Feedoptimise ahora se conecta a OpenRouter, añadiendo la mayor variedad de modelos hasta la fecha a nuestra optimización de feeds de productos con IA multimodelo. Una sola clave de API da a tu feed acceso a más de 400 modelos de más de 60 proveedores, incluido un conjunto rotativo que no cuesta nada por token. Elige uno de esos, aplícalo a tus títulos, descripciones o categorías, y podrás optimizar tu catálogo sin pagar por inferencia.
¿Qué es OpenRouter?
OpenRouter es una capa de enrutamiento que se sitúa delante de la mayoría de los modelos de lenguaje comerciales y de pesos abiertos del mercado. En lugar de mantener cuentas separadas y claves separadas con OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek, xAI, Meta, Mistral, Qwen y todos los demás, mantienes una sola cuenta de OpenRouter y accedes a cada modelo a través de una única API.
El catálogo actualmente supera los 400 modelos de más de 60 proveedores. Algunos son los mismos modelos insignia que obtendrías directamente del proveedor. Algunos son modelos de pesos abiertos alojados por terceros. Y aproximadamente dos docenas en un momento dado se publican como variantes gratuitas, con un precio de 0 $ por millón de tokens de entrada y salida.
Por qué esto importa para la optimización de feeds
El trabajo con feeds abarca una docena de tareas de distinta dificultad, y no todas necesitan el mismo modelo.
Extraer un color de una descripción es una tarea de clasificación sencilla. Un modelo pequeño, barato o gratuito la resuelve correctamente casi siempre. Reescribir 80.000 títulos a un patrón específico del canal respetando límites de caracteres y reglas de marca es más difícil. Traducir textos de producto a idiomas nórdicos manteniendo intacta la terminología del producto es aún más difícil, y la calidad varía entre modelos.
Hasta ahora, asignar cada tarea al modelo adecuado significaba registrarse con cada proveedor, generar una clave y añadirla por separado. Con OpenRouter añades una sola clave de API y luego eliges el modelo por modificador. Las reescrituras de títulos pueden ejecutarse en un modelo de frontera, la extracción de atributos puede ejecutarse en algo barato o gratuito, y puedes cambiar de opinión la semana que viene sin tocar la configuración de tu integración.
El otro beneficio práctico es la prueba. Los benchmarks no te dirán qué modelo escribe mejores títulos para tu catálogo. Eso lo descubres ejecutándolo sobre una muestra de tus propios productos y comparando el resultado. Con cada modelo a un desplegable de distancia, eso lleva minutos.
Modelos gratuitos, y qué significa realmente “gratis”
Los modelos gratuitos son gratis en tokens y están limitados en volumen. OpenRouter permite 50 llamadas gratuitas al día en una cuenta que nunca ha comprado créditos, y una recarga única de 10 $ o más eleva eso a 1.000 al día de forma permanente. Cada artículo se optimiza por separado, así que mil llamadas equivalen aproximadamente a mil productos al día por prompt. Hay un segundo límite de 20 llamadas por minuto, que marca el ritmo de una ejecución larga en lugar de detenerla.
Nada de eso consume tu saldo. Las variantes gratuitas se mantienen en 0 $ por token, así que el crédito que añadas se queda ahí para tus modelos de pago mientras el trabajo gratuito sigue siendo gratuito.
Un modelo gratuito te cuesta tiempo en lugar de dinero. Eso descarta reescribir 80.000 títulos en una tarde, y deja abiertas la mayoría de las demás tareas de feed.
Tareas que los modelos gratuitos manejan bien:
- Desarrollo de prompts, para que no pagues nada mientras iteras en la redacción y ves el resultado en productos reales
- Comparación de modelos, ejecutando el mismo prompt en varios modelos sobre una muestra de tu catálogo antes de decidirte por uno
- Reescrituras de títulos y descripciones en catálogos de unos pocos miles de artículos, o en catálogos más grandes donde sea aceptable repartir la ejecución a lo largo de varios días
- Trabajo dirigido sobre un subconjunto filtrado, por ejemplo solo los artículos que tus Analizadores marcaron como con títulos débiles
- Enriquecimiento continuo de novedades en lugar de una reejecución completa del catálogo
- Traducciones para un nuevo mercado, donde la alternativa es un traductor humano o un modelo de pago
Los modelos gratuitos encajan bien con la forma en que Feedoptimise almacena en caché la salida de la IA. Conservamos el contenido generado y lo actualizamos cuando cambian tus datos de origen o la configuración del prompt, de modo que pagas por optimizar un título una vez en lugar de en cada actualización del feed. Pon un modelo de coste cero detrás de eso y un catálogo puede mantenerse optimizado sin ninguna factura de inferencia.
En cuanto a calidad, el repertorio gratuito es solo de pesos abiertos, y los lanzamientos recientes de laboratorios como DeepSeek, Qwen, Meta, Mistral y Google son lo bastante sólidos como para merecer pruebas para reescritura de títulos, mapeo de categorías y traducción. Que alguno de ellos supere a un modelo de pago en tus productos es una cuestión para tu propia muestra, no para una tabla de benchmarks.
