Tu primera llamada a Claude u OpenAI desde PHP en 30 líneas

Es el momento. En esta lección haces la primera llamada real a una IA desde PHP. Te enseño tanto la versión Claude (Anthropic) como la OpenAI — eliges la que prefieras o pruebas ambas. Las dos tienen tier gratuito de inicio.

Lo que vas a hacer

1. Obtener tu API key de Anthropic o OpenAI.
2. Hacer tu primera llamada con symfony/http-client.
3. Parsear la respuesta JSON y manejar errores básicos.
4. Probar el mismo código integrado en un controller Symfony.

1. Obtener la API key

Opción A — Anthropic (Claude) ⭐ recomendado

1. Crea cuenta en console.anthropic.com
2. Settings → API Keys → Create Key
3. Copia la clave (empieza por sk-ant-...) y guárdala en tu .env como ANTHROPIC_API_KEY
4. Anthropic da créditos gratis al registrarse, suficientes para todo el curso

Opción B — OpenAI

1. Crea cuenta en platform.openai.com
2. API Keys → Create new secret key
3. Copia la clave (empieza por sk-...) y guárdala en tu .env como OPENAI_API_KEY
4. Necesitas añadir un método de pago, pero los costes son céntimos para este curso

2. Llamada a Claude desde PHP plano

Crea claude.php:

<?php
require __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

$dotenv = Dotenv\Dotenv::createImmutable(__DIR__);
$dotenv->load();

use Symfony\Component\HttpClient\HttpClient;

$client = HttpClient::create();

$response = $client->request('POST', 'https://api.anthropic.com/v1/messages', [
    'headers' => [
        'x-api-key' => $_ENV['ANTHROPIC_API_KEY'],
        'anthropic-version' => '2023-06-01',
        'content-type' => 'application/json',
    ],
    'json' => [
        'model' => 'claude-haiku-4-5-20251001',
        'max_tokens' => 300,
        'messages' => [
            ['role' => 'user', 'content' => 'Resume en 3 puntos qué es PHP para alguien que solo conoce JavaScript.'],
        ],
    ],
]);

$data = $response->toArray();
echo $data['content'][0]['text'] . "\n";

Ejecuta:

php claude.php

En 1-2 segundos verás la respuesta generada por Claude. Has hecho tu primera llamada a IA generativa desde PHP.

3. Misma llamada con OpenAI

Crea openai.php:

<?php
require __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

$dotenv = Dotenv\Dotenv::createImmutable(__DIR__);
$dotenv->load();

use Symfony\Component\HttpClient\HttpClient;

$client = HttpClient::create();

$response = $client->request('POST', 'https://api.openai.com/v1/chat/completions', [
    'headers' => [
        'Authorization' => 'Bearer ' . $_ENV['OPENAI_API_KEY'],
        'Content-Type' => 'application/json',
    ],
    'json' => [
        'model' => 'gpt-4o-mini',
        'max_tokens' => 300,
        'messages' => [
            ['role' => 'user', 'content' => 'Resume en 3 puntos qué es PHP para alguien que solo conoce JavaScript.'],
        ],
    ],
]);

$data = $response->toArray();
echo $data['choices'][0]['message']['content'] . "\n";

Como ves, la estructura es prácticamente idéntica. Solo cambian: la URL, el header de autenticación y la ruta de la respuesta para extraer el texto.

4. Manejo básico de errores

En código real necesitas envolver la llamada en try/catch para manejar:

• Errores de red (timeout, sin conexión)
• Errores de autenticación (API key inválida → 401)
• Rate limit excedido (429)
• Respuesta inesperada del modelo

<?php
use Symfony\Component\HttpClient\Exception\TransportException;
use Symfony\Contracts\HttpClient\Exception\HttpExceptionInterface;

try {
    $response = $client->request('POST', $url, [...]);
    $data = $response->toArray();  // lanza si status >= 400
    return $data['content'][0]['text'];
} catch (HttpExceptionInterface $e) {
    // Error HTTP (401, 429, 500...)
    $status = $e->getResponse()->getStatusCode();
    error_log("Error IA [$status]: " . $e->getMessage());
    return "Error temporal, inténtalo de nuevo en un minuto.";
} catch (TransportException $e) {
    // Error de red (timeout, DNS, etc.)
    error_log("Error red IA: " . $e->getMessage());
    return "No hay conexión, prueba más tarde.";
}

5. El mismo código dentro de un controller Symfony

Si tu proyecto es Symfony, esto se simplifica aún más porque ya tienes HttpClientInterface inyectable:

<?php
// src/Controller/IaController.php

namespace App\Controller;

use Symfony\Bundle\FrameworkBundle\Controller\AbstractController;
use Symfony\Component\HttpFoundation\JsonResponse;
use Symfony\Component\Routing\Attribute\Route;
use Symfony\Contracts\HttpClient\HttpClientInterface;

class IaController extends AbstractController
{
    public function __construct(
        private HttpClientInterface $http,
    ) {}

    #[Route('/api/preguntar', methods: ['POST'])]
    public function preguntar(): JsonResponse
    {
        $response = $this->http->request('POST', 'https://api.anthropic.com/v1/messages', [
            'headers' => [
                'x-api-key' => $_ENV['ANTHROPIC_API_KEY'],
                'anthropic-version' => '2023-06-01',
            ],
            'json' => [
                'model' => 'claude-haiku-4-5-20251001',
                'max_tokens' => 500,
                'messages' => [
                    ['role' => 'user', 'content' => 'Hola, ¿qué hora es en formato humano?'],
                ],
            ],
        ]);

        $data = $response->toArray();
        return $this->json([
            'respuesta' => $data['content'][0]['text'],
        ]);
    }
}

Eso es una endpoint REST de tu Symfony que genera texto con IA. 15 líneas de código real para producción.

Costes y control

• Una llamada con respuesta corta (Claude Haiku o GPT-4o mini): unos 0.001 €.
• 50 llamadas para probar todo el curso: céntimos.
• Revisa siempre el dashboard de tu proveedor para ver consumo en tiempo real.
• Usa max_tokens bajo (200-500) en pruebas para limitar coste.

Checklist antes de marcar completada

• Tienes tu API key de Anthropic u OpenAI guardada en .env.
• Has ejecutado php claude.php (o openai.php) y ves la respuesta del modelo.
• Entiendes la estructura de la petición: URL + headers + body JSON.
• Entiendes que try/catch es obligatorio en código real (red puede fallar).
• (Bonus) Has probado el código del controller Symfony si tienes un proyecto Symfony.

En la próxima lección dejamos atrás los "hola mundo" y construimos algo útil: generar 50 descripciones de producto en menos de 30 segundos. Es el patrón más común de IA en ecommerce PHP.