# GPT 6 Luna API

Referencia completa de la API de los modelos LLM GPT 6 Luna de OpenAI.

## Variantes del modelo

Esta API admite cuatro variantes del modelo:

| Modelo | ID | Descripción |
|-------|----|-------------|
| **GPT 6 Luna Text to Text** | `gpt-6-luna-text-to-text` | Razonamiento y redacción de texto de propósito general |
| **GPT 6 Luna Image to Text** | `gpt-6-luna-image-to-text` | Comprensión de imágenes con instrucciones de texto |
| **GPT 6 Luna Web Search** | `gpt-6-luna-web-search` | Flujo de trabajo de LLM de texto con capacidad de búsqueda web |
| **GPT 6 Luna File Analysis** | `gpt-6-luna-file-analysis` | Análisis de archivos con instrucciones de texto |

## Comparación rápida

| Característica | Texto a texto | Imagen a texto | Búsqueda web | Análisis de archivos |
|---------|--------------|---------------|------------|---------------|
| Entrada de texto | Obligatorio ✅ | Opcional | Obligatorio ✅ | Opcional |
| Entrada de imagen | No admitido ❌ | Opcional | Opcional | Opcional |
| Entrada de archivo | No admitido ❌ | No admitido ❌ | Opcional | Opcional |
| Respuesta en streaming | SSE | SSE | SSE | SSE |
| `max_tokens` | Opcional | Opcional | Opcional | Opcional |

## GPT 6 Luna Text to Text

### Punto de conexión

```http
POST /api/v1/chat/completions
```

### Parámetros de la solicitud

#### Obligatorio

| Parámetro | Tipo | Descripción |
|-----------|------|-------------|
| `model` | string | Debe ser `"gpt-6-luna-text-to-text"` |
| `messages` | array | Mensajes ordenados. Consulte LLM API para conocer la estructura de los mensajes. |
| `stream` | boolean | `true` para SSE, `false` para una única respuesta JSON. |

#### Contenido de mensajes admitido

| Campo | Texto | Archivo | Imagen |
|-------|------|------|-------|
| `messages` | Obligatorio ✅ | No admitido ❌ | No admitido ❌ |

#### Opcional

| Parámetro | Tipo | Rango | Descripción |
|-----------|------|-------|-------------|
| `max_tokens` | integer | `> 1` | Número máximo de tokens de salida. Sin máximo predeterminado. |

### Ejemplo de solicitud

```javascript
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Accept': 'text/event-stream',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'gpt-6-luna-text-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Write a short launch announcement for a new AI feature.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});
```

## GPT 6 Luna Image to Text

### Punto de conexión

```http
POST /api/v1/chat/completions
```

### Parámetros de la solicitud

#### Obligatorio

| Parámetro | Tipo | Descripción |
|-----------|------|-------------|
| `model` | string | Debe ser `"gpt-6-luna-image-to-text"` |
| `messages` | array | Mensajes ordenados. Consulte LLM API y Archivos adjuntos de los mensajes. |
| `stream` | boolean | `true` para SSE, `false` para una única respuesta JSON. |

#### Contenido de mensajes admitido

| Campo | Texto | Archivo | Imagen |
|-------|------|------|-------|
| `messages` | Opcional | No admitido ❌ | Opcional |

#### Opcional

| Parámetro | Tipo | Rango | Descripción |
|-----------|------|-------|-------------|
| `max_tokens` | integer | `> 1` | Número máximo de tokens de salida. Sin máximo predeterminado. |

### Ejemplo de solicitud

```javascript
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Accept': 'text/event-stream',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'gpt-6-luna-image-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: [
          { type: 'text', text: 'Describe the image and extract any visible text.' },
          {
            type: 'image_url',
            image_url: {
              url: 'https://example.com/sample-image.jpg'
            }
          }
        ]
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});
```

