Una API de tiempo de viaje: qué, por qué y quién la necesita

La API Travel Time (también conocida como API Distance Matrix o Drive Time API) es un servicio que calcula el tiempo de viaje entre diferentes puntos de un mapa.

La idea detrás de esto es bastante simple: en lugar de estimar manualmente el tiempo que lleva viajar de una dirección a otra, la API lo hace automáticamente. Y no se limita a seguir una línea recta, sino que tiene en cuenta las carreteras reales, los atascos de tráfico y otros factores.

Estos cálculos son necesarios siempre que sea importante planificar un viaje, en la logística, los servicios de entrega y las organizaciones de servicios. La API puede procesar cientos o miles de rutas a la vez y proporcionar datos precisos sobre el tiempo de viaje para cada una de ellas.

¿Qué es una API de tiempo de viaje?

Travel Time API es una interfaz de software que calcula el tiempo de viaje entre puntos geográficos, teniendo en cuenta las condiciones reales de la carretera. A diferencia de simplemente medir la distancia en línea recta, la API analiza muchos factores: los atascos actuales, los límites de velocidad, los tipos de carreteras y los modos de transporte.

Un despachador del servicio de entrega planifica rutas para 15 mensajeros. Cada mensajero debe visitar de 8 a 12 direcciones por turno. Calcular manualmente el tiempo óptimo para cada ruta, teniendo en cuenta los atascos, es una tarea que lleva varias horas. La API de tiempo de viaje estimado resuelve este problema en segundos.

Características clave de la API moderna para obtener el tiempo de viaje

Condiciones del tráfico:

• Atascos y accidentes de tráfico actuales;
• Obras y restricciones viales;
• Condiciones meteorológicas.

Diferentes modos de transporte:

• Automóvil (pasajeros, carga);
• Caminar;
• Bicicleta;
• Transporte público.

Factores temporales:

• Horarios de salida y llegada;
• Horas de trabajo de los destinos;
• Cambios estacionales en el tráfico.

La API Travel Time proporciona datos para la toma de decisiones empresariales. Un servicio de mensajería promete al cliente un tiempo de entrega preciso. Una empresa de servicios distribuye de forma óptima las solicitudes entre los técnicos.

Travel Time API Man-to-One: ¿qué significa?

La API Travel Time multifunción es una forma de calcular el tiempo de viaje desde varios puntos a un único destino con una sola solicitud. Se diferencia de las solicitudes habituales y resuelve tareas bastante específicas.

La API Travel Time tiene tres tipos principales de consultas:

• Uno a uno: tiempo de un punto a otro. Adecuado para tareas de navegación sencillas.
• Muchos a muchos: tiempo entre todos los pares de puntos. Se utiliza para la optimización de rutas complejas.
• Muchos a uno: tiempo de varios puntos a uno. Resuelve las tareas de reunir, centralizar y planificar reuniones.

Supongamos que una empresa de logística recoge productos de 100 puntos de venta y los envía a un centro de distribución. En lugar de 100 solicitudes distintas, el sistema realiza una solicitud de varias a una y obtiene una visión completa: qué puntos están a menos de dos horas, cuáles son los plazos óptimos para la recogida y la priorización de las rutas según el tiempo.

Con frecuencia, se necesitan varios a uno para planificar eventos corporativos (empleados que viajan a la oficina), optimizar los servicios de respuesta a emergencias, la logística inversa y la planificación del transporte público.

La API de varios a uno de Travel Time convierte una tarea de coordinación compleja en una consulta técnica sencilla, lo que ahorra tiempo en la planificación y aumenta la eficiencia operativa.

Estime el tiempo de viaje con Python

La integración de Travel Time API Python ofrece buenas oportunidades para automatizar los procesos logísticos. Python, con sus bibliotecas, es ideal para trabajar con las API REST y procesar datos geográficos.

La API Travel Time funciona de acuerdo con la arquitectura REST estándar. En la práctica, esto implica una integración sencilla mediante solicitudes HTTP, sin necesidad de instalar bibliotecas especiales. El módulo de solicitudes estándar es suficiente.

