Similitud API

Coincidir nombres empresas y texto a gran escala con la API de Similaridad Envíe una lista y reciba las mejores coincidencias y puntuaciones de confianza diseñada para errores tipográficos del mundo real mayúsculas espacios y abreviaturas Procesa millones de registros en minutos en una sola llamada a la
Usa esta API desde tu agente de IA vía MCP
Funciona con OpenClaw, Claude Code/Desktop, Cursor, Windsurf, Cline y cualquier cliente de IA compatible con MCP.
Docs y configuración
Crea un skill envolviendo este MCP: https://mcp.zylalabs.com/mcp?apikey=YOUR_ZYLA_API_KEY

Descripción larga (equilibrada, amigable para el mercado)

API de similitud es una API de emparejamiento difuso y deduplicación de alta velocidad diseñada para datos desordenados y del mundo real Te ayuda a identificar registros casi duplicados y a reconciliar entidades incluso cuando los valores no coinciden exactamente—errores tipográficos, diferencias de mayúsculas y minúsculas, puntuación faltante, problemas de espaciado, abreviaturas y cambios menores en el orden de las palabras

En lugar de construir y ajustar tu propia tubería de emparejamiento difuso, envías tus cadenas (o registros) a la API y recibes coincidencias con puntajes de similitud en las que puedes confiar Las salidas típicas incluyen pares coincidentes (por ejemplo, “Apple” ⇔ “apple inc.”), puntajes de similitud y resultados estructurados que son fáciles de integrar en flujos de trabajo de limpieza de datos, CRM, trabajos de ETL y tuberías de análisis

Casos de uso comunes:

  • Deduplicar listas: encontrar duplicados dentro de un conjunto de datos (coincidencia de todos a todos) y devolver pares probablemente duplicados

  • Reconciliar contra una lista maestra: emparejar una lista entrante con un conjunto canónico (lista a maestra)

  • Higiene de datos de CRM y clientes: limpiar leads/cuentas/empresas donde los duplicados interfieren con los informes y el contacto

  • Resolución de entidades y enlace de registros: conectar referencias a la misma entidad del mundo real a través de fuentes

Por qué los equipos lo utilizan:

  • Funciona con texto desordenado desde el principio (sin reglas manuales para cada caso extremo)

  • Puntajes de similitud para clasificación y umbrales (tú eliges cuán estricto ser)

  • Construido para escalar y automatizar (diseñado para funcionar en tuberías, no solo en scripts puntuales)

Documentación de la API

Endpoints


Dedupe es un endpoint de coincidencia difusa uno-a-uno para encontrar duplicados dentro de una única lista de cadenas. En lugar de comparar solo dos entradas por llamada a la API, envías un conjunto de datos y devuelve pares similares y/o grupos deduplicados a través de todo el conjunto.

 

Por qué lo usarías

  • Aceleración masiva: típicamente ~300× a 1,000× más rápido que los enfoques “regulares” que la gente intenta primero (comparaciones por pares, bucles de puntuaciones difusas, etc.) una vez que superas listas pequeñas.

  • Limpieza opcional integrada: puedes habilitar la limpieza de texto común (minúsculas, eliminación de puntuación, ordenamiento de tokens). Esto ahorra horas (o días) de desarrollo + mantenimiento continuo.

  • Sufijos de empresa manejados automáticamente: terminaciones comunes como “Inc”, “LLC”, “Ltd”, etc. son eliminadas para que coincidas con el nombre real.

 

Referencias: similarity-api/blog/speed-benchmarks (1M registros en ~7 minutos; más rápido que las bibliotecas comunes de coincidencia difusa de Python).

 

Límites estrictos en Zyla

  • Máx 1,000 cadenas por solicitud (aplicado).

¿Necesitas más grande / ilimitado?

  • Usa la versión completa en similarity-api/docs

 

Parámetros (solicitud POST)

  • data (requerido)

    Una cadena que contiene un array JSON de cadenas.

