Guía para principiantes sobre el uso de la API ChatGPT

Desde su lanzamiento en noviembre de 2022, ChatGPT ha cautivado la atención mundial. Este innovador chatbot de IA es experto en interpretar instrucciones en lenguaje natural y producir respuestas que se asemejan mucho a una conversación humana sobre una amplia gama de temas.

La aparición de grandes modelos lingüísticos como el GPT-4 ha abierto nuevas posibilidades en el campo del procesamiento del lenguaje natural. Con el lanzamiento de la API ChatGPT de OpenAI, ahora podemos integrar fácilmente capacidades de IA conversacional en nuestras aplicaciones. En esta guía para principiantes, exploraremos lo que ofrece la API ChatGPT y cómo empezar a utilizarla utilizando un cliente Python.

¿Qué es GPT-4?

GPT, abreviatura de Generative Pre-trained Transformer (Transformador Generativo Preentrenado), es una serie de modelos lingüísticos desarrollados por OpenAI. Estos modelos, que evolucionan de GPT-1 a GPT-4, se entrenan con vastos datos de texto y pueden perfeccionarse para tareas lingüísticas específicas. Destacan en la generación de textos coherentes mediante la predicción de palabras posteriores. ChatGPT, una IA conversacional basada en estos modelos, interactúa en lenguaje natural y está entrenada para ser segura, fiable e informativa, con conocimientos actualizados hasta marzo de 2023.

¿Qué es la API ChatGPT?

Una API (Interfaz de Programación de Aplicaciones) permite que dos programas de software se comuniquen entre sí. Las API exponen determinadas funciones y datos de una aplicación a otras aplicaciones. Por ejemplo, la API de Twitter permite a los desarrolladores acceder a los perfiles de usuario, tweets, tendencias, etc., de Twitter y crear sus propias aplicaciones utilizando esos datos.

La API ChatGPT proporciona acceso a los modelos de IA conversacional de OpenAI como GPT-4, GPT-4 turbo, GPT-3, etc. Nos permite aprovechar estos modelos lingüísticos en nuestras aplicaciones a través de la API. Puede haber varios casos de uso en los que, utilizando estas API, puedas crear funcionalidades y características interesantes en tus aplicaciones que sean útiles para tus usuarios. Esto puede incluir

• Construir chatbots y asistentes virtuales
• Automatizar los flujos de trabajo de atención al cliente
• Generar contenidos como correos electrónicos, informes y más
• Responder a preguntas específicas del dominio

Características principales de la API ChatGPT

Veamos algunas de las razones por las que podrías elegir utilizar la API ChatGPT para tu proyecto:

Comprensión del lenguaje natural

ChatGPT muestra unas capacidades excepcionales en la comprensión del lenguaje natural. Está basado en la arquitectura GPT-3, que le permite interpretar y procesar una amplia gama de entradas de lenguaje natural, como preguntas, órdenes y afirmaciones.

Esta comprensión se ve facilitada por su entrenamiento en un amplio corpus de datos de texto, lo que le hace experto en reconocer diversos matices lingüísticos y generar respuestas precisas y contextualmente relevantes.​.

Generación de respuestas contextuales

La API destaca en la generación de textos no sólo coherentes, sino también contextualmente relevantes. Esto significa que ChatGPT puede proporcionar respuestas que se ajusten perfectamente al flujo de la conversación, manteniendo la relevancia del contexto proporcionado previamente.

Su capacidad para manejar largas secuencias de texto le permite comprender las dependencias dentro de una conversación, garantizando así que las respuestas no sólo sean precisas, sino también significativas dentro del contexto dado.​.

Algunas capacidades clave que ofrece la API son

• Comprensión del lenguaje natural
• Generación de respuestas contextuales
• Capacidad para responder a preguntas de seguimiento
• Soporte para flujos de trabajo conversacionales

Cómo utilizar la API ChatGPT

La biblioteca API Python de OpenAI ofrece una forma sencilla y eficaz de interactuar con la API REST de OpenAI desde cualquier aplicación Python 3.7+. Esta guía detallada pretende ayudarte a comprender cómo utilizar la biblioteca de forma eficaz.

Instalación

Para empezar a utilizar la biblioteca, instálala mediante pip:

!pip install openai

Utilización

Para utilizar la biblioteca, tendrás que importarla y crear un cliente OpenAI:

from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="...")

Puedes generar una clave iniciando sesión en platform.openai.com

Una vez que tengas la clave, podrás hacer llamadas a la API, como crear finalizaciones de chat:

chat_completion = client.chat.completions.create(
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "What is Machine Learning?",
        }
    ],
    model="gpt-4-1106-preview",
)

La biblioteca también admite la transmisión de respuestas mediante Eventos del Lado del Servidor (SSE). Aquí tienes un ejemplo de cómo transmitir respuestas:

from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="...")
stream = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "user", "content": "what is machine learning?"}],
    stream=True,
)
for part in stream:
    print(part.choices[0].delta.content or "")

Modelos y precios de OpenAI

OpenAI ofrece una gama de diferentes modelos de IA que los usuarios pueden aprovechar a través de su API. Los modelos difieren en sus capacidades, precios y casos de uso previstos.

El modelo insignia GPT-4 es el más capaz y caro, a partir de 0,03 $ por 1000 tokens de entrada y 0,06 $ por 1000 tokens de salida. GPT-4 representa el estado del arte en el procesamiento del lenguaje natural, con capacidad para comprender y generar texto similar al humano. Admite hasta 128.000 fichas de contexto. La familia GPT-4 incluye el modelo básico GPT-4, así como el GPT-4-32k, que utiliza 32 000 tokens de contexto.

