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Dominando la API de ChatGPT: Guía para principiantes en Python

Dominando la API de ChatGPT: Guía para principiantes en Python

MoeNagy Dev

Entendiendo la API de ChatGPT

¿Qué es la API de ChatGPT?

La API de ChatGPT es una poderosa herramienta de procesamiento de lenguaje natural (PNL) desarrollada por Anthropic, una destacada compañía de investigación en inteligencia artificial. Está basada en el modelo de lenguaje GPT (Generative Pre-trained Transformer), que ha sido entrenado con una vasta cantidad de datos de texto para generar respuestas similares a las humanas para una amplia gama de solicitudes.

La API de ChatGPT permite a los desarrolladores integrar las capacidades del modelo ChatGPT en sus propias aplicaciones, lo que les permite construir chatbots inteligentes, herramientas de generación de contenido y otras características potenciadas por PNL.

Características clave y capacidades de la API

La API de ChatGPT ofrece una variedad de características y capacidades poderosas, que incluyen:

  • Generación de texto: Generar texto coherente y contextualizado basado en las solicitudes de los usuarios, permitiendo aplicaciones como chatbots, herramientas de creación de contenido y asistentes de lenguaje.
  • Manejo de conversaciones: Mantener el contexto y el estado a través de varios mensajes, permitiendo conversaciones más naturales y atractivas.
  • Modelos personalizables: Ajustar los parámetros del modelo, como la temperatura y la longitud de salida, para ajustar el texto generado a tus necesidades específicas.
  • Soporte multilingüe: La API admite una amplia gama de idiomas, lo que te permite construir aplicaciones que pueden comunicarse en múltiples idiomas.
  • Escalabilidad: La API está diseñada para manejar altos volúmenes de solicitudes, lo que la hace adecuada para aplicaciones y implementaciones a gran escala.

Registrarse para obtener una clave de API de Anthropic

Para usar la API de ChatGPT, deberás registrarte para obtener una clave de API de Anthropic. Así es como puedes hacerlo:

  1. Ve al sitio web de Anthropic (https://www.anthropic.com/ (opens in a new tab)) y haz clic en el botón "Obtener clave de API".
  2. Sigue las instrucciones para crear una cuenta en Anthropic, si aún no tienes una.
  3. Una vez que hayas creado una cuenta, puedes generar tu clave de API navegando a la sección "Claves de API" en la consola de Anthropic.
  4. Copia la clave de API y guárdala de forma segura, ya que la necesitarás para autenticar tus solicitudes a la API.

Configuración de tu entorno de Python

Instalación de las bibliotecas de Python requeridas

Para interactuar con la API de ChatGPT utilizando Python, deberás instalar las siguientes bibliotecas:

  • requests: Una biblioteca popular para realizar solicitudes HTTP en Python.
  • openai: Una biblioteca de cliente de Python para la API de OpenAI, que incluye soporte para la API de ChatGPT.

Puedes instalar estas bibliotecas utilizando pip, el gestor de paquetes de Python. Abre tu terminal o símbolo del sistema y ejecuta los siguientes comandos:

pip install requests
pip install openai

Configuración de tu clave de API

Una vez que tengas tu clave de API de Anthropic, deberás configurarla en tu entorno de Python. Así es como puedes hacerlo:

  1. Abre un nuevo archivo de Python en tu editor de código preferido.
  2. Importa la biblioteca openai:
import openai
  1. Configura tu clave de API utilizando el atributo openai.api_key:
openai.api_key = "tu_clave_de_api_aquí"

Reemplaza "tu_clave_de_api_aquí" con la clave de API real que obtuviste de la consola de Anthropic.

Ahora tu entorno de Python está configurado y listo para interactuar con la API de ChatGPT.

