¿Te has preguntado cómo puedes utilizar la API ChatGPT de OpenAI para interactuar directamente con los algoritmos de GPT? Es fácil, gratuito y, además, más potente que la interfaz web «clásica» de www.openai.com. En el siguiente tutorial, te guiaré a través de unos sencillos pasos que te permitirán utilizar GPT para generar texto, crear imágenes o depurar tu código. A medida que aumenta el uso de ChatGPT y otras soluciones de procesamiento del lenguaje natural (NLP), también lo hace el número de herramientas y plataformas que permiten a los usuarios interactuar con estas funciones de vanguardia. Una de las opciones más populares es la interfaz web OpenAI, que ha recibido elogios generalizados por su capacidad para gestionar tareas complejas de NLP.
Hoy, sin embargo, exploraremos una alternativa: la API ChatGPT. Este artículo se divide en tres secciones principales:
- Configura tu cuenta OpenAI y crea una clave API
- Establece la conexión general desde Google Colab
- Prueba diferentes peticiones: generación de texto, creación de imágenes & corrección de errores
Nota: Aunque este tutorial se ha realizado en Google Colab (gratuito), puede que quieras probar otros entornos. Por ejemplo, todo el código se aplicó también en Databricks.
Tabla de contenidos
1. Configura tu cuenta OpenAI y crea una clave API
Para interactuar con los algoritmos de GPT, necesitas registrarte en una cuenta OpenAI (gratuita): https://platform.openai.com/signup/
Una vez que te hayas registrado y dado de alta, necesitarás crear una clave API que te permitirá enviar peticiones a OpenAI desde servicios de terceros como Google Colab o Databricks. Navega hasta la sección «Ver clave de API» a través del menú de usuario, o utiliza el siguiente enlace: https://platform.openai.com/account/api-keys.
En esta sección, simplemente haz clic en «Crear nueva clave secreta» y guarda la clave creada en algún lugar de tu ordenador (¡la necesitarás pronto!):
Ten en cuenta que la API ChatGPT ofrece un uso de prueba gratuito (a partir de hoy) con solicitudes y tokens limitados por minuto. Consulte los límites de velocidad a continuación [1]:
- Usuarios de prueba gratuitos: 20 RPM 40000 TPM
- Usuarios de pago por uso (primeras 48 horas): 60 RPM 60000 TPM
- Usuarios de pago (después de 48 horas): 3500 RPM 90000 TPM
(RPM = peticiones por minuto; TPM = tokens por minuto)
2. Establecer la conexión general desde Colab
La forma más fácil y directa de probar la API es utilizar Google Colaboratory («Colab»), que es algo así como «un entorno gratuito de cuadernos Jupyter que no requiere configuración y se ejecuta completamente en la nube». Aunque hay muchos entornos más profesionales que quizá quieras explorar (por ejemplo, Databricks), creo que Colab no es un mal servicio para dar tus primeros pasos con la API ChatGPT.
Para configurar un entorno básico para ChatGPT dentro de Colab puedes seguir los siguientes pasos:
- Abre https://colab.research.google.com/ y regístrate para obtener una cuenta gratuita
- Crear un nuevo cuaderno en Colab
- Instala y utiliza el paquete openai:
pip install openai
Para ejecutar una simple petición de chat a la API usando el modelo turbo GPT 3.5 (ver otros modelos disponibles en su documentación enlazada al final de este artículo), similar a lo que conoces de la interfaz web de OpenAI, puedes simplemente ejecutar las siguientes líneas de código en tu bloc de notas:
import os
import openai
openai.api_key = «please-paste-your-API-key-here»
openai.ChatCompletion.create(
model=»gpt-3.5-turbo»,
messages=[
{«role»: «user», «content»: «Hello ChatGPT, does this work?»}
]
)
En cuanto ejecutes el comando en Colab, recibirás como respuesta un objeto JSON que contiene la respuesta esperada (Ha sido fácil, ¿verdad?):
¡Hola! Como modelo lingüístico de IA, no tengo el contexto de a qué se refiere «esto». ¿Podrías especificar a qué te refieres para que pueda ayudarte mejor?
