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400 unsupported parameter en un modelo de razonamiento

Lo que ves

• 400 unsupported_parameter: 'temperature' is not supported with this model
• Unsupported value: 'temperature' does not support 0.7 with this model
• The identical request works if you switch to a non-reasoning model
• invalid_request_error mentioning top_p, presence_penalty or frequency_penalty

Por qué ocurre

La cadena de razonamiento se produce con ajustes que controla el proveedor. Permitir que quien llama los modifique cambiaría el comportamiento para el que se ajustó el modelo, así que la API se niega en lugar de sobrescribirlo en silencio.

La mayoría de las bibliotecas fijan temperature por defecto. El parámetro está en la petición aunque nunca lo hayas escrito, y por eso el error aparece en código que «no usa temperature».

El conjunto de parámetros rechazados varía entre familias de modelos y cambia con las versiones. Una lista de excepciones fija en el código envejece mal.

Cómo solucionarlo

1. Omite los parámetros de muestreo en lugar de fijar valores por defectoConstruye la petición sin temperature ni top_p salvo que quien llama los pida explícitamente. Enviar temperature=1 «por si acaso» sigue siendo enviarlo.
2. Ramifica según el modelo, no según el errorMantén un pequeño mapa de qué modelos aceptan parámetros de muestreo y quítalos antes de la llamada. Capturar el 400 y reintentar funciona, pero duplica la latencia de cada petición.
3. Usa el control de esfuerzo de razonamiento cuando existaSi un modelo expone un ajuste de esfuerzo o de presupuesto de pensamiento, ese es el mando pensado para ti. También es lo que explica la diferencia de coste entre ejecuciones.

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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.