: string
description: Contenido de texto cuando `type=text`
example: What is in this image?
image_url:
type: object
description: >-
Entrada de imagen (cuando `type=image_url`). También puede
escribirse directamente como una cadena con la URL de la imagen,
equivalente a `{ "url": "..." }`.
required:
- url
properties:
url:
type: string
description: >-
URL pública de la imagen. Debe poder descargarse, de lo
contrario se devuelve `400`
example: https://example.com/photo.png
detail:
type: string
description: |-
Precisión del análisis de la imagen
- `low`: precisión baja, consume menos tokens
- `high`: precisión alta, reconocimiento más detallado
- `original`: se analiza al tamaño original de la imagen
- `auto` (predeterminado): lo decide automáticamente el modelo
enum:
- auto
- low
- high
- original
default: auto
example: auto
description: >-
Bloque de contenido multimodal. Declara el tipo mediante `type` y
completa únicamente los campos que corresponden a ese tipo.
AssistantMessage:
type: object
properties:
role:
type: string
enum:
- assistant
example: assistant
content:
type: string
description: >-
Contenido de texto generado por el modelo; puede ser `null` cuando
se activa una llamada a herramienta
example: >-
Quantum entanglement means the states of two particles are
correlated, so measuring one instantly determines the state of the
other.
tool_calls:
type: array
description: Lista de herramientas cuya llamada solicitó el modelo
items:
type: object
securitySchemes:
bearerAuth:
type: http
scheme: bearer
description: >-
##Todas las APIs requieren autenticación Bearer Token##
**Obtener API Key:**
Visita la [Página de gestión de API
Key](https://evolink.ai/dashboard/keys) para obtener tu API Key
**Agregar al encabezado de la solicitud:**
```
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
```
````