## GPT 6 Luna Web Search

### Punto de conexión

```http
POST /api/v1/chat/completions
```

### Parámetros de la solicitud

#### Obligatorio

| Parámetro | Tipo | Descripción |
|-----------|------|-------------|
| `model` | string | Debe ser `"gpt-6-luna-web-search"` |
| `messages` | array | Mensajes ordenados. Consulte LLM API y Archivos adjuntos de los mensajes. |
| `stream` | boolean | `true` para SSE, `false` para una única respuesta JSON. |

#### Contenido de mensajes admitido

| Campo | Texto | Archivo | Imagen |
|-------|------|------|-------|
| `messages` | Obligatorio ✅ | Opcional | Opcional |

#### Opcional

| Parámetro | Tipo | Rango | Descripción |
|-----------|------|-------|-------------|
| `max_tokens` | integer | `> 1` | Número máximo de tokens de salida. Sin máximo predeterminado. |

### Ejemplo de solicitud

```javascript
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Accept': 'text/event-stream',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'gpt-6-luna-web-search',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Find recent product launch trends in AI developer tools.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});
```

## GPT 6 Luna File Analysis

### Punto de conexión

```http
POST /api/v1/chat/completions
```

### Parámetros de la solicitud

#### Obligatorio

| Parámetro | Tipo | Descripción |
|-----------|------|-------------|
| `model` | string | Debe ser `"gpt-6-luna-file-analysis"` |
| `messages` | array | Mensajes ordenados. Consulte LLM API y Archivos adjuntos de los mensajes. |
| `stream` | boolean | `true` para SSE, `false` para una única respuesta JSON. |

#### Contenido de mensajes admitido

| Campo | Texto | Archivo | Imagen |
|-------|------|------|-------|
| `messages` | Opcional | Opcional | Opcional |

#### Opcional

| Parámetro | Tipo | Rango | Descripción |
|-----------|------|-------|-------------|
| `max_tokens` | integer | `> 1` | Número máximo de tokens de salida. Sin máximo predeterminado. |

### Ejemplo de solicitud

```javascript
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Accept': 'text/event-stream',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'gpt-6-luna-file-analysis',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: [
          { type: 'text', text: 'Summarize this document and list the key action items.' },
          {
            type: 'file',
            file: {
              filename: 'demo.pdf',
              file_data: 'https://example.com/demo.pdf'
            }
          }
        ]
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});
```

## Formato de respuesta

Los modelos LLM GPT 6 Luna devuelven respuestas de compleción compatibles con OpenAI. Con `stream: true`, la respuesta se envía mediante Server-Sent Events; con `stream: false`, es un único objeto JSON.

### Respuesta correcta

```text
data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"gpt-6-luna-image-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"gpt-6-luna-image-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"The image shows"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"gpt-6-luna-image-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":"stop"}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"gpt-6-luna-image-to-text","choices":[],"usage":{"prompt_tokens":12,"completion_tokens":8,"total_tokens":20}}

data: [DONE]
```

### Respuesta de error

```text
event: error
data: {"error":{"message":"API requests too frequent, exceeding rate limit","type":"rate_limit_error","code":"1302","param":null}}
```

## Buenas prácticas

1. **Mantenga los mensajes estructurados:** Use `messages[]` para el historial de conversación en lugar de condensar el contexto en un solo prompt.
2. **Adjunte archivos e imágenes a los mensajes:** Incluya los elementos `image_url` y `file` en el mensaje que los introduce.
3. **Analice los eventos SSE:** Añada `choices[0].delta.content` para mostrar el contenido de forma incremental y considere `data: [DONE]` como una finalización correcta.
4. **Envíe solo entradas admitidas:** Ajuste los elementos de texto, imagen y archivo a la variante del modelo seleccionada.
5. **Guarde el estado de la solicitud localmente:** Los fragmentos incluyen un `id` de la compleción, pero los clientes deben seguir enrutándolos mediante el estado de la solicitud activa.