Create a message

curl -X POST https://api-llm.sunra.ai/v1/messages \
  -H "Authorization: Bearer <SUNRA_KEY>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "anthropic/claude-sonnet-4-20250514",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Hello, how are you?"
      }
    ]
  }'

import requests

response = requests.post(
    "https://api-llm.sunra.ai/v1/messages",
    headers={
        "Authorization": "Bearer <SUNRA_KEY>",
        "Content-Type": "application/json"
    },
    json={
        "model": "anthropic/claude-sonnet-4-20250514",
        "max_tokens": 1024,
        "messages": [
            {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
        ]
    }
)
print(response.json())

const response = await fetch("https://api-llm.sunra.ai/v1/messages", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Authorization": "Bearer <SUNRA_KEY>",
    "Content-Type": "application/json"
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "anthropic/claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens: 1024,
    messages: [
      { role: "user", content: "Hello, how are you?" }
    ]
  })
});
const data = await response.json();
console.log(data);

{
  "id": "msg_01XFDUDYJgAACzvnptvVoYEL",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "Hello! I'm doing well, thank you for asking. How can I help you today?"
    }
  ],
  "model": "anthropic/claude-sonnet-4-20250514",
  "stop_reason": "end_turn",
  "stop_sequence": null,
  "usage": {
    "input_tokens": 12,
    "output_tokens": 19,
    "total_tokens": 31,
    "sunra_usage_semantics": "anthropic.exclusive.v1"
  }
}

POST

messages

curl -X POST https://api-llm.sunra.ai/v1/messages \
  -H "Authorization: Bearer <SUNRA_KEY>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "anthropic/claude-sonnet-4-20250514",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Hello, how are you?"
      }
    ]
  }'

import requests

response = requests.post(
    "https://api-llm.sunra.ai/v1/messages",
    headers={
        "Authorization": "Bearer <SUNRA_KEY>",
        "Content-Type": "application/json"
    },
    json={
        "model": "anthropic/claude-sonnet-4-20250514",
        "max_tokens": 1024,
        "messages": [
            {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
        ]
    }
)
print(response.json())

const response = await fetch("https://api-llm.sunra.ai/v1/messages", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Authorization": "Bearer <SUNRA_KEY>",
    "Content-Type": "application/json"
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "anthropic/claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens: 1024,
    messages: [
      { role: "user", content: "Hello, how are you?" }
    ]
  })
});
const data = await response.json();
console.log(data);

{
  "id": "msg_01XFDUDYJgAACzvnptvVoYEL",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "Hello! I'm doing well, thank you for asking. How can I help you today?"
    }
  ],
  "model": "anthropic/claude-sonnet-4-20250514",
  "stop_reason": "end_turn",
  "stop_sequence": null,
  "usage": {
    "input_tokens": 12,
    "output_tokens": 19,
    "total_tokens": 31,
    "sunra_usage_semantics": "anthropic.exclusive.v1"
  }
}

Crea un mensaje utilizando el formato de la API Anthropic Messages. Soporta texto, imágenes, PDFs, herramientas y pensamiento extendido.

Autenticación

string

requerido

Token Bearer. Use su clave API como token Bearer en el encabezado Authorization.Formato: Bearer <SUNRA_KEY>

Solicitud

Este endpoint espera un objeto.

string

requerido

El modelo que completará su prompt. Explore los modelos disponibles en sunra.ai/models.

object[]

requerido

Mensajes de entrada. Cada mensaje de entrada tiene un role y content.

Mostrar propiedades

string

requerido

El rol del autor del mensaje. Valores admitidos: user, assistant.

string | object[]

requerido

El contenido del mensaje. Puede ser una cadena de texto simple o un array de bloques de contenido.

Mostrar tipos de bloques de contenido

string

requerido

El tipo de bloque de contenido. Valores admitidos: text, image, tool_use, tool_result.

string

Contenido de texto. Usado cuando el tipo es text.

object

Fuente de la imagen. Usado cuando el tipo es image.

Mostrar propiedades

string

requerido

El tipo de fuente. Valores admitidos: base64, url.

string

requerido

El tipo de medio de la imagen. Por ejemplo, image/jpeg, image/png, image/gif, image/webp.

string

Datos de imagen codificados en base64. Requerido cuando el tipo de fuente es base64.

string

URL de la imagen. Requerido cuando el tipo de fuente es url.

integer

requerido

El número máximo de tokens a generar antes de detenerse. Tenga en cuenta que el modelo puede detenerse antes de alcanzar este máximo.

string | object[]

Prompt del sistema. Un prompt del sistema es una forma de proporcionar contexto e instrucciones al modelo. Puede ser una cadena de texto o un array de bloques de contenido.

boolean

predeterminado:false

Indica si la respuesta debe transmitirse de forma incremental mediante eventos server-sent (SSE).

number

predeterminado:1

Cantidad de aleatoriedad inyectada en la respuesta. Varía de 0.0 a 1.0. Use temperature más cercana a 0.0 para tareas analíticas/de opción múltiple, y más cercana a 1.0 para tareas creativas y generativas.

number

Usa muestreo por núcleo. En el muestreo por núcleo, calculamos la distribución acumulativa sobre todas las opciones para cada token siguiente en orden decreciente de probabilidad y la cortamos una vez que alcanza una probabilidad particular especificada por top_p.

integer

Solo muestrea entre las K mejores opciones para cada token siguiente. Se utiliza para eliminar respuestas de baja probabilidad de la “cola larga”. Recomendado solo para casos de uso avanzados.

string[]

Secuencias de texto personalizadas que harán que el modelo deje de generar. El texto devuelto no contendrá la secuencia de parada.

object[]

Definiciones de herramientas que el modelo puede usar.

