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Los modelos de un endpoint personalizado no aparecen en la lista del cliente

Lo que ves

• The model dropdown is empty after switching to a custom endpoint
• Only the provider's built-in model names are offered
• A model you know exists is not selectable
• Typing the model name manually works, picking it from the list does not

Por qué ocurre

Los clientes con nombres de modelo fijos en el código se construyeron para un proveedor concreto. Apuntarlos a otro te da el endpoint correcto con el menú equivocado, y los nombres que envían puede que ni existan en el upstream.

Los clientes que sí obtienen la lista suelen llamar a GET /v1/models. Si a tu base URL le falta el prefijo de versión, esa llamada recibe un 404 en silencio y el desplegable se queda vacío sin mostrar ningún error.

Algunos clientes guardan la lista en caché de forma agresiva. Un modelo añadido en el upstream después de configurar el cliente no aparecerá hasta que se limpie la caché o se reinicie la aplicación.

Comprueba si es esta la causa

Pregunta directamente al endpoint: esto es lo que ve un cliente que se comporta bien:

curl -s 'YOUR_BASE_URL/models' -H 'Authorization: Bearer YOUR_KEY' \
  | head -c 400

Una lista en JSON significa que el endpoint está bien y el problema es el cliente. Un 404 significa que la base URL es incorrecta; HTML significa que apunta a una web.

Cómo solucionarlo

1. Escribe el nombre del modelo a mano si el cliente lo permiteLa mayoría de los clientes aceptan en algún sitio un campo de modelo de texto libre aunque el desplegable sea fijo. Eso evita la lista por completo.
2. Usa un mapeo de modelos cuando no puedas cambiar los nombresSi el cliente insiste en sus propios identificadores, mapéalos a nombres que sirva el endpoint. Algunas herramientas del lado del cliente lo exponen directamente.
3. Reinicia tras cambiar el endpointLa configuración y las listas de modelos se suelen leer al arrancar. Cerrar la ventana no siempre basta: sal de la aplicación por completo.

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Revisado por última vez el 2026-10-01. Escrito a partir de problemas diagnosticados en una pasarela compatible con OpenAI en producción, no recopilado de otras webs.