Soporte PDF (Base64)
- Soporte de documentos PDF de la API Anthropic Messages (formato Base64)
- Pasar PDF codificados en Base64 mediante bloques de contenido
document - Compatible con
cache_control: ephemeralpara optimizar el consumo de tokens en documentos repetidos - Documentación oficial: PDF support
Authorizations
Request Body
ID del modelo a usar. Consulte la tabla de compatibilidad de modelos con la API de chat.
Lista de mensajes de la conversación hasta el momento. Vea ejemplos en Python.
Temperatura de muestreo entre 0 y 2. Valores más altos (p. ej. 0,8) hacen la salida más aleatoria; más bajos (p. ej. 0,2) la hacen más enfocada y determinista. Suele recomendarse cambiar top_p o este parámetro, no ambos.
Alternativa a la temperatura: muestreo nucleus; el modelo considera tokens con la masa de probabilidad top_p. 0,1 significa solo el 10 % superior de masa de probabilidad. Suele recomendarse cambiar temperature o este parámetro, no ambos.
Por defecto 1.
Cuántas opciones de finalización de chat generar por cada mensaje de entrada.
Por defecto false. Si se activa, se envían deltas parciales como en ChatGPT, como server-sent events que terminan en data: [DONE]. Vea ejemplos en Python.
Por defecto null. Hasta 4 secuencias en las que la API deja de generar tokens.
Por defecto inf.
Máximo de tokens a generar en la finalización de chat.
La suma de tokens de entrada y generados está limitada por la longitud de contexto del modelo. Vea ejemplos de conteo en Python.
Número entre -2,0 y 2,0. Valores positivos penalizan tokens nuevos según si aparecieron en el texto, aumentando la probabilidad de nuevos temas. Más sobre penalizaciones de frecuencia y presencia.
Por defecto 0. Número entre -2,0 y 2,0. Valores positivos penalizan tokens nuevos según su frecuencia en el texto, reduciendo repeticiones. Más sobre penalizaciones de frecuencia y presencia.
Modifica la probabilidad de que aparezcan tokens especificados en la finalización.
Acepta un objeto JSON que mapea IDs de token (del tokenizador) a valores de sesgo (-100 a 100). Los sesgos se suman a los logits antes del muestreo. El efecto varía según el modelo.
Identificador único de su usuario final para ayudar a OpenAI a monitorear y detectar abusos. Más información
Objeto que especifica el formato de salida del modelo. { "type": "json_object" } activa el modo JSON. En modo JSON, indique también al modelo que genere JSON mediante mensajes system o user.
Función beta. Si se especifica, el sistema intenta muestreo determinista para que solicitudes repetidas con la misma semilla devuelvan el mismo resultado. No está garantizado; use system_fingerprint en la respuesta.
Lista de herramientas que el modelo puede invocar. Actualmente solo se admiten funciones como herramientas.
Controla qué función invoca el modelo. none sin invocación; auto elige; {"type": "function", "function": {"name": "my_function"}} fuerza una función. Por defecto none sin funciones, auto con funciones.