Los parámetros principales de las solicitudes son bastante estándar. Las coordenadas y direcciones se especifican a través de los orígenes (puntos de partida) y los destinos (puntos finales). Se pueden procesar hasta 100 elementos en una sola solicitud.

Los modos de viaje incluyen automóvil (predeterminado), caminar, andar en bicicleta y transporte público.
Hay varias opciones para tener en cuenta el tráfico: traffic_model puede ser optimista, pesimista o realista. Puedes especificar departure_time para tener en cuenta los atascos o arrival_time para estimar la hora de llegada.

Las unidades de medida se pueden seleccionar entre métricas (metros y segundos) e imperiales (millas y segundos).

Flujo de trabajo práctico en Python:

1. Preparación de datos: se carga una lista de direcciones o coordenadas desde una base de datos o un archivo CSV.
2. Formación de solicitudes: las direcciones se agrupan en lotes de 100 elementos para optimizar las solicitudes.
3. Envío de la solicitud: mediante requests.get () con los parámetros necesarios.
4. Procesamiento de la respuesta: la respuesta de JSON se analiza y los datos se guardan en un formato cómodo.
5. Gestión de errores: la API limita la supervisión y los reintentos en caso de errores temporales.

Optimización para grandes volúmenes

Cuando trabajas con miles de direcciones, la API Estimate Travel Time te permite procesar hasta 100 elementos por solicitud. Esto es 100 veces más rápido que las solicitudes individuales. Python automatiza fácilmente esta lógica: el procesamiento por lotes, las solicitudes paralelas y el almacenamiento en caché de los resultados.

El resultado es un sistema que procesa tareas en minutos que tardarían días en completarse manualmente.

Cómo funciona la API Travel Time de Distancematrix.ai

La API Distance Matrix devuelve dos parámetros principales: el tiempo de viaje en segundos y la distancia en metros. La API encuentra la ruta más rápida entre las coordenadas o direcciones especificadas.

La mecánica es bastante sencilla: envías una solicitud con los puntos inicial y final, y la API procesa los datos y devuelve el resultado. Puedes usar coordenadas exactas o direcciones regulares.

Este enfoque le permite obtener rápidamente datos sobre la distancia y el tiempo de viaje entre dos puntos del mapa, que es la base de la mayoría de las tareas de planificación de rutas.

Ejemplo de solicitud

La solicitud de API usa una estructura simple que especifica las coordenadas de origen y destino, junto con tu token de acceso:

https://api.distancematrix.ai/maps/api/distancematrix/json?origins=Westminster Abbey, 20 Deans Yd, Westminster, London SW1P 3PA, United Kingdom&destinations=St John's Church, North End Rd, Fulham, London SW6 1PB, United Kingdom&key=<your_access_token>

• orígenes
  : El punto de partida.
• destinos
  : El punto final.
• clave
  : su token de acceso único para autenticar la solicitud.

Ejemplo de respuesta

Cuando envías la solicitud, la API responde con un objeto JSON detallado que contiene información sobre la distancia y el tiempo de viaje.

{
  "destination_addresses": [
    "Westminster Abbey, Westminster, London SW1P 3PA, UK"
  ],
  "origin_addresses": [
    "Chapel, Fulham, London SW6 1BA, UK"
  ],
  "rows": [
    {
      "elements": [
        {
          "distance": {
            "text": "4.7 miles",
            "value": 7563.898
          },
          "duration": {
            "text": "31 min",
            "value": 1860.0
          },
          "duration_in_traffic": {
            "text": "31 min",
            "value": 1860.0
          },
          "status": "OK"
        }
      ]
    }
  ],
  "status": "OK"
}

Puntos de datos clave de la respuesta

• direcciones_destino
  : La dirección del destino.
• direcciones_origen
  : La dirección del origen.
• distancia
  : La distancia entre el origen y el destino en formato de texto (por ejemplo, «4,7 millas») y numérico (por ejemplo, 7563,898 metros).
• duración
  : El tiempo estimado de viaje en condiciones normales de tráfico (por ejemplo, 31 minutos).
• duración_in_tráfico
  : Tiempo de viaje teniendo en cuenta las condiciones actuales del tráfico (si está disponible).
• estado
  : Indica el éxito de la solicitud (por ejemplo, «Aceptar»).

