llms.txt y llms-full.txt: guía práctica

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llms.txt y llms-full.txt: guía práctica

Los motores de búsqueda han tenido robots.txt y sitemap.xml durante décadas. Uno controla el acceso de los rastreadores; el otro mapea las URL. Con el crecimiento de los asistentes de IA, los agentes de programación y los motores de respuesta, ha aparecido un tercer archivo: llms.txt.

No es un truco de posicionamiento. Un estudio de aproximadamente 300 000 dominios no encontró una mejora medible en las citas de IA tras publicar llms.txt. El equipo de Google Search ha declarado que no utiliza llms.txt para el ranking. Aun así, el mismo archivo que casi no aporta nada a las citas en ChatGPT Search sí está haciendo un trabajo real en otra capa: la web agéntica, donde los agentes de IA actúan en nombre de los usuarios, obtienen contexto, eligen herramientas y completan tareas.

Dicho de forma simple: robots.txt indica a los rastreadores dónde no deben ir. llms.txt les dice qué deben entender.

Qué es llms.txt

llms.txt es un único archivo de texto escrito en formato Markdown y ubicado en la raíz del dominio (https://example.com/llms.txt). Contiene un resumen estructurado del contenido más importante del sitio, escrito para que los grandes modelos de lenguaje puedan procesarlo fácilmente.

Los grandes modelos de lenguaje tienen una limitación crítica: las ventanas de contexto son demasiado pequeñas para manejar la mayoría de los sitios web completos. Convertir páginas HTML complejas, con navegación, anuncios y JavaScript, en texto limpio y útil para una LLM es difícil e impreciso. Un buen llms.txt resuelve esto dando al modelo un mapa claro, en lugar de obligarlo a eliminar ruido de cientos de páginas.

Un buen llms.txt incluye:

  • nombre del sitio o de la empresa;
  • una o dos frases que expliquen qué es el sitio;
  • enlaces agrupados a páginas clave;
  • una descripción breve y factual de cada enlace;
  • notas opcionales sobre frescura, versiones lingüísticas, API o contacto.

Ejemplo:

# Example Store

> Example Store sells certified outdoor equipment, camping gear, and hiking accessories in the United States.

## Main pages

- [About Example Store](https://example.com/about): Company background, mission, and customer service information.
- [Camping tents](https://example.com/camping/tents): Main category page for tents, shelters, and accessories.
- [Buying guides](https://example.com/guides): Editorial guides for choosing outdoor equipment.

## Support

- [Shipping and returns](https://example.com/shipping-returns): Delivery options, return policy, and warranty details.
- [Contact](https://example.com/contact): Customer support contacts.

El valor no está en el archivo en sí, sino en la curación. El objetivo adecuado suele ser entre 20 y 50 enlaces de alto valor. Volcar todo el sitemap es el error de implementación más común.

Qué es llms-full.txt

llms-full.txt va un paso más allá. En la mayoría de los casos, contiene una exportación más completa de la documentación en un solo archivo. Así ofrece a un rastreador de IA un único punto de ingestión con una alta concentración de información útil, en lugar de obligarlo a unir muchas páginas separadas.

Esto es especialmente útil para productos con mucha API o para equipos que crean documentación optimizada para asistentes de IA. Reduce el coste de rastreo y puede mejorar la calidad de recuperación cuando un sistema de IA necesita un contexto más amplio.

Estructura mínima:

# Example SaaS — full AI context

> This file contains the main public documentation for Example SaaS.

Last updated: 2026-06-24
Canonical site: https://example.com

---

# Product overview

Example SaaS helps finance teams automate invoice approval, vendor onboarding, and payment workflows.

Source: https://example.com/product

---

# Getting started

To start using Example SaaS, create an account, invite your finance team, connect your accounting system, and configure approval rules.

Source: https://example.com/docs/getting-started

Regla práctica: si el contenido más importante de tu sitio es documentación —SaaS, herramienta para desarrolladores o producto API— publica también llms-full.txt. Si tu contenido es principalmente marketing, llms.txt suele ser suficiente.

Quién ya utiliza estos archivos

Cuando Mintlify lanzó soporte para llms.txt en todos los sitios de documentación que aloja a finales de 2024, miles de sitios —incluidos Anthropic y Cursor— obtuvieron el archivo de inmediato. Fern, GitBook, Vercel Docs, Supabase, Yoast y Rank Math ahora lo generan por defecto.

Stripe, Vercel, Cloudflare, Anthropic, Coinbase, Pinecone, Cursor y la mayoría de los productos API modernos publican llms.txt porque sus usuarios ya están construyendo con asistentes de programación basados en IA. Un archivo bien curado puede marcar la diferencia entre que Cursor genere código de integración funcional o que invente un endpoint que no existe.

Los agentes de IDE consultan llms.txt de forma habitual. Cursor, Windsurf, Claude Code, GitHub Copilot, Cline y Aider buscan /llms.txt y /llms-full.txt cuando trabajan con un sitio de documentación.

