> ## Documentation Index
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> ## Agent Instructions
> Use https://docs.fastino.ai/llms.txt to discover and navigate pages. Use https://docs.fastino.ai/llms-full.txt when you need the complete documentation corpus. Use https://docs.fastino.ai/openapi.json as the source of truth for customer-facing routes. For GLiDE decision inference, call POST https://api.fastino.ai/v1/systemone with model fastino/GLiDE. Do not infer undocumented routes. Read API keys from FASTINO_API_KEY and never embed credentials in code, logs, or reports.

# Inferencia nativa de GLiNER-2

> Ejecuta extracción y clasificación nativas y síncronas con GLiNER-2 usando el esquema unificado de GLiNER, con ejemplos de entidades y clasificación.

`POST /v1/gliner-2`

Ejecuta extracción y clasificación nativas y síncronas con GLiNER-2. El panel OpenAPI de esta
página es la fuente de verdad para cada campo de solicitud y de respuesta.

Usa `POST /v1/chat/completions` cuando necesites un modelo alojado con nombre, un modelo ajustado,
persistencia de inferencias o el formato compatible con OpenAI. Este endpoint nativo selecciona
por ti el modelo base GLiNER-2 de Fastino.

## Esquema de la solicitud

La solicitud requiere:

* `text`: una cadena o un array de cadenas.
* `schema`: el diccionario del esquema unificado de GLiNER. El array plano de etiquetas heredado está obsoleto.

También acepta `threshold`, `include_confidence`, `include_spans` y `format_results`.
Omite `task`: es una indicación heredada y obsoleta, y el esquema identifica la operación.

## Ejemplo de extracción de entidades

```bash theme={null}
curl -X POST "https://api.fastino.ai/v1/gliner-2" \
  -H "X-API-Key: $FASTINO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "text": "Apple CEO Tim Cook introduced the iPhone in Cupertino.",
    "schema": {
      "entities": [
        {"name": "person", "description": "named individual"},
        {"name": "organization", "description": "business or institution"},
        {"name": "product", "description": "named commercial product"},
        {"name": "location", "description": "city, region, or place"}
      ]
    },
    "threshold": 0.5,
    "include_confidence": true,
    "include_spans": true
  }'
```

## Ejemplo de clasificación

```bash theme={null}
curl -X POST "https://api.fastino.ai/v1/gliner-2" \
  -H "X-API-Key: $FASTINO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "text": "The replacement arrived quickly and works perfectly.",
    "schema": {
      "classifications": [
        {
          "task": "sentiment",
          "labels": ["positive", "negative", "neutral"],
          "multi_label": false,
          "top_k": 1
        }
      ]
    }
  }'
```

Cada clasificación clásica requiere al menos dos etiquetas. Para cada forma admitida de entidad,
clasificación, estructura, relación, registro, atributo y clasificación con restricciones,
usa la
[referencia completa del esquema de GLiNER de `POST /v1/chat/completions`](/es/api-reference/inference/chat-completions).

## Esquema de la respuesta

Una respuesta correcta contiene:

* `result`: el resultado de extracción o clasificación con la forma del esquema.
* `token_usage`: el número de tokens de entrada procesados.

```json theme={null}
{
  "result": {
    "entities": [
      {
        "text": "Apple",
        "label": "organization",
        "score": 0.99,
        "start": 0,
        "end": 5
      }
    ]
  },
  "token_usage": 10
}
```

Cuando `text` es un array, `result` es un array en el mismo orden que la entrada. No envíes esa
forma de lote a través de `POST /v1/chat/completions`; envía esas conversaciones por separado.


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