Limitaciones a la consulta de una API

El acceso a datos a través de API se ha convertido en una de las piezas clave del ecosistema digital actual. Administraciones públicas, organismos internacionales y empresas privadas publican información para que terceros puedan reutilizarla en aplicaciones, análisis o proyectos de inteligencia artificial. En esta situación, hablar de datos abiertos es, casi inevitablemente, hablar también de API.

Sin embargo, el acceso a una API rara vez es completamente libre e ilimitado. Existen restricciones, controles y mecanismos de protección que buscan equilibrar dos objetivos que, a primera vista, pueden parecer opuestos: facilitar el acceso a los datos y garantizar la estabilidad, seguridad y sostenibilidad del servicio. Estas limitaciones generan dudas frecuentes: ¿son realmente necesarias?, ¿van contra el espíritu de los datos abiertos?, ¿hasta qué punto pueden aplicarse sin cerrar el acceso?

Este artículo aborda cómo se gestionan estas limitaciones, por qué son necesarias y cómo encajan —lejos de lo que a veces se piensa— dentro de una estrategia coherente de datos abiertos.

Por qué es necesario limitar el acceso a una API

Una API no es simplemente un “grifo” de datos. Detrás suele haber infraestructura tecnológica, servidores, procesos de actualización, costes operativos y equipos responsables de que el servicio funcione correctamente.

Cuando un servicio de datos se expone sin ningún tipo de control, aparecen problemas bien conocidos:

• Saturación del sistema, provocada por un número excesivo de consultas simultáneas.
• Uso abusivo, intencionado o no, que degrade el servicio para otros usuarios.
• Costes descontrolados, especialmente cuando la infraestructura está desplegada en la nube.
• Riesgos de seguridad, como ataques automatizados o scraping masivo.

En muchos casos, la ausencia de límites no conduce a más apertura, sino a un deterioro progresivo del propio servicio.

Por este motivo, limitar el acceso no suele ser una decisión ideológica, sino una necesidad práctica para asegurar que el servicio sea estable, predecible y justo para todos los usuarios.

La API Key: control básico, pero efectivo

El mecanismo más habitual para gestionar el acceso es la API Key. Mientras que en algunos casos como la API del catálogo nacional de datos abiertos de datos.gob.es no se requiere ningún tipo de clave para poder acceder a la información publicada, otros catálogos solicitan una clave única que identifica a cada usuario o aplicación y que se incluye en cada llamada a la API.

Aunque desde fuera pueda parecer una simple formalidad, la API Key cumple varias funciones importantes. Permite identificar quién consume los datos, medir el uso real del servicio, aplicar límites razonables y actuar ante comportamientos problemáticos sin afectar al resto de usuarios.

En el contexto español existen ejemplos claros de plataformas de datos abiertos que funcionan así. La Agencia Estatal de Meteorología (AEMET), por ejemplo, ofrece acceso abierto a datos meteorológicos de alto valor, pero exige solicitar una API Key gratuita para consultas automatizadas. El acceso es libre y gratuito, pero no anónimo ni descontrolado.

Hasta aquí, el enfoque es relativamente conocido: identificación del consumidor y límites básicos de uso. Sin embargo, en muchas situaciones nos esto ya no es suficiente.

Cuando la API se convierte en un activo estratégico

Las plataformas líderes de gestión de API, como MuleSoft o Kong entre otros, fueron pioneras en implantar mecanismos avanzados de control y protección del acceso a las API. Su foco inicial estaba ligado a entornos empresariales complejos, donde múltiples aplicaciones, organizaciones y países consumen servicios de datos de forma intensiva y continuada.

Con el tiempo, muchas de estas prácticas han ido extendiéndose también a plataformas de datos abiertos. A medida que ciertos servicios de datos abiertos ganan relevancia y se convierten en dependencias clave para aplicaciones, investigaciones o modelos de negocio, los retos asociados a su disponibilidad y estabilidad se vuelven similares. La caída o degradación de servicios de datos abiertos de gran escala —como los relacionados con observación de la Tierra, clima o ciencia— puede tener un impacto significativo en múltiples sistemas que dependen de ellos.