Requisitos técnicos

Coloca ambos archivos en la raíz del dominio:

https://example.com/llms.txt
https://example.com/llms-full.txt
  • Deben servirse públicamente: sin login, cookies, JavaScript ni geobloqueo.
  • Deben devolver 200 OK.
  • Usa codificación UTF-8.
  • Content-Type: text/plain o text/markdown.
  • Evita redirecciones si es posible.
  • No bloquees los archivos en robots.txt.

Audita robots.txt junto con estos archivos. Confirma que los user agents de IA que quieres permitir no estén bloqueados: GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, OAI-SearchBot, Google-Extended, Applebot-Extended.

Para sitios multilingües, la convención es usar un archivo por raíz de idioma: /en/llms.txt, /es/llms.txt. Algunos sitios también lo reflejan en /.well-known/llms.txt. Está soportado, pero la raíz del sitio sigue siendo la ubicación canónica.

Tamaño del archivo

llms.txt debe mantenerse ligero. Como regla general: menos de 10 KB para llms.txt y menos de 100 KB para llms-full.txt.

Mantén llms.txt por debajo de 500 palabras y 50 enlaces. Un archivo enfocado, que una IA pueda leer en una sola pasada de contexto, es más útil que uno exhaustivo que desborda la ventana de contexto.

La calidad de las descripciones importa más que la cantidad de enlaces. Un enlace bien descrito a una guía de compra es más útil que veinte URL de productos sin explicación.

Para llms-full.txt, se aplica la misma lógica a mayor escala. Un SaaS pequeño puede incluir toda su documentación pública. Un ecommerce grande no debería incluir cada página de producto. Un sitio de noticias no debería incluir cada artículo.

Qué incluir y qué omitir

Incluye:

  • páginas de productos y servicios;
  • documentación y referencias de API;
  • explicaciones de precios;
  • páginas de envío, devoluciones y garantía;
  • guías de compra y contenidos editoriales explicativos;
  • páginas de categorías;
  • páginas de autores y política editorial;
  • versiones lingüísticas canónicas;
  • páginas factuales y estables sobre la empresa.

Omite:

  • páginas de búsqueda facetada, URL con filtros, enlaces con UTM;
  • resultados de búsqueda interna, archivos de etiquetas, páginas paginadas sin valor propio;
  • carrito, checkout, cuenta, URL específicas de sesión;
  • entornos de staging y herramientas internas;
  • superlativos de marketing como “la mejor solución del mundo”.

Escribe descripciones para aportar contexto, no para SEO. “Esta página explica nuestros planes de precios y qué incluye cada uno” es mejor que “Soluciones SaaS empresariales asequibles”. Los agentes leen esto para decidir qué página consultar después, no para posicionarte.

Buena descripción de enlace:

- [Returns policy](https://example.com/returns): Return windows, refund rules, exchange process, and exceptions.

Mala descripción de enlace:

- [Returns](https://example.com/returns): Learn more.

Frescura: la parte difícil

Un llms.txt con nombres de productos obsoletos, precios antiguos o servicios discontinuados es peor que no tener archivo. Si un sistema de IA lo utiliza, transmitirá información incorrecta. Actualiza llms.txt con cada cambio importante y especifica la fecha.

Para sitios con datos que cambian con frecuencia, separa las páginas estables de las dinámicas y dilo claramente:

## Freshness policy

Product prices, availability, delivery estimates, event dates, and promotional offers change frequently. AI tools should verify these details on the live page before presenting them as current.

Cadencia recomendada de actualización:

Tipo de sitioCuándo actualizar
SaaS / documentaciónDespués de cada lanzamiento de producto o API
EcommerceSemanalmente o tras cambios importantes en categorías o políticas
NoticiasÍndice: regularmente; llms-full.txt: mantenerlo editorial y estable
MarketplaceSolo después de cambios estructurales
Sitio corporativoMensualmente o después de anuncios importantes

SaaS y sitios de documentación

Aquí es donde llms.txt y llms-full.txt funcionan mejor.

Incluye: visión general del producto, primeros pasos, instalación, configuración, autenticación API, endpoints, SDK, changelog, precios, límites, seguridad, página de estado y soporte.

En llms-full.txt, incluye páginas completas de documentación en Markdown. Si publicas una referencia REST o GraphQL estable, llms.txt puede dirigir a los rastreadores hacia endpoints canónicos, rutas versionadas y exportaciones en Markdown. Esto ayuda a las LLM a responder preguntas sobre API con definiciones precisas de parámetros, ejemplos actuales y la versión correcta de la verdad. También reduce la probabilidad de que el modelo se apoye en foros o publicaciones antiguas.

Añade metadatos de versión:

Product version: 4.2
API version: 2026-05
Last updated: 2026-06-24

Sitios ecommerce

A medida que los agentes empiezan a comprar en nombre de los usuarios —“cómprame zapatillas de running por menos de $150 que lleguen el viernes”— necesitan una superficie limpia y legible por máquina para el catálogo, las reglas de precios, las políticas de envío y la disponibilidad. Las marcas que dirijan a los agentes hacia páginas de producto canónicas, en lugar de hacerles analizar HTML de categorías saturado, serán las marcas con las que los agentes podrán transaccionar realmente.