Mostrar propiedades

string

requerido

Nombre de la herramienta.

string

Descripción de lo que hace esta herramienta.

object

requerido

Esquema JSON para la entrada de esta herramienta. Esto define la forma del input que su herramienta acepta.

object

Cómo el modelo debe usar las herramientas proporcionadas.

Mostrar propiedades

string

requerido

Valores admitidos: auto (por defecto, el modelo decide), any (el modelo debe usar una herramienta), tool (el modelo debe usar una herramienta específica).

string

El nombre de la herramienta a usar. Requerido cuando el tipo es tool.

object

Un objeto que describe los metadatos de la solicitud.

Mostrar propiedades

string

Un identificador externo para el usuario asociado con la solicitud.

object

Configuración para el pensamiento extendido. Cuando está habilitado, el modelo pensará antes de responder.

Mostrar propiedades

string

requerido

Debe ser enabled.

integer

requerido

El número máximo de tokens a usar para el pensamiento. Debe ser mayor o igual a 1024.

Respuesta

Respuesta de mensaje exitosa.

string

Identificador único del mensaje, por ejemplo msg_01XFDUDYJgAACzvnptvVoYEL.

string

Tipo de objeto. Siempre message.

string

Rol conversacional del mensaje generado. Siempre assistant.

object[]

Contenido generado por el modelo. Este es un array de bloques de contenido.

Mostrar propiedades

string

El tipo de bloque de contenido. Puede ser text, tool_use o thinking.

string

El texto generado. Presente cuando el tipo es text.

string

El ID del bloque de uso de herramienta. Presente cuando el tipo es tool_use.

string

El nombre de la herramienta. Presente cuando el tipo es tool_use.

object

La entrada de la herramienta. Presente cuando el tipo es tool_use.

string

El contenido del pensamiento. Presente cuando el tipo es thinking.

string

El modelo que procesó la solicitud.

string | null

La razón por la que el modelo dejó de generar. Puede ser end_turn (el modelo alcanzó un punto de parada natural), max_tokens (excedió max_tokens o el máximo del modelo), stop_sequence (se generó una de sus secuencias de parada personalizadas) o tool_use (el modelo invocó una o más herramientas).

string | null

Qué secuencia de parada personalizada se generó, si alguna.

object

Uso para facturación y límites de tasa. Los tres buckets de entrada son mutuamente excluyentes — consulte Uso de tokens.

Mostrar propiedades

integer

El número de tokens de entrada nuevos utilizados. Excluye ambos buckets de caché.

integer

El número de tokens de salida utilizados.

integer

Todos los buckets de entrada más output_tokens. Se omite en las respuestas con streaming.

integer

El número de tokens de entrada utilizados para crear la entrada de caché.

integer

El número de tokens de entrada leídos desde la caché.

string | null

Presente como anthropic.exclusive.v1 cuando Sunra ha normalizado esta respuesta. Compruebe este valor en lugar de inferir la convención a partir de los números. Consulte Uso de tokens.

curl -X POST https://api-llm.sunra.ai/v1/messages \
  -H "Authorization: Bearer <SUNRA_KEY>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "anthropic/claude-sonnet-4-20250514",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Hello, how are you?"
      }
    ]
  }'

import requests

response = requests.post(
    "https://api-llm.sunra.ai/v1/messages",
    headers={
        "Authorization": "Bearer <SUNRA_KEY>",
        "Content-Type": "application/json"
    },
    json={
        "model": "anthropic/claude-sonnet-4-20250514",
        "max_tokens": 1024,
        "messages": [
            {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
        ]
    }
)
print(response.json())

const response = await fetch("https://api-llm.sunra.ai/v1/messages", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Authorization": "Bearer <SUNRA_KEY>",
    "Content-Type": "application/json"
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "anthropic/claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens: 1024,
    messages: [
      { role: "user", content: "Hello, how are you?" }
    ]
  })
});
const data = await response.json();
console.log(data);

{
  "id": "msg_01XFDUDYJgAACzvnptvVoYEL",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "Hello! I'm doing well, thank you for asking. How can I help you today?"
    }
  ],
  "model": "anthropic/claude-sonnet-4-20250514",
  "stop_reason": "end_turn",
  "stop_sequence": null,
  "usage": {
    "input_tokens": 12,
    "output_tokens": 19,
    "total_tokens": 31,
    "sunra_usage_semantics": "anthropic.exclusive.v1"
  }
}

Descripción general

Multimodal

LLM

Bibliotecas de cliente

Autenticación

Solicitud

Respuesta

​Autenticación

​Solicitud

​Respuesta

Autenticación

Solicitud

Respuesta