¿Cómo añadir Claude a una skill de Alexa?

Los asistentes de voz están cada vez más impulsados por grandes modelos de lenguaje. Si quieres incorporar la Claude API de Anthropic en una skill de Alexa que mantienes o construyes, esta guía te explica la arquitectura práctica, patrones de código concretos y consideraciones operativas que necesitarás, desde una prueba de concepto rápida hasta una skill de nivel producción.

CometAPI es una pasarela de agregación de APIs que expone una superficie unificada, compatible con OpenAI, para cientos de grandes modelos de lenguaje (LLM), incluida la familia Claude de Anthropic (Sonnet, Opus y variantes relacionadas). En lugar de llamar directamente a la API de Anthropic, los clientes pueden llamar a los endpoints de CometAPI y seleccionar un modelo Claude por nombre; CometAPI gestiona el enrutamiento de modelos, la agregación de facturación y, en muchos casos, una autenticación y superficie de parámetros simplificadas.

Desde la perspectiva de una skill de Alexa, añadir un modelo Claude a través de CometAPI ofrece tres beneficios prácticos: (1) acceso rápido a las últimas versiones de Claude (variantes Sonnet / Opus) sin reescribir código de cliente cuando cambian los nombres de los modelos; (2) una superficie REST consistente, estilo OpenAI, que muchos SDK ya soportan; y (3) analítica centralizada de uso, limitación de tasa y planes de precios que pueden ser más sencillos de gestionar que múltiples contratos directos con proveedores.

¿Qué es Claude y por qué añadirlo a una skill de Alexa?

Claude es la familia de grandes modelos de lenguaje y APIs conversacionales de Anthropic (la Messages API) que los desarrolladores pueden invocar desde sus aplicaciones. Los modelos Claude (actualizados recientemente en las series Opus/Sonnet/Haiku, Claude Opus 4.5, Claude Sonnet 4.5, Claude Haiku 4.5) ofrecen generación de lenguaje natural de alta calidad, razonamiento y capacidades de agente especializadas. Integrar Claude en una skill de Alexa te permite reemplazar o ampliar respuestas basadas en reglas con un cerebro conversacional impulsado por LLM que puede resumir, razonar, personalizar o actuar como “agente” para tareas complejas.

¿Qué piezas se comunican entre sí?

A alto nivel, el patrón de integración es sencillo: el dispositivo Alexa (Echo) envía entrada de voz al backend de Skills de Alexa (tu skill). Tu backend —normalmente una función AWS Lambda o un servicio HTTPS— transforma la intención del usuario en un prompt de texto y llama a la API de Claude. La respuesta de Claude luego se convierte en voz (SSML) y se devuelve a Alexa para su reproducción. Opcionalmente, puedes usar streaming, respuestas progresivas o patrones de Agente/Herramienta para hacer la experiencia más receptiva y potente.

¿Por qué elegir Claude?

Claude proporciona una moderna Messages API (REST + SDKs) y soporta respuestas en streaming (SSE), soporte de herramientas/Agente (Agent Skills & Model Context Protocol) y modelos escalonados con distintos perfiles de coste/rendimiento, lo que lo hace muy adecuado para experiencias de voz conversacionales o agenticas complejas. Usa Claude si quieres un modelo centrado en la seguridad con herramientas para conectar datos externos y comportamiento de streaming para menor latencia percibida.

¿Cómo deberías diseñar una skill de Alexa que use Claude de CometAPI?

¿Qué arquitecturas de alto nivel son viables?

Hay dos patrones de nivel producción que deberías considerar:

1. Direct Lambda → CometAPI
Una skill de Alexa (normalmente respaldada por una función AWS Lambda) llama al endpoint REST de CometAPI de forma síncrona en cada turno del usuario. La Lambda construye el payload de chat completion/messages, lo reenvía a CometAPI y devuelve el texto del modelo a Alexa para TTS/SSML. Este patrón es simple y funciona bien para tráfico bajo a moderado y pruebas de concepto. Minimiza componentes y por tanto reduce puntos de fallo, pero coloca la lógica de límites de tasa y reintentos en la Lambda.

