Herramientas para IA y LLM
Trabajar con APIs de LLM significa depurar formatos que quedan entre tu código y el modelo: un esquema de salida estructurada que OpenAI o Gemini rechaza por una restricción no soportada, una respuesta en streaming que necesitas analizar como eventos server-sent, un archivo JSONL de entrenamiento o evaluación con una línea rota que rompe toda la lectura, o un recuento de tokens que necesitas antes de tocar el límite de contexto. Estas herramientas trabajan directamente sobre esos formatos sin necesitar una llamada real a la API.
Comprobar un esquema de salida estructurada valida un esquema contra las restricciones de OpenAI y Gemini antes de enviarlo, y Visor de eventos SSE identifica qué bloques de un stream se emiten frente a los pendientes. Visor JSONL encuentra la línea exacta que rompe un análisis en vez de descartar el archivo entero. Para RAG, fragmentador de texto divide texto por grafemas, tokens estimados o encabezados Markdown, Contador de tokens cuenta tokens de OpenAI, Anthropic y Gemini, y Calculadora de similitud del coseno compara vectores por distancia y similitud.
7 herramientas
Todas las herramientas de AI / LLM Dev Tools
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Comprobar un esquema de salida estructurada
Valida esquemas OpenAI strict y Gemini antes de integrar APIs
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Visor JSONL
Localiza registros JSONL defectuosos conservando líneas válidas
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visor de mensajes JSON-RPC
Relaciona solicitudes y respuestas JSON-RPC por ID manteniendo orden
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Visor de eventos SSE
Analiza eventos SSE identificando bloques emitidos y pendientes
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fragmentador de texto
Divide texto por grafemas, tokens estimados o encabezados Markdown
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Contador de tokens
Cuenta tokens con las codificaciones o200k_base y cl100k_base y calcula el espacio de contexto
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Calculadora de similitud del coseno
Opera con vectores calculando distancia y similitud de coseno
Preguntas frecuentes sobre herramientas de AI / LLM Dev Tools
Ambos proveedores soportan un subconjunto de JSON Schema con restricciones que varían entre ellos, así que un esquema válido para uno puede ser rechazado por el otro por una palabra clave o una profundidad de anidado no soportada. Comprobar un esquema de salida estructurada valida un esquema contra las restricciones de ambos proveedores antes de enviar la solicitud.
El recuento de tokens depende del tokenizador usado por cada familia de modelos, así que el mismo prompt puede costar un número distinto de tokens según el modelo que lo procese. Contador de tokens cuenta tokens de modelos OpenAI, Anthropic, Gemini y otros para que sepas el coste real antes de enviarlo.
No hay un tamaño único correcto; depende de la ventana de contexto de tu modelo de embeddings y de cuánto contexto necesita cada fragmento recuperado para seguir siendo útil. fragmentador de texto divide texto por grafemas, tokens estimados o encabezados Markdown para que compares estrategias directamente.