Extraer palabras por prefijo
Con el prefijo a, «apple apricot banana avocado berry almond» devuelve apple, apricot, avocado y almond: 4 coincidencias de 6 palabras, en el orden en que aparecen. Sirve para practicar ortografía, preparar índices o reunir códigos con la misma raíz. Gratis en su navegador.
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Ejemplo resuelto
- Texto
- apple apricot banana avocado berry almond
- Prefijo
- a
- Palabras
- apple, apricot, avocado, almond
- Cantidad
- 4
- Total de palabras
- 6
Editores, docentes, analistas SEO y desarrolladores suelen necesitar una lista breve de todas las palabras que empiezan por una letra o un prefijo de código—no una tabla de frecuencias completa ni un volcado de palabras únicas de todo el documento. Esta herramienta de extracción por prefijo acepta texto plano y un prefijo obligatorio, tokeniza secuencias Unicode de letras y dígitos (incluidos apóstrofos internos como don't) y devuelve cada forma superficial coincidente en orden de aparición. La coincidencia sin distinguir mayúsculas está activa por defecto, de modo que Apple y apple coinciden con el prefijo a; también puede exigir mayúsculas estrictas cuando las etiquetas codificadas deban conservar su capitalización. La respuesta incluye la lista ordenada, el número de coincidencias, el total de tokens, el prefijo enviado y una etiqueta de método para canalizaciones.
Qué significa «palabras que empiezan por» y cómo se eligen las coincidencias
Una palabra que empieza por un prefijo es un token cuyos caracteres iniciales igualan ese prefijo bajo una definición clara de límites de palabra y de mayúsculas. Esta capacidad define una palabra como una secuencia máxima de letras o dígitos Unicode, opcionalmente unida por un apóstrofo interno, de modo que contracciones y nombres como don't u O'Brien permanecen en un solo token. La puntuación, los símbolos y el espacio en blanco solo separan tokens; nunca aparecen en la lista de salida.
Cada aparición se conserva en el orden del documento, incluidos los duplicados, para que pueda ver con qué frecuencia se repite un radical codificado sin un segundo pase. Una respuesta de éxito puede contener legítimamente un array words vacío cuando el texto tiene tokens pero ninguno comparte el prefijo: es un resultado de filtro válido, no un error. Así se mantienen semánticas de filtro honestas en ejercicios de vocabulario, recolección de hashtags y barridos de códigos de inventario donde cero aciertos es un resultado normal.
Dónde un extractor de palabras por prefijo aporta valor
Los docentes de idiomas construyen listas de arranque para fonética y ortografía: pegue un pasaje, fije el prefijo th o un y entregue a los alumnos cada palabra coincidente en orden sin resaltar a mano. Los equipos de contenido y SEO recogen palabras clave candidatas o códigos de producto que comparten un radical (geo, bio, multi) a partir de textos largos antes de escribir metaetiquetas.
Los scripts de desarrollo y operaciones extraen SKU de inventario, nombres de feature flags o tokens de registro que empiezan por un prefijo de proyecto desde texto libre mezclado. Los flujos de glosario y terminología aíslan términos bajo un rango de letras al preparar índices alfabéticos. Mantenga las peticiones bajo el límite de caracteres, fije en pruebas el array words ordenado y los conteos, y obtendrá un filtro de prefijo reproducible para complementos CMS, ejercicios LMS, edge workers y scripts de limpieza por lotes sin montar una pila NLP completa.
Qué puede hacer con ella
Ejercicios de fonética y vocabulario
Pegue un pasaje de lectura y un prefijo de letra o grupo para listar cada palabra coincidente en práctica de ortografía y fonética en clase.
Recolección de etiquetas y radicales de código
Extraiga códigos de producto, hashtags o nombres de función que compartan un prefijo de proyecto desde notas y textos de versión mezclados.
Preparación de glosarios e índices
Filtre textos técnicos largos en busca de términos que empiecen por un radical elegido al elaborar glosarios alfabéticos o listas cortas SEO.
Preguntas frecuentes
¿Cómo funciona la extracción de palabras por prefijo?
Tokeniza su texto en palabras Unicode de letras y dígitos (con apóstrofos internos), conserva los tokens que empiezan por su prefijo según las reglas de mayúsculas activas y los devuelve en orden de aparición con conteos.
¿Se incluyen las coincidencias duplicadas?
Sí. Cada aparición se lista en el orden del documento para que pueda ver la repetición. Use una herramienta aparte de palabras únicas si solo desea formas distintas.
¿Qué ocurre si ninguna palabra coincide con el prefijo?
La llamada tiene éxito con un array words vacío y count en cero. Es un resultado de filtro válido. Los errores se reservan a campos obligatorios ausentes o vacíos y a otra entrada inválida.
¿Importan las mayúsculas al buscar un prefijo?
Por defecto no: Apple coincide con el prefijo a, y PreFix con pre. Active la comparación estricta cuando unas etiquetas codificadas deban conservar sus mayúsculas; entonces PreFix solo coincide con Pre, no con pre.
¿Las contracciones como don't cuentan como una sola palabra?
Sí. Un apóstrofo dentro de la palabra la mantiene unida, así que don't y O'Brien cuentan como una palabra cada una. La puntuación, los símbolos y los espacios solo separan palabras y nunca aparecen en la lista.