2. Skill → Servicio backend → CometAPI (recomendado para producción)
La skill de Alexa reenvía solicitudes a un microservicio backend dedicado (alojado en Fargate/ECS, EKS o un clúster EC2 con autoescalado). Ese servicio se encarga de:

estado de conversación, ventanas de contexto y resumen;
contabilidad de tokens/costes y caché;
reintentos, backoff y circuit-breaking;
filtrado de seguridad de entrada/salida y redacción de PII;
streaming/respuestas parciales (si se soporta) y actualizaciones progresivas a Alexa.

Este patrón centraliza preocupaciones transversales y habilita lógica de enrutamiento de modelos (p. ej., elegir Claude Opus para razonamiento complejo, Sonnet para respuestas cortas). Es el enfoque recomendado para equipos que esperan crecimiento, requisitos regulatorios o necesidades de telemetría compleja.

¿Cómo se mapea el ciclo de voz de Alexa a una llamada de Claude en CometAPI?

El usuario habla → el dispositivo Alexa realiza ASR y envía un IntentRequest a tu skill (Lambda o webhook).
Tu skill extrae texto y contexto de sesión (locale, capacidades del dispositivo, opt-ins del usuario).
Tu código prepara un prompt (instrucción del sistema + turnos de conversación + turno del usuario). Para voz, prefiere una instrucción del sistema corta que limite la verbosidad.
Tu servicio llama a CometAPI —ya sea un endpoint compatible con OpenAI chat/completions o un endpoint específico de messages de CometAPI— seleccionando el modelo Claude objetivo. El backend recibe una respuesta de texto o estructurada.
Tu skill convierte el texto a SSML / cards y devuelve la respuesta de Alexa. Para respuestas largas, proporciona un resumen hablado corto y envía el texto completo a la app compañera de Alexa como card.
Supervisión y contabilidad de costes: correlaciona el ID de solicitud de Alexa con los IDs de solicitud de CometAPI y métricas de uso de tokens del modelo para observabilidad.

¿Cuáles son los pasos concretos para implementar Claude en una skill de Alexa (end-to-end)?

A continuación se ofrece una guía paso a paso práctica más un ejemplo de handler de Lambda en Node.js para comenzar.

Paso 1 — Crea la skill de Alexa y el modelo de interacción

En el Alexa Developer Console: crea una skill Custom.
Define

Intents

(p. ej.,
```
OpenChatIntent
```
,
```
FollowUpIntent
```
,
```
StopIntent
```
) y utterances de ejemplo. Por ejemplo:
- utterances de OpenChatIntent: “iniciar un chat”, “preguntar a Claude”, “chatear con IA”.
Configura el Endpoint a tu ARN de AWS Lambda (o endpoint HTTPS). Guarda y compila el modelo. Consulta Alexa REST APIs y la documentación para una guía completa.

Paso 2 — Implementa el backend en Lambda

Flujo de alto nivel dentro de Lambda:

Recibir la solicitud de Alexa (JSON).
Extraer la expresión del usuario y los datos de sesión.
Opcionalmente enviar una respuesta progresiva de Alexa (para que el usuario oiga “Pensando…”) mientras llamas a Claude.
Llamar a Claude (a través de la REST API de Anthropic o Bedrock). Usa streaming si quieres respuestas parciales.
Convertir la respuesta de Claude al formato de salida de Alexa (se recomienda SSML).
Devolver el objeto de respuesta de alexa.

A continuación un ejemplo conciso en Node.js (por legibilidad mostramos un enfoque — fetch directo a la REST de Claude; en producción mueve secretos a Secrets Manager y añade manejo de errores/caché). Esto usa sintaxis estilo node-fetch (disponible en runtimes Node 18+) y la API de Claude de CometAPI.

