OpenAI API

• Desarrolladores Python que quieren dominar todas las capacidades de la API de OpenAI para aplicaciones profesionales.
• Data Scientists e ingenieros de ML que buscan integrar LLMs con herramientas, RAG y procesamiento multimedia en sus pipelines.
• Arquitectos de software que necesitan evaluar y diseñar soluciones con IA generativa a nivel empresarial.
• Equipos de producto que quieren construir aplicaciones inteligentes con agentes, function calling y procesamiento de documentos.
• Profesionales que ya tienen experiencia con APIs de IA y quieren profundizar en las capacidades avanzadas de OpenAI.

Introducción a IA generativa y OpenAI

Fundamentos de IA generativa, LLMs, transformers y estado del arte. Panorama de SDKs (OpenAI, Anthropic, Google). La plataforma OpenAI, productos y modelos. Configuración práctica: cuenta, API key, SDK de Python y mapa de APIs disponibles.

Generación de texto

Chat Completions API y Responses API como las dos interfaces principales para generar texto. Tokenización con tiktoken, selección entre las familias de modelos GPT y los modelos de razonamiento de OpenAI, parámetros de generación (temperature, top_p, max_tokens, penalties) y roles de mensaje. Prompt engineering básico (role prompting, few-shot, chain-of-thought) y avanzado (tree of thought, self-reflection, meta-prompting). Prompt registry y versionado. Modelos de razonamiento. Gestión de conversaciones y ventanas de contexto.

Structured outputs y JSON

Generación de datos estructurados con JSON Schema y response_format para obtener salidas validadas. Integración con Pydantic para parse automático y validación de tipos en Python.

Herramientas y function calling

Concepto de tools y function calling. Web search integrada con citaciones. Definición de funciones personalizadas con parámetros JSON Schema. Ejecución de comandos locales via tool. Code Interpreter para ejecución de Python en sandbox. Integración con servidores MCP. Tool loop para razonamiento multi-paso y agentes basados en herramientas.

RAG: Retrieval Augmented Generation

Arquitectura RAG con ingestion y retrieval. File API para gestión de archivos. File inputs para usar PDF, texto e imágenes como contexto del modelo. Vector stores de OpenAI para almacenamiento y consulta vectorial. File search tool para retrieval automático. Embeddings con text-embedding-3-small y text-embedding-3-large.

Media: imágenes, audio y video

Visión con modelos GPT multimodales para análisis de imágenes. Images API para generación y edición programática. DALL-E y gpt-image-1 para generación de imágenes. Audio API con text-to-speech (TTS) y speech-to-text (STT con Whisper). Generación de video con Sora.

Optimización de costes y rendimiento

Flex processing para reducir costes con prioridad más baja. Streaming con server-sent events. Background mode para tareas asíncronas. Batch API para procesamiento masivo con descuento. Rate limiting, headers, reintentos y backoff exponencial.

Agents SDK

OpenAI Agents SDK con las abstracciones Agent, Runner y handoffs. Guardrails para validación de entradas y salidas. Tracing para depuración. Arquitectura multi-agente con orquestación.

Compatibilidad con otros proveedores

Azure AI Foundry para desplegar modelos OpenAI en infraestructura Azure. Anthropic Claude con SDK compatible y diferencias clave. Hugging Face Inference API para modelos open source.

Al completar este roadmap, serás capaz de:

• Dominar la generación de texto con Chat Completions API y Responses API, seleccionando modelos y ajustando parámetros para cada caso de uso.
• Diseñar prompts profesionales aplicando técnicas básicas y avanzadas de prompt engineering, incluyendo razonamiento y gestión de prompts.
• Obtener datos estructurados del modelo con JSON Schema y Pydantic, garantizando la validez del formato de salida.
• Integrar herramientas externas mediante function calling, web search, Code Interpreter y servidores MCP.
• Implementar sistemas RAG con vector stores, file search y embeddings para dotar a las aplicaciones de conocimiento externo.
• Procesar contenido multimedia (imágenes, audio y video) con las APIs especializadas de OpenAI.
• Optimizar costes y rendimiento con streaming, batch processing, flex processing y estrategias de rate limiting.
• Construir agentes autónomos con el Agents SDK, incluyendo guardrails, tracing y orquestación multi-agente.
• Reutilizar tu código con otros proveedores (Azure, Anthropic, Hugging Face) gracias a la compatibilidad del SDK.