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# Perguntas frequentes sobre modelos

> Respostas a perguntas comuns sobre modelos no Toqan Router, abordando habilitação de modelos, IDs de modelos, parâmetros, raciocínio, janelas de contexto e funcionalidades.

Perguntas frequentes sobre os modelos e suas funcionalidades no **Toqan Router**. Cada resposta traz um link para a página que aborda o tema em detalhes.

> [accordion] Quais modelos estão disponíveis e como faço referência a eles?
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> Explore o catálogo completo em [Supported Models](/docs/pt-BR/ai-gateway/supported-models.md). Os IDs de modelos usam o prefixo `provider/`, por exemplo `openai/gpt-5.6-sol`, `anthropic/claude-sonnet-5` ou `google/gemini-3.5-flash`. Os modelos precisam ser habilitados na [página Models](/docs/pt-BR/ai-gateway/using-the-router.md) antes de poderem ser chamados.

> [accordion] Preciso ter minhas próprias chaves de API dos provedores?
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> As requisições são roteadas para o provedor do modelo, portanto são necessárias credenciais do provedor: conecte chaves [BYOK](/docs/pt-BR/ai-gateway/providers-overview.md) para faturamento direto e controle próprio dos limites de taxa, ou use o acesso gerenciado pelo **Toqan Router** por meio de Créditos, quando disponível. Consulte Faturamento e uso.

> [accordion] Posso usar modelos privados ou personalizados?
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> Adicione modelos de endpoints privados ou auto-hospedados ao catálogo de modelos do workspace. Consulte [Modelos privados](/docs/pt-BR/ai-gateway/private-models.md).

> [accordion] Como encontro a janela de contexto ou o máximo de tokens de saída de um modelo?
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> A [página Models](/docs/pt-BR/ai-gateway/using-the-router.md) exibe as colunas **Context Length** e **Max Output Tokens** para todos os modelos e permite filtrar pelo tamanho da janela de contexto. A página estática [Supported Models](/docs/pt-BR/ai-gateway/supported-models.md) não lista janelas de contexto nem o máximo de tokens de saída.

> [accordion] Por que a maioria dos modelos de chat exige uma mensagem do usuário?
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> O Claude e a maioria dos modelos de chat exigem que a conversa inclua uma mensagem do usuário. Requisições cuja entrada contém apenas instruções de sistema ou de desenvolvedor, ou que estão vazias, são rejeitadas com o erro `400 invalid_input`. Os resultados de ferramentas são agrupados automaticamente em turnos do usuário.

> [accordion] Como devo configurar temperature e top\_p?
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> Os intervalos variam por modelo: modelos da Anthropic aceitam de `0` a `1`, e modelos da OpenAI de `0` a `2`. Modelos mais recentes da Anthropic rejeitam requisições que definem `temperature` e `top_p` ao mesmo tempo; defina apenas um deles. Endpoints de áudio aceitam de `0` a `1`. Consulte a [página do provedor Anthropic](/docs/pt-BR/ai-studio/integrations/providers/anthropic.md) e [Raciocínio](/docs/pt-BR/ai-gateway/features/reasoning.md).

> [accordion] Como os modelos de raciocínio se comportam?
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> Cada provedor expõe o raciocínio de forma diferente: a OpenAI usa `reasoning_effort`, enquanto o Google Gemini e a Anthropic usam um objeto `thinking`. O **AI Gateway** descarta `temperature` e `top_p` sempre que um modelo de raciocínio da OpenAI raciocina, já que esses parâmetros são incompatíveis com os modelos de raciocínio da OpenAI. Isso abrange qualquer `reasoning_effort` diferente de `none` e o caso em que `reasoning_effort` não é definido, porque os modelos de raciocínio da OpenAI e do Azure raciocinam por padrão. Defina `reasoning_effort: none` para encaminhar os parâmetros de amostragem. Consulte [Raciocínio](/docs/pt-BR/ai-gateway/features/reasoning.md).