Cómo se fijan los precios de las API Travel Time: se explica el cargo por lectura

Las empresas de logística se enfrentan al mismo problema: necesitan calcular rápidamente las rutas óptimas para docenas de conductores y cientos de puntos de entrega. Parece una tarea sencilla. Pero cuando se trata de pagar las API, muchos encuentran una sorpresa desagradable en sus facturas.

Tomemos una situación típica: 50 conductores necesitan visitar 200 direcciones. Eso significa calcular 10 000 tiempos de viaje. Con los precios estándar, una operación de este tipo puede costar cientos de dólares por día.

Cómo funciona el modelo estándar de «pago por solicitud»

La mayoría de los servicios utilizan el modelo de cobro por lectura de la API de tiempo de viaje, un esquema bastante simple: cada solicitud de «cuánto tiempo se tarda en viajar de A a B» cuesta una cantidad determinada. Este es el enfoque estándar en la industria.

Supongamos que un servicio de entrega de comida tiene 10 restaurantes y 20 empresas de mensajería. Con cada nuevo pedido, el sistema debe determinar qué servicio de mensajería está más cerca del restaurante deseado. Esto equivale a 200 cálculos por decisión. Si hay 100 decisiones de este tipo por día, son 20 000 llamadas a la API.

La API de Google Routes cobra 0,005 USD por artículo para las solicitudes básicas. Total: 100$ al día o 3000$ al mes. Para muchas empresas, este es un gasto importante.

Problemas que surgen a medida que el negocio crece

La principal dificultad del modelo tradicional es la imprevisibilidad de los costos. ¿Ha duplicado el número de entregas? Los costos de las API pueden cuadruplicarse debido a una lógica de distribución más compleja.

Esto crea una situación extraña: los desarrolladores comienzan a escatimar en la precisión de los cálculos para no superar el presupuesto. Como resultado, la calidad del enrutamiento se ve afectada.

Hay otra cara del problema. Al probar nuevos algoritmos, cada solicitud cuesta dinero. Esto desalienta la experimentación y la mejora.

Un enfoque alternativo: el modelo de elementos

Distancematrix.ai ofrece un esquema de pago diferente para los elementos de la matriz en lugar de para las solicitudes individuales.

La idea es la siguiente: si necesita calcular las distancias entre 100 puntos de partida y 100 destinos, esto cuenta como 10 000 elementos en una sola solicitud. No son 10 000 llamadas a la API distintas, sino una solicitud masiva.

La diferencia práctica es bastante notable. Con el modelo estándar de Google, 50 conductores que obtienen 200 puntos equivalen a 10 000 solicitudes distintas a un precio de 0,005 USD cada una, es decir, 50 dólares por sesión. Con Distancematrix.ai, esos mismos 50 controladores y 200 puntos equivalen a 10 000 elementos en una sola solicitud, a razón de 0,002 USD por elemento, lo que equivale a 20 dólares por sesión. Los ahorros se sitúan en torno al 60%.

Dónde es particularmente beneficioso

Las ventajas del modelo de elementos se hacen más evidentes a medida que aumenta la escala de las operaciones.

Un servicio de entrega regional con 30 conductores atiende 500 direcciones por día. Con el modelo estándar, las llamadas a la API cuestan 75 USD por día. Con el modelo de elementos, cuesta 30 dólares. El ahorro anual asciende a aproximadamente 16.400 dólares.

En el caso de las grandes operaciones logísticas, las cifras son aún más impresionantes. Una empresa con 100 técnicos de servicio y 300 llamadas por día ahorra aproximadamente 32.850 dólares al año.

Cómo aumentan los beneficios con el escalamiento

Distancematrix.ai tiene una escala de precios progresiva: cuantos más elementos utilices, más baratos serán los costos por cada mil:

• Hasta 100 000 elementos: 2$ por cada 1000 elementos;
• De 100.000 a 300.000 dólares: 1,6 dólares por mil;
• De 300 000 a 500 000 dólares: 1,25 dólares por mil;
• Más de 500 000:1 dólar por cada mil elementos.

A modo de comparación, con grandes volúmenes, los ahorros en relación con las tarifas estándar alcanzan el 68%.

