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# LLM

> Envía un prompt a un modelo de lenguaje y devuelve la respuesta generada.

El nodo **LLM** envía un prompt a un modelo de lenguaje y devuelve el texto generado. Úselo para resumir contenido, clasificar datos, transformar texto, responder preguntas o realizar cualquier tarea que se beneficie de una salida generada por IA.

## Configuración

| Campo                  | Obligatorio | Descripción                                                                                                                                                       |
| ---------------------- | ----------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Prompt**             | Sí          | El prompt que se enviará al modelo de lenguaje. Escriba `@` para insertar variables de pasos anteriores.                                                          |
| **Modelo**             | No          | El modelo de lenguaje que se usará para el procesamiento. Seleccione de la lista desplegable.                                                                     |
| **Prompt del sistema** | No          | Instrucciones a nivel de sistema que definen el comportamiento y el rol del modelo. Escriba `@` para insertar variables o ingrese las instrucciones directamente. |
| **Temperatura**        | No          | Controla la aleatoriedad de la salida. `0` = determinista, `1` = muy aleatorio. El valor predeterminado es `0.7`.                                                 |
| **Máximo de tokens**   | No          | La cantidad máxima de tokens en la respuesta. El rango es 1–32000. El valor predeterminado es `1000`.                                                             |

## Resultados

La pestaña **Resultados** muestra la respuesta generada por el modelo después de que se ejecuta el nodo.

<AccordionGroup>
  <Accordion title="Notas">
    * Use el **Prompt del sistema** para establecer una personalidad o restringir el comportamiento del modelo (por ejemplo, "Eres un asistente útil que solo responde preguntas sobre finanzas.").
    * Los valores más bajos de **Temperatura** producen salidas más consistentes y enfocadas. Los valores más altos producen respuestas más creativas o variadas.
    * Aumente el **Máximo de tokens** para salidas más largas, o reduzcalo para limitar la longitud de la respuesta y reducir el uso de tokens.
  </Accordion>
</AccordionGroup>