        Valor de ejemplo para data:
        ["Acme Inc","ACME LLC","Globex GmbH"]

  • similarity_threshold (opcional, 0.0 a 1.0, por defecto 0.75)

        Mayor = coincidencias más estrictas (menos pares). Típico: 0.80–0.90 para deduplicación de empresas.

  • remove_punctuation (opcional, true/false, por defecto true)

        Elimina diferencias de puntuación (por ejemplo, “A.C.M.E.” vs “ACME”).

  • to_lowercase (opcional, true/false, por defecto true)

        Hace que la coincidencia no distinga entre mayúsculas y minúsculas.

  • use_token_sort (opcional, true/false, por defecto false)

    Ayuda cuando el orden de las palabras cambia (por ejemplo, “Bank of America” vs “America Bank of”).

  • output_format (opcional, por defecto string_pairs)

    Este endpoint puede devolver datos en múltiples formatos. Por favor selecciona uno de los siguientes:

    • string_pairs:

      • Devuelve los duplicados como texto, para que puedas leerlos inmediatamente.
        Cada fila es: [cadena_A, cadena_B, similitud]
        Usa cuando: quieres ver qué nombres coincidieron con cuáles nombres.
    • index_pairs

      • Lo mismo que string_pairs, pero devuelve las posiciones en tu lista de entrada en lugar de las cadenas.
        Cada fila es: [índice_A, índice_B, similitud]
        Usa cuando: quieres unir los resultados de vuelta a tus filas originales de forma segura (bases de datos, hojas de cálculo, exportaciones de CRM).
    • deduped_strings:

      • Devuelve una lista limpia con duplicados eliminados (mantiene un representante de cada grupo de duplicados).
        Usa cuando: quieres una lista final para exportar/utilizar, sin preocuparte por el mapeo de vuelta.
    • deduped_indices

      • La misma idea que deduped_strings, pero devuelve los índices de los elementos mantenidos.
        Usa cuando: quieres mantener las filas originales (por índice) y eliminar los duplicados.
    • membership_map

      • Devuelve una lista de la misma longitud que tu entrada donde cada posición te dice el índice representativo para ese ítem.
        Ejemplo: [0,0,0,3,3] significa que las filas 0/1/2 son un grupo (rep=0) y las filas 3/4 son otro (rep=3).
        Usa cuando: quieres IDs de agrupamiento / grupo por fila.
    • row_annotations

      • Devuelve un objeto por fila de entrada con una explicación de a qué pertenece (fila rep + similitud).
        Usa cuando: quieres un resultado legible para humanos, por fila, para depuración o visualización en la interfaz de usuario.

  • top_k (opcional, entero o "todos", por defecto "todos")

    todos = encontrar todas las coincidencias por encima del umbral.

    O un entero (por ejemplo, 50) para limitar las coincidencias por fila (más rápido, menos resultados).

     

Solicitud de ejemplo en python

 

import requests, json

API_KEY = "TU_CLAVE_ZYLA"
URL = "API_URL/dedupe"

data_list = ["Microsoft","Micsrosoft","Apple Inc","Apple","Google LLC","9oogle"]

params = {
"data": json.dumps(data_list),
"similarity_threshold": "0.75",
"remove_punctuation": "true",
"to_lowercase": "true",
"use_token_sort": "false",
"output_format": "string_pairs",
"top_k": "all"
}

headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
r = requests.post(URL, headers=headers, params=params, timeout=60)
print(r.status_code)
print(r.json())

 


                                                                            
POST https://zylalabs.com/api/11895/similarity+api/22607/dedupe
                                                                            
                                                                        

