Herramienta de IA3 credits

extract_with_llm

Extracción impulsada por IA que se ejecuta en un modelo Ollama local de forma predeterminada — sin necesidad de API key y sin que nada salga de su equipo. Opcionalmente, dirija la solicitud a OpenAI o Anthropic cuando necesite un modelo alojado. Indíquele un prompt (y opcionalmente un JSON Schema) y obtenga datos estructurados de vuelta.

Casos de uso

Extracción local primero

Ejecute extracciones contra Ollama en su propio equipo — cero costos de API de LLM y privacidad de forma predeterminada.

Data lakes basados en esquema

Combine un prompt con un JSON Schema para poblar filas tipadas para su almacén de datos o base de grafos.

Conmutación por error multiproveedor

Comience en Ollama local y recurra a OpenAI o Anthropic para páginas de mayor importancia cambiando un solo parámetro.

Endpoint

POST/api/v1/tools/extract_with_llm

Auth Required

2 req/s en el plan Free

3 credits

Parameters

Ollama es el predeterminado: Deje provider sin definir (o use "auto") y la herramienta se ejecutará en su instalación local de Ollama — sin necesidad de API key de LLM. Establezca provider en "openai" o "anthropic" para usar un modelo alojado en su lugar.

Name	Type	Required	Default	Description
url	string	Optional	-	URL para obtener y extraer. Se requiere url o content. Example: https://example.com/article/42
content	string	Optional	-	Contenido de texto plano o HTML del que extraer. Se requiere url o content. Example: "<html>...</html>"
prompt	string	Required	-	Instrucciones en lenguaje natural que guían la extracción con LLM Example: Extract the headline, author, and three key takeaways
schema	object	Optional	-	JSON Schema opcional que describe la estructura de datos a extraer Example: {"type":"object","properties":{"title":{"type":"string"}},"required":["title"]}
provider	string	Optional	auto	Proveedor de LLM: "ollama" (local, predeterminado), "openai", "anthropic" o "auto" Example: ollama
model	string	Optional	-	Identificador del modelo. Predeterminados por proveedor: llama3.2, gpt-4o-mini, claude-haiku-4-5-20251001 Example: llama3.2
maxTokens	number	Optional	4096	Tokens máximos para la respuesta del LLM (1–32000) Example: 4096

Ejemplos de solicitud

cURL — Ollama local (predeterminado, sin API key)

terminalBash

TypeScript — OpenAI con esquema

extractWithLlm.tsTypescript

Python — Anthropic

extract_with_llm.pyPython

Ejemplo de respuesta

200 OK1.4s

{
  "success": true,
  "data": {
    "provider_used": "ollama",
    "model_used": "llama3.2",
    "tokens_used": 842,
    "extracted": {
      "headline": "How Local LLMs Are Changing Data Pipelines",
      "author": "Jane Doe",
      "takeaways": [
        "Lower cost",
        "Better privacy",
        "Faster iteration"
      ]
    },
    "prompt_used": "Extract the headline, author, and three key takeaways"
  },
  "credits_used": 3,
  "credits_remaining": 997,
  "processing_time": 1420
}

Field Descriptions

data.provider_usedProveedor resuelto — "ollama" cuando provider es "auto"

data.model_usedModelo predeterminado por proveedor a menos que especifique uno

data.tokens_usedTokens consumidos por esta extracción

credits_used3 credits fijos independientemente del proveedor

Costo en credits

3 credits

3 credits por solicitud

3 credits fijos tanto si usa Ollama local como OpenAI o Anthropic.

Consejo: Use list_ollama_models primero para descubrir qué modelos locales están disponibles antes de enviar una extracción.

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