En este sentido, la gestión avanzada del acceso deja de ser una cuestión exclusivamente técnica y pasa a formar parte de la propia sostenibilidad de un servicio que se vuelve estratégico. No se trata tanto de quién publica los datos, sino del papel que esos datos juegan dentro de un ecosistema más amplio de reutilización. Por ello, muchas plataformas de open data están adoptando, de forma progresiva, mecanismos ya probados en otros ámbitos, adaptándolos a sus principios de apertura y acceso público. A continuación, se detallan algunos de ellos.

Limitar el caudal: regular el ritmo, no el derecho de acceso

Una de las primeras capas adicionales es la limitación del caudal de uso, lo que habitualmente se conoce como rate limiting. En lugar de permitir un número ilimitado de llamadas, se define cuántas peticiones pueden realizarse en un intervalo de tiempo determinado.

La clave aquí no es impedir el acceso, sino regular el ritmo. Un usuario puede seguir utilizando los datos, pero se evita que una única aplicación monopolice los recursos. Este enfoque es habitual en las API de datos meteorológicos, movilidad o estadísticas públicas, donde muchos usuarios acceden simultáneamente.

Las plataformas más avanzadas van un paso más allá y aplican límites dinámicos, que se ajustan según la carga del sistema, el momento del día o el comportamiento histórico del consumidor. El resultado es un control más justo y flexible.

Contexto, origen y comportamiento: más allá del volumen

Otra evolución importante es dejar de mirar solo cuántas llamadas se hacen y empezar a analizar desde dónde y cómo se realizan. Aquí entran medidas como la restricción por direcciones IP, el control geográfico (geofencing) o la diferenciación entre entornos de prueba y producción.

En algunos casos, estas limitaciones responden a marcos regulatorios o licencias de uso. En otros, simplemente permiten proteger partes más sensibles del servicio sin cerrar el acceso general. Por ejemplo, una API puede ser accesible globalmente en modo consulta, pero limitar determinadas operaciones a situaciones muy concretas.

Las plataformas también analizan patrones de comportamiento. Si una aplicación empieza a realizar consultas repetitivas, incoherentes o muy distintas a su uso habitual, el sistema puede reaccionar automáticamente: reducir temporalmente el caudal, lanzar alertas o exigir un nivel adicional de validación. No se bloquea “porque sí”, sino porque el comportamiento deja de encajar con un uso razonable del servicio.

Medir impacto, no solo llamadas

Una tendencia especialmente relevante es dejar de medir únicamente el número de peticiones y empezar a considerar el impacto real de cada una. No todas las consultas consumen los mismos recursos: algunas transfieren grandes volúmenes de datos o ejecutan operaciones más costosas.

Un ejemplo claro en datos abiertos sería una API de movilidad urbana. Consultar el estado de una parada o el tráfico en un punto concreto implica pocos datos y un impacto limitado. En cambio, descargar de una sola vez todo el histórico de posiciones de vehículos de una ciudad durante varios años supone una carga mucho mayor para el sistema, aunque se realice en una única llamada.

Por este motivo, muchas plataformas introducen cuotas basadas en volumen de datos transferidos, tipo de operación o peso de la consulta. Esto evita situaciones en las que un uso aparentemente moderado genera una carga desproporcionada sobre el sistema.

¿Cómo encaja todo esto con el open data?

Llegados a este punto, surge inevitablemente la pregunta: ¿siguen siendo abiertos los datos cuando existen todas estas capas de control?

La respuesta depende menos de la tecnología y más de las reglas del juego. Los datos abiertos no se definen por la ausencia total de control técnico, sino por principios como el acceso no discriminatorio, la ausencia de barreras económicas, la claridad en las licencias y la posibilidad real de reutilización.

Solicitar una API Key, limitar el caudal o aplicar controles contextuales no contradice estos principios si se hace de forma transparente y equitativa. De hecho, en muchos casos es la única manera de garantizar que el servicio siga existiendo y funcionando correctamente a medio y largo plazo.

La clave está en el equilibrio: reglas claras, acceso gratuito, límites razonables y mecanismos pensados para proteger el servicio, no para excluir. Cuando este equilibrio se consigue, el control deja de percibirse como una barrera y pasa a ser parte natural de un ecosistema de datos abiertos, útiles y sostenibles.