Haz como yo hice

<!-- Spring AI OpenAI -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId>
</dependency>

<!-- JTokkit -->
<dependency>
    <groupId>com.knuddels</groupId>
    <artifactId>jtokkit</artifactId>
    <version>1.1.0</version>
</dependency>

package com.ejemplo.productos;

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.openai.OpenAiChatOptions;
import org.springframework.ai.tokenizer.JTokkitTokenCountEstimator;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
@RequestMapping("/productos")
public class CategorizadorDeProductosController {

private final ChatClient chatClient;
private final JTokkitTokenCountEstimator tokenCountEstimator;

public CategorizadorDeProductosController(ChatClient.Builder chatClientBuilder) {
    this.chatClient = chatClientBuilder.build();
    this.tokenCountEstimator = new JTokkitTokenCountEstimator();
}

@GetMapping("/categorizar")
public String categorizarProducto(
        @RequestParam String descripcion,
        @RequestParam(defaultValue = "gpt-4o-mini") String modelo) {

    String prompt = """
            Eres un asistente especializado en categorización de productos para e-commerce.

            Tu tarea es analizar la descripción del producto y devolver únicamente una categoría válida.

            Categorías permitidas:
            - Electrónica
            - Ropa
            - Hogar
            - Deportes
            - Belleza
            - Juguetes
            - Alimentos
            - Libros
            - Mascotas
            - Otros

            Reglas:
            1. Responde solo con una categoría.
            2. No expliques tu respuesta.
            3. No agregues texto adicional.
            4. Si la descripción es ambigua, responde: Otros.

            Ejemplos:
            Descripción: "Smartphone con pantalla OLED y 256 GB"
            Categoría: Electrónica

            Descripción: "Camiseta deportiva de algodón"
            Categoría: Ropa

            Ahora categoriza este producto:
            Descripción: "%s"
            Categoría:
            """.formatted(descripcion);

    return this.chatClient.prompt()
            .user(prompt)
            .options(OpenAiChatOptions.builder()
                    .model(modelo)
                    .temperature(0.2)
                    .build())
            .call()
            .content();
}

@GetMapping("/contar-tokens")
public String contarTokens(@RequestParam String texto) {
    int totalTokens = this.tokenCountEstimator.estimate(texto);
    return "Cantidad de tokens estimados: " + totalTokens;
}

@GetMapping("/categorizar-con-tokens")
public String categorizarProductoConTokens(
        @RequestParam String descripcion,
        @RequestParam(defaultValue = "gpt-4o-mini") String modelo) {

    String prompt = """
            Eres un asistente especializado en categorización de productos para e-commerce.

            Devuelve únicamente una categoría válida.

            Categorías permitidas:
            - Electrónica
            - Ropa
            - Hogar
            - Deportes
            - Belleza
            - Juguetes
            - Alimentos
            - Libros
            - Mascotas
            - Otros

            Reglas:
            1. Responde solo con una categoría.
            2. Si no estás seguro, responde: Otros.

            Descripción: "%s"
            Categoría:
            """.formatted(descripcion);

    int tokensPrompt = this.tokenCountEstimator.estimate(prompt);

    String categoria = this.chatClient.prompt()
            .user(prompt)
            .options(OpenAiChatOptions.builder()
                    .model(modelo)
                    .temperature(0.2)
                    .build())
            .call()
            .content();

    return """
            Modelo usado: %s
            Tokens estimados del prompt: %d
            Categoría generada: %s
            """.formatted(modelo, tokensPrompt, categoria);
}

}

.options(OpenAiChatOptions.builder()
.model(modelo)
.temperature(0.2)
.build())

this.tokenCountEstimator = new JTokkitTokenCountEstimator();