> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: /docs/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Modelos > Explore os modelos de LLM disponíveis e habilite-os no AI Gateway. Filtre por provedor, funcionalidade e preço para encontrar o modelo adequado. Consulte [URLs e autenticação HTTP](/docs/pt-BR/reference/base-urls.md) e a referência da API para os formatos completos de solicitação e resposta. ## Habilitar novos Modelos Para consultar os Modelos disponíveis e habilitá-los, acesse a página **Models** no **AI Gateway**. Cada linha de modelo contém as colunas abaixo. **Status** e **Model Access** são visíveis apenas para administradores do workspace. | Coluna | Descrição | | - | - | | **Name** | Nome de exibição do modelo, logotipo do provedor e ID do modelo. O selo **New** identifica modelos adicionados nos últimos 14 dias, **Deprecated soon** identifica modelos com data de remoção agendada e o ícone de chave identifica provedores com uma chave de API personalizada configurada. | | **Status** | Use o controle para habilitar ou desabilitar o modelo no **AI Gateway**. | | **Model Access** | Projetos que podem usar o modelo: **All Projects**, **No projects** (compartilhamento personalizado sem nenhum Projeto selecionado) ou os nomes dos Projetos selecionados. Consulte [Restringir o acesso a Modelos por Projeto](#restrict-model-access-by-project). | | **Price** | Custo de entrada e saída por um milhão de tokens. Modelos de imagem mostram o custo por imagem. Passe o cursor sobre a célula para ver os detalhes dos preços. | | **Intelligence** | Intelligence Index do modelo, valor usado pelas faixas do [**Smart Router**](/docs/ai-gateway/smart-router.md). | | **Capabilities** | Ícones das modalidades e funcionalidades aceitas pelo modelo. Passe o cursor sobre a célula para ver a lista completa. | | **Released** | Data de lançamento do modelo. | | **Max Output Tokens** | Número máximo de tokens que o modelo pode gerar por resposta. | | **Context Window** | Janela total de tokens (entrada + saída). | | **Owner** | **Public** para modelos fornecidos pelo **Toqan Router**; **Private** para modelos adicionados ao workspace. | | **Location** | Região em que o modelo é disponibilizado. | Use Sort: Newest para ordenar por **Newest**, **Pricing: Low to High**, **Pricing: High to Low**, **Context: Low to High**, **Context: High to Low**, **Intelligence: High to Low**, **Intelligence: Low to High** ou **Max Output Tokens**. Use Columns para mostrar ou ocultar colunas. > [!TIP] > > Use o controle **Status** para habilitar um modelo no **AI Gateway**. ### Ações da linha Passe o cursor sobre a célula **Name** de um modelo para ver as ações da linha: | Ação | Descrição | | - | - | | **Copy Model ID** | Copia o ID do modelo para a área de transferência, com o prefixo do workspace aplicado aos modelos privados. | | **View Code** | Abre exemplos preenchidos de cURL, Node.js e Python para chamar o modelo. | | **Access control** | Abre as [configurações de acesso por Projeto](#restrict-model-access-by-project) do modelo. Disponível para modelos habilitados. | Modelos privados têm a ação **Delete** no menu da linha. Modelos adicionados por provedores que permitem edição, como **OpenAI Compatible**, **Azure** e **Google**, também apresentam **Edit**, que reabre o assistente do provedor. ### Filtros Use as abas de modalidade no topo da lista para filtrar os modelos por tipo: All Text Image Audio Speech Embedding Moderation Rerank Decisions A barra lateral oferece filtros adicionais: | Filtro | Descrição | | - | - | | **Location** | Filtre por região: Europe, United States, Global, APAC, Australia ou Singapore | | **Access** | Ative **Zero data retention** para provedores compatíveis com ZDR (desativado por padrão) ou [**BYOK**](/docs/ai-gateway/providers-overview.md) para provedores com uma chave de API adicionada | | **Providers** | Filtre por provedor de LLM. Consulte [Provedores](/docs/ai-gateway/providers-overview.md) para configurar chaves de API | | **Status** | Mostre modelos Enabled ou Disabled. Visível apenas para administradores do workspace | | **Features** | Filtre por funcionalidade: Base64, Decisions, Code Execution, Image Edit, JSON Mode, PDF, Reasoning, Streaming, Tool Calling, URL, Vision ou Web Search | | **Context length** | Arraste o controle de intervalo para filtrar pelo tamanho da janela de contexto. Os limites acompanham os modelos do catálogo | | **Intelligence index** | Arraste o controle de intervalo para filtrar pelo Intelligence Index | | **Input price / 1M tokens** | Arraste o controle de intervalo para filtrar pelo custo de entrada por um milhão de tokens | | **Owner** | Filtre entre modelos Public (fornecidos pelo **Toqan Router**) e Private (adicionados ao workspace) | Para habilitar um modelo, ative o controle correspondente. Ele ficará disponível imediatamente para chamadas pelo **AI Gateway**. ### Habilitar ou desabilitar Modelos pela API Também é possível habilitar e desabilitar Modelos programaticamente pela API de **Models**. Isso é útil em pipelines de CI/CD, scripts de automação e fluxos de infraestrutura como código. Esses endpoints pertencem ao plano de gerenciamento e exigem uma Chave de Gerenciamento com permissão de escrita em `workspace-model`. Uma Chave de API padrão não pode receber acesso ao domínio `workspace-model` e é rejeitada com **403**. Habilite um modelo: ```bash cURL theme={"theme":{"light":"github-light","dark":"github-dark"}} curl --request POST \ --url https://router.toqan.ai/eu/v2/workspace-models \ --header "Authorization: Bearer $TOQAN_MANAGEMENT_KEY" \ --header "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model_id": "openai/gpt-5.6-sol" }' ``` Desabilite um modelo: ```bash cURL theme={"theme":{"light":"github-light","dark":"github-dark"}} curl --request DELETE \ --url https://router.toqan.ai/eu/v2/workspace-models/openai/gpt-5.6-sol \ --header "Authorization: Bearer $TOQAN_MANAGEMENT_KEY" ``` Os dois endpoints retornam **204** em caso de sucesso. Habilitar um modelo já habilitado ou desabilitar um modelo já desabilitado é uma operação idempotente e também retorna **204**. Quando **Enforce enabled models** está ativado em General Settings, apenas os modelos habilitados pelo painel ou por esta API ficam disponíveis para roteamento. Solicitações que referenciam um modelo não habilitado são rejeitadas. Para consultar os schemas completos de solicitação e resposta, veja [Habilitar modelo no workspace](/docs/reference/models/enable-model-for-workspace.md) e [Desabilitar modelo no workspace](/docs/reference/models/disable-model-for-workspace.md). ### Restringir o acesso a Modelos por Projeto Depois que um modelo é habilitado, os administradores do workspace podem ver o ícone **Access control** ao lado dele. Selecione-o para escolher quais Projetos podem usar o modelo em um dos dois modos: * **All projects** (padrão): todos os Projetos do workspace podem usar o modelo. * **Custom**: cada Projeto tem um controle de ativação próprio, permitindo que os administradores concedam ou revoguem o acesso por Projeto. As alterações são salvas imediatamente; não há uma ação separada para salvar. > [!NOTE] > > O controle de acesso está disponível apenas para administradores. Membros com outras funções veem somente os modelos aprovados por um administrador nos Projetos selecionados. ## Adicionar Modelos privados Adicione modelos privados selecionando Model no canto superior direito da tela. Essa opção é útil para hospedar um modelo ajustado por fine-tuning ou um modelo implantado em um provedor privado, como um endpoint compatível com OpenAI, **Azure AI Foundry** ou **AWS Bedrock**. ### Provedores de Modelos privados **OpenAI Compatible** Na barra lateral do **AI Gateway**, acesse **Models**, clique em Model no canto superior direito e selecione **OpenAI Compatible**. **1. Defina o tipo de modelo** Escolha **Chat Completion**, **Completion**, **Embedding** ou **Image**. **2. Conecte o endpoint** Informe a **Base URL** do endpoint compatível com OpenAI, o **Model ID** definido pelo provedor e uma **API Key**. **3. Identifique o modelo** Defina o **Model name** exposto pelo gateway e preencha os limites de tokens, os custos por token e as funcionalidades. Para consultar todos os campos, veja [Modelos compatíveis com OpenAI](/docs/ai-studio/integrations/providers/open-ai-like.md). **Azure AI Foundry** Na página inicial do projeto do [**Azure AI Foundry**](https://ai.azure.com/), copie a **API key** e um dos dois endpoints exibidos no topo. O **Toqan Router** aceita os seguintes endpoints: | Tipo de endpoint | Formato | O que importa | | - | - | - | | Endpoint Azure OpenAI | `https://.openai.azure.com/openai/v1` | Implantações compatíveis com OpenAI | | Endpoint de projeto | `https://.services.ai.azure.com/api/projects/` | Todas as implantações dos publicadores do projeto (Anthropic, Cohere e xAI) | Cole a URL do endpoint exatamente como aparece no **Azure AI Foundry**. O **Toqan Router** não acrescenta nenhum sufixo de caminho. \[!NOTE] Para saber mais sobre a implantação no Azure AI Foundry, consulte a [documentação do provedor](/docs/ai-studio/integrations/providers/azure.md). **1. Abra Add Model** Na barra lateral do **AI Gateway**, acesse **Models**, clique em Model no canto superior direito e selecione **Azure**. **2. Informe as credenciais** Informe a **Base URL** e a **API Key**. **3. Busque as implantações** Clique em **Fetch deployments** para importar automaticamente todas as implantações disponíveis. Os modelos importados aparecem na lista **Models**. Ative **Enabled** em cada modelo antes de usá-lo. Modelos habilitados ficam disponíveis para roteamento de solicitações por meio de [Regras de Roteamento](/docs/ai-gateway/configuration/routing-rules.md). Referencie os modelos importados no código usando `@azure/` (consulte [Referenciar Modelos privados no código](#referencing-private-models-in-code)). **AWS Bedrock** Para adicionar modelos Bedrock, primeiro crie uma [Integração](/docs/ai-studio/integrations/providers/aws-bedrock.md) para a conta AWS. **1. Abra Add Model** Na barra lateral do **AI Gateway**, acesse **Models**, clique em Model no canto superior direito e selecione **AWS Bedrock**. **2. Escolha o modelo** Selecione a **AWS Integration**, informe o **Inference Profile ARN** e confirme a **Region** identificada no ARN. **3. Valide a conexão** Clique em **Validate Connection** e informe um nome de exibição e os detalhes do modelo. **LiteLLM** Para importar modelos LiteLLM, primeiro crie uma [Integração](/docs/ai-studio/integrations/providers/litellm.md) para a instância LiteLLM. Depois, retorne ao **AI Gateway** e importe os modelos da instância conectada. ### Referenciar Modelos privados no código Ao referenciar modelos privados pelos SDKs, pela API ou pelas [bibliotecas compatíveis](/docs/ai-studio/integrations/frameworks/overview.md), use a string: `@/`. > Exemplo: `corp@azure/gpt-5.6-sol` ## Use a própria chave (BYOK) Para começar a usar os modelos, conecte chaves de API dos provedores em [**BYOK**](/docs/ai-gateway/providers-overview.md), na barra lateral do **AI Gateway**. This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.