12. APIs y comparativa

Consumo de APIs de IA, cuadro comparativo de modelos y herramientas actualizadas, y stack típico de una aplicación con LLMs.

APIs de IA

La mayoría de los modelos de lenguaje se consumen a través de APIs REST con una estructura de datos estándar:

// Ejemplo con la API de OpenAI
const response = await fetch("https://api.openai.com/v1/chat/completions", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Authorization": `Bearer ${API_KEY}`,
    "Content-Type": "application/json"
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "gpt-4o",
    messages: [
      { role: "system", content: "Eres un asistente útil." },
      { role: "user", content: "¿Qué es un LLM?" }
    ],
    temperature: 0.7,
    max_tokens: 500
  })
});

Conceptos clave en la API

Concepto	Descripción
`model`	Identificador único del modelo a ejecutar (p. ej., `gpt-4o`, `claude-3-5-sonnet`).
`messages`	Historial estructurado de la conversación con roles asignados (`system`, `user`, `assistant`).
`temperature`	Parámetro que controla la aleatoriedad y creatividad en la respuesta generada.
`max_tokens`	Límite máximo de tokens que el modelo generará en la respuesta.
`stream`	Habilita el envío progresivo de la respuesta token a token (efecto typewriter).
`tools`	Definición de herramientas o funciones externas que el modelo puede invocar (Function Calling).

Function Calling / Tool Use

Esta capacidad permite al modelo invocar funciones definidas por el desarrollador para interactuar con sistemas externos:

tools: [
  {
    type: "function",
    function: {
      name: "get_weather",
      description: "Obtiene el clima actual de una ciudad",
      parameters: {
        type: "object",
        properties: {
          city: { type: "string", description: "Nombre de la ciudad" }
        },
        required: ["city"]
      }
    }
  }
]

Cuadro Comparativo de Productos

Glosario de clasificaciones

Clasificación	Descripción
Empresa	Organización o laboratorio que investiga y desarrolla la tecnología.
Modelo	La red neuronal entrenada (el "cerebro" matemático).
Producto/App	La interfaz gráfica o plataforma final con la que interactúa el usuario.
API	Servicio programático para integrar el modelo en aplicaciones de software.
Agente	Sistema autónomo que utiliza uno o varios modelos como motor para ejecutar tareas.

Tabla comparativa actualizada

Nombre	Tipo	Empresa	Descripción
OpenAI	Empresa	—	Laboratorio de IA fundado en 2015. Creador de GPT, DALL-E, Codex, Sora, Whisper y Astra. Uno de los actores clave del sector.
GPT-4o	Modelo	OpenAI	Modelo multimodal de alta capacidad para procesamiento de texto, voz e imagen. La "o" representa "omni". Motor principal de ChatGPT.
GPT-4o mini	Modelo	OpenAI	Versión compacta, rápida y económica de GPT-4o, optimizada para tareas livianas de alta frecuencia.
o1 / o3	Modelo	OpenAI	Serie de modelos orientados a reasoning (razonamiento). Piensan antes de responder mediante cadenas de pensamiento internas, ideales para lógica avanzada.
Astra	Modelo / Agente	OpenAI	Modelo y agente de razonamiento autónomo multimodal de OpenAI, diseñado para ejecución avanzada de tareas complejas en tiempo real y entornos agente.
ChatGPT	Producto (App)	OpenAI	Interfaz conversacional de OpenAI en versiones Web, iOS y Android. Es la aplicación de IA más masiva del mundo.
Codex	Modelo (deprecado)	OpenAI	Modelo especializado en programación basado en GPT-3. Fue reemplazado por versiones mejoradas de GPT-4 para desarrollo.
DALL-E 3	Modelo	OpenAI	Sistema de generación y edición de imágenes mediante instrucciones de texto, integrado en ChatGPT.
Whisper	Modelo	OpenAI	Modelo de código abierto para transcripción y traducción de audio a texto (speech-to-text).
Anthropic	Empresa	—	Compañía de IA fundada en 2021 por exinvestigadores de OpenAI. Enfocada en alineación e IA segura.
Claude	Familia de modelos	Anthropic	Serie de modelos de lenguaje de Anthropic, clasificados en Haiku (rápido), Sonnet (equilibrado) y Opus (máxima potencia).
Claude Sonnet 4.5	Modelo	Anthropic	Modelo insignia equilibrado: combina alta inteligencia analítica con excelente velocidad. Estándar de la industria para desarrollo.
Claude Opus 4	Modelo	Anthropic	Modelo de máxima capacidad cognitiva de Anthropic, optimizado para tareas complejas de razonamiento y arquitectura.
Claude Haiku	Modelo	Anthropic	El modelo más veloz y rentable de Anthropic, ideal para tareas repetitivas y respuestas inmediatas.
Claude.ai	Producto (App)	Anthropic	Interfaz web y móvil de Anthropic para interactuar con la familia de modelos Claude.
Claude Code	Agente	Anthropic	Agente de codificación para terminal (CLI) que opera sobre repositorios locales de código.
xAI	Empresa	—	Compañía de inteligencia artificial fundada por Elon Musk en 2023.
Grok	Modelo / Producto	xAI	LLM e interfaz de xAI integrado en la plataforma X (Twitter), con acceso en tiempo real a publicaciones y tendencias.
Google DeepMind	Empresa	—	División de investigación de IA de Google (unión de Google Brain y DeepMind). Creadora de Gemini.
Gemini	Familia de modelos	Google	Familia de modelos multimodales nativos de Google, subdividida en variantes Flash, Pro y Ultra.
Gemini 1.5 / 2.0 Pro	Modelo	Google	Modelos con ventanas de contexto masivas de hasta millones de tokens, capaces de procesar bases de código enteras o vídeos extensos.
Google AI Studio	Producto (App/API)	Google	Entorno para desarrolladores destinado a prototipar y consumir la API de los modelos Gemini.
Gemini App	Producto (App)	Google	Aplicación conversacional de Google para el consumidor final (evolución de Google Bard).
Meta AI	Empresa / División	—	División de investigación de inteligencia artificial de Meta. Desarrolladora de la familia LLaMA.
LLaMA 3 / 3.1	Modelo	Meta	Familia de modelos de código abierto (open-source) disponibles para descarga e inferencia en infraestructura propia.
GitHub Copilot	Producto (Agente)	GitHub / Microsoft	Asistente de programación integrado en IDEs (VS Code, JetBrains), que utiliza modelos de OpenAI y otros proveedores.
Microsoft Azure OpenAI	API / Plataforma	Microsoft	Servicio empresarial que ofrece la infraestructura de modelos de OpenAI con garantías de seguridad y privacidad corporativa.
Mistral	Empresa y Modelo	Mistral AI	Empresa de IA con sede en Francia especializada en modelos open-weight de alta eficiencia como Mistral Large.
Perplexity	Producto (App)	Perplexity AI	Motor de búsqueda conversacional que combina consulta web en tiempo real con síntesis de respuestas citadas.
Cursor	Producto (IDE)	Cursor	Editor de código integrado con IA (fork de VS Code) que ofrece edición contextual nativa y soporte multimodelo.
Devin	Agente	Cognition AI	Agente autónomo de ingeniería de software capaz de planificar y resolver tareas de desarrollo de extremo a extremo.

