Guía completa de GPT 4.1 en la API de OpenAI 

GPT 4.1 representa el salto más ambicioso de OpenAI desde el lanzamiento de GPT-4 Turbo. Esta nueva versión revoluciona el campo del desarrollo basado en inteligencia artificial al multiplicar por diez la ventana de contexto, permitiendo gestionar textos y documentos más extensos y complejos.  

Además, GPT 4.1 presenta dos variantes adicionales, Mini y Nano, adaptadas específicamente para entornos que requieren menores tiempos de respuesta y costos operativos más reducidos. Con una reducción de costes de hasta un 90 % respecto a GPT4o, esta guía detalla paso a paso cómo aprovechar todas estas innovaciones técnicas. 

Esta guía práctica te acompaña paso a paso en la implementación y migración hacia esta nueva joya tecnológica, aprovechando al máximo la API de OpenAI. 

¿Qué hace especial a GPT 4.1? 

GPT 4.1 es la evolución del ya impresionante GPT-4. Con mejoras clave en la precisión de sus respuestas, mayor rapidez en la generación de contenidos y la posibilidad de gestionar contextos más extensos, esta nueva versión eleva el nivel del desarrollo de asistentes inteligentes y aplicaciones basadas en inteligencia artificial. 

Preparando tu entorno para usar la API de OpenAI 

Para poder comenzar a usar el entorno API de OpenAI necesitas: 

• Una cuenta activa en OpenAI. 

• Una clave API generada en la plataforma de OpenAI. 

• Un entorno de desarrollo configurado (Python recomendado por su facilidad y soporte). 

Una vez tengas el entorno de Python, ejecuta este simple comando para tener lista la biblioteca oficial: 

pip install openai 

Primeros pasos con GPT 4.1 en la API de OpenAI 

A continuación vamos a practicar con un ejemplo sencillo y directo para saber usar el nuevo modelo mediante la API de OpenAI. Lo que vamos a hacer es enviar una pregunta desde nuestro código Python directamente a la plataforma de OpenAI y obtener una respuesta generada automáticamente. Es decir, estaremos interactuando con una inteligencia artificial que responderá nuestra consulta de forma clara y precisa. 

import openai 

openai.api_key = 'tu_clave_api' 

response = openai.ChatCompletion.create( 

  model='GPT 4.1', 

  messages=[ 

    {'role': 'system', 'content': 'Eres un asistente experto en tecnología.'}, 

    {'role': 'user', 'content': '¿Qué ventajas ofrece GPT 4.1 frente a versiones anteriores?'} 

  ] 

) 

print(response['choices'][0]['message']['content']) 

Este código hace lo siguiente: 

• Establece la conexión usando tu clave API. 

• Envía una instrucción clara al asistente virtual (sistema). 

• Realiza una pregunta específica desde el usuario. 

• Finalmente, muestra la respuesta generada por GPT 4.1. 

Migrando a GPT 4.1: ¡Una transición sencilla! 

La migración desde versiones anteriores como GPT-3.5 o GPT-4.0 hacia GPT 4.1 es simple. Aprovecha para optimizar tus procesos y obtener mejores resultados. 

Antes de comenzar la migración hay que tener en cuenta los siguientes cambios importantes: 

• Contextos más amplios: Puede manejar muchas más palabras y contextos complejos. 

• Respuestas rápidas y precisas: Menos instrucciones y prompts más directos. 

• Ajustes en prompts: Es el momento de refinar tus instrucciones aprovechando el rendimiento optimizado. 

A continuación, vamos a ver un ejemplo de migración de GPT 3.5 a GPT 4.1: 

Antes (usando GPT-3.5): 

openai.ChatCompletion.create( 

  model='gpt-3.5-turbo', 

  messages=[ 

    {'role': 'system', 'content': 'Explica conceptos técnicos brevemente.'}, 

    {'role': 'user', 'content': '¿Cómo migrar a GPT 4.1?'} 

  ] 

) 

Optimizado (con GPT 4.1): 

openai.ChatCompletion.create( 

  model='GPT 4.1', 

  messages=[ 

    {'role': 'system', 'content': 'Sé claro y conciso explicando procesos técnicos.'}, 

    {'role': 'user', 'content': 'Describe brevemente cómo migrar procesos existentes a GPT 4.1'} 

  ], 

  temperature=0.5 

) 

