l1m
API proxy para extraer datos estructuradosExtrae datos estructurados de texto e imágenes
Aspectos destacados
Qué puedes hacer con ella
- Extraer nombres de platos y precios de la foto de un menú
- Extraer años de acontecimientos clave de documentos históricos
- Extraer temperatura y condiciones meteorológicas de un parte del tiempo
Cómo usarla
- 1 Define el JSON Schema con la estructura de datos que quieres extraer.
- 2 Prepara la entrada, que puede ser texto o una imagen en base64.
- 3 Envía la petición a la API con los datos, el Schema y las cabeceras necesarias.
- 4 Configura el tiempo de caché si quieres reducir peticiones repetidas.
- 5 Recibe el JSON estructurado y procésalo en tu aplicación.
Para quién es
Ventajas
- Simplifica la extracción con un enfoque basado en esquemas
- Evita la retención de datos salvo que se active la caché
- Al ser de código abierto se puede autoalojar o usar la versión gestionada
Limitaciones
- La prueba gratuita es limitada y el uso continuado puede requerir pago
- Depende de modelos de terceros, cuyos cambios de API o precios te afectan
- Requiere conocimientos técnicos para definir esquemas e integrar SDK
Qué es l1m
l1m es una herramienta que utiliza grandes modelos de lenguaje a través de un proxy para extraer datos estructurados a partir de texto o imágenes sin estructurar. Su valor está en convertir información compleja en un formato fácilmente procesable, lo que mejora la eficiencia y la precisión del tratamiento de datos. Desarrollado por Inferable, plantea un enfoque Schema-first: defines un JSON Schema con la estructura que necesitas y la herramienta se ocupa del resto, sin ingeniería de prompts compleja ni múltiples llamadas. Admite modelos compatibles con OpenAI o Anthropic, incorpora una función de caché que se activa con la cabecera x-cache-ttl y declara que no retiene datos del usuario salvo cuando se usa esa caché. Es un proyecto de código abierto y ofrece prueba gratuita.
Qué puedes hacer con él
- Extraer datos de texto libre y devolverlos como JSON válido.
- Leer información de imágenes, como menús o documentos escaneados.
- Reducir coste y latencia con la caché integrada.
- Integrarlo en tu propio stack mediante SDK de Node.js, Python o Go.
Para quién es
- Desarrolladores que necesitan estructurar documentos o imágenes.
- Equipos de datos que alimentan sistemas con información no estructurada.
- Empresas que procesan volúmenes altos de texto y quieren automatizar la extracción.
- Proyectos que prefieren software de código abierto para evitar bloqueos de proveedor.
Qué tener en cuenta
La prueba gratuita tiene límites y el uso sostenido puede requerir un plan de pago. Como la herramienta se apoya en modelos de terceros, cualquier cambio en sus API, precios o disponibilidad afecta a tu integración, así que conviene no acoplarse en exceso a un único modelo. Por último, definir esquemas correctos e integrar los SDK exige cierta experiencia técnica, especialmente cuando los documentos de entrada son ruidosos o están mal escaneados.
Preguntas frecuentes
¿Necesito escribir prompts?
No. Basta con describir el contexto como un JSON Schema.
¿Qué modelos admite?
Cualquier modelo compatible con OpenAI o Anthropic.
¿Guarda mis datos?
No retiene datos del usuario salvo que se utilice la función de caché.
Por qué es gratis
Lo que dice la página oficial： prueba gratuita
Los límites gratuitos, la duración de la prueba y las funciones los decide el sitio oficial y pueden cambiar en cualquier momento.
Captura de pantalla
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