<OpenAIObject chat.completion id=chatcmpl-70ErnAfGGwU7GhMXzCcLGyUvr4hA2 at 0x7f097f0a5f40> JSON: {
«choices»: [
{
«finish_reason»: «stop»,
«index»: 0,
«message»: {
«content»: «Hello! As an AI language model, I don’t have the context of what \»this\» refers to. Could you please specify what you are referring to so I can assist you better?»,
«role»: «assistant»
}
}
],
«created»: 1680291503,
«id»: «chatcmpl-70ErnAfGGwU7GhMXzCcLGyUvr4hA2»,
«model»: «gpt-3.5-turbo-0301»,
«object»: «chat.completion»,
«usage»: {
«completion_tokens»: 38,
«prompt_tokens»: 17,
«total_tokens»: 55
}
}
Además, el objeto JSON proporciona información sobre el número de tokens utilizados y el motivo del fin de la solicitud. Si sólo deseas imprimir la respuesta de texto, puedes acceder a este elemento modificando ligeramente tu código:
import os
import openai
openai.api_key = «please-paste-your-API-key-here»
response = openai.ChatCompletion.create(
model=»gpt-3.5-turbo»,
messages=[
{«role»: «user», «content»: «Hello ChatGPT, does this work?»}
]
)
print(response.choices[0].message.content)
3. Probar diferentes peticiones: generación de texto, creación de imágenes y corrección de errores
Si estás tan emocionado como yo cuando descubrí esto, puedes empezar a enviar un montón de peticiones diferentes a la API. Una forma útil de modularizar tu código es crear algunas funciones útiles que quieras llamar para diferentes propósitos. Déjame darte algunas ideas.
Función para chatear con ChatGPT
El siguiente código simplemente resume el trabajo hecho hasta ahora en una función invocable que te permite hacer cualquier petición a GPT y obtener sólo la respuesta de texto como resultado.
import os
import openai
openai.api_key = «please-paste-your-API-key-here»
def chatWithGPT(prompt):
completion = openai.ChatCompletion.create(
model=»gpt-3.5-turbo»,
messages=[
{«role»: «user», «content»: prompt}
]
)
return print(completion.choices[0].message.content)
¿Crees que tiene sentido aprender python? ¡Preguntemos a GPT!
chatWithGPT(«is it a good idea to start learning python?»)
Como modelo de lenguaje de IA, no puedo dar opiniones personales, pero sí puedo decir que Python es un lenguaje de programación popular y muy utilizado, muy apreciado tanto por principiantes como por desarrolladores experimentados. Cuenta con el apoyo de una amplia comunidad, un gran número de bibliotecas y una sintaxis sencilla que lo hace fácil de entender para los principiantes. Es útil para diversas aplicaciones, como el análisis de datos, el desarrollo web, el aprendizaje automático y mucho más. Por lo tanto, podría ser una buena idea empezar a aprender Python si quieres seguir una carrera en programación o quieres añadir otra habilidad a tu currículum.
Función para corregir errores en tu código
Otro caso de uso de ChatGPT es obtener ideas para arreglar tu código. Imagina que tu comando Python devuelve un error y quieres obtener consejos sobre qué hacer sin usar Google o StackOverflow:
import os
import openai
openai.api_key = «please-paste-your-API-key-here»
def fixMyCode(code):
completion = openai.ChatCompletion.create(
model=»gpt-3.5-turbo»,
messages=[
{«role»: «user», «content»: «find error in my python script below and fix it: » + code}
]
)
return print(completion.choices[0].message.content)
Verás mi código python ha lanzado un error, y no sé por qué…
fixMyCode(«»»
def some_function():
print(«I’m going to sleep»)
time.sleep(10)
print(«I’m awake again»)
some_function()
«»»)
Verás, mi código python ha arrojado un error, y no sé por qué…No es ninguna sorpresa, pero ChatGPT descubrió inmediatamente que me había olvidado de importar el módulo antes de utilizarlo. Esto puede ser muy útil en el día a día, sobre todo cuando puedes pedir ayuda directamente desde el entorno de programación.
Función para crear imágenes
El último caso de uso que me gustaría presentar aquí es la creación de imágenes. La propia petición devuelve un hipervínculo que contiene la imagen. Usando la librería IPhython, puedes mostrar la imagen directamente en tu cuaderno.
import IPython
import os
import openai
openai.api_key = «please-paste-your-API-key-here»
def createImageWithGPT(prompt):
completion = openai.Image.create(
prompt=prompt,
n=1,
size=»512×512″
)
return IPython.display.HTML(«<img src =» + completion.data[0].url + «>»)
Seamos creativos y pidamos un gato conduciendo un monopatín.
createImageWithGPT(«Cat driving a skateboard»)
Resumen
Con la API ChatGPT, las empresas y los particulares pueden incorporar chatbots a su flujo de trabajo de forma fácil y asequible, sin los conocimientos técnicos o los amplios recursos que suelen ser necesarios. La API también puede utilizarse para crear asistentes virtuales, tutores personales, etc. Recomiendo la documentación puesta a disposición por OpenAI para su API: https://platform.openai.com/docs/api-reference.
En resumen, es fácil utilizar la API en tu entorno de programación. Esto no sólo puede ser útil para la depuración directa de tu código, sino que también ha demostrado tasas de respuesta más estables en comparación con la interfaz web de OpenAI (a veces no disponible). Con la capacidad de entender el lenguaje natural y volverse más inteligente con el tiempo, ChatGPT tiene el potencial de revolucionar la forma en que las empresas interactúan con sus clientes y agilizar sus flujos de trabajo. Pruébelo usted mismo y experimente el futuro de los chatbots.