Analizador de Sentimiento
Uso comercial OK
Modelos 579
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 Sentimiento - 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) aspecto-basado - extractos de características o entidades nombradas y puntuaciones cada uno por separado; (4) sarcasmo / subtexto - voltea polaridad superficial en ironía detectada; (5) per-senencia - etiqueta cada oración individualmente. Elija el modo que coincida con su caso de uso.
Sí - una revisión típica de 200 palabras ejecuta el modelo predeterminado Qwen 3 30B en ~200 tokens, cómodamente dentro de la piscina de 6.000 anónimos o 30.000 inscritos diariamente. Análisis de aspecto forense en los 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 clasificación de temas, por delante de la mayoría en sarcasmo porque damos el modelo explícito de detección de sarcasmo de las indicaciones. Proveedores empresariales cobran $ 1-4 por cada 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 indica explícitamente al modelo que deslice 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.
Instead of one verdict for the whole text, you get separate scores for each entity or feature mentioned. Example: "The hotel was beautiful but the breakfast was cold and the wifi was terrible" yields {hotel: +80, breakfast: -50, wifi: -70}. Ideal for product reviews, restaurant feedback, and NPS comments where customers mix praise and complaints in one paragraph.
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 trabajan pero pueden producir puntuaciones de confianza ligeramente menores.
Sí - que es uno de sus casos de uso de mayor valor. Ejecute entradas entrantes a través del modo de dominio "Soporte de ticket"; tickets que anoten por debajo de -50 polaridad con alta dimensión de ira ir a su cola de soporte senior, ruta de tickets positivos veredicto a autoservicio. Exportar 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 el origen para el prompt exacto). Devuelve JSON estructurado. Es bueno para tableros de instrumentos que ingiere miles de opiniones por la noche.
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 la descarga de JSON+CSV a granel, 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 de aspecto + 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 transcripciones de ganancias-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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