> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: /docs/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Enviar arquivos para modelos > Quais modelos aceitam arquivos, imagens, PDFs e áudio pelo AI Gateway, como montar cada parte de conteúdo e quando enviar uma URL ou base64. **Casos de uso** * Escolher um modelo capaz de ler o tipo de arquivo que está sendo enviado. * Enviar uma imagem ou um documento em uma requisição ao modelo sem fazer upload antes. * Decidir entre uma URL pública e base64 para um determinado provedor. *** Esta página explica quais modelos aceitam arquivos e como montar a requisição. Exemplos completos por modalidade, além de geração de imagens e áudio, ficam em [Imagem, PDF e áudio: entradas multimodais e geração](/docs/pt-BR/ai-gateway/features/multimodal.md). Envie arquivos como partes de conteúdo em uma requisição ao modelo. Passe uma URL pública ou um data URI base64 diretamente, ou faça upload de um documento antes e referencie seu `file_id`. O **AI Gateway** converte o conteúdo para o formato que o provedor de destino espera. Duas coisas atrapalham a maioria das primeiras requisições: * **Suporte a imagens e suporte a PDF são funcionalidades separadas.** Um modelo que lê imagens com muita frequência não consegue ler um PDF. * **Imagens e documentos usam partes de conteúdo diferentes**, com campos obrigatórios diferentes. > [!NOTE] > > Faça upload e gerencie documentos e imagens reutilizáveis pela Files API. Referencie o `file_id` retornado em uma requisição ao modelo usando os formatos abaixo. Para imagens, use `input_image` com `file_id` na Responses API, ou `image_url` com o ID do arquivo como `image_url.url` em Chat Completions. ## Quais modelos aceitam o quê Entre os modelos do catálogo do **AI Gateway**, entrada de imagem, entrada de PDF e entrada de áudio têm taxas de aceitação bem diferentes — e os conjuntos não estão contidos uns nos outros: **suporte a imagens não implica suporte a PDF.** | Modelo | Imagem | PDF | Áudio | | - | :-: | :-: | :-: | | `openai/gpt-5.6-sol` | ✓ | ✓ | ✗ | | `openai/gpt-5.4-mini` | ✓ | ✓ | ✗ | | `anthropic/claude-opus-5` | ✓ | ✓ | ✗ | | `anthropic/claude-sonnet-5` | ✓ | ✓ | ✗ | | `google/gemini-3.7-flash` | ✓ | ✓ | ✓ | | `google/gemini-3.1-pro-preview` | ✓ | ✓ | ✓ | | `xai/grok-4.6` | ✓ | ✗ | ✗ | | `mistral/mistral-medium-3.5` | ✓ | ✗ | ✗ | | `alibaba/qwen3.6-27b` | ✓ | ✗ | ✓ | | `google/meta/llama-4-maverick-17b-128e-instruct-maas` | ✓ | ✗ | ✗ | | `aws/us.amazon.nova-2-lite-v1:0` | ✓ | ✗ | ✗ | > [!WARNING] > > **"Modelo de visão" não significa "lê PDFs".** Famílias inteiras aceitam imagens sem aceitar PDFs, incluindo Mistral (Pixtral, Magistral, Ministral, Mistral Medium), Llama 3.2 e Llama 4, Qwen 3.5 e 3.6, Grok 4.5 e 4.6 e Amazon Nova. A capacidade também varia **dentro** de uma família, então verifique o modelo específico em vez da família. As abas de modalidade na [página Models](/docs/pt-BR/ai-gateway/using-the-router.md) filtram por *tipo* de modelo (chat, geração de imagens, embedding), não pela entrada aceita. Para um modelo que não está na tabela acima, consulte a documentação do provedor antes de enviar um PDF. ## Enviar uma imagem vs. enviar um documento Imagens e documentos são partes de conteúdo diferentes. A tabela mostra o formato; para exemplos completos e executáveis em cada linguagem, consulte [Imagem, PDF e áudio: entradas multimodais e geração](/docs/pt-BR/ai-gateway/features/multimodal.md). | | Imagem | Documento | | - | - | - | | Tipo na Responses API | `input_image` | `input_file` | | Tipo em Chat Completions | `image_url` | `file` | | Campo do payload | `image_url` | `file_data` | | `filename` | não usado | **obrigatório** | | `detail` | `low`, `high`, `auto` | não usado | ```json JSON (Responses API) theme={"theme":{"light":"github-light","dark":"github-dark"}} { "role": "user", "content": [ { "type": "input_text", "text": "Compare these." }, { "type": "input_image", "image_url": "https://example.com/chart.png", "detail": "high" }, { "type": "input_file", "filename": "report.pdf", "file_data": "data:application/pdf;base64," } ] } ``` ```json JSON (Chat Completions) theme={"theme":{"light":"github-light","dark":"github-dark"}} { "role": "user", "content": [ { "type": "text", "text": "Compare these." }, { "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://example.com/chart.png", "detail": "high" } }, { "type": "file", "file": { "filename": "report.pdf", "file_data": "data:application/pdf;base64," } } ] } ``` `input_file` não é exclusivo para PDF. Os modelos da Anthropic