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# Archivos Markdown

> Usa archivos Markdown como contexto de texto en Conversación y en llamadas a la API para archivos README, documentación, notas y registros de cambios.

Los archivos Markdown son útiles para archivos README, documentación de API, notas de proyecto, notas de reuniones, entradas de bases de conocimiento y registros de cambios. Moxus AI admite la carga de archivos `.md` y `.markdown` en Conversación. Para las llamadas a la API, lee el contenido Markdown y colócalo en el texto del mensaje.

## Rutas admitidas

<Columns cols={2}>
  <Card title="Carga en Conversación" icon="message-square">
    Sube un archivo `.md` o `.markdown` en Conversación. El archivo se lee como texto y se envía junto con el mensaje actual.
  </Card>

  <Card title="Llamada a la API" icon="code-xml">
    Lee el archivo Markdown en tu backend y añade su contenido a `messages.content`.
  </Card>
</Columns>

## Reglas del archivo

| Campo                      | Detalles                                                              |
| -------------------------- | --------------------------------------------------------------------- |
| Formatos                   | `.md`, `.markdown`                                                    |
| Tipo de contenido          | `text/markdown`                                                       |
| Tamaño por archivo         | Alrededor de 20MB para cargas en Conversación                         |
| Facturación                | Se factura por los tokens de texto incluidos en la solicitud          |
| Tipo de modelo recomendado | Modelos de chat o de razonamiento con suficiente longitud de contexto |

Los archivos Markdown no se envían como partes `image_url` igual que las imágenes, ni como objetos de archivo igual que los PDF. Se leen como texto y se añaden al mensaje del usuario.

## Uso en Conversación

<Steps>
  <Step title="Abre Conversación">
    Inicia sesión, abre Conversación y elige un modelo que pueda manejar texto largo.
  </Step>

  <Step title="Sube un archivo Markdown">
    Haz clic en el botón de adjuntar en el cuadro de entrada y elige un archivo `.md` o `.markdown`. El archivo aparecerá en el área de adjuntos.
  </Step>

  <Step title="Describe la tarea">
    Indica al modelo qué hacer, como resumir el documento, extraer secciones de la API, revisar un registro de cambios o reescribir el contenido.
  </Step>

  <Step title="Envía y revisa">
    El contenido Markdown se envía junto con tu mensaje. Después de la solicitud, abre Uso para revisar la llamada y el costo.
  </Step>
</Steps>

## Ejemplo de API

Para las llamadas a la API, lee el archivo Markdown en tu programa e incluye su contenido en `messages.content`. Coloca el archivo Markdown en la raíz del proyecto: la carpeta que contiene el archivo `.py` o `.mjs` y desde donde ejecutas el comando. `MARKDOWN_PATH = "README.md"` es el nombre de archivo que se debe leer. Si tu archivo se llama `notes.md`, cámbialo a `MARKDOWN_PATH = "notes.md"`. El nombre, la extensión y las mayúsculas/minúsculas deben coincidir exactamente. Usa la ruta local completa cuando el archivo esté fuera de la raíz del proyecto. No subes el archivo Markdown por separado: el código lee su texto y lo envía en la solicitud.

Instala primero el SDK para el ejemplo de Python:

<CodeGroup>
  ```bash macOS / Linux theme={null}
  python3 -m pip install openai
  ```

  ```powershell Windows theme={null}
  py -m pip install openai
  ```
</CodeGroup>

Para el ejemplo de Node.js, elige `npm` o `pnpm`. Si `py` no está disponible en Windows, instala la dependencia de Python con `python -m pip install openai`.

<CodeGroup>
  ```bash npm theme={null}
  npm install openai
  ```

  ```bash pnpm theme={null}
  pnpm add openai
  ```
</CodeGroup>

<CodeGroup>
  ```python Python theme={null}
  from openai import OpenAI

  client = OpenAI(
      api_key="sk-your-key",
      base_url="https://moxus.ai/v1",
  )

  MARKDOWN_PATH = "README.md"  # Markdown filename in the project root. Replace it with your actual filename.

  with open(MARKDOWN_PATH, "r", encoding="utf-8") as file:
      markdown = file.read()

  response = client.chat.completions.create(
      model="gpt-5.4-mini",
      messages=[
          {
              "role": "user",
              "content": f"Summarize this Markdown file and list the key features:\n\nMarkdown file: {MARKDOWN_PATH}\n\n{markdown}",
          }
      ],
  )

  print(response.choices[0].message.content)
  ```

  ```javascript Node.js theme={null}
  import OpenAI from "openai";
  import { readFileSync } from "node:fs";

  const client = new OpenAI({
    apiKey: "sk-your-key",
    baseURL: "https://moxus.ai/v1",
  });

  // Markdown filename in the project root. Replace it with your actual filename.
  const MARKDOWN_PATH = "README.md";
  const markdown = readFileSync(MARKDOWN_PATH, "utf8");

  const response = await client.chat.completions.create({
    model: "gpt-5.4-mini",
    messages: [
      {
        role: "user",
        content: `Summarize this Markdown file and list the key features:\n\nMarkdown file: ${MARKDOWN_PATH}\n\n${markdown}`,
      },
    ],
  });

  console.log(response.choices[0].message.content);
  ```
</CodeGroup>

## Recomendaciones

* Elimina registros no relacionados, tablas de contenido repetidas y contenido generado antes de enviar archivos largos.
* Conserva encabezados, nombres de secciones y numeración de listas cuando necesites respuestas rastreables.
* Usa [Salida estructurada](/es/guide/structured-output) cuando necesites JSON o campos predecibles.
* Si envías imágenes, PDF y Markdown juntos, describe el rol de cada adjunto en tu prompt.

<Warning>
  Los archivos Markdown pueden contener enlaces internos, claves de ejemplo, fragmentos de configuración o código privado. Elimina el contenido sensible antes de subirlo o enviarlo por la API.
</Warning>

## Próximos pasos

* [Conversación](/es/platform/playground)
* [Guía de inicio rápido](/es/overview/quickstart)
* [Salida estructurada](/es/guide/structured-output)