Chat completions compatible con OpenAI sobre Gemini 3.8 Flash, la generación Flash más reciente de Google (contexto de 1M de tokens, hasta 64K de salida, entrada de imagen, streaming). Funciona con un presupuesto de razonamiento dinámico: el modelo decide en cada petición cuánto razonar. Pon model en gemini-3.8-flash.
📥 Ventana de contexto (entrada máxima)：~1 000 000 tokens (contexto largo de un millón de tokens).
Probar en el Playground →Autenticación
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY Content-Type: application/json
Crea una clave API en la consola para empezar.
Cuerpo de la petición
| Parámetro | Tipo | Obligatorio | Descripción |
|---|---|---|---|
| model | string | Sí | ID del modelo; aquí gemini-3.8-flash. |
| 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 | Temperatura de muestreo, 0–2. |
| 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. |
Ejemplo de petición
curl https://nezhagate.com/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "gemini-3.8-flash", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}], "stream": false}'Respuesta
{
"id": "chatcmpl_xxx",
"object": "chat.completion",
"model": "gemini-3.8-flash",
"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 https://nezhagate.com/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "gemini-3.8-flash", "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
| Code | Descripción |
|---|---|
| 401 | Falta la clave API o no es válida |
| 402 | Saldo insuficiente o clave por encima de su cuota |
| 400 | Modelo o parámetro no soportado |
| 429 | Límite de tasa del proveedor |
| 502 | Fallaron todas las rutas de proveedor |