também aceitam CSV, texto simples, JSON, Markdown, XML e RTF como documentos, e o AWS Bedrock aceita ainda DOC, DOCX, XLS, XLSX e HTML. Defina `filename` com a extensão correta para que o tipo seja detectado. O Bedrock reescreve os nomes de documentos usando apenas caracteres alfanuméricos, espaços, hífens e colchetes, truncados em 64 caracteres. ## Referenciar um arquivo enviado Use o `file_id` retornado pela Files API em uma parte de conteúdo `input_file` na Responses API, ou dentro do objeto aninhado `file` em Chat Completions. `filename` é opcional ao referenciar um `file_id` do **Toqan Router**: o **AI Gateway** usa o nome de arquivo armazenado e detecta o tipo de documento a partir dos metadados do arquivo armazenado. Inclua `filename` apenas para substituir o nome enviado naquela requisição; isso não renomeia o arquivo armazenado. ```json JSON (Responses API) theme={"theme":{"light":"github-light","dark":"github-dark"}} { "role": "user", "content": [ { "type": "input_text", "text": "Summarize this document." }, { "type": "input_file", "file_id": "file_01JA5D27ZVW2N702Z0D3B1G8EK" } ] } ``` ```json JSON (Chat Completions) theme={"theme":{"light":"github-light","dark":"github-dark"}} { "role": "user", "content": [ { "type": "text", "text": "Summarize this document." }, { "type": "file", "file": { "file_id": "file_01JA5D27ZVW2N702Z0D3B1G8EK" } } ] } ``` Coloque a primeira mensagem no array `input` da Responses API, ou a segunda no array `messages` de Chat Completions. O **AI Gateway** verifica o acesso ao workspace e ao projeto do arquivo e, em seguida, lê e encaminha o conteúdo armazenado. O modelo selecionado deve oferecer suporte ao tipo de documento. ## URL ou base64? Um data URI base64 funciona com todos os provedores e é o padrão mais seguro. URLs públicas são tratadas de forma diferente pelos provedores, e o **AI Gateway** absorve a maior parte da diferença: quando um provedor não consegue buscar uma URL por conta própria, o gateway baixa o arquivo e o insere inline antes de encaminhar a requisição. | Provedor | URL de imagem | URL de documento | | - | - | - | | OpenAI | Nativo | Não encaminhada: envie base64 | | Anthropic | Nativo | Nativo | | AWS Bedrock | Buscada e inserida inline pelo gateway | Somente base64 | | Google AI (Gemini) | Buscada e inserida inline pelo gateway | Buscada e inserida inline pelo gateway | | Vertex AI | Nativo, incluindo `gs://` | Nativo, incluindo `gs://` | Vale a pena conhecer dois comportamentos de provedores: **O Gemini lida com arquivos nativamente, e o gateway aproveita isso.** Um `fileUri` da Gemini Files API é repassado diretamente em vez de baixado. Conteúdo base64 maior que 4 MB é enviado automaticamente para a Gemini Files API e encaminhado como `fileUri`, o que mantém documentos grandes fora do corpo da requisição. Apenas URLs públicas arbitrárias são buscadas e inseridas inline, porque o Gemini rejeita URIs desconhecidos com `Invalid or unsupported file uri`. No Vertex AI, `gs://` e URLs públicas são resolvidos no servidor e repassados sem alterações. **Um `file_url` de documento não chega à OpenAI.** No caminho de mensagens, o gateway encaminha `file_data`, `file_id` e `filename`, de modo que um PDF fornecido como `file_url` chega sem origem e é ignorado. Envie o documento como um data URI base64 em `file_data`, ou referencie um arquivo enviado ao **Toqan Router** com `file_id`. Use base64 quando o arquivo não puder ser acessado pela internet pública, quando a URL exigir autenticação ou quando for necessária uma entrada idêntica byte a byte em uma cadeia de fallbacks. Use uma URL para manter os corpos das requisições pequenos e aproveitar o cache do lado do provedor. > [!WARNING] > > Uma parte de conteúdo que um provedor não aceita pode ser **descartada em vez de rejeitada**: a requisição é bem-sucedida e o modelo responde sem nunca ter visto o arquivo. Se uma resposta ignorar o anexo, confirme que o modelo aceita esse tipo de entrada e que o meio de envio é compatível antes de depurar o prompt. ## Relacionados * [Imagem, PDF e áudio: entradas multimodais e geração](/docs/pt-BR/ai-gateway/features/multimodal.md): exemplos completos de imagem, PDF e áudio, além de geração de imagens e fala * Files API: faça upload e gerencie documentos armazenados no **AI Gateway** ou pela API * [Modelos compatíveis](/docs/pt-BR/ai-gateway/supported-models.md): o catálogo de modelos por endpoint * Executar Agents: anexar arquivos: enviar arquivos para um agente gerenciado This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.