Guía de uso de cupones
¿Qué tipos de cupones proporciona Novita?
Novita ofrece actualmente los siguientes tipos de cupones para ayudar a los usuarios a experimentar los servicios de la plataforma:- Cupón para nuevos usuarios: Disponible para usuarios registrados por primera vez, para probar servicios de varios tipos de modelos.
- Cupón de referidos: Se obtiene al invitar a otras personas a registrarse y completar tareas en la plataforma.
Límites de tasa para el uso de modelos
¿Cuáles son los límites de RPM para los distintos usuarios?
Los límites de RPM (Requests Per Minute) varían según el nivel de verificación del usuario y el estado de la cuenta. Para conocer los límites detallados, consulta la documentación oficial:Política de ajuste y aumento de RPM
¿Pueden los usuarios solicitar límites de RPM más altos?
Sí. Novita permite aumentos flexibles de RPM según las necesidades de uso. Las reglas se indican a continuación:- Modelos DeepSeek: La plataforma procurará satisfacer necesidades razonables de escalado.
- Otros modelos: Los aumentos de RPM se evalúan según el costo del modelo y el comportamiento real del usuario, sujetos a la disponibilidad de capacidad.
Proceso de solicitud:
Usuario → Customer Manager / Tech Support → Revisión y aprobación del Product Team¿Qué ocurre si el uso real queda por debajo del RPM comprometido?
Si el RPM real del usuario permanece por debajo del nivel comprometido durante una semana consecutiva, la plataforma ajustará la política de límites de tasa de la siguiente manera:- Reducir el límite al RPM máximo de la última semana, o
- Revertir al límite de tasa predeterminado del modelo (lo que sea menor).
¿Se admite el aumento de RPM en autoservicio?
Sí. Novita planea lanzar un RPM Upgrade Package, que permitirá a los usuarios gestionar y aumentar los límites de RPM de forma independiente, sin aprobación manual. Para obtener más ayuda, reserva una llamada con nuestro equipo de ventas.Facturación
¿Cuál es la prioridad de facturación al usar el Coding Plan?
El sistema descuenta primero de tu cuota del Coding Plan. Solo después de que la cuota del Coding Plan se haya agotado por completo, se aplicarán cargos al saldo de tu cuenta de API.¿Cómo se calculan los 50M tokens del Coding Plan?
Los tokens se calculan según recuentos de tokens equivalentes a la tarifa base. Los distintos modelos tienen diferentes ponderaciones de precio proporcionales a sus relaciones de costo. Tanto los tokens de entrada como los tokens de salida cuentan para tu uso total.¿Cómo se facturan los tokens en caché?
Los tokens de lectura en caché se facturan a una tarifa reducida, aproximadamente 1/10th del precio estándar de los tokens de entrada (las tarifas exactas varían según el modelo). Las operaciones de escritura en caché se facturan a la tarifa normal de tokens de entrada.Thinking Mode
Thinking (reasoning) models write out a chain of thought before they answer. That improves accuracy on hard problems but adds latency and output tokens. On Novita, reasoning models fall into three groups:- Always on: the model always reasons and this cannot be turned off, for example
zai-org/glm-5.3. - Switchable (hybrid): the model reasons by default and you can turn it off per request, for example
moonshotai/kimi-k2.5andqwen/qwen3.8-flash. - Adjustable depth: instead of an on/off switch, the model lets you pick how much it reasons.
zai-org/glm-5.3supports the levels low, high and max (default max).
How do I turn thinking off for a request?
For switchable models, add"enable_thinking": false to the request body. The model answers directly and no reasoning tokens are produced or billed.
Where does the reasoning appear in the response?
Reasoning is returned next to the answer, not mixed into it. Set"separate_reasoning": true and read message.reasoning_content (or delta.reasoning_content when streaming); the final answer stays in content. Models that support interleaved thinking may also return a structured reasoning_details array. See Reasoning Models for complete code samples.
Why is content empty with finish_reason: "length"?
max_tokens covers reasoning tokens as well as visible output. If the budget is too small, the model spends all of it on reasoning and returns an empty content. Raise max_tokens, or lower the reasoning depth or turn thinking off on models that allow it.
Are reasoning tokens billed?
Yes. Reasoning tokens are output tokens and are billed at the model’s output price, whether or not you read them. Turning thinking off on switchable models is the most direct way to cut cost and latency on simple requests.Do I need to send reasoning back in multi-turn conversations?
Normally no. Keep onlycontent in the assistant turns of your message history; the model does not need its earlier reasoning to continue. The exception is agentic tool-calling with interleaved-thinking models, where the previous turn’s reasoning must be passed back between tool calls. See Interleaved Thinking Support.
Compatibilidad de funciones
¿Se admite el parámetro top_logprobs?
El parámetro top_logprobs actualmente no es compatible.
¿Se admite la salida estructurada (response_format)?
Actualmente, solo se admite "type": "json_object". "type": "json_schema" (con una definición de esquema estricta) aún no está disponible.
Solución de problemas
¿Por qué recibo errores 403 al llamar a un modelo?
Las causas comunes incluyen:- Saldo de cuenta insuficiente — recarga tu cuenta e inténtalo de nuevo.
- El modelo requiere acceso mediante lista blanca — ciertos modelos están restringidos. Consulta ¿Cómo solicito acceso a la lista blanca de modelos? a continuación.
- Restricción del plan — es posible que el modelo no esté incluido en tu plan de suscripción actual.
¿Por qué recibo errores 400?
Las causas comunes incluyen:- La longitud de la entrada supera el límite de la ventana de contexto del modelo.
- Tipos de parámetros o formato incorrectos.
- Faltan campos obligatorios en el cuerpo de la solicitud.
trace_id a nuestro equipo de soporte para una investigación detallada.