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title: Router
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import { Callout } from 'fumadocs-ui/components/callout'
import { Tab, Tabs } from 'fumadocs-ui/components/tabs'
import { Image } from '@/components/ui/image'

El bloque Router utiliza IA para dirigir flujos de trabajo de manera inteligente basándose en el análisis de contenido. A diferencia de los bloques de Condición que utilizan reglas simples, los Routers comprenden el contexto y la intención.

<div className="flex justify-center">
  <Image
    src="/static/blocks/router.png"
    alt="Bloque Router con múltiples caminos"
    width={500}
    height={400}
    className="my-6"
  />
</div>

## Router vs Condición

**Usa Router cuando:**
- Se necesita análisis de contenido impulsado por IA
- Trabajas con contenido no estructurado o variable
- Se requiere enrutamiento basado en intención (p. ej., "dirigir tickets de soporte a departamentos")

**Usa Condición cuando:**
- Las decisiones simples basadas en reglas son suficientes
- Trabajas con datos estructurados o comparaciones numéricas
- Se necesita un enrutamiento rápido y determinista

## Opciones de configuración

### Contenido/Prompt

El contenido o prompt que el Router analizará para tomar decisiones de enrutamiento. Esto puede ser:

- Una consulta o entrada directa del usuario
- Resultado de un bloque anterior
- Un mensaje generado por el sistema

### Bloques de destino

Los posibles bloques de destino entre los que el Router puede seleccionar. El Router detectará automáticamente los bloques conectados, pero también puedes:

- Personalizar las descripciones de los bloques de destino para mejorar la precisión del enrutamiento
- Especificar criterios de enrutamiento para cada bloque de destino
- Excluir ciertos bloques de ser considerados como destinos de enrutamiento

### Selección de modelo

Elige un modelo de IA para impulsar la decisión de enrutamiento:

- **OpenAI**: GPT-4o, o1, o3, o4-mini, gpt-4.1
- **Anthropic**: Claude 3.7 Sonnet
- **Google**: Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.0 Flash
- **Otros proveedores**: Groq, Cerebras, xAI, DeepSeek
- **Modelos locales**: modelos compatibles con Ollama o VLLM

Utiliza modelos con fuertes capacidades de razonamiento como GPT-4o o Claude 3.7 Sonnet para obtener mejores resultados.

### Clave API

Tu clave API para el proveedor LLM seleccionado. Se almacena de forma segura y se utiliza para la autenticación.

## Salidas

- **`<router.prompt>`**: Resumen del prompt de enrutamiento
- **`<router.selected_path>`**: Bloque de destino elegido
- **`<router.tokens>`**: Estadísticas de uso de tokens
- **`<router.cost>`**: Costo estimado de enrutamiento
- **`<router.model>`**: Modelo utilizado para la toma de decisiones

## Ejemplos de casos de uso

**Clasificación de soporte al cliente** - Enrutar tickets a departamentos especializados

```
Input (Ticket) → Router → Agent (Engineering) or Agent (Finance)
```

**Clasificación de contenido** - Clasificar y enrutar contenido generado por usuarios

```
Input (Feedback) → Router → Workflow (Product) or Workflow (Technical)
```

**Calificación de leads** - Enrutar leads según criterios de calificación

```
Input (Lead) → Router → Agent (Enterprise Sales) or Workflow (Self-serve)
```

## Mejores prácticas

- **Proporcionar descripciones claras de los objetivos**: Ayuda al Router a entender cuándo seleccionar cada destino con descripciones específicas y detalladas
- **Usar criterios de enrutamiento específicos**: Define condiciones claras y ejemplos para cada ruta para mejorar la precisión
- **Implementar rutas alternativas**: Conecta un destino predeterminado para cuando ninguna ruta específica sea apropiada
- **Probar con entradas diversas**: Asegúrate de que el Router maneja varios tipos de entrada, casos extremos y contenido inesperado
- **Monitorear el rendimiento del enrutamiento**: Revisa las decisiones de enrutamiento regularmente y refina los criterios basándote en patrones de uso reales
- **Elegir modelos apropiados**: Usa modelos con fuertes capacidades de razonamiento para decisiones de enrutamiento complejas
