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# Crear una completación de chat

> Crea una completación para el mensaje de chat

## Cuerpo de la solicitud

<ParamField body="model" type="string" required>
  ID del modelo a usar. Consulte [Models](https://tokenlab.sh/es/models) para las opciones disponibles.
</ParamField>

<ParamField body="messages" type="array" required>
  Una lista de mensajes que componen la conversación.

  Cada objeto de mensaje contiene:

  * `role` (string): `system`, `user` o `assistant`
  * `content` (string | array): El contenido del mensaje

  Cuando `content` es un array, TokenLab admite bloques multimodales estructurados para modelos compatibles:

  * text: `{ "type": "text", "text": "..." }`
  * imagen: `{ "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://..." } }`
  * video: `{ "type": "video_url", "video_url": { "url": "https://..." } }`
  * audio: `{ "type": "audio_url", "audio_url": { "url": "https://..." } }`

  Para tráfico multimodal en producción, prefiera URLs públicas `https`. TokenLab traducirá estos bloques de medios al formato de solicitud específico del proveedor requerido por el modelo físico enrutado.
</ParamField>

<ParamField body="temperature" type="number" default="1">
  Temperatura de muestreo entre 0 y 2. Valores más altos hacen la salida más aleatoria.
</ParamField>

<ParamField body="max_tokens" type="integer">
  Número máximo de tokens a generar.
</ParamField>

<ParamField body="stream" type="boolean" default="false">
  Si es true, se enviarán deltas parciales del mensaje como eventos SSE.
</ParamField>

<ParamField body="stream_options" type="object">
  Opciones para streaming. Establezca `include_usage: true` para recibir el uso de tokens en fragmentos de la transmisión.
</ParamField>

<ParamField body="top_p" type="number" default="1">
  Parámetro de muestreo Nucleus. Recomendamos alterar esto o la temperatura, no ambos.
</ParamField>

<ParamField body="frequency_penalty" type="number" default="0">
  Número entre -2.0 y 2.0. Los valores positivos penalizan tokens repetidos.
</ParamField>

<ParamField body="presence_penalty" type="number" default="0">
  Número entre -2.0 y 2.0. Los valores positivos penalizan tokens que ya están en el texto.
</ParamField>

<ParamField body="stop" type="string | array">
  Hasta 4 secuencias donde la API dejará de generar tokens.
</ParamField>

<ParamField body="tools" type="array">
  Una lista de herramientas que el modelo puede invocar (llamado de funciones).
</ParamField>

<ParamField body="tool_choice" type="string | object">
  Controla cómo el modelo usa las herramientas. Opciones: `auto`, `none`, `required`, o un objeto de herramienta específico.
</ParamField>

<ParamField body="parallel_tool_calls" type="boolean" default="true">
  Indica si se habilitan llamadas a funciones en paralelo. Establézcalo en false para llamar a las funciones de forma secuencial.
</ParamField>

<ParamField body="max_completion_tokens" type="integer">
  Tokens máximos para la completación. Alternativa a `max_tokens`, útil para familias de modelos más nuevas con capacidad de razonamiento.
</ParamField>

<ParamField body="reasoning_effort" type="string">
  Esfuerzo de razonamiento para modelos con capacidad de razonamiento. Opciones: `low`, `medium`, `high`.
</ParamField>

<ParamField body="seed" type="integer">
  Semilla aleatoria para muestreo determinista.
</ParamField>

<ParamField body="n" type="integer" default="1">
  Número de completaciones a generar (1-128).
</ParamField>

<ParamField body="logprobs" type="boolean">
  Si se deben retornar las probabilidades logarítmicas.
</ParamField>

<ParamField body="top_logprobs" type="integer">
  Número de probabilidades logarítmicas superiores a retornar (0-20). Requiere `logprobs: true`.
</ParamField>

<ParamField body="top_k" type="integer">
  Parámetro de muestreo Top-K (para modelos Anthropic/Gemini).
</ParamField>

<ParamField body="response_format" type="object">
  Especificación del formato de respuesta. Use `{"type": "json_object"}` para modo JSON. Considere `{"type": "json_schema", "json_schema": {...}}` como una ruta de mejores esfuerzos que depende del modelo seleccionado y del comportamiento de enrutamiento.
</ParamField>