Enviando solicitudes a la API de ChatGPT

Construyendo la solicitud a la API

Para enviar una solicitud a la API de ChatGPT, utilizarás la función openai.Completion.create() proporcionada por la biblioteca openai. Aquí tienes un ejemplo:

import openai
 
openai.api_key = "tu_clave_de_api_aquí"
 
prompt = "¿Cuál es la capital de Francia?"
response = openai.Completion.create(
    engine="text-davinci-003",
    prompt=prompt,
    max_tokens=50,
    n=1,
    stop=None,
    temperature=0.7,
)

En este ejemplo:

  1. Establecemos la clave de API.
  2. Definimos la solicitud (prompt), que es el texto para el cual queremos que la API genere una respuesta.
  3. Llamamos a la función openai.Completion.create(), pasando los siguientes parámetros:
    • engine: El modelo específico a utilizar para la generación de texto (en este caso, "text-davinci-003").
    • prompt: El texto de entrada para que el modelo genere una respuesta.
    • max_tokens: El número máximo de tokens (palabras) a generar en la respuesta.
    • n: La cantidad de completados a generar.
    • stop: La secuencia de finalización (si la hay) que debe terminar el texto generado.
    • temperature: Un valor entre 0 y 1 que controla la "creatividad" del texto generado, siendo valores más bajos resultantes en texto más conservador y predecible.

Manejando la respuesta de la API

La función openai.Completion.create() devuelve un objeto similar a un diccionario que contiene el texto generado y otros metadatos. Puedes acceder al texto generado de esta manera:

texto_generado = response.choices[0].text.strip()
print(texto_generado)

Esto mostrará el texto generado, que en este caso debería ser "La capital de Francia es París."

Analizando los datos de respuesta de la API

El objeto de respuesta de la función openai.Completion.create() contiene información adicional que puedes utilizar, como el modelo utilizado, la cantidad de tokens generados y el tiempo de procesamiento. Aquí tienes un ejemplo de cómo acceder a estos datos:

print(f"Modelo: {response.model}")
print(f"Tokens generados: {response.usage.total_tokens}")
print(f"Tiempo de completado: {response.response_time:.2f} segundos")

Esto mostrará algo como:

Modelo: text-davinci-003
Tokens generados: 14
Tiempo de completado: 0.45 segundos

Generando texto con la API de ChatGPT

Especificando la solicitud para la generación de texto

El archivo de Markdown se vería así en español:

La indicación es el texto de entrada que utiliza la API de ChatGPT para generar el texto de salida. La indicación puede ser una pregunta, una declaración o cualquier otra forma de texto a la que quieras que la API responda. Aquí tienes un ejemplo de una indicación más compleja:

indicacion = """
Escribe una historia corta sobre un viajero en el tiempo que queda atrapado en el pasado. La historia debe tener aproximadamente 100 palabras de longitud y tener un final sorpresa.
"""
 
respuesta = openai.Completion.create(
    engine="text-davinci-003",
    prompt=indicacion,
    max_tokens=100,
    n=1,
    stop=None,
    temperature=0.7,
)
 
texto_generado = respuesta.choices[0].text.strip()
print(texto_generado)

Esta indicación le pide a la API de ChatGPT que genere una historia corta con una longitud específica y un final sorpresa. El texto generado debería tener alrededor de 100 palabras.

Control de la longitud de salida y temperatura

Puedes controlar la longitud y creatividad del texto generado ajustando los parámetros max_tokens y temperature en la función openai.Completion.create().

  • max_tokens: Este parámetro establece el número máximo de tokens (palabras) a generar en la respuesta. Aumentar este valor dará como resultado respuestas más largas, mientras que disminuirlo dará como resultado respuestas más cortas.
  • temperature: Este parámetro controla la "creatividad" del texto generado. Una temperatura más baja (por ejemplo, 0.5) dará como resultado texto más conservador y predecible, mientras que una temperatura más alta (por ejemplo, 1.0) dará como resultado texto más diverso y creativo.