Privacidad: el nivel gratuito tiene una condición
La mayoría de los proveedores ofrecen endpoints gratuitos con la condición de que puedan entrenar con los prompts que reciben, y algunos publican prompts y completions en conjuntos de datos públicos. OpenRouter controla esto con dos ajustes en Settings, Privacy: endpoints gratuitos que pueden entrenar con los datos de la solicitud, y endpoints gratuitos que pueden publicar prompts. Si cualquiera de los dos está desactivado, los modelos gratuitos devuelven un 404 indicando que no hay endpoints que coincidan con tu política de datos, que es la razón más común por la que un modelo gratuito parece roto cuando no lo está.
Esa decisión depende de ti. Nuestro trabajo es darte la conexión y dejarte elegir el modelo. Si tus datos de producto no son sensibles, los modelos gratuitos son una victoria fácil. Si lo son, usa un modelo de pago en OpenRouter, usa una de tus integraciones directas existentes o usa un modelo de código abierto autoalojado donde los datos nunca salen de la infraestructura. Esto es una diferencia de grado más que de tipo. Las principales APIs de pago no entrenan con tus datos por defecto, y la mayoría de ellas aun así te permiten optar por participar si quieres.
Cómo funciona la integración
La configuración sigue el mismo patrón que nuestras otras integraciones de IA:
- Crea una clave de API en tu cuenta de OpenRouter.
- Añade la clave a tu cuenta de Feedoptimise en Integraciones de IA.
- Crea un nuevo modificador de IA en tu feed y selecciona OpenRouter como proveedor, luego elige el modelo que quieras del catálogo.
- Elige un prompt predefinido o crea uno personalizado, asígnalo a un atributo de destino y ejecútalo.
Hay un detalle específico de OpenRouter que conviene conocer antes de tu primera ejecución grande. Muchos modelos se sirven desde más de un host upstream, y OpenRouter cambia automáticamente a una alternativa cuando uno no está disponible o está al límite de capacidad. En una ejecución larga de optimización sobre un catálogo grande, eso reduce el número de fallos parciales que tienes que volver a ejecutar.
Como te conectas con tu propia clave, pagas a OpenRouter directamente a sus tarifas publicadas. No hay recargo por parte de Feedoptimise ni un sistema separado de créditos de IA que gestionar. El uso, el gasto y la cuota restante siguen siendo visibles en tu propio panel de OpenRouter.
Prompts predefinidos, listos para usar
Si quieres resultados sin escribir un prompt, la biblioteca predefinida cubre los trabajos de optimización de feed más comunes. El Optimizador de Títulos reestructura los títulos de producto en torno a los atributos que importan para cada canal, como marca, tipo de producto, color y talla, para que tus artículos coincidan con más consultas de búsqueda que los compradores realmente escriben. Apúntalo a OpenRouter, elige un modelo y ejecútalo. Los prompts predefinidos también funcionan como punto de partida: carga uno, ajusta la redacción para tu catálogo y guárdalo como propio.
Prompts personalizados, control total
Para cualquier cosa que los prompts predefinidos no cubran, el editor visual de plantillas de prompts te permite escribir tus propias instrucciones e insertar cualquier atributo del feed como variable. Las construcciones habituales incluyen:
- Reescrituras de títulos que impongan tu propio patrón por canal, por ejemplo Marca + Tipo de producto + Color + Talla, con palabras clave de alto rendimiento insertadas
- Optimización del tipo de producto que empuja palabras clave relevantes al atributo product_type, que tiene un peso real en el ranking de Google Shopping
- Reescrituras de descripciones que sigan las directrices de tono de voz de la marca
- Mapeo de categorías contra una taxonomía del canal o una estructura personalizada rica en palabras clave
- Extracción de atributos, obteniendo color, material o género a partir de texto de descripción no estructurado
- Traducciones del feed para entrar en nuevos mercados
- Auditorías de calidad de datos, por ejemplo pedir al modelo que puntúe la relevancia del título del 1 al 10 y marque los artículos por debajo de un umbral
Escribes el prompt una vez, y Feedoptimise lo aplica a los artículos seleccionados o a todo el catálogo. Como el modelo es un ajuste por modificador, puedes ejecutar el mismo prompt en dos modelos diferentes y comparar el resultado lado a lado.
Verificar que el resultado rinde
Un mejor título sobre el papel aún tiene que ganarse el clic y la conversión. Envía títulos o descripciones generados por OpenRouter a la Suite de pruebas A/B de feeds de productos y deja que la plataforma aplique automáticamente la variante ganadora. Si un modelo gratuito produce títulos que convierten tan bien como un modelo de frontera en tu catálogo, la prueba lo mostrará, y podrás quedarte con la opción más barata con evidencia que respalde la decisión.
Primeros pasos
La compatibilidad con OpenRouter está disponible ahora en todos los planes. Inicia sesión, abre tus integraciones de IA, añade tu clave de API de OpenRouter, elige un modelo y ejecuta tu primer prompt. Si ya ejecutas DeepSeek, OpenAI, Claude o Gemini a través de Feedoptimise, esas integraciones siguen funcionando como antes. OpenRouter es una opción adicional, útil cuando quieres amplitud de elección de modelos desde una sola clave de API.
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