Respuesta rápida GPT (todos los modelos)

curl --request POST \
  --url https://direct.evolink.ai/v1/responses \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "model": "gpt-5.6-sol",
  "input": "Explain quantum entanglement in one sentence."
}
'

import requests

url = "https://direct.evolink.ai/v1/responses"

payload = {
    "model": "gpt-5.6-sol",
    "input": "Explain quantum entanglement in one sentence."
}
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-5.6-sol', input: 'Explain quantum entanglement in one sentence.'})
};

fetch('https://direct.evolink.ai/v1/responses', 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/responses",
  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-5.6-sol',
    'input' => 'Explain quantum entanglement in one sentence.'
  ]),
  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/responses"

	payload := strings.NewReader("{\n  \"model\": \"gpt-5.6-sol\",\n  \"input\": \"Explain quantum entanglement in one sentence.\"\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/responses")
  .header("Authorization", "Bearer <token>")
  .header("Content-Type", "application/json")
  .body("{\n  \"model\": \"gpt-5.6-sol\",\n  \"input\": \"Explain quantum entanglement in one sentence.\"\n}")
  .asString();

require 'uri'
require 'net/http'

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

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-5.6-sol\",\n  \"input\": \"Explain quantum entanglement in one sentence.\"\n}"

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

{
  "id": "resp_0f5c2b2c20c39e8a006a7ef545443081979e478b10927984b5",
  "object": "response",
  "status": "completed",
  "model": "gpt-5.6-sol",
  "created_at": 1786705221,
  "output": [
    {
      "id": "<string>",
      "type": "message",
      "status": "completed",
      "content": [
        {}
      ]
    }
  ],
  "usage": {
    "input_tokens": 18,
    "output_tokens": 42,
    "total_tokens": 60,
    "input_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0
    },
    "output_tokens_details": {
      "reasoning_tokens": 16
    }
  }
}

{
  "error": {
    "code": 400,
    "message": "Invalid request parameters",
    "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/billing"
  }
}

{
  "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"
  }
}

Responses API

Interfaz de todos los modelos GPT - Inicio rápido de Responses

Invoca los modelos de texto de la serie GPT con el formato OpenAI Responses (el modelo concreto se elige mediante el parámetro model)
Modelos de razonamiento y llamada a herramientas, admiten entrada mixta de texto e imagen
Esta API admite herramientas del lado del servidor: búsqueda web, ejecución de código y búsqueda documental
Las conversaciones de varios turnos pueden encadenarse con previous_response_id, sin volver a enviar el historial
💡 ¿Necesitas herramientas y todos los parámetros? Consulta la documentación de parámetros completa

POST

responses

Respuesta rápida GPT (todos los modelos)

curl --request POST \
  --url https://direct.evolink.ai/v1/responses \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "model": "gpt-5.6-sol",
  "input": "Explain quantum entanglement in one sentence."
}
'

import requests

url = "https://direct.evolink.ai/v1/responses"

payload = {
    "model": "gpt-5.6-sol",
    "input": "Explain quantum entanglement in one sentence."
}
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-5.6-sol', input: 'Explain quantum entanglement in one sentence.'})
};

fetch('https://direct.evolink.ai/v1/responses', 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/responses",
  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-5.6-sol',
    'input' => 'Explain quantum entanglement in one sentence.'
  ]),
  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/responses"

	payload := strings.NewReader("{\n  \"model\": \"gpt-5.6-sol\",\n  \"input\": \"Explain quantum entanglement in one sentence.\"\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/responses")
  .header("Authorization", "Bearer <token>")
  .header("Content-Type", "application/json")
  .body("{\n  \"model\": \"gpt-5.6-sol\",\n  \"input\": \"Explain quantum entanglement in one sentence.\"\n}")
  .asString();

require 'uri'
require 'net/http'

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

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-5.6-sol\",\n  \"input\": \"Explain quantum entanglement in one sentence.\"\n}"

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

{
  "id": "resp_0f5c2b2c20c39e8a006a7ef545443081979e478b10927984b5",
  "object": "response",
  "status": "completed",
  "model": "gpt-5.6-sol",
  "created_at": 1786705221,
  "output": [
    {
      "id": "<string>",
      "type": "message",
      "status": "completed",
      "content": [
        {}
      ]
    }
  ],
  "usage": {
    "input_tokens": 18,
    "output_tokens": 42,
    "total_tokens": 60,
    "input_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0
    },
    "output_tokens_details": {
      "reasoning_tokens": 16
    }
  }
}

{
  "error": {
    "code": 400,
    "message": "Invalid request parameters",
    "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/billing"
  }
}

{
  "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.

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-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-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-5.6-sol"

input

requerido

Entrada del modelo: una cadena simple o un array de elementos de entrada.

Para la sintaxis completa de contenido multimodal y resultados de herramientas, consulta la documentación de parámetros completa.

"input": [
  {
    "role": "user",
    "content": [
      { "type": "input_text", "text": "¿Qué hay en esta imagen?" },
      { "type": "input_image", "image_url": "https://example.com/photo.png" }
    ]
  }
]

Ejemplo:

"Explain quantum entanglement in one sentence."

Respuesta

Respuesta generada con éxito

string

Identificador único de esta respuesta, que puede usarse como previous_response_id en el siguiente turno

Ejemplo:

"resp_0f5c2b2c20c39e8a006a7ef545443081979e478b10927984b5"

object

enum<string>

Tipo de respuesta

Opciones disponibles:

response

Ejemplo:

"response"

status

enum<string>

Estado de la respuesta

Opciones disponibles:

completed,

incomplete,

failed

Ejemplo:

"completed"

model

string

Nombre del modelo real utilizado

Ejemplo:

"gpt-5.6-sol"

created_at

integer

Marca de tiempo de creación

Ejemplo:

1786705221

output

object[]

Elementos de salida ordenados según la generación: el elemento reasoning (resumen del razonamiento), los elementos de llamada a herramientas y, por último, el elemento message con el contenido output_text.

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.

Show child attributes

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 - Inicio rápido de Responses

Autorizaciones

Cuerpo

Respuesta