Chat y Completions de Texto

Chat Completions es la API de generación de texto recomendada. Admite mensajes de múltiples turnos, streaming, llamadas a herramientas, entrada multimodal y salida estructurada. La API heredada de Text Completions sigue disponible por compatibilidad.

Puntos de conexión

Método	Ruta	Descripción
`POST`	`/v1/chat/completions`	Completions de chat compatibles con OpenAI
`POST`	`/v1/completions`	Completions de texto heredadas que usan `prompt`

Campos de la solicitud

Campo	Tipo	Requerido	Descripción
`model`	string	Sí	ID del modelo
`messages`	array	Requerido para Chat	Mensajes de la conversación. Los modelos FIM pueden usar `prefix` / `suffix` en su lugar
`prompt`	string o array	Requerido para Completions	Entrada heredada de completions de texto
`stream`	boolean	No	Devuelve un stream SSE
`stream_options`	object	No	Opciones de streaming
`max_tokens`	integer	No	Máximo de tokens de salida
`max_completion_tokens`	integer	No	Campo más reciente para el máximo de tokens de salida
`temperature`, `top_p`, `top_k`	number	No	Controles de muestreo
`stop`	string o array	No	Secuencia de parada
`tools`, `tool_choice`	array/object	No	Configuración de llamadas a herramientas
`parallel_tool_calls`	boolean	No	Permite llamadas paralelas a herramientas
`response_format`	object	No	Salida estructurada, como un objeto JSON o un esquema JSON
`reasoning_effort`	string	No	Esfuerzo de razonamiento para modelos de razonamiento
`modalities`, `audio`	object	No	Parámetros de modelos multimodales o de audio
`metadata`	object	No	Metadatos de paso directo
`store`, `service_tier`, `safety_identifier`	any	No	Campos de extensión de OpenAI; la configuración del canal puede filtrarlos

curl

curl https://api.tensoraxis.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $TENSORAXIS_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-4o",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a concise assistant."},
      {"role": "user", "content": "Describe TENSORAXIS in one sentence"}
    ],
    "temperature": 0.7
  }'

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-tensoraxis-api-key",
    base_url="https://api.tensoraxis.ai/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

TypeScript

import OpenAI from 'openai'

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.TENSORAXIS_API_KEY,
  baseURL: 'https://api.tensoraxis.ai/v1',
})

const response = await client.chat.completions.create({
  model: 'gpt-4o',
  messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
})
console.log(response.choices[0].message.content)

Streaming

{
  "model": "gpt-4o",
  "messages": [{"role": "user", "content": "Write a three-line poem"}],
  "stream": true
}

Con stream habilitado, la respuesta es SSE. Los clientes deben leer los eventos data: hasta que el stream finalice.

Entrada multimodal

messages[].content puede ser un string o un array de partes de contenido. El backend reconoce text, image_url, input_audio y tipos de contenido relacionados; el soporte real depende del modelo seleccionado y del canal upstream.