Aquí tienes un ejemplo de cómo puedes ajustar estos parámetros:

# Generar una respuesta más larga con texto más creativo
respuesta = openai.Completion.create(
    engine="text-davinci-003",
    prompt=indicacion,
    max_tokens=200,
    n=1,
    stop=None,
    temperature=0.9,
)
 
# Generar una respuesta más corta con texto más conservador
respuesta = openai.Completion.create(
    engine="text-davinci-003",
    prompt=indicacion,
    max_tokens=50,
    n=1,
    stop=None,
    temperature=0.5,
)

Manejo del texto generado

Una vez que tengas el texto generado, puedes usarlo en tu aplicación según sea necesario. Por ejemplo, podrías mostrar el texto en una interfaz de chatbot, usarlo para generar contenido para un sitio web o blog, o incorporarlo en un proceso de procesamiento de texto más grande.

Aquí tienes un ejemplo de cómo puedes manejar el texto generado:

texto_generado = respuesta.choices[0].text.strip()
print(f"Texto generado:\n{texto_generado}")

Esto imprimirá el texto generado en la consola. También puedes realizar un procesamiento adicional en el texto, como limpiarlo, analizar su sentimiento o extraer información específica de él.

Variables y tipos de datos

Variables

Las variables se utilizan para almacenar datos en Python. Son contenedores con nombre que contienen valores. Puedes asignar un valor a una variable usando el operador de asignación =. Aquí tienes un ejemplo:

nombre = "Juan Pérez"
edad = 35

En el ejemplo anterior, hemos creado dos variables: nombre y edad. La variable nombre se le asigna el valor de cadena "Juan Pérez", y la variable edad se le asigna el valor entero 35.

También puedes asignar el mismo valor a múltiples variables al mismo tiempo:

x = y = z = 42

En este caso, las tres variables x, y y z se les asigna el valor 42.

Tipos de datos

Python tiene varios tipos de datos integrados, incluyendo:

  1. Tipos numéricos: int (enteros), float (números de punto flotante), complex (números complejos)
  2. Tipo de texto: str (cadenas de texto)
  3. Tipo booleano: bool (Verdadero o Falso)
  4. Tipos de secuencia: list, tuple, range
  5. Tipo de mapeo: dict (diccionarios)
  6. Tipos de conjunto: set, frozenset

Puedes verificar el tipo de datos de una variable usando la función type():

print(type(42))       # Salida: <class 'int'>
print(type(3.14))     # Salida: <class 'float'>
print(type("hola"))  # Salida: <class 'str'>
print(type(True))     # Salida: <class 'bool'>

Conversión de tipos

Puedes convertir entre diferentes tipos de datos utilizando funciones de conversión de tipo:

# Conversión a entero
x = int(3.14)    # x ahora es 3
 
# Conversión a flotante
y = float(42)    # y ahora es 42.0
 
# Conversión a cadena de texto
z = str(True)    # z ahora es "True"

Cadenas de texto

Las cadenas de texto en Python son secuencias de caracteres. Puedes crear cadenas de texto utilizando comillas simples ', comillas dobles " o comillas triples ''' o """. Aquí tienes algunos ejemplos:

mensaje = "¡Hola, mundo!"
nombre = 'Juan Pérez'
cadena_multilinea = """Esto es una
cadena
con varias líneas."""

Puedes acceder a caracteres individuales en una cadena de texto utilizando la indexación. La indexación comienza desde 0 para el primer carácter.

print(mensaje[0])    # Salida: H
print(nombre[-1])      # Salida: é

Las cadenas de texto admiten una amplia gama de operaciones y métodos, como concatenación, segmentación y formateo.

nombre_completo = nombre + " Jr."
saludo = f"Hola, {nombre}!"
nombre_en_mayusculas = nombre.upper()

Números

Python admite tres tipos de datos numéricos: int (entero), float (número de punto flotante) y complex (número complejo). Aquí tienes algunos ejemplos:

# Enteros
edad = 35
poblacion = 7_900_000_000
 
# Números de punto flotante
pi = 3.14159
temperatura = -4.5
 
# Números complejos
numero_complejo = 2 + 3j

Puedes realizar varias operaciones aritméticas en números, como suma, resta, multiplicación, división y más.

resultado = 10 + 5    # Suma
diferencia = 20 - 8    # Resta
producto = 4 * 6    # Multiplicación
cociente = 15 / 3    # División

Valores booleanos

El tipo de datos bool representa valores booleanos, que pueden ser Verdadero o Falso. Los booleanos se utilizan frecuentemente en declaraciones condicionales y operaciones lógicas.

es_estudiante = True
se_ha_graduado = False
 
if es_estudiante and not se_ha_graduado:
    print("La persona es un estudiante.")
else:
    print("La persona no es un estudiante.")

