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

Chat completions compatible con OpenAI sobre GPT-6 Sol, el modelo de la familia GPT-6 pensado para la programación compleja y los flujos agénticos: contexto de 1 050 000 tokens, hasta 128 000 tokens de salida, reasoning_effort de none a max, entrada de imagen y llamada a herramientas. Pon model en gpt-6-sol; el mismo modelo también se sirve en /v1/responses. La entrada cacheada se liquida a una décima parte de la tarifa de entrada. Este modelo devuelve además un resumen del razonamiento: choices[].message.reasoning_content sin streaming y choices[].delta.reasoning_content con streaming. La respuesta en sí permanece en content y nunca se mezcla con el razonamiento, así que los clientes que solo leen content no necesitan cambios. Si se omite reasoning_effort, la pasarela pide el nivel medium (el valor por defecto del propio modelo) y el resumen llega igualmente. Facturación: los tokens de razonamiento se cobran a la tarifa de salida y se incluyen en usage.completion_tokens; usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens detalla cuántos fueron de razonamiento, y esos tokens se facturan leas o no ese campo. Ten en cuenta que OpenAI solo expone un resumen del razonamiento, nunca la cadena de pensamiento en bruto, así que este campo suele ser corto. Nota: este modelo se sirve a través de un upstream de suscripción de ChatGPT que no acepta temperature / top_p / max_tokens / max_completion_tokens / frequency_penalty / presence_penalty; si los envías se ignoran sin avisar (sin error). Usa reasoning_effort para la profundidad del razonamiento y la redacción del prompt para la longitud. Para la entrada de imágenes usa una data: URI en base64 (una URL pública de imagen puede agotar el tiempo de espera en el upstream).

📥 Ventana de contexto (entrada máxima):1 050 000 tokens (cifra publicada por OpenAI); hasta 128 000 tokens de salida por llamada. El system prompt también cuenta.

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 gpt-6-sol.
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.
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: none / low / medium / high / xhigh / max. none omite por completo el razonamiento: es lo más rápido, pero los problemas de varios pasos pueden salir mal. Si lo omites, el gateway pide medium (el valor por defecto del propio modelo) y devuelve el resumen del razonamiento en message.reasoning_content. minimal se trata como low.
tools array No Llamada a funciones. Pasa el array tools estándar de OpenAI; cuando el modelo decide invocar una, devuelve finish_reason=tool_calls junto con tool_calls. Combínalo con tool_choice para forzar una herramienta concreta.
response_format object No Salida estructurada. Pasa {"type":"json_object"} para que el modelo devuelva únicamente JSON válido.

Ejemplo de petición

cURL
curl https://nezhagate.com/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "gpt-6-sol", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}], "stream": false}'

Respuesta

200 · JSON
{
  "id": "chatcmpl_xxx",
  "object": "chat.completion",
  "model": "gpt-6-sol",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "reasoning_content": "**Weighing the options** ... (a summary of how the model reasoned)",
        "content": "Hello!"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 11,
    "completion_tokens": 105,
    "total_tokens": 116,
    "completion_tokens_details": {"reasoning_tokens": 43}
  }
}

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": "gpt-6-sol", "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