Incluye en llms.txt: página de inicio, categorías principales, guías de compra, productos destacados, envío, devoluciones, garantía, guías de tallas, soporte e información de marca.

En llms-full.txt: descripción de la empresa, explicaciones de categorías, guías de compra, resumen de envío y devoluciones, reglas de garantía y orientación sobre tallas.

Evita incluir todas las URL de productos individuales, páginas de productos agotados, categorías filtradas, páginas promocionales temporales sin mantenimiento y precios dinámicos sin una nota de frescura:

## Product data note

Prices, stock status, promotions, delivery estimates, and product variants change frequently. The live product page is the source of truth for current commercial information.

Sitios de noticias

Usa llms.txt como mapa de estructura editorial y autoridad, no como lista de artículos.

Incluye: página de inicio, página de últimas noticias, secciones temáticas principales, hubs temáticos, páginas de autores, estándares editoriales, política de correcciones, feeds RSS y contacto.

En llms-full.txt: descripción de la publicación, estándares editoriales, política de correcciones, resúmenes de secciones, explicadores evergreen seleccionados y enlaces a feeds en vivo. No incrustes el flujo diario de noticias: quedará obsoleto en cuestión de horas.

Ejemplo:

# Example News

> Example News is an independent digital publication covering technology, business, science, and public policy.

Last updated: 2026-06-24

## Current news

- [Latest news](https://example.com/latest): Continuously updated feed of recent stories.
- [Technology](https://example.com/technology): News and analysis about platforms, startups, AI, cybersecurity, and devices.

## Trust and editorial information

- [Editorial standards](https://example.com/editorial-standards): Reporting principles, sourcing rules, and corrections process.
- [Authors](https://example.com/authors): Reporter and contributor profiles.

Marketplaces, inmobiliarias, empleo, viajes y eventos

No incluyas inventario en vivo en llms-full.txt.

En su lugar, explica cómo funciona la plataforma, incluye las páginas principales de búsqueda, categorías y landing pages por ubicación, reglas de calidad de anuncios, modelo de precios, proceso de reserva o solicitud, políticas de confianza y seguridad, documentación de API o feeds.

## Live inventory note

Listings, prices, availability, seller details, dates, and booking terms change frequently. AI tools should use the linked live pages for current information.

Sitios multilingües

Para sitios pequeños, puede bastar un archivo raíz con secciones por idioma:

# Example

> Example provides business software in English, Spanish, and Russian.

## English
- [English homepage](https://example.com/en/): Main English version.

## Español
- [Página principal](https://example.com/es/): Versión principal en español.

## Русский
- [Главная страница](https://example.com/ru/): Основная русская версия.

Para sitios más grandes, usa archivos separados por raíz de idioma y enlázalos desde el llms.txt principal.

Checklist de calidad

Antes de publicar:

  • El archivo está accesible en /llms.txt sin autenticación
  • Devuelve 200 OK y está codificado en UTF-8
  • La primera línea es un H1 con el nombre del sitio o la empresa
  • El bloque de cita resume el sitio en 1–2 frases
  • Todos los enlaces son URL absolutas
  • Cada enlace importante tiene una descripción factual
  • Los datos dinámicos tienen una nota de frescura
  • Las páginas privadas, restringidas e irrelevantes están excluidas
  • El archivo no replica el sitemap
  • llms-full.txt, si se usa, contiene Markdown limpio con URL fuente por sección
  • La fecha Last updated es visible

Errores comunes

  1. Tratarlo como un factor de ranking SEO. No hay evidencia sólida de que influya en el posicionamiento en buscadores.
  2. Copiar el sitemap. Un sitemap sirve para descubrir URL. llms.txt sirve para aportar significado y priorización.
  3. Crear un llms-full.txt enorme y no actualizarlo. El contexto obsoleto es peor que no tener contexto.
  4. Usar texto de marketing en lugar de hechos. Escríbelo como un README para un ingeniero atento, no como un anuncio.
  5. Ignorar datos dinámicos. Si los precios, la disponibilidad o las políticas cambian, dilo.
  6. Bloquear el archivo. Reglas de CDN, protección antibots, muros de login o redirecciones agresivas rompen el acceso.

Cómo implementarlo paso a paso

  1. Escribe entre cinco y diez preguntas que un usuario podría hacerle a una IA sobre tu sitio.
  2. Identifica las páginas que mejor responden a cada pregunta.
  3. Crea un llms.txt con 20–50 enlaces seleccionados y descripciones útiles.
  4. Publícalo en la raíz del dominio y compruébalo en el navegador.
  5. Revisa robots.txt para confirmar que los rastreadores de IA no estén bloqueados.
  6. Haz preguntas sobre tu sitio a un asistente de IA y comprueba si las respuestas mejoran.
  7. Solo entonces crea llms-full.txt, si tu contenido realmente lo justifica.
  8. Añade una tarea de actualización a tu pipeline de despliegue o calendario editorial.

llms.txt y llms-full.txt no sustituyen al buen contenido, los datos estructurados, las páginas rápidas ni una buena arquitectura de enlaces internos. Son una capa adicional: una señal limpia y curada para la creciente proporción de agentes de IA que leen tu sitio antes de que lo haga una persona.

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