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PUT
Upsert

Descripción general

El endpoint upsert crea inteligentemente una nueva empresa o actualiza una existente basándose en estrategias de detección de duplicados configurables. Maneja automáticamente conflictos y previene registros duplicados usando coincidencia exacta, coincidencia difusa o detección de similitud impulsada por IA.

Endpoint

Autenticación

Requiere una clave API válida en el encabezado Authorization:

Cuerpo de la solicitud

object
required
Los datos de la empresa (misma estructura que el endpoint Crear empresa)
object
Opciones de configuración para el comportamiento del upsert
enum
Cómo manejar conflictos cuando se encuentra una empresa existente:
  • source_wins - Los nuevos datos sobrescriben los datos existentes
  • target_wins - Mantener datos existentes, ignorar nuevos datos
  • manual_review - Marcar para revisión manual sin actualizar
  • smart_merge (predeterminado) - Fusionar inteligentemente ambos conjuntos de datos
enum
Estrategia para detectar empresas duplicadas:
  • exact_match - Coincidencia por externalId y taxId (insensible a mayúsculas)
  • fuzzy_match - Coincidencia de similitud en nombre y taxId (umbral del 80%)
  • ai_similarity - Detección de similitud semántica impulsada por IA
  • hybrid (recomendado) - Coincidencia exacta con respaldo difuso
boolean
default:"true"
Si crear automáticamente relaciones entre entidades

Respuesta

boolean
Indica si la operación tuvo éxito
string
La acción realizada: created o updated
object
El estado final de la empresa después del upsert
object
El estado de la empresa antes de la actualización (null si se creó recientemente)
number
Puntuación de confianza (0-1) para la coincidencia de detección de duplicados
string
Explicación de por qué se creó/actualizó la empresa
array
Array de conflictos a nivel de campo detectados durante la fusión (si los hay)

Ejemplos

Upsert simple (comportamiento predeterminado)

Upsert con coincidencia difusa

Ejemplos de respuesta

Empresa nueva creada

Empresa existente actualizada

Casos de uso

Importación de datos desde CRM

Enriquecimiento progresivo de datos

Mejores prácticas

  1. Elige la estrategia correcta:
    • exact_match para datos limpios y estructurados con IDs confiables
    • fuzzy_match para datos ingresados por usuarios con posibles errores tipográficos
    • hybrid para la mayoría de los escenarios de producción
  2. Maneja conflictos con elegancia:
    • Usa smart_merge para resolución automática
    • Usa manual_review para datos críticos
    • Verifica el array conflicts en la respuesta para cambios importantes
  3. Monitorea puntuaciones de confianza:
    • Las puntuaciones por debajo de 0.7 pueden indicar coincidencias débiles
    • Registra las actualizaciones de baja confianza para revisión

Respuestas de error

400 Bad Request

500 Internal Server Error

Próximos pasos