Capítulo 1
API de OpenAI
Ejecutar los modelos de ChatGPT en tu propio sitio web con JavaScript, PHP u otro lenguaje, o dentro de una aplicación que has desarrollado, permite dar un salto de calidad, al mejorarla o brindar una mejor manera de interacción con el usuario. En este e-book, hasta el lector más principiante comprenderá los pasos para usar la API de OpenAI para GPT y liberar el potencial para sus aplicaciones, productos o servicios.
Si bien ambos conceptos se usan de manera indistinta, y se entiende a qué se hace referencia, técnicamente la API es de los modelos de OpenAI, no es la API de ChatGPT, ya que ChatGPT es una implementación en formato de chat conversacional de estos modelos.
Capítulo 2
Modos de uso
Antes de avanzar en las formas de uso de la API de ChatGPT, analizaremos y compararemos las características y capacidades de ChatGPT API y ChatGPT Plus, para determinar cuál realmente ofrece más valor agregado dependiendo de la tarea para la cual necesites darle uso a la IA.
La API de ChatGPT se puede integrar con una amplia gama de frameworks y lenguajes de programación, incluido JavaScript. En este capítulo nos introduciremos en lo esencial para usar la API de ChatGPT desde JavaScript para luego hacer uso desde otros lenguajes de servidor.
Capítulo 3
Uso avanzado con librerías
Ya hemos realizado los pasos necesarios para activar una API Key y utilizar la API de OpenAI. Ahora tenemos por delante la tarea de hacer un uso más avanzado de ella e integrarla a proyectos existentes, sin preocuparnos por los detalles de implementación de las llamadas.
Para esto son fundamentales las librerías que encapsulan y resuelven las tareas rutinarias, con el fi n de que nos centremos en la parte del desarrollo más productiva.
La sección de pago de la cuenta de OpenAI muestra datos y recursos, y permite configurar el modo de uso para controlar los consumos al usar la API.
Capítulo 4
Personalizar un modelo para tu uso
Una de las grandes ventajas de recurrir a una librería para hacer uso de la API de GPT es la facilidad con la que pueden implementarse tareas más complejas, como entrenar la IA y generar tus propios modelos a medida de tus necesidades, sin preocuparte por detalles como la subida de archivos a la plataforma de OpenAI, los mensajes de error y otros puntos clave.
Si bien el consumo se eleva enormemente cuando entrenas modelos con muchos datos (en proporción), seguimos viendo cómo es mínimo en cuanto a costo real para el trabajo que se está realizando.
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