> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://evolink.ai/docs/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # 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](./responses-reference) **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. ## OpenAPI ````yaml es/api-manual/language-series/gpt/responses/responses-quickstart.json POST /v1/responses openapi: 3.1.0 info: title: Interfaz de todos los modelos GPT - Inicio rápido de Responses description: >- Ejemplos de inicio rápido para invocar los modelos de texto de la serie GPT a través de la API Responses compatible con OpenAI (las herramientas del lado del servidor se ofrecen en esta API). 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: Responses description: API OpenAI Responses con herramientas del lado del servidor paths: /v1/responses: post: tags: - Responses summary: Respuesta rápida GPT (todos los modelos) description: >- - 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](./responses-reference) operationId: gptResponsesQuickstart requestBody: required: true content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ResponsesQuickRequest' responses: '200': description: Respuesta generada con éxito content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ResponsesResponse' '400': description: Parámetros de solicitud inválidos content: application/json: schema: $ref: '#/components/schemas/ErrorResponse' example: error: code: 400 message: Invalid request parameters 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: ResponsesQuickRequest: type: object required: - model - input 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 input: description: >- 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](./responses-reference). ```json "input": [ { "role": "user", "content": [ { "type": "input_text", "text": "¿Qué hay en esta imagen?" }, { "type": "input_image", "image_url": "https://example.com/photo.png" } ] } ] ``` oneOf: - type: string - type: array items: type: object example: Explain quantum entanglement in one sentence. ResponsesResponse: type: object properties: id: type: string description: >- Identificador único de esta respuesta, que puede usarse como `previous_response_id` en el siguiente turno example: resp_0f5c2b2c20c39e8a006a7ef545443081979e478b10927984b5 object: type: string enum: - response description: Tipo de respuesta example: response status: type: string description: Estado de la respuesta enum: - completed - incomplete - failed example: completed model: type: string description: Nombre del modelo real utilizado example: gpt-5.6-sol created_at: type: integer description: Marca de tiempo de creación example: 1786705221 output: type: array description: >- 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`. items: $ref: '#/components/schemas/OutputItem' 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 OutputItem: type: object properties: id: type: string description: Identificador del elemento de salida type: type: string description: Tipo del elemento de salida enum: - reasoning - message - web_search_call - code_interpreter_call - file_search_call - function_call example: message status: type: string description: Estado del elemento de salida example: completed content: type: array description: >- Partes del contenido del mensaje (`output_text`), presentes en los elementos `message` items: type: object 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: input_tokens: type: integer description: Número de tokens de entrada example: 18 output_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 input_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 output_tokens_details: type: object description: Información detallada de tokens de salida properties: reasoning_tokens: type: integer description: Número de tokens de razonamiento example: 16 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 ``` ````