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v1
/
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?"
      }
    ]
  }'

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

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Autenticación

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

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Solicitud

Este endpoint espera un objeto.
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model
string
requerido
El modelo que completará su prompt. Explore los modelos disponibles en sunra.ai/models.
​
messages
object[]
requerido
Mensajes de entrada. Cada mensaje de entrada tiene un role y content.
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max_tokens
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.
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system
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.
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stream
boolean
predeterminado:false
Indica si la respuesta debe transmitirse de forma incremental mediante eventos server-sent (SSE).
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temperature
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.
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top_p
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.
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top_k
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.
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stop_sequences
string[]
Secuencias de texto personalizadas que harán que el modelo deje de generar. El texto devuelto no contendrá la secuencia de parada.
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tools
object[]
Definiciones de herramientas que el modelo puede usar.
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tool_choice
object
Cómo el modelo debe usar las herramientas proporcionadas.
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metadata
object
Un objeto que describe los metadatos de la solicitud.
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thinking
object
Configuración para el pensamiento extendido. Cuando está habilitado, el modelo pensará antes de responder.

​
Respuesta

Respuesta de mensaje exitosa.
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id
string
Identificador único del mensaje, por ejemplo msg_01XFDUDYJgAACzvnptvVoYEL.
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type
string
Tipo de objeto. Siempre message.
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role
string
Rol conversacional del mensaje generado. Siempre assistant.
​
content
object[]
Contenido generado por el modelo. Este es un array de bloques de contenido.
​
model
string
El modelo que procesó la solicitud.
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stop_reason
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).
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stop_sequence
string | null
Qué secuencia de parada personalizada se generó, si alguna.
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usage
object
Uso para facturación y límites de tasa.
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?"
      }
    ]
  }'

{
  "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
  }
}