Extractor de palabras clave
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+ GPT-5, Claude, Gemini
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curl -X POST https://api.free.ai/v1/chat/ \
-H "Authorization: Bearer sk-free-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model": "qwen7b", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize this: ..."}]}'Herramientas de IA gratuitas relacionadas
Extractor de palabras clave — FAQ
Extrae las palabras y frases más significativas de cualquier texto de forma larga (artículo, blog, transcripción, descripción del producto).Cinco modos de extracción: (1) palabras clave de SEO con etiquetado de búsqueda-intención, (2) temas de alto nivel + temas, (3) entidades nombradas — personas/lugares/organizaciones, (4) etiquetas de estilo tag minúsculas-hyphen-joined, (5) términos del índice académico. Resultados anotados 0-100 por TF-IDF, frecuencia en bruto, o relevancia semántica. Exportar como CSV, TXT, o JSON.
Sí — un artículo de 1.500 palabras extrae en ~350 tokens en el modelo Qwen 2.5 7B predeterminado, cómodamente dentro de la piscina de 2.500 anónimos o 10.000 inscritos diariamente. No se requiere registro para su primera extracción.
Esas herramientas extraen datos en vivo de volumen de búsqueda para palabras clave que les das ($99+/mo). Extractor de palabras clave hace lo contrario — extrae palabras clave candidatas de tu contenido y clasifica su intención de búsqueda. Flujo de trabajo: usa esto para encontrar las frases que tu artículo ya enfatiza, luego pega esas en Ahrefs/Semrush para comprobar el volumen de búsqueda mensual.
Tres modos de puntuación: (1) TF-IDF (predeterminado) recompensa palabras tanto frecuentes en ESTE documento Y rara en inglés general — mejor para SEO ya que estos son los términos diferenciadores. (2) Raw frecuencia cuenta las ocurrencias rectas — mejor cuando quieres ver lo que más dices. (3) Semántica relevancia puntuaciones por proximidad a los documentos tesis principal, incluso si una frase aparece sólo una vez — mejor para la coherencia tópica.
Un n-gramo es una secuencia contigua de palabras N. "cambio climático" es un 2-gramo. "modelo de inteligencia artificial" es un 3-gramo. Conmuta los chips para extraer sólo 1-gramo (palabras simples como "fotosíntesis"), 2-gramos (frases de cabeza como "huella de carbono") o 3-gramos (cola larga como "calculadora de huella de carbono"). La mayoría de los flujos de trabajo de SEO quieren 2+3-gramos — palabras simples son demasiado genéricos.
Sí — el stoplist predeterminado elimina "el", "y", "de", "es", etc. en 14 idiomas. Puede añadir stopwords personalizados a través del campo "Palabras para excluir" — útil para suprimir su propia marca, códigos de producto, o legalese caldera que de otro modo dominaría los resultados.
Google clasifica las consultas por propósito de usuario: informacional ("lo que es X"), de navegación ("tienda oficial de nike"), comercial ("mejores zapatillas 2026"), transaccional ("comprar aire max online"). Extractor de palabras clave etiqueta tus palabras clave extraídas con la intención probable para que sepas si tu artículo debe clasificarse para investigadores, compradores o búsquedas de tráfico directo.
99 idiomas a través del modelo Qwen 2.5 subyacente. La calidad más alta en inglés, español, francés, portugués, alemán, chino, japonés. Los idiomas de menor recursos funcionan pero la extracción de 3 gramos puede ser menos fiable - volver a 1+2 gramos para árabe, hindi, turco, etc.
La interfaz de usuario ejecuta un texto a la vez. Para la extracción a granel cable el /v1/chat/ API en un script Python — iterar sobre su exportación CMS, POST cada cuerpo de artículo, volcar el JSON. Beaser auth, 1.000 llamadas / hora en cuentas gratuitas, límites más altos en pro. Docs en /api/.
RAKE y YAKE son algoritmos léxicos clásicos — rápido pero débil en el matiz semántico (se pierden "startup de tecnología" si el documento dice "startup de tecnología" pero no "tecnología" solo). KeyBERT utiliza incrustaciones BERT — mejor calidad semántica pero lenta y requiere instalación. TextRank está basado en gráficos. Nuestro enfoque utiliza un LLM de 7B-parametro que hace todas las clasificaciones de intensidad de búsqueda (más lenta por llamada pero sin configuración, libre y sin ingeniería ML requerida).
En los modos de frecuencia y TF-IDF, sí — cada palabra clave es derivable del texto fuente literal o con un cambio mínimo de inflexión. En el modo semántico-relevancia el modelo puede devolver una versión de voz controlada ("pulmonología" incluso si su texto dice "visita del médico del pulmón"). El modo académico-términos prefiere intencionadamente vocabulario controlado.
Sí — POST to /v1/chat/ con el mismo sistema solicita esta página construye (inspeccione fuente de plantilla para el prompt exacto). Devuelve JSON estructurado. Es bueno para tableros de contenido-estrategia o plugins CMS. Auth del portador, límites mensuales. Docs a /api/.
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