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llms.txt: ¿para qué sirve este archivo, y quién lo lee?

El archivo llms.txt propuesto en 2024: su formato, lo que aporta, y lo que se sabe realmente de los asistentes y robots que lo leen.

Updated · 5 min read

Entre los consejos para «salir en ChatGPT», un archivo aparece a menudo: llms.txt, presentado como el robots.txt de las IA. Existe, se escribe en diez minutos, y puede servir. Pero sigue siendo una propuesta, y ningún gran motor de IA ha anunciado que lo lea para elegir los sitios que cita.

Esto es lo que contiene, de dónde viene, y lo que se sabe realmente de sus lectores.

De dónde viene llms.txt

El archivo lo propuso el 3 de septiembre de 2024 Jeremy Howard, en el sitio llmstxt.org. Una segunda versión salió en agosto de 2026, revisada después de dos años de uso.

El punto de partida es sencillo. Un modelo de lenguaje que lee una página web gasta una buena parte de lo que puede asimilar en menús, scripts y banners. llms.txt le ofrece un atajo: un archivo de texto corto, escrito en Markdown, que presenta el sitio en unas pocas líneas y señala las páginas útiles.

El autor lo pensó para la lectura bajo demanda: un agente busca una información para alguien, lee el archivo, y luego sigue los enlaces. Lo ve menos como una puerta de entrada para el entrenamiento de los modelos. El formato nació en torno a la documentación de software, pero aspira a convenir a cualquier sitio.

El formato, en cinco partes

El archivo se coloca en la raíz del sitio: tu-dominio.com/llms.txt. Se escribe en este orden:

  1. Un título de primer nivel con el nombre del sitio. Es la única parte obligatoria.
  2. Una cita que resume el sitio en una o dos frases.
  3. Precisiones, si hace falta, en párrafos o listas, sin intertítulos.
  4. Secciones de segundo nivel, cada una con una lista de enlaces: el nombre de la página, su dirección, y una nota breve después de dos puntos.
  5. Una sección titulada «Optional», para los enlaces secundarios que un agente con prisa puede saltarse.

Para una panadería, se vería así:

ParteEjemplo
TítuloBoulangerie Martin, Angers
ResumenPan de masa madre y pastelería, abierta de martes a domingo al mediodía
Sección «Información práctica»los horarios, el acceso, los encargos para las fiestas
Sección «Optional»la historia de la casa

La versión 2 añade dos ideas. Cada página puede ofrecer una versión Markdown en la misma dirección, terminada en «.md». Y una página puede señalar el llms.txt que la cubre, con una etiqueta en su código o una cabecera HTTP.

Lo que se sabe de sus lectores

  • Las herramientas de desarrolladores lo usan. Según llmstxt.org, miles de sitios publican uno, las plataformas de documentación lo generan automáticamente, y los agentes de programación lo usan de forma fiable. Anthropic, OpenAI y Perplexity publican uno para su propia documentación de desarrolladores.
  • Las empresas de IA no anuncian que lo lean en los demás sitios. Las páginas donde OpenAI, Perplexity y Anthropic describen sus robots explican cómo permitirlos o bloquearlos mediante robots.txt. No dicen en ningún lugar que esos robots consulten el llms.txt de los sitios que visitan; OpenAI y Perplexity solo remiten allí al archivo de su propia documentación.
  • Google dice que no lo necesita. Para sus AI Overviews y su modo IA, Google precisa que no hace falta crear nuevos archivos legibles por máquina, archivos de texto para la IA, ni un marcado especial.
  • Chrome lo ha añadido a Lighthouse, su herramienta de auditoría, presentándolo como una convención emergente, opcional por ahora. La auditoría solo señala un error del servidor cuando se pide el archivo. Un sitio sin llms.txt se califica como «no aplicable»: no pierde nada.

Lo que no se sabe: si los asistentes para el gran público, ChatGPT, Gemini, Perplexity o Claude, abren este archivo cuando responden a una pregunta sobre un comercio o una consulta. Ninguno lo ha anunciado, y ninguna medida pública permite decirlo.

¿Hay que publicar uno?

Para el sitio de una página de un comercio, un artesano o una consulta, lo que está en juego es poco, en un sentido como en el otro.

  • No sustituye nada. Ni la indexación por Google, ni un robots.txt que deja pasar a los robots de búsqueda, ni hechos claros escritos en la página. Eso es lo que hace citar un sitio: ver cómo conseguir que te citen las IA.
  • Cuesta poco. Un archivo de diez líneas, sin herramienta.
  • Sirve sobre todo a los sitios cargados de documentación: software, fichas técnicas, formaciones en línea. Un agente gana encontrando rápido la página correcta entre cientos.
  • Debe decir la verdad. Si existe, se mantiene al día como el resto. Un archivo que anuncia horarios antiguos difunde un error más.

Si escribes uno

  1. Crea un archivo de texto llamado llms.txt, guardado en UTF-8.
  2. Primera línea: una almohadilla, un espacio, y luego el nombre de tu negocio y tu ciudad.
  3. Línea siguiente: un signo mayor que, un espacio, y luego tu actividad resumida en una frase.
  4. Añade una sección, por ejemplo «Información práctica», precedida de dos almohadillas, con un enlace por línea: un guion, el nombre de la página entre corchetes, su dirección completa entre paréntesis, y luego dos puntos y una descripción breve.
  5. Colócalo en la raíz del sitio, y luego abre tu-dominio.com/llms.txt para comprobar que se muestra.

No pongas nada que la página no diga ya: un agente que compara los dos debe encontrar los mismos hechos.

El sitio de 29webs publica el suyo, en 29webs.com/llms.txt. Recoge sus páginas de consejos, de oficios, de estilos y de funciones, cada una con su descripción.

En resumen: llms.txt es una propuesta seria, útil para los agentes que leen documentación. Ningún asistente para el gran público ha anunciado que lo use para citar sitios, y Google dice que no lo necesita. Publica uno si quieres, pero solo después de lo esencial: una página indexada que dice claramente los hechos.

Fuentes

  1. Jeremy Howard, The /llms.txt file, v2 (2026)
  2. llmstxt.org, Lo que cambia con la v2 (2026)
  3. Google Search Central, Las funciones de IA y tu sitio web (2025)
  4. Chrome for Developers, La auditoría llms.txt de Lighthouse (2026)
  5. OpenAI, Los robots de OpenAI
  6. Perplexity, Los robots de Perplexity
  7. Anthropic, Los robots de Anthropic y cómo bloquearlos (2026)
  8. Anthropic, El llms.txt de su documentación para desarrolladores

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