Ventajas prácticas para el desarrollo

El modelo de elementos elimina varios dolores de cabeza. Es más fácil planificar el presupuesto: el costo depende del tamaño de la tarea, no de cómo se resuelva.

Los desarrolladores pueden experimentar con algoritmos sin preocupaciones. Los cálculos adicionales para mejorar la precisión no implican costes adicionales directos.

Puede permitirse realizar cálculos más detallados sin preocuparse por el contador de llamadas de la API. Esto afecta directamente a la calidad de las rutas y a la satisfacción de los clientes.

Esto es especialmente importante en la logística, donde cada minuto ahorrado en la carretera se traduce en dinero real.

Cómo la API Drive Time ahorra tiempo y mejora las decisiones

La API Drive Time está revolucionando el enfoque de la planificación en las empresas en las que el tiempo de viaje es fundamental para las operaciones. En lugar de estimaciones aproximadas y cálculos manuales, las empresas ahora tienen acceso a datos precisos para la toma de decisiones.

Ejemplo inmobiliario

La agencia inmobiliaria ayudó al cliente a encontrar una casa a los 30 minutos del trabajo. Anteriormente, el agente pasaba horas estudiando mapas y estimando el tiempo de viaje a cada área.

Con la API Drive Time, el proceso cambió. La API calculaba el tiempo que pasaba desde la oficina del cliente hasta 50 zonas de la ciudad, tenía en cuenta los atascos de tráfico y excluía las opciones inadecuadas. En 2 segundos, el sistema generó una lista de 12 ubicaciones adecuadas.

El resultado: el agente se centró en mostrar las propiedades relevantes, el cliente ahorró tiempo en las visitas y la operación se cerró un 40% más rápido.

Ejemplo de contratación

Una empresa de TI buscaba un desarrollador para una de sus tres oficinas en la ciudad. La agencia de recursos humanos utilizó la API Drive Time para analizar la disponibilidad de los candidatos: calculó el tiempo de viaje desde la dirección de cada candidato a todas las oficinas, determinó cuál era la oficina óptima para cada solicitante y ofreció un horario híbrido para los candidatos con viajes largos.

El resultado: el tiempo para cubrir una vacante se redujo de 3 meses a 6 semanas, y el porcentaje de ofertas aceptadas aumentó del 60 al 85%.

Ahorros de tiempo cuantificables

En logística, los despachadores dedican un 75% menos de tiempo a planificar rutas. En el servicio de atención al cliente, el tiempo de planificación de citas se ha reducido de 15 minutos a 2 minutos. En ventas, los gerentes planifican las citas con un 60% más de eficiencia.

La API Drive Time convierte la planificación de un arte en una ciencia, sustituyendo las conjeturas por cálculos precisos.

La API Travel Time: Conclusión

La API Travel Time se ha convertido en una herramienta importante para las empresas en las que el tiempo de viaje afecta a la eficiencia del trabajo y a las ganancias. Para las empresas emergentes con entregas locales y las empresas con logística global, el cálculo preciso del tiempo de viaje hace tiempo que dejó de ser un lujo.

La API se usa con mayor frecuencia en logística y entrega; es necesaria para crear rutas de mensajería óptimas y planificar ventanas de tiempo. Los administradores de flotas, las empresas de servicios y los representantes de ventas requieren la planificación de rutas. En general, cualquier persona que se enfrente a preguntas sobre «quién, dónde y cuándo» a diario. Los servicios de geolocalización también dependen de la precisión de los tiempos de viaje: aplicaciones de búsqueda inmobiliaria, plataformas de contratación y servicios de reservas.

Distancematrix.ai ofrece una integración sencilla a través de la API REST, una cobertura mundial que tiene en cuenta las condiciones de las carreteras locales y precios flexibles, desde pruebas gratuitas hasta planes corporativos. Además, el soporte técnico le ayuda a poner en marcha sus proyectos rápidamente.

Las empresas modernas no pueden crear soluciones basadas en estimaciones aproximadas del tiempo de viaje. La API Travel Time convierte los cálculos complejos en simples llamadas a la API, de modo que las empresas pueden centrarse en desarrollar su actividad principal en lugar de resolver problemas técnicos.

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