> [accordion] O que acontece quando envio parâmetros não suportados ou fora do intervalo?
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> Os provedores de modelos rejeitam combinações de parâmetros incompatíveis, por exemplo o erro `4028` da Anthropic quando `temperature` e `top_p` são especificados juntos. Consulte [Raciocínio](/docs/pt-BR/ai-gateway/features/reasoning.md) para ver os parâmetros que o gateway descarta em modelos de raciocínio.

> [accordion] Quando o anexo nativo de arquivos funciona?
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> O anexo nativo de arquivos funciona apenas com modelos que aceitam entrada de arquivos diretamente. Em Deployments, a entrada de arquivos é suportada nos modelos da OpenAI, da Anthropic e do Google Gemini. O suporte a PDF varia por modelo. Use a [regra de roteamento](/docs/pt-BR/ai-gateway/configuration/routing-rules.md) "Keep file attachment requests on models that support them" para rotear por funcionalidade. Consulte [Multimodal](/docs/pt-BR/ai-gateway/features/multimodal.md) e Arquivos.

> [accordion] Quais modelos aceitam entrada de imagem, PDF ou áudio?
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> O suporte a entrada de imagem, PDF e áudio varia por modelo, e o suporte a imagens não implica suporte a PDF. Consulte [Enviar arquivos para modelos](/docs/pt-BR/ai-gateway/features/files.md) para a tabela de funcionalidades e [Multimodal](/docs/pt-BR/ai-gateway/features/multimodal.md) para exemplos. As abas de modalidade da [página Models](/docs/pt-BR/ai-gateway/using-the-router.md) filtram por tipo de modelo, e não pela entrada aceita.

> [accordion] Quais modelos suportam saída estruturada?
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> Modelos que suportam saídas estruturadas podem retornar JSON válido que corresponde a um schema. Nem todos os modelos suportam schemas; verifique o filtro de funcionalidade **JSON Mode** na [página Models](/docs/pt-BR/ai-gateway/using-the-router.md) e use o modo JSON como alternativa. Consulte [Saídas estruturadas](/docs/pt-BR/ai-gateway/features/structured-outputs.md).

> [accordion] Quais modelos suportam streaming?
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> Todos os modelos suportam streaming, com restrições específicas por endpoint. Consulte [Streaming](/docs/pt-BR/ai-gateway/features/streaming.md).

> [accordion] Quais modelos suportam chamada de ferramentas?
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> A chamada de ferramentas é suportada pela maioria dos modelos de chat, com diferenças de formato entre provedores. Consulte [Chamada de ferramentas](/docs/pt-BR/ai-gateway/features/tool-calling.md).

> [accordion] Quais modelos suportam cache de prompts?
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> O suporte a cache de prompts varia por provedor: modelos da Anthropic usam marcadores `cache_control`, modelos do Google Gemini fazem cache implicitamente e modelos da OpenAI fazem cache automaticamente. Consulte [Cache de prompts](/docs/pt-BR/ai-gateway/features/prompt-caching.md).

> [accordion] Qual modelo devo escolher, ou o Toqan Router pode escolher a cada requisição?
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> O [Smart Router](/docs/pt-BR/ai-gateway/smart-router.md) seleciona, a cada requisição, o modelo ideal de um pool com base na complexidade da tarefa e no modo escolhido. Para seleção manual, compare os modelos na [página Models](/docs/pt-BR/ai-gateway/using-the-router.md).

> [accordion] Se um provedor falhar ou limitar a taxa, o tráfego pode ser redirecionado?
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> Configure [fallbacks e novas tentativas](/docs/pt-BR/ai-gateway/features/retries.md) ou [balanceamento de carga](/docs/pt-BR/ai-gateway/features/load-balancing.md) para que as requisições sejam direcionadas automaticamente a outro modelo quando o principal estiver indisponível.


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