# Crear un vector — OpenAI Storage

Método de Botize — `openai_storage.create_embedding` (acción).

Dado un texto crea el vector correspondiente.

Es una acción: ocurre como paso de una tarea. Se pueden encadenar varias.

## Campos que se configuran

Nombre interno del campo, tipo y valores admitidos. En estos campos se pueden insertar etiquetas `{{...}}` de pasos anteriores.

- `mb_switch` *(boolean)* — Reglas
- `input` *(string)* — Texto
- `model` *(string)* — Modelo

Además admite grupos de campos repetibles, con estos prefijos: `mb_filters_*`. Son componentes compuestos (botones, filtros, teclados); el número final lo pone el usuario al añadirlos.

## Variables de salida

Datos que este paso deja disponibles. Se referencian en pasos posteriores con la etiqueta entre dobles llaves.

- `{{embedding_url}}` *(text)* — URL del Vector. La URL donde se puede acceder al vector generado.
e.g. chatgpt_vector.json
- `{{total_tokens}}` *(int)* — Total Tokens. El número total de tokens utilizados en el proceso de creación del vector.
e.g. 2

## Cuenta

Necesita una cuenta de OpenAI Storage conectada en Botize: https://botize.com/es/app/openai_storage/authenticate

## Esta app

Todos los disparadores y acciones de OpenAI Storage: https://botize.com/es/app/openai_storage.md

## Cómo montar esto

Un asistente de IA (Claude, ChatGPT, Cursor…) puede crear y editar estas tareas en la cuenta del usuario a través del conector MCP de Botize, incluido en todos los planes:

    https://webhook.botize.es/mcp

- Guía de conexión: https://botize.com/es/mcp
- Mapa para agentes: https://botize.com/llms.txt
- Cuenta nueva: https://botize.com/es/join (500 operaciones gratis, sin tarjeta)

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Resumen legible por máquinas para asistentes de IA. Versión para personas: https://botize.com/es/method/openai_storage/create_embedding