Dedupe - Características del Endpoint

Objeto Descripción
data [Requerido] JSON array of strings to deduplicate (max 1000). Example: ["a","b","c"]
similarity_threshold Opcional Similarity cutoff from 0 to 1. Higher values are stricter (fewer matches). Default is 0.75.
remove_punctuation Opcional If true, punctuation is removed before matching. Default is true.
to_lowercase Opcional If true, strings are lowercased before matching. Default is true.
use_token_sort Opcional If true, tokens in each string are sorted before matching. Useful when word order varies. Default is false.
output_format Opcional Default: string_pairs Allowed values (and what each means): index_pairs List of matches as [i, j, score] where i and j are indices in the input list. string_pairs List of matches as [string_i, string_j, score] using original strings. deduped_strings List of strings with duplicates removed (one representative per group). deduped_indices List of indices representing the deduplicated set (one representative per group). membership_map Array of length N where entry i is the representative index for the group of data[i]. row_annotations Array of objects (one per input row) with fields: index, original_string, rep_index, rep_string, similarity_to_rep.
top_k Opcional Limits how many neighbors are returned per input string. Use all for full dedupe, or a positive integer for top matches per row.
Probar Endpoint

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API

       
                                                                                                        
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        {"status":"success","response_data":[["Apple","appl!e",1.0]]}
                                                                                                                                                                                                                    
                                                                                                    

Dedupe - CÓDIGOS DE EJEMPLO


curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/11895/similarity+api/22607/dedupe?data=["Apple", "appl!e"]' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 


    

Clave de Acceso a la API y Autenticación

Después de registrarte, a cada desarrollador se le asigna una clave de acceso a la API personal, una combinación única de letras y dígitos proporcionada para acceder a nuestro endpoint de la API. Para autenticarte con el Similitud API simplemente incluye tu token de portador en el encabezado de Autorización.
Encabezados
Encabezado Descripción
Autorización [Requerido] Debería ser Bearer access_key. Consulta "Tu Clave de Acceso a la API" arriba cuando estés suscrito.

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Sin compromiso a largo plazo. Mejora, reduce o cancela en cualquier momento. La Prueba Gratuita incluye hasta 50 solicitudes.

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Similitud API FAQs

El endpoint Dedupe devuelve un objeto JSON que contiene pares de cadenas emparejados, puntajes de similitud y resultados deduplicados opcionales La salida puede ser formateada como pares de cadenas, pares de índices o cadenas deduplicadas, dependiendo de la configuración especificada

Los campos clave en los datos de respuesta incluyen "estado" (que indica éxito o error) y "datos_de_respuesta" que contiene los resultados formateados de acuerdo con la solicitud del usuario como pares coincidentes o cadenas desduplicadas

Los usuarios pueden personalizar las solicitudes ajustando parámetros en el objeto "config" como "similarity_threshold" para la rigurosidad de coincidencias "remove_punctuation" para el preprocesamiento y "output_format" para elegir la estructura de resultado deseada

Los datos de respuesta están organizados como un arreglo de resultados donde cada entrada corresponde a un partido o cadena desduplicada Dependiendo del formato de salida las entradas pueden incluir cadenas originales índices y puntuaciones de similitud facilitando una fácil integración en flujos de trabajo

Los casos de uso típicos incluyen la deduplicación de listas de clientes la reconciliación de registros contra una lista maestra la limpieza de datos de CRM y la resolución de entidades a través de diferentes fuentes de datos para garantizar la integridad y precisión de los datos

La precisión de los datos se mantiene a través de avanzados algoritmos de coincidencia difusa que tienen en cuenta problemas comunes de datos como errores tipográficos y diferencias de mayúsculas y minúsculas La API está diseñada para manejar datos desordenados de manera efectiva asegurando resultados de coincidencia confiables

Los valores de parámetro aceptados incluyen "similarity_threshold" (0 a 1), "remove_punctuation" (booleano), "to_lowercase" (booleano), "use_token_sort" (booleano) y "top_k" (entero o "todos") Estos parámetros permiten a los usuarios personalizar el proceso de coincidencia según sus necesidades específicas

Si el endpoint Dedupe devuelve resultados parciales o vacíos, los usuarios deben comprobar los datos de entrada en busca de problemas de calidad, como duplicados excesivos o umbrales de similitud muy bajos. Ajustar el "umbral_de_similitud" o revisar la lista de entrada puede ayudar a mejorar los resultados

General FAQs

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