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#api

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Roadmap

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  • Nivel 00 · Fundamentos

    Qué es un LLM, cómo se mide en tokens, qué cabe en su contexto y cómo hacer tu primera llamada a la API midiendo coste y latencia.

  • Tu primera llamada a la API

    Instala el SDK, configura la clave en una variable de entorno y haz tu primera petición a la API de Mensajes leyendo bien cada campo de la respuesta.

Docs

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  • Fundamentos

    Referencia básica de la API de mensajes, desde la primera llamada hasta los roles, los bloques de contenido y el streaming.

  • Herramientas del lado del servidor

    Qué son las herramientas que ejecuta el proveedor de la API, como la búsqueda web, en qué se diferencian de las tuyas y cómo integrarlas en tu bucle.

  • Introducción a la documentación

    Qué cubre la documentación de MoreContext, sus convenciones de código y cómo preparar tu entorno para seguir los ejemplos.

  • La API de mensajes: roles y bloques

    Referencia de la estructura de una conversación en la API de mensajes, con roles user y assistant, tipos de bloque y reglas de alternancia.

  • Streaming

    Cómo recibir la respuesta del modelo por fragmentos mientras se genera, qué eventos llegan y cuándo compensa usarlo.

  • Tu primera llamada

    Anatomía de una petición a la API de mensajes: parámetros obligatorios y opcionales, forma de la respuesta, stop_reason, usage y errores.

  • Uso de herramientas

    Cómo el modelo pide a tu aplicación que ejecute funciones y cómo devolverle el resultado, con definición, ciclo completo, tool_choice y errores.

Glosario

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  • Function calling

    Nombre habitual de la capacidad del modelo de pedir que tu código ejecute una función con argumentos estructurados.

  • Prompt de sistema

    Instrucciones fijas que se envían aparte de los mensajes para definir el rol, las reglas y el contexto estable del modelo.

  • Salida estructurada

    Respuesta del modelo en un formato definido, normalmente JSON que cumple un esquema, lista para procesarla con código.

  • Stop reason

    Campo de la respuesta que indica por qué el modelo dejó de generar y, por tanto, qué debe hacer tu código después.

  • Streaming

    Recibir la respuesta del modelo por partes a medida que se genera, en lugar de esperar a que termine entera.

  • Tool result

    Bloque con el que devuelves al modelo el resultado de ejecutar una herramienta que pidió, enlazado por su identificador.

  • Tool use

    Capacidad del modelo de pedir a tu aplicación que ejecute una herramienta definida por ti y de usar el resultado.

  • tool_choice

    Parámetro que controla si el modelo puede, debe o no debe usar herramientas, o cuál está obligado a llamar.

Radar

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