El nuevo modelo GPT-4 turbo tiene una longitud de contexto de 128k, es compatible con la visión y es más potente que el GPT-4. Lo mejor es el precio. Su precio es de sólo 0,01 $ por 1000 tokens de entrada y 0,03 $ por 1000 tokens de salida.

Para un procesamiento del lenguaje natural más rentable, OpenAI ofrece la familia de modelos GPT-3.5. GPT-3.5 Turbo está optimizado para aplicaciones conversacionales con 16 000 tokens de contexto, a un precio de 0,0010 $ por 1000 tokens de entrada y 0,0020 $ por 1000 tokens de salida. GPT-3.5 Turbo Instruct es un modelo de instrucción con 4000 tokens de contexto, cuyo precio es ligeramente superior: 0,0015 $ por 1.000 tokens de entrada y 0,0020 $ por 1000 tokens de salida.

Además de los modelos lingüísticos básicos, OpenAI proporciona otras capacidades a través de su API. La API de Asistentes facilita la creación de asistentes de IA proporcionando herramientas como la recuperación y la interpretación de códigos. Los modelos de imagen pueden generar y editar imágenes. Los modelos de incrustación pueden representar el texto como vectores numéricos. También hay opciones para ajustar los modelos a aplicaciones específicas.

OpenAI ofrece una gama de potentes modelos de IA que los desarrolladores pueden aprovechar a través de una sencilla API de pago por uso. La elección del modelo depende de las necesidades específicas de la aplicación y del presupuesto. La GPT-4 ofrece prestaciones de vanguardia a un precio superior, mientras que modelos como la GPT-3.5 equilibran rendimiento y coste para muchas aplicaciones.

Puedes consultar la documentación oficial para obtener más información sobre todos los modelos disponibles y sus precios API.

Flexibilidad y personalización

La API proporciona muchos parámetros para personalizar el comportamiento del modelo según las necesidades de tu aplicación:

Autenticación

• api_key (str): Tu clave API para autenticar las solicitudes. Se requiere.

Modelos

• modelo (str): El ID del modelo a utilizar. Especifica qué modelo utilizar para la finalización.

Entrada

• prompt (str): Prompts para los que hay que generar respuestas. Típicamente texto.
• sufijo (str): El sufijo que viene después de completar un texto generado.

Salida

• max_tokens (int): El número máximo de fichas a generar en la finalización. Entre 1 y 4096.
• stop (str): Hasta 4 secuencias en las que la API dejará de generar más tokens.
• temperatura (flotante): Controla la aleatoriedad. Los valores van de 0,0 a 2,0. Los valores más altos significan que el modelo asumirá más riesgos.
• top_p (float): Alternativa al muestreo con temperatura, llamado muestreo de núcleo. Los valores van de 0,0 a 1,0. Los valores más altos significan que el modelo asumirá más riesgos.
• n (int): Cuántas respuestas hay que generar para cada prompt.
• flujo (bool): Si se retransmite el progreso parcial. Si se establece, los tokens se enviarán como eventos enviados por el servidor sólo con datos, a medida que estén disponibles.

Configurar el comportamiento de la API ChatGPT

Los tres tipos principales de mensajes que configuran el comportamiento de un chatbot son los mensajes de "sistema", "usuario" y "asistente". Los mensajes del sistema representan los procesos internos del chatbot, los mensajes del usuario son las entradas de los humanos, y los mensajes del asistente son las respuestas del chatbot.

Los mensajes del sistema permiten al chatbot seguir el estado de la conversación, comprender el contexto y determinar las respuestas adecuadas. Por ejemplo, los mensajes del sistema pueden registrar el tema de discusión actual, el estado de ánimo del usuario o conversaciones anteriores con ese usuario. Estos metadatos determinan la forma en que el chatbot interpreta los mensajes del usuario y elabora los mensajes del asistente.

Los mensajes de usuario proporcionan la entrada conversacional en bruto que el chatbot debe analizar y a la que debe reaccionar. El chatbot utiliza el procesamiento del lenguaje natural para extraer el significado de estos mensajes y determinar la intención. Diferentes frases, longitud, puntuación y contenido del mensaje del usuario provocarán respuestas diferentes del chatbot.

Por último, los mensajes del asistente representan las respuestas del chatbot moldeadas por su análisis del estado del sistema y de la entrada de mensajes del usuario. El tono, la personalidad y el contenido informativo de los mensajes del asistente determinan en última instancia la experiencia del usuario. Una ingeniería cuidadosa de las reglas del chatbot y de la IA que genera los mensajes del asistente es clave para crear un diálogo atractivo y útil.

Conclusión

La API ChatGPT representa un importante paso adelante en el ámbito de la IA conversacional, ofreciendo una herramienta versátil y potente para desarrolladores e innovadores. Su capacidad para comprender y generar lenguaje natural, combinada con la flexibilidad para integrarse en diversas aplicaciones, lo convierten en un activo inestimable para crear sofisticadas soluciones basadas en IA.

Ya sea para crear chatbots avanzados, automatizar la atención al cliente, generar contenidos creativos o responder a preguntas de dominios específicos, la API ChatGPT proporciona las herramientas y capacidades necesarias para dar vida a estas ideas.

La amplia gama de modelos que ofrece OpenAI, cada uno adaptado a diferentes casos de uso y consideraciones presupuestarias, garantiza que los desarrolladores puedan seleccionar la herramienta más adecuada a sus necesidades. Desde el GPT-4 de última generación hasta las variantes más económicas del GPT-3,5, la elección del modelo puede ajustarse con precisión a los requisitos específicos de la aplicación.

La completa guía que aquí se ofrece constituye un excelente punto de partida para cualquiera que desee aprovechar el poder de esta tecnología de vanguardia.

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