# Tu primer deployment

> Valida la configuración de un proveedor, guarda el deployment y comprueba la conexión.

URL: https://boelabs.com/docs/ai-gateway/first-deployment
Language: Español

Conecta un proveedor a un gateway existente y comprueba la configuración resuelta antes de guardarla. Para la instalación local, sigue el [Inicio rápido](https://boelabs.com/docs/ai-gateway/quickstart).

## Antes de empezar [#before-you-start]

Necesitas un gateway en funcionamiento, su master key y una clave API de proveedor. Configura la dirección del gateway:

```bash
export GATEWAY=http://localhost:4000
export MASTER_KEY=replace-with-your-master-key
```

<Steps>
<Step>

## Elegir un modelo del catálogo [#pick-a-catalog-model]

Los modelos conocidos no necesitan `catalogEntry`: sus capacidades, límites y precios ya se encuentran en el catálogo del adapter. Busca `src/adapters/<provider>/catalog.json` en el repositorio y elige un modelo incluido en ese catálogo (por ejemplo, `gpt-5.5` para OpenAI).

</Step>
<Step>

## Validar la configuración [#dry-run-it]

`POST /admin/deployments/resolve` valida y resuelve exactamente el mismo cuerpo que usaría un `POST /admin/deployments` real, **sin guardar nada ni tocar el cifrado de credenciales**; utilízalo para comprobar la configuración de la solicitud. No contacta con el proveedor ni verifica la clave API:

```bash
curl -X POST "$GATEWAY/admin/deployments/resolve" \
  -H "Authorization: Bearer $MASTER_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "publicModel": "general",
    "adapterKey": "openai",
    "upstreamModel": "gpt-5.5",
    "credentials": { "apiKey": "sk-..." }
  }'
```

La respuesta muestra `source: "catalog"` (confirmando que reconoció el modelo; no se necesita `catalogEntry`), además de las operaciones y transports resueltos. Si `source` regresa `"custom"`, el modelo no está en el catálogo y debes seguir la ruta del modelo personalizado en [Creación de deployments](https://boelabs.com/docs/ai-gateway/creating-deployments#custom-models-openai-compatible).

</Step>
<Step>

## Guardar el deployment [#save-the-deployment]

Envíal cuerpo validado al endpoint de creación:

```bash
curl -X POST "$GATEWAY/admin/deployments" \
  -H "Authorization: Bearer $MASTER_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "publicModel": "general",
    "adapterKey": "openai",
    "upstreamModel": "gpt-5.5",
    "credentials": { "apiKey": "sk-..." }
  }'
```

</Step>
<Step>

## Comprobar la conexión [#test-the-connection]

Crea una [Virtual keys](https://boelabs.com/docs/ai-gateway/virtual-keys) con permiso para utilizar `general` y asigna el secreto devuelto a `API_KEY`. Esta solicitud verifica tanto la configuración del gateway como la conexión upstream:

```bash
curl -X POST "$GATEWAY/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{ "model": "general", "messages": [{ "role": "user", "content": "Say hi" }] }'
```

Comprueba que la respuesta contiene un mensaje del asistente. Una resolución exitosa por sí sola no prueba que las credenciales del proveedor o el acceso al modelo funcionen.

</Step>
</Steps>

## Próximos pasos [#next-steps]

- [Crear deployments](https://boelabs.com/docs/ai-gateway/creating-deployments): cada proveedor, modelos personalizados, imágenes/embeddings/audio.
- [Routing](https://boelabs.com/docs/ai-gateway/routing): qué sucede una vez que `general` tiene más de un deployment.
- [Virtual keys](https://boelabs.com/docs/ai-gateway/virtual-keys): credenciales de cliente con permisos y rate limits en lugar de la master key.