La API de OpenAI en producción: integra ChatGPT en tus proyectos

Llegamos al último paso: llevar tus prompts fuera de la interfaz web y dentro de tus aplicaciones reales. La API de OpenAI es sorprendentemente accesible y tiene un nivel gratuito generoso para empezar.

Primeros pasos con la API

Crea una cuenta en platform.openai.com
Ve a "API keys" y genera tu clave
Instala el SDK: pip install openai (Python) o npm install openai (JS)
Empieza con el modelo gpt-4o-mini para desarrollo (más barato)

Primera llamada a la API (Python)

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="tu-api-key")  # o usa OPENAI_API_KEY en .env

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "Eres un asistente de atención al cliente para una tienda online de tecnología."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "¿Cuál es vuestra política de devoluciones?"
        }
    ],
    temperature=0.3,
    max_tokens=500
)

print(response.choices[0].message.content)
print(f"Tokens usados: {response.usage.total_tokens}")

Gestión de conversaciones (memoria)

# Mantener el historial de conversación
conversation = [
    {"role": "system", "content": "Eres un asistente de soporte técnico."}
]

def chat(user_message):
    conversation.append({"role": "user", "content": user_message})

    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=conversation
    )

    assistant_message = response.choices[0].message.content
    conversation.append({"role": "assistant", "content": assistant_message})

    return assistant_message

Comparativa de modelos y costes (referencia 2025)

Modelo	Calidad	Velocidad	Ideal para
gpt-4o	⭐⭐⭐⭐⭐	Media	Producción, tareas complejas
gpt-4o-mini	⭐⭐⭐⭐	Alta	Alto volumen, coste bajo
o1-mini	⭐⭐⭐⭐⭐	Baja	Razonamiento matemático/científico

Patrones de arquitectura comunes

RAG (Retrieval-Augmented Generation): combina ChatGPT con una base de conocimiento tuya para respuestas sobre tus documentos.
Agentes: ChatGPT como orquestador que usa herramientas (buscar en web, ejecutar código, consultar BD) de forma autónoma.
Pipelines de procesamiento: procesar lotes de documentos, emails o datos con ChatGPT de forma automatizada.

🎉 ¡Curso completado! Ahora tienes todo lo que necesitas para usar ChatGPT y Codex como un profesional: desde prompts bien estructurados hasta integración en producción con la API de OpenAI. El siguiente paso es la práctica: elige un proyecto real y aplica lo aprendido hoy.