Generar datos de prueba
Describa las columnas que necesita y obtenga filas que parecen reales pero no son de nadie: en el ejemplo, 3 filas como Ana García, ana0@example.com, 2023-11-14, cada una con su importe. Ningún dato de clientes entra en juego. Gratis en su navegador.
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Es la manera más rápida de poblar una base de datos de staging, llenar una demo de interfaz o poner a prueba un parser con datos que parecen reales pero nunca lo fueron.
Por qué no sirven ni los datos reales ni las muestras hechas a mano
Copiar datos de producción a un entorno de desarrollo o de demostración es un problema de privacidad que solo espera su momento. Las muestras hechas a mano no son mucho mejores: suelen ser cinco registros copiados y pegados con el nombre cambiado, y nunca se parecen a lo que escriben las personas reales. Lo que un equipo necesita de verdad son datos con la forma de los reales sin que lo sean. Eso es lo que da este generador: cada fila trae un nombre verosímil, un correo que claramente no pertenece a nadie, una fecha y una cifra, de modo que una pantalla, un informe o una importación se pueden revisar sin exponer a nadie.
Cómo describir las filas que necesita
Indique las columnas que quiere y, para cada una, el tipo de valor que debe llevar: un nombre, un correo, un teléfono, una fecha, un identificador, un número entero, una palabra o un importe. Después diga cuántas filas crear. En el ejemplo, cuatro columnas y una cantidad de 3 producen a Ana García, Luis Díaz y Marta Cruz, con fechas que avanzan día a día desde el 2023-11-14 e importes de 0, 13,37 y 26,74. Sirve para poblar una base de ensayo, para dar a una demostración clientes creíbles en lugar de las mismas tres filas escritas a mano o para ver cómo responde un formulario ante una tabla completa.
Por qué los datos reales son la herramienta equivocada para probar
Usar datos de producción en un entorno de desarrollo o QA es un problema de privacidad esperando a ocurrir, y los datos de muestra hechos a mano son todavía peor: normalmente son cinco registros copiados y pegados cambiando el nombre, lo cual nunca revela los casos límite — un nombre con apóstrofe, una dirección sin campo de estado, un correo con signo más — que rompen formularios y parsers en producción. Lo que todo equipo necesita en realidad son datos estructuralmente realistas sin ser reales.
Qué puede hacer con ella
Poblar bases de datos de staging
Genere miles de registros realistas de usuarios y pedidos cada noche para mantener poblado un entorno de staging sin tocar nunca datos de producción.
Entornos de frontend y demos
Llene un panel o una demo de producto con nombres, fechas y cifras de clientes plausibles en lugar de las mismas tres filas fijas que ve cada prospecto.
Pruebas de carga y de parsers
Produzca un lote grande de registros con valores límite — nombres largos, caracteres inusuales, números en los extremos — para confirmar que su lógica de validación resiste.
Preguntas frecuentes
¿Existe un plan gratuito para el generador de datos de prueba?
La herramienta de arriba es gratis en su navegador. Sin suscripción, sin tokens, y una tarea fallida no se cobra.
¿Puedo controlar restricciones, como una edad mínima o un rango de fechas específico?
Sí, los campos numéricos y de fecha aceptan límites mínimo y máximo, y puede restringir un campo a un conjunto fijo de valores para cosas como estado o categoría.
¿Los datos generados son realmente aleatorios o se repiten?
Cada solicitud produce un conjunto de registros generado de forma independiente y fresca; nada se guarda en caché ni se reutiliza entre solicitudes.
¿Los datos generados podrían coincidir por accidente con una persona real?
Son sintéticos y provienen de patrones genéricos de nombres y formatos, no de registros de ninguna persona real, aunque como con cualquier texto generado es posible una coincidencia casual con un nombre existente.
¿Qué tipos de datos puedo generar?
Nombres, correos electrónicos, teléfonos, fechas, identificadores únicos, números enteros, importes y palabras, entre otros. Usted pone a cada columna el nombre que quiera y elige el tipo de valor que debe contener, como en el ejemplo con nombre, correo, alta e importe.
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/data/fake \
-H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"schema":{"name":"name","email":"email"}}'const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/data/fake", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
"schema": {
"name": "name",
"email": "email"
}
})
});
const { task_id } = await res.json();import os, requests
res = requests.post(
"https://api.kit.forhosting.com/data/fake",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
json={
"schema": {
"name": "name",
"email": "email"
}
},
)
task_id = res.json()["task_id"]<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/data/fake", false, stream_context_create([
"http" => [
"method" => "POST",
"header" => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
"content" => '{"schema":{"name":"name","email":"email"}}',
],
]));
$task = json_decode($res, true);body := bytes.NewBufferString(`{"schema":{"name":"name","email":"email"}}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/data/fake", 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
{
"schema": {
"name": "name",
"email": "email"
}
}Ejemplo de respuesta
{
"task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
"type": "data.fake",
"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_mb | 25 |
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
Cómo funciona el paso de esquema a fixtures
POST /data/fake recibe un esquema que describe los campos que quiere — tipos como name, email, address, uuid, date, integer con un rango, u objetos anidados — junto con una cantidad de registros, y genera esa cantidad de filas respetando los tipos y las restricciones que defina, como un mínimo y máximo para campos numéricos o un conjunto fijo de valores enum para una columna de estado. El task_id que recibe permite obtener el resultado en JSON, CSV o sentencias SQL una vez que termina la generación.
Realista, no basura aleatoria
Hay una diferencia importante entre cadenas aleatorias y datos de prueba que se comportan como el mundo real: una dirección generada incluye una calle, ciudad y código postal con un formato internamente coherente; un nombre generado proviene de patrones reales de nombres y no de caracteres al azar; un número de teléfono generado sigue un formato plausible.
Cómo encaja en un flujo de pruebas o demos
Como es asíncrono, puede disparar este endpoint como paso de preparación en un pipeline de integración continua antes de correr las pruebas de integración, o desde un script de seed que pobla una base de datos de staging nueva cada noche.
Casos de integración
Pruebas de contrato de API
Genere fixtures de solicitud y respuesta que coincidan exactamente con su esquema, para que las pruebas de integración ejerciten la forma real de los datos que espera su API.
Preguntas técnicas
¿Cómo genero datos falsos con la API?
Envíe por POST un esquema que describa sus campos y la cantidad de registros deseada a /data/fake; recibe un task_id y los fixtures generados llegan por webhook o enlace firmado en formato JSON, CSV o SQL.
¿Qué tipos de campo soporta?
Tipos comunes como name, email, address, phone, uuid, date, integer y float con rangos, boolean y valores enum de una lista fija, además de objetos anidados para registros más complejos.
¿Cuántos registros puedo generar en una sola solicitud?
Usted define la cantidad de registros en el esquema; cantidades mayores simplemente tardan más en procesarse, y el precio de $0.002 es por solicitud sin importar cuántas filas produzca.
¿Qué formatos de salida están disponibles?
JSON, CSV y sentencias de inserción SQL, para que el fixture se integre directamente en un script de siembra de base de datos o en un mock de frontend.