// index.js (AWS Lambda - Node 18+)
import { Handler } from 'aws-lambda';
import fetch from 'node-fetch'; // or global fetch in Node 18+

const CLAUDE_API_URL = process.env.CLAUDE_API_URL || 'https://api.cometapi.com/v1/messages'; // example
const CLAUDE_API_KEY = process.env.CLAUDE_API_KEY; // store in Secrets Manager or Lambda env vars

export const handler = async (event) => {
// 1. Parse Alexa request
const alexaRequest = JSON.parse(event.body || JSON.stringify(event));
const intentName = alexaRequest.request?.intent?.name;
const userUtterance = alexaRequest.request?.intent?.slots?.userQuery?.value || alexaRequest.request?.intent?.slots?.query?.value;

// 2. Optional: send progressive response to Alexa (so user gets immediate feedback)
// (Implementation omitted for brevity; use Alexa Progressive Response API with directive endpoint)

// 3. Build Claude payload
const claudePayload = {
model: "claude-4-opus", // choose model appropriate to your subscription
messages: [
{ role: "system", content: "You are a helpful assistant for an Alexa skill. Keep responses brief and spoken-friendly." },
{ role: "user", content: userUtterance }
],
max_tokens_to_sample: 800
};

// 4. Call Claude (simple non-streaming call example)
const resp = await fetch(CLAUDE_API_URL, {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
'x-api-key': CLAUDE_API_KEY
},
body: JSON.stringify(claudePayload),
timeout: 20000 // be mindful of latency; Alexa has timeouts
});

if (!resp.ok) {
console.error('Claude API error', await resp.text());
return buildAlexaResponse("Sorry, I'm having trouble reaching the assistant right now. Please try again later.");
}

const claudeJson = await resp.json();
// The JSON structure depends on the API or Bedrock wrapper you're using
const assistantText = claudeJson?.completion || claudeJson?.output?.[0]?.content || extractTextFromClaude(claudeJson);

// 5. Convert to SSML (shorten if needed)
const ssml = <speak>${sanitizeForSSML(assistantText)}</speak>;

// 6. Return Alexa response
return {
statusCode: 200,
body: JSON.stringify({
version: "1.0",
response: {
outputSpeech: {
type: "SSML",
ssml
},
shouldEndSession: false
}
})
};
};

function buildAlexaResponse(text) {
return {
statusCode: 200,
body: JSON.stringify({
version: "1.0",
response: {
outputSpeech: { type: "PlainText", text },
shouldEndSession: true
}
})
};
}

function sanitizeForSSML(text) {
return text.replace(/&/g, '&').replace(/</g, '<').replace(/>/g, '>');
}

function extractTextFromClaude(json) {
// implement mapping from Claude API response to string
if (json?.output && Array.isArray(json.output)) {
return json.output.map(o => o.content).join("\n");
}
return (json?.completion || '') + '';
}

Nota: Los campos reales de la API de Claude y los nombres de los endpoints pueden diferir (la documentación de Anthropic muestra APIs de messages y modos de streaming). Consulta siempre la documentación más reciente de Claude para los campos exactos del payload y soporte de streaming.

Paso 3 — (Opcional pero recomendado) Usa streaming para una respuesta percibida más rápida

¿Por qué streaming? El streaming permite que Alexa empiece a hablar con salida parcial mientras el modelo aún está generando. Esto reduce la percepción de latencia y mejora la sensación conversacional. Claude soporta respuestas en streaming (SSE o websocket) y tiene “streaming de herramientas de grano fino” para operaciones complejas. Implementar streaming requiere un conducto asíncrono: Respuesta Progresiva de Alexa + streaming troceado hacia el cliente o un relay SSE hacia tu Lambda, o mejor, usa un servicio intermediario que pueda enviar fragmentos al dispositivo.
Advertencia: La plataforma Alexa impone sus propias reglas de temporización y directivas. El patrón típico es enviar una directiva de Respuesta Progresiva temprano, luego cuando el modelo completa, proporcionar la salida final de voz. El streaming nativo en tiempo real al dispositivo Alexa está limitado por el modelo de directivas de Alexa, así que simula streaming enviando respuestas progresivas con frecuencia y luego la respuesta final.

Paso 4 — Mapea la salida de Claude a la UX de voz de Alexa

Mantén las respuestas cortas y aptas para voz: Claude puede producir texto de formato largo — transforma o recorta para evitar párrafos largos hablados. Usa etiquetas SSML (pausas, énfasis) para mejorar la prosodia.
Gestiona el contexto multi-turno: Conserva ventanas de contexto cortas (ID de usuario / historial de conversación) pero evita almacenar cada expresión del lado servidor a menos que sea necesario. Usa atributos de sesión o un almacén de memoria a corto plazo (DynamoDB con TTL) para seguimientos.
Flujos de error y fallback: Si Claude falla o devuelve contenido inseguro, ten un mensaje de respaldo seguro (“No puedo ayudar con eso”) y una ruta de reporte/registro para análisis.

