Analizador de Sentimientos
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Sin marca de agua
No es necesario inscribirse
Modelo:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Sentimiento general
—
—
Polaridad
—
−100 a +100
Confianza
—
—
Resumen
Opciones avanzadas
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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
Analizador de Sentimientos — FAQ
Cinco cosas, dependiendo del modo que elijas: (1) polaridad general — una puntuación de -100 a +100 con confianza; (2) emociones 6-dimensionales — alegría, ira, miedo, tristeza, sorpresa, disgusto; (3) basada en aspectos — extractos de características o entidades nombradas y puntuaciones cada una por separado; (4) sarcasmo / subtexto — voltea polaridad superficial en ironía detectada; (5) per-senencia — etiqueta cada frase individualmente. Elija el modo que coincida con su caso de uso.
Sí — una revisión típica de 200 palabras ejecuta el modelo Qwen 2.5 7B por defecto en ~200 tokens, cómodamente dentro de la piscina de 2.500 anónimos o 10.000 inscritos diariamente. Análisis de aspecto forense-profundidad en textos más largos cuesta ~600 tokens. No se requiere registro para probar unos pocos.
Comparable con la polaridad general (~85% de acuerdo con los evaluadores humanos en texto claro), detrás de Google en la precisión de la clasificación de temas, por delante de la mayoría en sarcasmo porque damos el modelo explícitamente de detección de sarcasmo avisos. Proveedores empresariales cobran $ 1-4 por 1.000 unidades. Nuestra ventaja: radar de emoción + salida basada en aspectos en una llamada, gratis, sin API clave para la provisión.
Sí — cambie al modo "Sarcasm + subtexto". El prompt del sistema instruye explícitamente al modelo a voltear la polaridad de la superficie cuando detecta ironía ("Oh grande, otro retraso" puntúa negativo a pesar de la presencia de palabras positivas). La precisión en el sarcasmo obvio es ~80%; la agresión pasiva sutil es más difícil para cualquier modelo. El veredicto "Mixed" + puntuación de baja confianza es su bandera para leer el texto usted mismo.
En lugar de un veredicto para todo el texto, obtienes puntuaciones separadas para cada entidad o función mencionada. Ejemplo: "El hotel era hermoso pero el desayuno era frío y el wifi era terrible" produce {hotel: +80, desayuno: -50, wifi: -70}. Ideal para comentarios de productos, comentarios de restaurantes y comentarios NPS donde los clientes mezclan elogios y quejas en un párrafo.
99 idiomas. Las seis dimensiones emocionales provienen de la investigación básica de Ekman y traducen universalmente. La precisión es más alta en inglés, español, francés, portugués, alemán, chino, japonés; los idiomas de menor recursos funcionan, pero pueden producir puntuaciones de confianza ligeramente más bajas.
Sí, ese es uno de sus casos de uso de mayor valor. Ejecute tickets entrantes a través del modo de dominio "Soporte de ticket"; tickets que anoten por debajo de -50 polaridad con alta dimensión de ira vayan a su cola de soporte senior, ruta de tickets positivos a autoservicio. Exporte JSON a través del botón de descarga y cable en Zendesk / Automatización de Freshdesk.
Sí — POST to /v1/chat/ con el mismo sistema indica esta página construye (inspeccione la fuente para el prompt exacto). Devuelve JSON estructurado. Es bueno para tableros que ingiere miles de opiniones por la noche. Portador auth, límites mensuales. Docs at /api/.
La confianza refleja la certeza del modelo, no su certeza. Entradas cortas (<20 palabras), texto ambiguo, y contenido de polaridad mixta puntuación baja. Un positivo de baja confianza no es un negativo de confianza — es "No sé". Tratar cualquier puntuación por debajo de 50 como necesidad de revisión humana.
La interfaz de usuario ejecuta un texto a la vez. Para mayor volumen, la descarga de JSON+CSV le permite conectar la API a un script Python o Node que itera su conjunto de datos. Límites: 20.000 caracteres por llamada, 100 llamadas/hora por IP para usuarios anónimos, 1.000 horas para cuentas registradas. Límites de tarifas empresariales disponibles: contáctenos.
MonkeyLearn fue adquirido y descontinuado. Lexalytics y Repustate cobran $500-5.000/mes por detección equivalente basada en aspectos + emoción. Nuestra herramienta es gratuita para la mayoría de los flujos de trabajo; modelos premium (GPT-5, Claude Sonnet) disponibles por llamada para los casos de mayor consumo, como las transcripciones de ganancias y llamadas.
El texto se procesa en memoria en nuestra GPU, no persistimos en disco para usuarios anónimos. Los usuarios registrados ven informes en su panel de control durante 7 días. Nunca compartimos texto con terceros ni lo usamos para entrenamiento. Para cumplir con cero log use su propio punto final con clave API — contáctenos para SLAs empresariales.
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