<ParamField body="logit_bias" type="object">
  Modifica la probabilidad de aparición de tokens especificados. Mapee IDs de tokens (como strings) a valores de sesgo de -100 a 100.
</ParamField>

<ParamField body="user" type="string">
  Un identificador único que representa a su usuario final para la monitorización de abuso.
</ParamField>

## Respuesta

<ResponseField name="id" type="string">
  Identificador único para la completación.
</ResponseField>

<ResponseField name="object" type="string">
  Siempre `chat.completion`.
</ResponseField>

<ResponseField name="created" type="integer">
  Marca de tiempo Unix de cuando se creó la completación.
</ResponseField>

<ResponseField name="model" type="string">
  El modelo usado para la completación.
</ResponseField>

<ResponseField name="choices" type="array">
  Lista de opciones de completación.

  Cada opción contiene:

  * `index` (integer): Índice de la opción
  * `message` (object): El mensaje generado
  * `finish_reason` (string): Por qué el modelo se detuvo (`stop`, `length`, `tool_calls`)
</ResponseField>

<ResponseField name="usage" type="object">
  Estadísticas de uso de tokens.

  * `prompt_tokens` (integer): Tokens en el prompt
  * `completion_tokens` (integer): Tokens en la completación
  * `total_tokens` (integer): Tokens totales utilizados
</ResponseField>

<RequestExample>
  ```bash cURL theme={null}
  curl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/chat/completions" \
    -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "model": "gpt-4o",
      "messages": [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
      ],
      "temperature": 0.7,
      "max_tokens": 1000
    }'
  ```

  ```python Python theme={null}
  from openai import OpenAI

  client = OpenAI(
      api_key="sk-your-api-key",
      base_url="https://api.tokenlab.sh/v1"
  )

  response = client.chat.completions.create(
      model="gpt-4o",
      messages=[
          {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
          {"role": "user", "content": "Hello!"}
      ],
      temperature=0.7,
      max_tokens=1000
  )

  print(response.choices[0].message.content)
  ```

  ```javascript JavaScript theme={null}
  import OpenAI from 'openai';

  const client = new OpenAI({
    apiKey: 'sk-your-api-key',
    baseURL: 'https://api.tokenlab.sh/v1'
  });

  const response = await client.chat.completions.create({
    model: 'gpt-4o',
    messages: [
      { role: 'system', content: 'You are a helpful assistant.' },
      { role: 'user', content: 'Hello!' }
    ],
    temperature: 0.7,
    max_tokens: 1000
  });

  console.log(response.choices[0].message.content);
  ```

  ```php PHP theme={null}
  <?php
  $ch = curl_init('https://api.tokenlab.sh/v1/chat/completions');

  curl_setopt_array($ch, [
      CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
      CURLOPT_POST => true,
      CURLOPT_HTTPHEADER => [
          'Content-Type: application/json',
          'Authorization: Bearer sk-your-api-key'
      ],
      CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
          'model' => 'gpt-4o',
          'messages' => [
              ['role' => 'system', 'content' => 'You are a helpful assistant.'],
              ['role' => 'user', 'content' => 'Hello!']
          ],
          'temperature' => 0.7,
          'max_tokens' => 1000
      ])
  ]);

  $response = curl_exec($ch);
  curl_close($ch);

  $data = json_decode($response, true);
  echo $data['choices'][0]['message']['content'];
  ```
</RequestExample>

## Ejemplo multimodal

```json theme={null}
{
  "model": "gemini-2.5-pro",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        { "type": "text", "text": "Describe this video briefly." },
        { "type": "video_url", "video_url": { "url": "https://example.com/demo.mp4" } }
      ]
    }
  ],
  "max_tokens": 64
}
```

<ResponseExample>
  ```json Response theme={null}
  {
    "id": "chatcmpl-abc123",
    "object": "chat.completion",
    "created": 1706000000,
    "model": "gpt-4o",
    "choices": [
      {
        "index": 0,
        "message": {
          "role": "assistant",
          "content": "Hello! How can I help you today?"
        },
        "finish_reason": "stop"
      }
    ],
    "usage": {
      "prompt_tokens": 20,
      "completion_tokens": 9,
      "total_tokens": 29
    }
  }
  ```
</ResponseExample>