¿Cómo deberías proteger credenciales y datos de usuarios?

¿Dónde almacenar claves de API y secretos?

AWS Secrets Manager es el almacén recomendado en producción para la clave de CometAPI y cualquier otra credencial de terceros. Concede a tu Lambda o servicio backend un rol IAM con una política estrecha que permita leer solo el secreto requerido. Rota claves según un calendario y usa rotación automática si se soporta.
No incluyas claves en el código fuente ni en repositorios públicos. Si usas variables de entorno para prototipos, asegúrate de que la gestión de secretos de CI/CD sustituye esos valores en las pipelines de build.

¿Cómo evitar enviar PII y datos de voz sensibles?

Redacta o anonimiza cualquier información personal identificable (PII) antes de enviar texto a CometAPI. Elimina nombres, direcciones, números de cuenta y cualquier dato que no quieras exponer.
Pide consentimiento cuando la skill deba procesar datos personales sensibles o cuando use funciones de perfil personal (según la política de Alexa).
Retención y logs: etiqueta logs y trazas para que los procesos de auditoría puedan eliminar entradas del modelo bajo solicitud; implementa ventanas de retención alineadas con tu política de privacidad.

¿Cómo gestionas la latencia y la experiencia de usuario de Alexa?

¿Por qué importan las respuestas progresivas y los timeouts?

Alexa espera una respuesta de tu skill en aproximadamente 8 segundos para la mayoría de las interfaces; si tu backend (y la llamada al modelo) va a exceder esa ventana, debes usar la Progressive Response API para mantener a los usuarios involucrados. Las respuestas progresivas indican al usuario que la skill está trabajando (por ejemplo, “un momento mientras obtengo esa respuesta”), lo que mejora significativamente la latencia percibida en interacciones de voz. Implementa la respuesta progresiva inmediatamente después de recibir la intent y antes de la larga llamada al LLM.

¿Puedes transmitir la salida del modelo a Alexa?

CometAPI y algunas variantes de Claude soportan primitivas de streaming (token o eventos). Sin embargo, los dispositivos Alexa no soportan streaming continuo token a token de la misma forma que las UIs web. El enfoque práctico es:

Usa respuestas progresivas para publicar mensajes interinos cortos mientras generas la respuesta completa.
Si tu backend recibe tokens en streaming del modelo, almacena en buffer y expone solo frases o párrafos completos a intervalos regulares (p. ej., cada 800–1200 ms) como respuestas progresivas, y entrega el TTS final consolidado cuando esté listo. Esto evita habla fragmentada o robótica y respeta el modelo de respuesta de Alexa.

Diseña prompts aptos para voz

Limita la verbosidad a nivel de prompt. Usa una instrucción del sistema como:

“Eres un asistente de voz de Alexa conciso. Proporciona una respuesta hablada de no más de 30 palabras y una card con un resumen más largo para la app de Alexa.”

Para salida estructurada, pide al modelo que devuelva JSON con campos speech y card. Analiza estas salidas en el servidor y mapea speech a SSML y card a la card de la app de Alexa. Esto reduce sorpresas y mejora la calidad de TTS.

¿Puedo transmitir respuestas de Claude a Alexa para que los usuarios escuchen el texto mientras se genera?

¿Claude soporta streaming y cómo lo gestiona Alexa?

Claude soporta streaming vía Server-Sent Events (SSE) cuando estableces stream:true en la Messages API — eso permite que tu backend reciba tokens de forma incremental. Sin embargo, el modelo de reproducción de dispositivos Alexa no acepta voz token por token directamente desde tu backend. El patrón práctico es:

Usa el streaming de Claude en tu backend para empezar a recibir la respuesta mientras aún se está generando.
Mientras el backend recibe fragmentos en streaming, envía una o más respuestas progresivas de Alexa para que el usuario oiga “Estoy trabajando en ello” o mensajes interinos cortos.
Cuando el backend tenga un fragmento útil (o la respuesta completa), sintetiza el fragmento (SSML) y responde. Para respuestas muy largas, considera dividir la respuesta en piezas digeribles (y usa shouldEndSession según corresponda).

