Repositorio del curso de OpenAI API. Construimos un AI Content Operations Studio: una aplicación que transforma ideas desordenadas en piezas de contenido listas para usar.
El foco del curso es dominar la OpenAI API (Responses API, multimodalidad, tools, structured outputs, streaming, costos y prácticas básicas de producción). La interfaz es mínima.
- Python
- OpenAI Python SDK
- FastAPI + Uvicorn
- Jinja2 / HTML simple
- Pydantic para schemas
- python-dotenv
El stack principal del curso es Python. La carpeta
typescript/replica el mismo ejemplo en TypeScript para quienes prefieren ese lenguaje, pero en las clases solo se muestra Python.
.
├── python/ # Implementación principal (la que se muestra en el curso)
├── typescript/ # Misma app, equivalente en TypeScript (referencia)
├── PLAN_PROYECTO.md
└── README.md
El curso tiene 18 clases. Cada clase tiene dos ramas:
clase-XX-inicio: el estado del proyecto al empezar la clase (igual a como terminó la clase anterior).clase-XX-final: el estado del proyecto al terminar la clase.
La rama main contiene el estado final del curso (igual a clase-18-final).
Para seguir una clase:
git checkout clase-06-inicio # empiezas desde aquí
# ... sigues la clase ...
git checkout clase-06-final # comparas con el resultado esperado| Clase | Título | Foco |
|---|---|---|
| 1 | Tu primera llamada a OpenAI API con Python | Fundamentos de API |
| 2 | Crear un cliente reutilizable para OpenAI | Fundamentos de API |
| 3 | Chat Completions en código heredado | Fundamentos de API |
| 4 | Modelos, tokens y costo por request | Fundamentos de API |
| 5 | Crear la base web con FastAPI | Brief y contenido |
| 6 | De idea desordenada a brief de campaña | Brief y contenido |
| 7 | Structured Outputs con Pydantic | Brief y contenido |
| 8 | Generar contenido por canal | Brief y contenido |
| 9 | Analizar una imagen de referencia | Imagen, streaming y voz |
| 10 | Generar una imagen para campaña | Imagen, streaming y voz |
| 11 | Streaming para generaciones largas | Imagen, streaming y voz |
| 12 | Voz a texto para capturar ideas | Imagen, streaming y voz |
| 13 | Texto a voz para escuchar un guion | Imagen, streaming y voz |
| 14 | Function calling con reglas de marca | Function calling y tools |
| 15 | Tools nativas con web search | Function calling y tools |
| 16 | Costos: prompt caching y Batch API | Producción y deploy |
| 17 | Errores, retries y rate limits | Producción y deploy |
| 18 | Deploy y guardrails de producción | Producción y deploy |
- Una cuenta de OpenAI y una API key.
- Python 3.10+ (para el stack principal).
- Node.js 18+ (solo si quieres correr la versión de
typescript/).
Nota sobre modelos: el curso usa nombres de modelo como
gpt-5.4(y variantes). Los nombres de modelo y los precios cambian con el tiempo: verifica siempre la documentación oficial de OpenAI y ajusta el modelo/configuración antes de ejecutar en producción.