Conceptos de desarrollo con IA

Stack típico de una aplicación basada en LLMs

[Frontend]
   ↓
[Backend / API propia]
   ↓
[Orquestación LLM]  ← LangChain, LangGraph, LlamaIndex o SDK directo
   ↓
[API del modelo]    ← OpenAI, Anthropic, Google, etc.
   ↓
[Herramientas / Datos]
   ├── Base de datos vectorial  (Pinecone, Chroma, pgvector)
   ├── Base de datos relacional (Postgres, MySQL)
   └── APIs externas / Servicios MCP

Buenas prácticas de integración

Manejo de errores e imprevistos: Los LLMs pueden fallar, devolver formatos JSON inválidos o superar los límites de velocidad. Se debe implementar validación de esquemas y reintentos automáticos.
Respuestas en streaming: Utilizar transmisión de datos por stream para mejorar la experiencia de usuario (UX) en respuestas extensas.
Mecanismos de caché: Almacenar en caché consultas idénticas para reducir latencia y consumo de tokens en la API.
Observabilidad y trazabilidad: Integrar herramientas de monitoreo (como LangSmith, Helicone o similares) para auditar latencias, costos y depurar llamadas a los modelos.
Control de versiones en prompts: Tratar a los prompts como código fuente: versionarlos, testearlos y someterlos a control de cambios.
Gestión de límites de tasa (Rate Limiting): Controlar las restricciones de solicitudes por minuto (RPM) y tokens por minuto (TPM) para evitar bloqueos por parte del proveedor.

Glosario de términos comunes

Término	Definición
LLM	Large Language Model: modelo de lenguaje de gran escala entrenado con volumen masivo de datos.
Token	Unidad mínima de procesamiento de texto utilizada por el modelo.
Embedding	Vector numérico que representa el significado semántico de un texto.
Context window	Cantidad máxima de tokens que el modelo puede evaluar simultáneamente en una sesión.
Temperature	Parámetro que regula el nivel de creatividad y variabilidad en la generación de texto.
Prompt	Instrucción o texto de entrada proporcionado al modelo.
System prompt	Instrucción persistente de nivel de sistema que rige el comportamiento general del modelo.
Fine-tuning	Proceso de reentrenamiento secundario de un modelo con un dataset específico.
RAG	Retrieval-Augmented Generation: técnica para enriquecer el prompt recuperando datos de fuentes externas antes de generar la respuesta.
MCP	Model Context Protocol: protocolo estándar para conectar LLMs con datos y herramientas externas.
Agente	Sistema dotado de autonomía que utiliza un LLM para planificar, razonar y tomar acciones.
Function calling	Capacidad del modelo de estructurar llamadas a funciones externas creadas por el desarrollador.
Inference	Fase de ejecución del modelo para generar una salida a partir de una entrada.
Hallucination	Fenómeno en el que el modelo genera datos falsos o incorrectos presentándolos como verdaderos.
Grounding	Técnica para anclar o limitar las respuestas del modelo a fuentes de información reales y verificables.

Última actualización: septiembre 2026

12. APIs y comparativa

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