# Modelos e ID de modelo (/es/docs/concepts/models)

Dónde encontrar los ID y los precios de los modelos, y cómo indicarlos en tus solicitudes.



Cada solicitud indica un modelo en su campo `model`. Usa el ID exacto que aparece en el catálogo.

## Cómo encontrar modelos [#finding-models]

* **Explora:** el [catálogo de modelos](/es/models) muestra cada modelo con su proveedor, su precio de entrada y de salida por millón de tokens y los endpoints que admite.
* **Desde tu código:** llama a [List models](/es/docs/api/list-models) con tu clave.

```bash
curl https://api.cheapaimodel.ai/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer $CHEAPAIMODEL_API_KEY"
```

## Qué endpoint usar con cada modelo [#which-endpoint-for-which-model]

Los modelos de chat se llaman a través de `/v1/chat/completions`, `/v1/responses` o `/v1/messages`, según lo que admita cada modelo. Los modelos de embeddings solo están disponibles a través de `/v1/embeddings`. El catálogo muestra los endpoints que admite cada modelo; un modelo solo funciona en los endpoints que indica.

Los ejemplos de esta documentación usan [`deepseek-v4-1-flash`](/es/models/deepseek-v4-1-flash) y [`glm-5.3`](/es/models/glm-5.3) a modo de ilustración. Consulta siempre el catálogo para ver la lista actual.

## Límites de muestreo [#sampling-limits]

Algunos modelos solo aceptan valores fijos en sus parámetros de muestreo y rechazan cualquier otro valor con `400`:

| Modelo                          | `temperature` | `top_p` |
| ------------------------------- | ------------- | ------- |
| [`kimi-k3`](/es/models/kimi-k3) | `1` o `0.6`   | `0.95`  |

Lo más seguro es no enviar ninguno de los dos parámetros, así el modelo usa sus propios valores predeterminados. Si tu herramienta siempre los envía, usa exactamente estos valores. La [descripción general de modelos](https://platform.kimi.ai/docs/api/models-overview) de Moonshot fija kimi-k3 en temperature `1.0` y top\_p `0.95`; a través de nuestro gateway, `0.6` también pasa.

kimi-k3 además solo acepta `n` = `1`, y `presence_penalty` y `frequency_penalty` solo en `0`.

### Herramientas que los envían de forma predeterminada [#sampling-tools]

Estas herramientas envían temperature o top\_p aunque no los configures, así que con sus valores predeterminados las llamadas a kimi-k3 fallan:

| Herramienta                              | Qué envía                                                                                              | Qué configurar                                                                         |
| ---------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------ | -------------------------------------------------------------------------------------- |
| Fabric                                   | `temperature` 0.7, `top_p` 0.9                                                                         | Agrega `--raw` para no enviar opciones de muestreo, o pasa `-t 1 -T 0.95`.             |
| RAGFlow                                  | La temperature y el top\_p de sus ajustes predefinidos y de los valores predeterminados de los agentes | En los parámetros del modelo, pon Temperature en 1 y Top P en 0.95, o desactiva ambos. |
| [LlamaIndex](/es/docs/guides/llamaindex) | `temperature` 0.1                                                                                      | Pasa `temperature=1.0` a `OpenAILike`.                                                 |

En cualquier otra herramienta, busca sus ajustes de temperature y top\_p, y déjalos vacíos o usa los valores de arriba.