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AI Atlas

API

Interfaz de programación de aplicaciones

AI EngineeringNivel 1 · FundamentosInfraestructura~1 min de lectura

En una frase

API: una interfaz que permite que un programa use los servicios de otro; en IA, la forma habitual de enviar solicitudes a un modelo alojado por un proveedor.

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Explícamelo fácil

Una API es como el mesero de un restaurante: tú (tu programa) pides algo en un formato acordado, el mesero lo lleva a la cocina (el modelo) y te trae el resultado. No necesitas saber cómo funciona la cocina.

La mayoría de las aplicaciones de IA no ejecutan el modelo por su cuenta: llaman a la API de un proveedor y pagan por Token procesado.

Ejemplo

Una solicitud típica (simplificada)

POST /v1/messages
{
  "model": "nombre-del-modelo",
  "max_tokens": 500,
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "Resume este texto…" }
  ]
}

Nivel técnico

Profundizando

Las APIs de LLM suelen ser HTTP/JSON, autenticadas con claves, con parámetros como modelo, mensajes, temperatura, límite de tokens y definiciones de herramientas. Ofrecen streaming de tokens, salidas estructuradas, procesamiento por lotes y caching de prompts. Aspectos operativos: límites de uso (rate limits), reintentos con backoff, manejo de errores, costos por tokens de entrada y salida, y protección de claves.

¿Por qué importa?

Es la puerta de entrada práctica a la IA para cualquier desarrollador.

¿Dónde se utiliza?

  • Integrar LLMs en aplicaciones
  • Automatización
  • Prototipos

Continúa aprendiendo

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