API de horóscopo con IA

Dado un signo del zodíaco y una fecha opcional, el endpoint compone un prompt y lo enruta a través de nuestra pasarela de LLM hacia un modelo de lenguaje, que escribe un breve horóscopo diario. La respuesta lleva el texto del horóscopo generado, un descargo de responsabilidad para mostrar junto a él, el identificador del modelo que produjo el texto, y el idioma de la salida —localizado mediante el parámetro language, con un valor por defecto sensato cuando se omite—. Como un modelo de lenguaje se sitúa en la ruta, este endpoint se comporta de forma distinta a las rutas aritméticas y de efemérides: es más lento, típicamente de uno a tres segundos, y el texto es orientación recién generada en lugar de un cálculo reproducible, de modo que dos llamadas con entradas idénticas pueden devolver lecturas redactadas de forma diferente. Los horóscopos semanales, mensuales y anuales son endpoints hermanos que comparten la misma pasarela y forma.

curl -X POST https://api.astroway.info/v1/horoscope/daily \
  -H "X-Api-Key: aw_live_..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "sign": "taurus",
  "date": "2026-06-15",
  "language": "en"
}'

{
  "ok": true,
  "data": {
    "horoscope": "Today favours steady progress…",
    "disclaimer": "For entertainment purposes…",
    "model": "gemini-2.5-flash",
    "language": "en"
  }
}

Recurre a esto cuando quieras copia de horóscopo lista para mostrar sin escribir ni mantener tu propia canalización de contenido. Encaja en superficies de contenido diario —notificaciones push, resúmenes por correo, pantallas de inicio de aplicaciones, widgets— donde una lectura recién redactada por signo y por día es el producto. Renderiza siempre el descargo de responsabilidad devuelto junto con el texto, y solicita el idioma que necesites mediante el parámetro language en lugar de traducir del lado del cliente. Como la salida es no determinista y la llamada conlleva la latencia del modelo, almacena en caché cada lectura por signo y fecha una vez generada en lugar de llamar en cada vista de página, y presupuesta la respuesta de uno a tres segundos al generar a demanda. Para horizontes más largos, cambia a los endpoints hermanos semanal, mensual o anual.

Esto es orientación generada, no un cálculo determinista: entradas idénticas pueden arrojar texto redactado de forma diferente, y el descargo de responsabilidad de la respuesta está ahí para mostrarse a los usuarios finales. El campo del modelo nombra el modelo que la pasarela seleccionó, que puede variar con el tiempo. Una latencia de aproximadamente uno a tres segundos es esperable porque un modelo de lenguaje está en la ruta de la solicitud; los endpoints matemáticos responden mucho más rápido.