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Blog de GPT-6
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Cómo utilizar la API GPT-6.1 Sol
A continuación tienes una guía práctica, con ejemplos mínimos en cURL, Python y JavaScript, para integrar un modelo “GPT-6.1 Sol” a través de una API de tipo Responses (CometAPI). Adáptala a los nombres de host, rutas, claves y campos exactos que documente tu proveedor, ya que pueden variar. Suposiciones y requisitos - Autenticación: Bearer YOUR_API_KEY en Authorization. - Endpoint (ejemplo): https://api.cometapi.example/v1/responses - Modelo: gpt-6.1-sol - Cuerpo base: model, input (o messages), parámetros de control (temperature, max_output_tokens), razonamiento (reasoning), herramientas (tools), streaming (stream). Ejemplo cURL (respuesta no streaming) curl -sS -X POST "https://api.cometapi.example/v1/responses" \ -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "gpt-6.1-sol", "input": [ {"role": "system", "content": "Eres un asistente útil y conciso."}, {"role": "user", "content": "Resume en 3 puntos las ventajas del caching."} ], "temperature": 0.3, "max_output_tokens": 512, "reasoning": {"effort": "medium"}, "stream": false }' Ejemplo cURL (streaming SSE) curl -N -X POST "https://api.cometapi.example/v1/responses" \ -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "gpt-6.1-sol", "input": [{"role": "user", "content": "Escribe un haiku sobre el otoño."}], "stream": true }' Python (requests) no streaming import os, requests BASE_URL = "https://api.cometapi.example/v1" API_KEY = os.getenv("COMET_API_KEY") headers = { "Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json", } payload = { "model": "gpt-6.1-sol", "input": [ {"role": "system", "content": "Eres un asistente útil y conciso."}, {"role": "user", "content": "Explica brevemente qué es el prompt caching."} ], "temperature": 0.2, "max_output_tokens": 400, "reasoning": {"effort": "low"}, "stream": False } r = requests.post(f"{BASE_URL}/responses", headers=headers, json=payload, timeout=60) r.raise_for_status() data = r.json() # Ajusta las rutas según el esquema real de tu API print(data.get("output_text") or data) Python (requests) streaming SSE import os, requests BASE_URL = "https://api.cometapi.example/v1" API_KEY = os.getenv("COMET_API_KEY") headers = { "Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json", } payload = { "model": "gpt-6.1-sol", "input": [{"role": "user", "content": "Cuenta una anécdota breve y graciosa."}], "stream": True } with requests.post(f"{BASE_URL}/responses", headers=headers, json=payload, stream=True, timeout=300) as r: r.raise_for_status() for line in r.iter_lines(decode_unicode=True): if not line: continue if line.startswith("data:"): chunk = line[len("data:"):].strip() if chunk == "[DONE]": break # Según el formato real de eventos, puede ser JSON por fragmento: print(chunk, end="", flush=True) JavaScript (fetch) no streaming const BASE_URL = "https://api.cometapi.example/v1"; const API_KEY = process.env.COMET_API_KEY; async function run() { const res = await fetch(`${BASE_URL}/responses`, { method: "POST", headers: { "Authorization": `Bearer ${API_KEY}`, "Content-Type": "application/json" }, body: JSON.stringify({ model: "gpt-6.1-sol", input: [ {role: "system", content: "Eres un asistente útil y conciso."}, {role: "user", content: "Dame 3 buenas prácticas para manejar herramientas (function calling)."} ], temperature: 0.3, max_output_tokens: 300, reasoning: { effort: "medium" }, stream: false }) }); if (!res.ok) throw new Error(`HTTP ${res.status}`); const data = await res.json(); console.log(data.output_text || data); } run().catch(console.error); JavaScript (fetch) streaming SSE const BASE_URL = "https://api.cometapi.example/v1"; const API_KEY = process.env.COMET_API_KEY; async function stream() { const res = await fetch(`${BASE_URL}/responses`, { method: "POST", headers: { "Authorization": `Bearer ${API_KEY}`, "Content-Type": "application/json" }, body: JSON.stringify({ model: "gpt-6.1-sol", input: [{role: "user", content: "Escribe un breve poema libre."