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Resumen

La API orientada a agentes de LemonData enriquece las respuestas de error con sugerencias estructuradas que los agentes de IA pueden analizar y procesar de inmediato: sin búsquedas web, sin consultas de documentación y sin conjeturas. Cada respuesta de error incluye campos opcionales como did_you_mean, suggestions, hint, retryable y retry_after dentro del objeto error estándar. Estos campos son compatibles con versiones anteriores; los clientes que no los utilizan no notarán ninguna diferencia.

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Campos de sugerencia de error

Todos los campos de sugerencia son extensiones opcionales dentro del objeto error:
CampoTipoDescripción
did_you_meanstringNombre del modelo con la coincidencia más cercana
suggestionsarrayModelos recomendados con metadatos
alternativesarrayModelos alternativos disponibles actualmente
hintstringGuía de pasos a seguir legible por humanos/agentes
retryablebooleanIndica si reintentar la misma solicitud podría tener éxito
retry_afternumberSegundos a esperar antes de reintentar
balance_usdnumberSaldo actual de la cuenta en USD
estimated_cost_usdnumberCosto estimado de la solicitud fallida

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Ejemplos de códigos de error

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model_not_found (400)

Cuando el nombre de un modelo no coincide con ningún modelo activo: 
{
  "error": {
    "message": "Model 'gpt5' not found",
    "type": "invalid_request_error",
    "param": "model",
    "code": "model_not_found",
    "did_you_mean": "gpt-4o",
    "suggestions": [
      {"id": "gpt-4o"},
      {"id": "gpt-4o-mini"},
      {"id": "claude-sonnet-4-5"}
    ],
    "hint": "Did you mean 'gpt-4o'? Use GET /v1/models to list all available models."
  }
}
La resolución de did_you_mean utiliza:
  1. Mapeo de alias estáticos (a partir de datos de error de producción)
  2. Coincidencia de cadenas normalizada (elimina guiones, no distingue entre mayúsculas y minúsculas)
  3. Coincidencia por distancia de edición (umbral ≤ 3)

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insufficient_balance (402