Control de flujo

Declaraciones condicionales

Las declaraciones condicionales en Python te permiten ejecutar bloques de código diferentes basados en ciertas condiciones. La declaración condicional más común es la declaración if-elif-else.

age = 25
if age < 18:
    print("Eres menor de edad.")
elif age >= 18 and age < 65:
    print("Eres adulto.")
else:
    print("Eres mayor.")

También puedes usar el operador ternario, que es una forma abreviada de escribir una declaración if-else simple.

score = 85
result = "Aprobado" if score >= 60 else "Reprobado"
print(result)  # Salida: Aprobado

Bucles

Los bucles en Python te permiten ejecutar repetidamente un bloque de código. Los dos tipos de bucles más comunes son los bucles for y los bucles while.

# Bucle for
fruits = ["manzana", "plátano", "cereza"]
for fruit in fruits:
    print(fruit)
 
# Bucle while
count = 0
while count < 5:
    print(count)
    count += 1

También puedes usar las declaraciones break y continue para controlar el flujo de los bucles.

# Usando break
for number in range(1, 11):
    if number == 5:
        break
    print(number)
 
# Usando continue
for number in range(1, 11):
    if number % 2 == 0:
        continue
    print(number)

Funciones

Las funciones en Python son bloques de código reutilizables que realizan una tarea específica. Puedes definir tus propias funciones usando la palabra clave def.

def greet(name):
    """Imprime un mensaje de saludo."""
    print(f"Hola, {name}!")
 
greet("John")  # Salida: ¡Hola, John!

Las funciones también pueden devolver valores usando la declaración return.

def add_numbers(a, b):
    """Devuelve la suma de dos números."""
    return a + b
 
result = add_numbers(5, 3)
print(result)  # Salida: 8

También puedes definir valores predeterminados para los parámetros y usar argumentos de longitud variable.

def print_info(name, age=30):
    """Imprime el nombre y la edad."""
    print(f"{name} tiene {age} años.")
 
print_info("Alice")  # Salida: Alice tiene 30 años.
print_info("Bob", 25)  # Salida: Bob tiene 25 años.

Módulos y Paquetes

Módulos

Los módulos en Python son archivos que contienen código de Python, incluyendo variables, funciones y clases. Puedes importar módulos usando la declaración import.

import math
print(math.pi)  # Salida: 3.141592653589793

También puedes importar elementos específicos de un módulo usando la palabra clave from.

from math import sqrt
print(sqrt(16))  # Salida: 4.0

Paquetes

Los paquetes en Python son colecciones de módulos. Están organizados en una estructura jerárquica, donde cada paquete contiene uno o más módulos.

import os.path
print(os.path.join("documentos", "archivo.txt"))  # Salida: documentos/archivo.txt

También puedes importar elementos específicos de un paquete usando la palabra clave from.

from os.path import join
print(join("documentos", "archivo.txt"))  # Salida: documentos/archivo.txt

Conclusión

En este tutorial, hemos cubierto una amplia gama de temas en Python, incluyendo variables y tipos de datos, flujo de control, funciones, y módulos y paquetes. Hemos proporcionado numerosos ejemplos y fragmentos de código para ayudarte a comprender mejor los conceptos.

Python es un lenguaje de programación versátil y poderoso que se puede utilizar para una amplia variedad de tareas, desde desarrollo web hasta análisis de datos y aprendizaje automático. Al dominar los fundamentos cubiertos en este tutorial, estarás en camino de convertirte en un programador de Python competente.

Recuerda, la mejor manera de mejorar tus habilidades en Python es practicar, experimentar y seguir aprendiendo. Hay muchos recursos en línea, tutoriales y comunidades disponibles para ayudarte en tu camino. ¡Feliz codificación!

MoeNagy Dev