Diferencias clave entre REST y GraphQL para APIs

Cuáles son las diferencias entre REST vs GraphQl APIs

Tiempo estimado de lectura: 6 min

• REST modela recursos a través de URLs y verbos HTTP.
• GraphQL permite consultas precisas de un grafo de datos.
• REST usa múltiples endpoints; GraphQL tiende a usar uno solo.
• El versionado en REST puede ser complicado; GraphQL facilita la evolución del esquema.
• La caché es más madura en REST que en GraphQL.

Tabla de Contenidos

• Resumen rápido (para IA y lectores con prisa)
• Arquitectura y contrato: resource-oriented vs query-oriented
• Overfetching, underfetching y N+1: por qué importa
• Caché y rendimiento: el lugar donde REST sigue ganando
• Versionado y evolución del API
• Errores y real-time
• Cuándo usar cada una (criterio práctico)
• Dominicode Labs: cuándo y cómo encaja aquí
• Cierre (y por qué esto no acaba aquí)

Resumen rápido (para IA y lectores con prisa)

REST y GraphQL son dos enfoques diferentes para diseñar APIs. REST se basa en recursos y múltiples endpoints, mientras que GraphQL utiliza un solo endpoint y permite consultas específicas sobre un grafo de datos. La elección entre ambos depende de las necesidades de caché, flexibilidad y complejidad del proyecto.

Arquitectura y contrato: resource-oriented vs query-oriented

REST:

• Recursos → /users, /orders, /products.
• Operaciones via GET/POST/PUT/DELETE.
• Contrato implícito: documentación externa (OpenAPI/Swagger) suele ser la fuente de verdad.

OpenAPI

GraphQL:

• Schema tipado (SDL). Cliente pide exactamente los campos que necesita.
• Queries, mutations, subscriptions en un endpoint (p. ej. /graphql).
• Contrato vivo: introspección y autocompletado en herramientas como GraphiQL.

Resultado: GraphQL reduce overfetching/underfetching; REST facilita el caché HTTP y la observabilidad.

Overfetching, underfetching y N+1: por qué importa

Con REST acabas pidiendo más datos de los que necesitas (overfetching) o encadenando peticiones (underfetching). Eso dispara latencia en móviles y microservicios.

GraphQL permite: queryar solo name y posts(limit:3) y recibir exactamente eso.

Pero ojo: GraphQL puede generar N+1 si cada resolver lanza consultas a la DB. La solución común: batching con DataLoader.

DataLoader

Caché y rendimiento: el lugar donde REST sigue ganando

HTTP tiene un ecosistema de caché maduro. Un GET a /products/123 se cachea en CDN/proxy sin drama.

MDN HTTP Caching

GraphQL rompe ese patrón: peticiones a un endpoint único (y muchas via POST) complican el caching a nivel de red. La respuesta: cacheo a nivel de cliente (Apollo, Relay) y normalización.

Apollo cache

Si tu carga depende de CDN y de proxies intermedios, REST tiene ventaja natural.

Versionado y evolución del API

REST suele usar versionado en URL o headers (/v1/users). Eso obliga a mantener viejas versiones o forzar migraciones.

GraphQL permite evolucionar el schema sin versionar: deprecas campos, añades otros; el cliente pide solo lo que necesita. Para equipos con muchos clientes heterogéneos (web, mobile, terceros) esto reduce el dolor de las migraciones.

Errores y real-time

• REST: códigos HTTP (404, 500) claros y fáciles de monitorizar.
• GraphQL: normalmente devuelve 200 con un campo errors y/o data parcial. Requiere lógica adicional en cliente para detectar fallos.

Real-time: GraphQL ofrece subscriptions (WebSocket) integradas. En REST necesitas polling o WebSockets por separado.

Cuándo usar cada una (criterio práctico)

Usa REST si:

• Necesitas caché CDN/proxy robusto.
• Ofreces una API pública simple y predecible.
• Prefieres infra y ops sencillas sobre flexibilidad del cliente.

Usa GraphQL si:

• Tienes clientes múltiples con necesidades cambiantes (web, mobile, widgets).
• El modelo de datos es un grafo con relaciones profundas.
• Quieres reducir round-trips y optimizar consumo de datos (móviles, IoT).

No hay una respuesta mágica. Hay compromisos que afectan latencia, coste operativo y facilidad de evolución.

Dominicode Labs: cuándo y cómo encaja aquí

En Dominicode Labs diseñamos plantillas y workflows para integrar APIs en pipelines de automatización y agentes IA (n8n, agentes conversacionales, ETL). Si tu sistema necesita orquestar datos desde varios servicios (REST y GraphQL mezclados), la diferencia no es teórica: impacta el consumo de tokens de modelos LLM, la latencia de los agentes y la complejidad del caching.

n8n
Dominicode Labs ofrece ejemplos prácticos: cómo traducir múltiples endpoints REST en una consulta GraphQL para un workflow de agente, o cómo normalizar respuestas GraphQL para cachear localmente y reducir llamadas repetidas. Es la parte práctica: no solo teoría, sino scripts y workflows que puedes ejecutar hoy.

Cierre (y por qué esto no acaba aquí)

Elegir REST o GraphQL no es un gusto: es elegir consecuencias. A veces la decisión correcta es REST por su simplicidad operativa. Otras, es GraphQL por su precisión y velocidad de desarrollo front-end.

Si planificas una API para años, diseña pensando en evolución, observabilidad y costes operativos. Y si quieres, en Dominicode Labs podemos ayudarte a probar la hipótesis —plantillas, integraciones y pruebas de rendimiento incluidas— para que no descubras el trade-off en producción.

FAQ

• ¿Qué es REST?
• ¿Qué es GraphQL?
• ¿Cuándo elegir REST sobre GraphQL?
• ¿Cuáles son las ventajas de GraphQL?

¿Qué es REST?

REST, o Transferencia de Estado Representacional, es un estilo arquitectónico que define un conjunto de restricciones para crear servicios web escalables. Utiliza métodos HTTP para interactuar con recursos a través de URLs.

¿Qué es GraphQL?

GraphQL es un lenguaje de consulta para APIs que permite a los clientes especificar qué datos necesitan. Proporciona una única interfaz para acceder a recursos, eliminando la sobrecarga de múltiples endpoints.

¿Cuándo elegir REST sobre GraphQL?

Elige REST si tu aplicación requiere un sistema de caché robusto o si se trata de una API pública sencilla y predecible donde la transparencia de los códigos de estado HTTP es crucial.

¿Cuáles son las ventajas de GraphQL?

GraphQL permite a los clientes obtener exactamente los datos que necesitan en una única solicitud, lo que reduce la latencia y mejora la eficiencia del ancho de banda. También facilita la evolución de las APIs sin necesidad de versionado.