Chat Completions

Cree respuestas de completación de chat. Soporta generación de texto, entrada multimodal, llamada a funciones, respuesta en streaming y más.

Para proyectos nuevos, recomendamos la Responses API. La Responses API separa instructions de input, de modo que las instrucciones del sistema aprovechan Prompt Caching automáticamente, con una mayor tasa de aciertos de caché y menor coste y latencia. Chat Completions sigue contando con soporte a largo plazo; las integraciones existentes no necesitan migrar.

Endpoint


POST https://api.ofox.io/v1/chat/completions

Parámetros de solicitud

Parámetro	Tipo	Obligatorio	Descripción
`model`	string	✅	Identificador del modelo, p. ej. `openai/gpt-6.1-sol`
`messages`	array	✅	Array de mensajes
`temperature`	number	—	Temperatura de muestreo 0-2, por defecto 1
`max_tokens`	number	—	Número máximo de tokens a generar
`stream`	boolean	—	Activar respuesta en streaming
`top_p`	number	—	Parámetro de muestreo nucleus
`frequency_penalty`	number	—	Penalización de frecuencia -2 a 2
`presence_penalty`	number	—	Penalización de presencia -2 a 2
`tools`	array	—	Definición de herramientas (Function Calling)
`tool_choice`	string/object	—	Estrategia de selección de herramientas
`response_format`	object	—	Formato de respuesta (JSON Mode)
`provider`	object	—	Extensión OfoxAI: configuración de enrutamiento y respaldo

Formato de Message


interface Message {
  role: 'system' | 'user' | 'assistant' | 'tool'
  content: string | ContentPart[]  // Texto o contenido multimodal
  name?: string
  tool_calls?: ToolCall[]          // Llamadas a herramientas del mensaje assistant
  tool_call_id?: string            // ID de llamada del mensaje tool
}
 
// Contenido multimodal
type ContentPart =
  | { type: 'text'; text: string }
  | { type: 'image_url'; image_url: { url: string; detail?: 'auto' | 'low' | 'high' } }

Ejemplo de solicitud

cURL

Terminal


curl https://api.ofox.io/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OFOX_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openai/gpt-6.1-sol",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "Eres un asistente útil."},
      {"role": "user", "content": "Explica qué es un API Gateway"}
    ],
    "temperature": 0.7
  }'

Python

chat.py


from openai import OpenAI
 
client = OpenAI(
    base_url="https://api.ofox.io/v1",
    api_key="<su OFOXAI_API_KEY>"
)
 
response = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-6.1-sol",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Eres un asistente útil."},
        {"role": "user", "content": "Explica qué es un API Gateway"}
    ],
    temperature=0.7
)
 
print(response.choices[0].message.content)

TypeScript

chat.ts


import OpenAI from 'openai'
 
const client = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.ofox.io/v1',
  apiKey: '<su OFOXAI_API_KEY>'
})
 
const response = await client.chat.completions.create({
  model: 'openai/gpt-6.1-sol',
  messages: [
    { role: 'system', content: 'Eres un asistente útil.' },
    { role: 'user', content: 'Explica qué es un API Gateway' }
  ],
  temperature: 0.7
})
 
console.log(response.choices[0].message.content)

Formato de respuesta


{
  "id": "chatcmpl-abc123",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1703123456,
  "model": "openai/gpt-6.1-sol",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Un API Gateway es un..."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 25,
    "completion_tokens": 150,
    "total_tokens": 175
  }
}

Respuesta en streaming

Active la respuesta en streaming SSE con stream: true:

Python

stream.py


stream = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-6.1-sol",
    messages=[{"role": "user", "content": "Cuéntame una historia"}],
    stream=True
)
 
for chunk in stream:
    content = chunk.choices[0].delta.content
    if content:
        print(content, end="", flush=True)

Formato de respuesta en streaming

Cada chunk se envía mediante SSE:


data: {"id":"chatcmpl-abc123","object":"chat.completion.chunk","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"Hola"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-abc123","object":"chat.completion.chunk","choices":[{"index":0,"delta":{"content":" mundo"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-abc123","object":"chat.completion.chunk","choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":"stop"}]}

data: [DONE]

Entrada multimodal (visión)

Envíe imágenes para que el modelo las analice:


response = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-6.1-sol",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "¿Qué hay en esta imagen?"},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/image.jpg"}}
        ]
    }]
)

Los modelos con capacidad de visión incluyen: openai/gpt-6.1-sol, anthropic/claude-sonnet-5.5, google/gemini-3.8-flash, entre otros. Consulte la guía de comprensión visual.

Function Calling

Consulte la guía de llamada a funciones.