Restricciones importantes: las respuestas progresivas son útiles pero no amplían la ventana máxima de procesamiento; Alexa sigue esperando una respuesta general dentro del tiempo permitido. El streaming puede reducir el tiempo de espera del backend y mejorar la UX, pero debes diseñar alrededor del modelo de temporización de Alexa.

Prácticas recomendadas de ingeniería y UX

Diseño de conversación

Mantén respuestas habladas cortas — los usuarios de Alexa prefieren respuestas concisas.
Usa SSML para controlar el ritmo y las pausas.
Si el modelo puede hacer preguntas aclaratorias, diseña un pequeño conjunto de prompts de seguimiento para que el diálogo se sienta natural.

Modos de fallo y timeouts

Proporciona fallbacks elegantes cuando Claude esté lento/no disponible.
Si tu llamada al LLM falla, usa contenido preparado o una breve disculpa y ofrece reintentar más tarde.
Rastrea errores y quejas de usuarios para iterar rápidamente.

Pruebas

Prueba unitariamente intents con el Alexa Test Simulator y herramientas Virtual Alexa.
Haz pruebas de carga de tu backend para las llamadas concurrentes esperadas y sesiones de voz de larga cola.

¿Qué errores comunes se deben evitar?

Bloquear la ventana de tiempo de Alexa — no excedas los límites de temporización de Alexa; usa respuestas progresivas y streaming de forma inteligente.
Filtrar secretos — nunca registres claves de API ni las incluyas en código cliente; usa Secrets Manager.
Uso excesivo de tokens — historiales de conversación largos y prompts verbosos aumentan el coste; recorta y resume.
Desajuste de políticas — enviar datos sensibles a LLMs de terceros sin consentimiento claro del usuario o controles de políticas.

Ejemplos prácticos de prompts y consejos de prompt engineering para voz en Alexa

Usa una instrucción de sistema corta apta para voz

Ejemplo: "Eres un asistente de voz de Alexa conciso y educado. Mantén las respuestas habladas en ~30 palabras; ofrece enviar resúmenes más largos a la app de Alexa."

Controla la verbosidad y el formato para SSML

Pide a Claude que emita una salida en un pequeño número de frases o en JSON con campos speech y card. Luego convierte speech a SSML y card a la card de Skills de Alexa. Sufijo de prompt de ejemplo: "Devuelve un objeto JSON con los campos: 'speech' (corto, para TTS), 'card' (texto más largo para la app de Alexa). No incluyas ningún texto extra." Analizar salidas estructuradas reduce la ambigüedad.

Prompts para seguimientos y sugerencias

Incentiva a Claude a terminar con una pregunta cuando corresponda: "¿Quieres que envíe este resumen a tu app de Alexa?" Eso ayuda a mantener las interacciones de voz naturales y descubribles.

¿Existen alternativas no-code o low-code?

Sí — plataformas de integración como Zapier y AppyPie ofrecen conectores para vincular disparadores de Alexa con acciones de Claude si quieres una automatización o prototipo rápido sin escribir código de servidor. Esas herramientas son mejores para flujos simples pero no proporcionarán la baja latencia o el control de seguridad que obtienes con un backend personalizado.

En alternativas low-code como Zapier, CometAPI también puede ayudar a los desarrolladores.

Conclusión:

Integrar Claude de CometAPI en una skill de Alexa es una vía atractiva para obtener rápidamente acceso a LLMs de clase Anthropic con una sola integración compatible con OpenAI. La migración técnica es directa para equipos ya familiarizados con APIs de chat/completion, y el modelo de agregación de CometAPI acelera la experimentación.

Los desarrolladores pueden acceder a Claude API a través de CometAPI. Para empezar, explora las capacidades de modelos de CometAPI en el Playground y consulta la guía de API para instrucciones detalladas. Antes de acceder, asegúrate de haber iniciado sesión en CometAPI y obtenido la clave de API. Com[e](https://www.cometapi.com/?utm_source=agno uted)tAPI ofrece un precio muy inferior al oficial para ayudarte a integrar.

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