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POST https://nezhagate.com/v1/chat/completions

Chat completions compatibles con OpenAI con Anthropic Claude Sonnet 5: calidad cercana a Opus en programación y agentes a la velocidad de Sonnet, con razonamiento adaptativo, entrada de imágenes, uso de herramientas, caché de prompts y streaming. Indica model como claude-sonnet-5. Nota: este modelo deja obsoletos temperature / top_p / top_k en el upstream; la pasarela los descarta sin avisar (sin error) y el muestreo usa los valores por defecto del modelo. Para controlar la profundidad del razonamiento usa reasoning_effort (low / medium / high / xhigh / max).

📥 Ventana de contexto (entrada máxima):~200K tokens.

Probar en el Playground →

Autenticación

Header
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
Content-Type: application/json

Crea una clave API en la consola para empezar.

Cuerpo de la petición

ParámetroTipoObligatorioDescripción
model string Sí ID del modelo; aquí claude-sonnet-5.
messages array Sí Array de mensajes; cada uno tiene role (system/user/assistant) y content. content puede ser una cadena o un array de partes {type:text} y {type:image_url} para comprensión de imágenes (multimodal/visión).
stream boolean No Devuelve la respuesta en streaming como SSE. Por defecto false.
temperature number No No soportado. Este modelo ha retirado los parámetros de muestreo; la pasarela descarta temperature / top_p / top_k en silencio (sin error) y el muestreo usa el valor por defecto del modelo. Usa reasoning_effort para cambiar profundidad de razonamiento por velocidad.
max_tokens integer No Número máximo de tokens a generar.
web_search boolean No Ponlo en true para activar la búsqueda web: la pasarela amplía el prompt con resultados en tiempo real (citando las fuentes) antes de que el modelo responda. También se puede activar con una entrada {"type":"web_search"} en tools.
reasoning_effort string No Esfuerzo de razonamiento: low / medium / high / xhigh / max. Cuanto más alto, más profundo, lento y caro: los tokens de razonamiento se facturan a la tarifa de salida dentro de usage.completion_tokens. Si lo omites, el modelo decide de forma adaptativa. La pasarela lo traduce al output_config.effort nativo del modelo; en el endpoint nativo de Anthropic puedes enviar output_config tú mismo. La forma con sufijo también funciona (p. ej. claude-opus-5-high) y se factura exactamente igual que el modelo base.

Ejemplo de petición

cURL
curl https://nezhagate.com/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "claude-sonnet-5", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}], "stream": false}'

Respuesta

200 · JSON
{
  "id": "chatcmpl_xxx",
  "object": "chat.completion",
  "model": "claude-sonnet-5",
  "choices": [
    {"index": 0, "message": {"role": "assistant", "content": "Hello!"}, "finish_reason": "stop"}
  ],
  "usage": {"prompt_tokens": 11, "completion_tokens": 7, "total_tokens": 18}
}

Entrada de imagen (visión)

Pon una imagen en el array content del mensaje y el modelo la analizará (preguntas sobre la imagen, lectura de texto / OCR, etc.). image_url acepta un enlace público a la imagen o un data URL en base64 (data:image/png;base64,...). Disponible en los modelos multimodales (gpt-5.5, la serie gemini, etc.).

curl · Entrada de imagen (visión)
curl https://nezhagate.com/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "claude-sonnet-5", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "¿Qué hay en esta imagen?"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/photo.jpg"}}]}]}'

Códigos de error

Todo cuerpo de error incluye error.message / error.type / error.code / error.param: ramifica según code. La lista completa está en la guía de integración.

HTTPcodeDescripción
401invalid_api_keyFalta la clave API o no es válida
402insufficient_quotaSaldo insuficiente o clave por encima de su cuota
400invalid_requestModelo o parámetro no soportado
429rate_limit_exceededLímite de tasa del proveedor
502upstream_errorFallaron todas las rutas de proveedor