OpenAI - GPT:

• xml pom

<dependencies>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.knuddels</groupId>
    <artifactId>jtokkit</artifactId>
    <version>1.1.0</version>
</dependency>
</dependencies>

• properties

spring.application.name=ecomart
spring.ai.openai.api-key=${OPENAI_API_KEY}
spring.ai.openai.chat.options.model=gpt-4o-mini
spring.ai.retry.max-attempts=20
spring.ai.retry.backoff.initial-interval=10
spring.ai.retry.backoff.max-interval=300
logging.level.org.springframework.ai.chat.client.advisor=DEBUG

• CategorizadorDeProductosCOntroller

@RestController
@RequestMapping("/categorizador")
public class CategorizadorDeProductosController {
private final ChatClient chatClient;

public CategorizadorDeProductosController(ChatClient.Builder chatClientBuilder) {
    this.chatClient = chatClientBuilder
        .defaultOptions(ChatOptions.builder()
            .model("gpt-4o-mini")
        .build())
    .build();
}

@GetMapping
public String categorizarProductos(String producto){
    var system = """
        Actúa como un categorizador de productos y debes responder solo el nombre de la categoría del producto informado    

        Escoge una categoría de la siguiente lista:

        1. Higiene Personal
        2. Electrónicos
        3. Deportes
        4. Otros

        Ejemplo de uso:

        Producto: Pelota de fútbol
        Respuesta: Deportes
        """;

    var tokens = contadorDeTokens(system, producto);
    System.out.println(tokens);

    // implementación de la lógica para la implementación del modelo

    return this.chatClient.prompt()
        .system(system)
        .user(producto)
        .options(ChatOptions.builder()
            .temperature(0.82).build())
        .advisors(new SimpleLoggerAdvisor())
        .call()
        .content();
}

private int contadorDeTokens(String system, String user){
    var registry = Encodings.newDefaultEncodingRegistry();
    var enc = registry.getEncodingForModel(ModelType.GPT_4O_MINI);
    return  enc.countTokens(system + user);
}
}

Google - Gemini

• XML POM

<dependencies>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-model-google-genai</artifactId>
</dependency>
</dependencies>

• properties

spring.application.name=ecosmart

spring.ai.google.genai.api-key=${GOOGLE_API_KEY}
spring.ai.google.genai.chat.options.model=gemini-3-flash-preview
spring.ai.google.genai.chat.options.temperature=0.82
spring.ai.retry.max-attempts=20
spring.ai.retry.backoff.initial-interval=10
spring.ai.retry.backoff.max-interval=300
logging.level.org.springframework.ai.chat.client.advisor=DEBUG

• CategorizadorDeProductosController

@RestController
@RequestMapping("/categorizador")
public class CategorizadorDeProductosController {
private final ChatClient chatClient;

public CategorizadorDeProductosController(ChatClient.Builder chatClientBuilder) {
    this.chatClient = chatClientBuilder
        .defaultOptions(ChatOptions.builder()
            .model("gemini-3-flash-preview")
        .build())
    .build();
}

@GetMapping
public String categorizarProductos(String producto){
    var system = """
        Actúa como un categorizador de productos y debes responder solo el nombre de la categoría del producto informado    

        Escoge una categoría de la siguiente lista:

        1. Higiene Personal
        2. Electrónicos
        3. Deportes
        4. Otros

        Ejemplo de uso:

        Producto: Pelota de fútbol
        Respuesta: Deportes
        """;

    // 1. Calculamos tokens aproximados antes de la consulta
    int tokensAproximados = contadorDeTokens(system + producto);
    System.out.println("Tokens calculados antes de enviar: " + tokensAproximados);

    // 2. Lógica de decisión de modelo basada en el tamaño
    // Ejemplo: Si es muy largo usamos Pro, si es corto usamos Flash
    String modeloElegido = (tokensAproximados > 1000) ? "gemini-3-flash-preview" : "gemini-2.5-flash";
    System.out.println("Modelo seleccionado: " + modeloElegido);

    return this.chatClient.prompt()
        .system(system)
        .user(producto)
        .options(ChatOptions.builder()
            .model(modeloElegido)
            .temperature(0.82).build())
        .advisors(new SimpleLoggerAdvisor())
        .call()
        .content();
}
/**
 * Alternativa a JTokkit para Gemini.
 * En Gemini, 1 token ≈ 4 caracteres en promedio.
 */
private int contadorDeTokens(String texto) {
    if (texto == null) return 0;
    // Estimación matemática sugerida por Google para validación previa rápida
    return (int) Math.ceil(texto.length() / 4.0);
}
}