Herramientas relacionadas
Para desarrolladores — acceso por API
Todo lo de esta página está disponible por programación. Esta sección es para equipos que quieren integrarlo en sus sistemas; el resto puede usar la herramienta de arriba sin más.
Endpoint de API
¿Prefiere automatizarlo? Un POST autenticado crea la tarea; el resultado llega por webhook o enlace firmado. La misma capacidad también se ejecuta aquí en la web, por email y desde Telegram — y pronto también desde nuestra app.
Llámela desde su stack
curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/str/extract-words-starting \
-H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"text":"apple apricot banana avocado berry almond","prefix":"a"}'const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/str/extract-words-starting", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
"text": "apple apricot banana avocado berry almond",
"prefix": "a"
})
});
const { task_id } = await res.json();import os, requests
res = requests.post(
"https://api.kit.forhosting.com/str/extract-words-starting",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
json={
"text": "apple apricot banana avocado berry almond",
"prefix": "a"
},
)
task_id = res.json()["task_id"]<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/str/extract-words-starting", false, stream_context_create([
"http" => [
"method" => "POST",
"header" => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
"content" => '{"text":"apple apricot banana avocado berry almond","prefix":"a"}',
],
]));
$task = json_decode($res, true);body := bytes.NewBufferString(`{"text":"apple apricot banana avocado berry almond","prefix":"a"}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/str/extract-words-starting", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)Ejemplo de solicitud
{
"text": "apple apricot banana avocado berry almond",
"prefix": "a"
}Ejemplo de respuesta
{
"task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
"type": "str.extract_words_starting",
"status": "queued",
"_links": {
"result": "/tasks/tsk_…/result"
}
}La API es asíncrona: la llamada devuelve un task_id al instante y el resultado llega por webhook. El polling está limitado a 1 req/s por tarea.
Precio
Precio publicado — sin tokens ni créditos inventados. Una tarea fallida no se cobra.
Límites
max_chars | 100000 |
Errores
| HTTP | Código | Significado |
|---|---|---|
401 | unauthorized | API key ausente o inválida. |
402 | insufficient_balance | El saldo no cubre el precio de la tarea. |
404 | unknown_type | El tipo de tarea no existe. |
429 | rate_limited | Demasiadas peticiones. Use el webhook en vez de sondear. |
Notas técnicas
El texto vacío o un prefijo vacío fallan con invalid_input en lugar de inventar coincidencias.
Qué significa «palabras que empiezan por» y cómo se eligen las coincidencias
La coincidencia usa startsWith al estilo JavaScript sobre el token tras una minúscula opcional: cuando case_insensitive es true (valor predeterminado), tanto el token como el prefijo se comparan en minúsculas, de modo que PreFix y prefix coinciden con el prefijo pre. Cuando case_insensitive es false, PreFix solo coincide con el prefijo Pre, no con pre. Solo los campos ausentes o vacíos, la entrada demasiado larga y las formas booleanas inválidas lanzan invalid_input.
Contrato de entrada, forma de la respuesta y comportamiento ante errores
Los números finitos y bigints de text o prefix se convierten a cadena; se rechazan objetos, arrays y booleanos sueltos. Ejemplo: el texto apple apricot banana avocado berry almond con prefijo a produce apple, apricot, avocado y almond—cuatro coincidencias de seis tokens cuando la coincidencia no distingue mayúsculas. Combine este extremo con un listador de palabras únicas cuando necesite el vocabulario completo sin filtro de prefijo, o con un buscador de la palabra más frecuente cuando solo le interese el pico único. Envíe por POST un cuerpo JSON con dos campos obligatorios: text, una cadena no vacía a analizar (alias: input, string, value, content y s), y prefix, una cadena no vacía por la que debe empezar cada coincidencia (alias: starts_with, start y p). El opcional case_insensitive vale true por defecto y también acepta ignore_case, ci o casefold; se admiten booleanos, 0/1 y cadenas true/false habituales. La longitud se limita a cien mil caracteres para acotar el análisis en el navegador y en el Worker. En caso de éxito el cuerpo incluye words (formas superficiales coincidentes ordenadas), count (longitud de words), total_words (todos los tokens tras la tokenización), prefix (eco de la cadena que usted proporcionó), case_insensitive (indicador efectivo) y method con valor extract_words_starting para etiquetar canalizaciones. Texto ausente, vacío o solo espacios, prefijo ausente o vacío, campos demasiado largos y booleanos mal formados fallan con invalid_input y no se facturan.
Dónde un extractor de palabras por prefijo aporta valor
Como la implementación es parse pura de nivel A, cada llamada correcta cuesta el precio base publicado $0.002 sin tokens de modelo ni red saliente, y la validación fallida no consume saldo.
Preguntas técnicas
¿La coincidencia distingue mayúsculas y minúsculas?
Por defecto no: case_insensitive es true, así que Apple coincide con el prefijo a. Ponga case_insensitive en false para coincidencia estricta por capitalización.
¿Cuánto cuesta extraer palabras por prefijo?
La herramienta del navegador es gratuita. Las peticiones API usan saldo KIT prepago a $0.002 por llamada correcta; la entrada inválida no se factura.