l1m.io

l1m.io

l1m.io · Programación · Otro

l1m.io es una API de extracción de datos estructurados que convierte texto a JSON y también hace conversión de imagen a JSON en una sola llamada. Defines un esquema, envías el contenido y recibes justo los campos que pediste.

Vista previa de la interfaz de l1m.io

Acerca de l1m.io

About

Qué es l1m.io

l1m.io es una herramienta pequeña para desarrolladores que saca datos estructurados de texto o imágenes sin formato usando modelos de lenguaje. La propuesta es concreta: te ahorras el trabajo de armar prompts. Describes la forma de la respuesta en un esquema JSON, envías tu entrada y el servicio devuelve un objeto JSON que encaja con ese esquema. No hay historial de chat que gestionar ni cadena de instrucciones que ajustar.

El problema que resuelve es el último paso, a menudo el más molesto, de la extracción de datos con LLM. Conseguir que un modelo responda con una forma fija y legible por máquina cuesta, y los prompts frágiles se rompen en cuanto cambia una entrada. Esta API de JSON estructurado traslada esa tarea al propio esquema, así que el contrato de la salida vive en una estructura de datos y no en un párrafo de instrucciones. Si el modelo no devuelve algo que encaje, recibes un error 422 en lugar de un bloque mal formado.

Los límites conviene tenerlos claros antes de comprometerte. La versión alojada sigue en beta abierta, así que el equipo pide apuntarse a una lista de espera para el lanzamiento de producción. El esquema admitido es un subconjunto de JSON Schema, no la especificación completa: construcciones como oneOf, anyOf, allOf o min/maxLength se quedan fuera. Además es una API pensada para desarrolladores, no una app, así que para usarla necesitas algo de código.

Primeros pasos

  1. Crea una clave de API o empieza con las cabeceras de proveedor de demostración que dan los documentos para una primera prueba.
  2. Apunta la petición a un proveedor configurando las cabeceras de URL, clave y modelo. Puedes usar tu propia cuenta compatible con OpenAI o de Anthropic, o un modelo local.
  3. Envía una petición POST al endpoint estructurado con tu entrada y un esquema JSON que describa los campos que quieres.
  4. Lee el objeto JSON del campo data y, si quieres, fija un TTL de caché para reutilizar el mismo resultado.

Información del producto

Un vistazo rápido a los precios, las plataformas compatibles y el rendimiento de l1m.io.

Plan gratuitoSí
Planes de pago$0 - $5 per 10,000 requests
PlataformaWeb, REST API, SDKs for Node.js, Python, Go
Desarrolladorl1m.io
CategoríaProgramación · Otro
Fecha de lanzamientoNov 2024
Última actualizaciónOct 2025
Visitas al sitio webN/A
Ranking global del sitioN/A
Disponibilidad de la APISí

Ideal para

Los usuarios, tareas y casos de uso en los que esta herramienta encaja mejor.

Usuarios

  • Desarrolladores que construyen sobre LLM
  • Ingenieros de backend y datos
  • Creadores indie y de prototipos

Tareas

  • Sacar líneas de un recibo o de la foto de un menú
  • Etiquetar texto libre en campos
  • Enrutar una petición a la acción correcta
  • Cachear consultas repetidas al LLM

Casos de uso

  • Añadir una capa de extracción a una app que ya existe
  • Probar una idea con poco presupuesto
  • Montar un flujo privado con modelos locales

Funciones clave

Extracción basada en esquemas

Describes la salida con un objeto JSON Schema y el servicio devuelve datos con esa forma. Es el corazón de cómo funciona l1m.io: tus requisitos viven en el esquema y no en un prompt ingenioso. Admite arrays anidados y enums, lo que cubre la mayoría de los trabajos de extracción reales.

Cero ingeniería de prompts

No hay prompt que escribir ni historial de chat que gestionar. El contexto extra va en las descripciones de los campos del esquema, así que el texto que guía al modelo queda justo al lado del campo al que afecta. Las recetas de extracción se leen bien y se cambian fácil después.

Flexibilidad de proveedor

l1m.io no te ata a un solo fabricante de modelos. Traes tu propio proveedor configurando unas cabeceras, y sirve cualquier endpoint compatible con OpenAI o tu cuenta de Anthropic. Un proveedor de demostración devuelve respuestas ya preparadas para que pruebes la API antes de conectar una clave real.

Caché integrada

Una cabecera de TTL convierte l1m.io en caché de tus llamadas de extracción. La clave es un hash de la entrada, el esquema, la clave del proveedor y el modelo, y las peticiones repetidas dentro de la ventana vuelven con una cabecera de acierto de caché en lugar de otra llamada al modelo. Así recortas coste en las consultas que haces a menudo.

Código abierto, sin ataduras

El proyecto es de código abierto, así que puedes ejecutarlo por tu cuenta y no depender del servicio alojado. La versión alojada añade plan gratuito y mayor disponibilidad para quien prefiere no gestionar la infraestructura. No se retienen datos salvo que actives la caché.

SDK oficiales

l1m.io publica SDK para Node.js, Python y Go, así que no tienes que armar las peticiones a mano en esos lenguajes. El endpoint REST sigue siendo invocable desde cualquier otro sitio, lo que mantiene abiertas tus opciones si tu stack no está entre los cubiertos.

Ventajas y desventajas

Ventajas

  • El diseño basado en esquemas cambia las cadenas de prompts frágiles por una estructura que puedes versionar y reutilizar.
  • Funciona con cualquier proveedor compatible con OpenAI o con Anthropic, así que conservas tu stack de modelos actual.
  • El plan gratuito cubre las primeras 500 peticiones, suficiente para prototipar una idea.
  • La cabecera de caché recorta el coste de llamadas repetidas al LLM sin código extra.

Desventajas

  • El servicio alojado sigue en beta abierta, así que quizá tengas que pasar por la lista de espera antes de depender de él en producción.
  • El esquema es un subconjunto de JSON Schema, así que construcciones como oneOf o min/maxLength no están disponibles.
  • Es una API para desarrolladores y quien no programa no tiene interfaz de clics a la que recurrir.

Preguntas frecuentes

Convierte texto o imágenes en JSON estructurado. Le das un esquema con los campos que quieres y la API devuelve un objeto que encaja con él, lo que te ahorra escribir tu propia lógica de análisis o de prompts.