}], stream: true }) }); if (!res.ok) throw new Error(`HTTP ${res.status}`); const reader = res.body.getReader(); const decoder = new TextDecoder(); let buffer = ""; while (true) { const { value, done } = await reader.read(); if (done) break; buffer += decoder.decode(value, { stream: true }); let idx; while ((idx = buffer.indexOf("\n")) >= 0) { const line = buffer.slice(0, idx).trim(); buffer = buffer.slice(idx + 1); if (!line) continue; if (line.startsWith("data:")) { const payload = line.slice(5).trim(); if (payload === "[DONE]") return; // Si payload es JSON, parsea y extrae delta/fragmento console.log(payload); } } } } stream().catch(console.error); Herramientas (function calling) básico - Define el esquema de función en tools. - Envía la solicitud; si el modelo devuelve una llamada de herramienta (tool_calls), ejecútala en tu back-end. - Devuelve los resultados de la herramienta al modelo para que finalice la respuesta. Ejemplo de definición de herramienta en la solicitud "tools": [ { "type": "function", "name": "get_weather", "description": "Obtiene el clima actual.", "parameters": { "type": "object", "properties": { "city": {"type": "string"}, "unit": {"type": "string", "enum": ["c", "f"]} }, "required": ["city"] } } ], "tool_choice": "auto" Bucle de resolución de herramientas (esquema genérico) 1) Envías la solicitud con tools definidas. 2) La respuesta puede contener tool_calls, por ejemplo: - tool_calls: [{name: "get_weather", arguments: {"city":"Madrid","unit":"c"}, id: "call_1"}] 3) Ejecutas tu función get_weather y capturas el resultado. 4) Reenvías al endpoint una continuación adjuntando el resultado de la herramienta: - input/messages incluye un mensaje de rol tool vinculado a call_1 con el resultado serializado. 5) El modelo emite la respuesta final para el usuario. Controles de razonamiento - reasoning.effort: low | medium | high (elige según coste/latencia/calidad). - reasoning.max_tokens o budget_tokens: limita el presupuesto de pensamiento si la API lo permite. - temperature y top_p: control de aleatoriedad; usa valores bajos para tareas deterministas. - max_output_tokens: evita salidas excesivas y controla costes. Streaming - Activa stream: true para obtener tokens incrementales vía SSE. - Procesa eventos data: y corta en [DONE] (o el sentinel equivalente de tu proveedor). - Úsalo para mejorar UX en UIs conversacionales y reducir TTFB percibido. Caching - Prompt caching del proveedor: si existe, habilítalo en la solicitud (p. ej., flags/headers específicos). - Caché de aplicación: genera una clave estable (hash del prompt normalizado + versión + configuración relevante) y almacena la respuesta por TTL adecuado. - Evita cachear respuestas personalizadas por usuario si incluyen PII o contexto privado, a menos que la clave lo contemple. - Invalida la caché cuando cambie el modelo, el sistema prompt, herramientas o parámetros que afecten a la salida. Buenas prácticas - Seguridad y claves: no expongas YOUR_API_KEY en el cliente; proxifica peticiones desde tu back-end. - Retries con backoff exponencial ante 429/5xx; respeta Retry-After si está presente. - Timeouts y circuit breakers para resiliencia. - Idempotencia: usa Idempotency-Key (si la API lo soporta) para evitar respuestas duplicadas en reintentos. - Observabilidad: registra request_id, latencia, tamaño de entradas/salidas (sin PII); traza tool_calls. - Validación de herramientas: valida y sanea argumentos antes de invocar servicios externos. - Segmentación de prompts: separa instrucciones del contexto y del input del usuario; versiona plantillas. - Control de coste: limita max_output_tokens, usa razonamiento low/medium por defecto y eleva según necesidad. - Evaluación: prueba con conjuntos de prompts y métricas (utilidad, factualidad, toxicidad). - Versionado de modelo y de herramientas: fija versiones explícitas para reproducibilidad. - Manejo de límites: implementa colas o rate limiting en el borde para picos de tráfico. Notas de adaptación - Sustituye api.cometapi.example por el host real y ajusta rutas/propiedades exactas (input vs messages, output_text vs choices, forma de tool_calls, nombres de campos de razonamiento y caché) según la documentación de tu CometAPI. - Si la API ofrece SDK oficial, prefiérelo: reduce boilerplate y maneja streaming, herramientas y reintentos de forma nativa.