Afinando la experiencia con GPT 4.1 en la API de OpenAI 

Experimenta ajustando parámetros como temperature (para creatividad) y max_tokens (extensión de las respuestas). El uso correcto de roles (system, user, assistant) también influye positivamente en la calidad del diálogo generado. Utilizando el ejemplo anterior: 

response = openai.ChatCompletion.create( 

  model='GPT 4.1', 

  messages=[ 

    {'role': 'system', 'content': 'Eres un asistente experto en tecnología.'}, 

    {'role': 'user', 'content': 'Describe las principales características de GPT 4.1.'} 

  ], 

  temperature=0.7, 

  max_tokens=100 

) 

print(response['choices'][0]['message']['content']) 

Gestión inteligente de errores 

Es importante que tus aplicaciones manejen adecuadamente los errores para evitar interrupciones inesperadas. El siguiente código te muestra cómo gestionar posibles errores de manera eficaz al interactuar con la API de OpenAI: 

try: 

  response = openai.ChatCompletion.create(...) 

except openai.error.OpenAIError as e: 

  print(f"Error en la API de OpenAI: {e}") 

Este código captura errores específicos de la API de OpenAI, permitiéndote mostrar un mensaje claro y mantener el funcionamiento fluido de tu aplicación. 

Analiza, aprende y optimiza 

Para sacar el máximo rendimiento, es fundamental registrar y analizar las respuestas obtenidas. El siguiente ejemplo de código guarda los resultados de cada interacción en un archivo de registro, facilitando un análisis posterior para optimizar continuamente tus procesos: 

import logging 

logging.basicConfig(filename='gpt_usage.log', level=logging.INFO) 

logging.info(response) 

Este código configura el registro automático de respuestas, ayudándote a identificar mejoras y ajustar tus prompts o parámetros según los resultados obtenidos. 

Consejos finales para una migración exitosa 

Para concluir esta guía, te ofrecemos algunas recomendaciones adicionales que asegurarán una transición fluida y efectiva: 

• Realiza pruebas exhaustivas antes de migrar completamente. 

• Ajusta tu configuración con distintas pruebas para encontrar el equilibrio ideal. 

• Documenta claramente los cambios realizados para facilitar futuras actualizaciones. 

Modelos de GPT 4.1 en la API de OpenAI 

Como hemos dicho al principio, OpenAI ofrece ahora tres modelos diferenciados por sus características técnicas y rendimiento: GPT 4.1 estándar, Mini y Nano. El modelo estándar proporciona un contexto impresionante de más de un millón de tokens, con una latencia mediana de 800 ms, ideal para tareas de alta complejidad.  

Por otro lado, Mini reduce drásticamente esa latencia a tan solo 230 ms, manteniendo una excelente capacidad para tareas generales. Finalmente, el modelo Nano es extremadamente eficiente, con solo 65 ms de latencia, perfecto para integraciones masivas y rápidas como el autocompletado y clasificación. 

Cada uno de estos modelos es ideal para determinadas finalidades: 

• Estandar: Tareas complejas, razonamiento, lenguaje avanzado 

• Mini: Bots rápidos, asistentes simples, análisis rápido 

• Nano: Casos de uso con respuesta instantánea, bajo costo 

A continuación, os propocionamos el código en Phyton para llamar a cada uno de estos modelos en la API de OpenAI: 

import openai 

openai.api_key = 'tu_clave_api' 

# Llamar a GPT 4.1 estándar 

response_standard = openai.ChatCompletion.create( 

    model='GPT 4.1', 

    messages=[{"role": "user", "content": "¿Cuál es el propósito de GPT 4.1?"}] 

) 

# Llamar a GPT 4.1 Mini 

response_mini = openai.ChatCompletion.create( 

    model='GPT 4.1-mini', 

    messages=[{"role": "user", "content": "¿Qué ventajas ofrece GPT 4.1 Mini?"}] 

) 

# Llamar a GPT 4.1 Nano 

response_nano = openai.ChatCompletion.create( 

    model='GPT 4.1-nano', 

    messages=[{"role": "user", "content": "¿Cuándo conviene usar GPT 4.1 Nano?"}] 

) 

print(response_standard['choices'][0]['message']['content']) 

print(response_mini['choices'][0]['message']['content']) 

print(response_nano['choices'][0]['message']['content']) 

Precios de los modelos GPT 4.1 

Además de las bondades técnicas con la que viene cargado, también se mejora el coste de los nuevos modelos: 

GPT 4.1 marca un antes y un después en la inteligencia artificial aplicada a procesos de negocio. Su versatilidad, combinada con la potencia de una ventana de contexto ampliada y variantes adaptadas a distintos niveles de exigencia, permite a las organizaciones elegir el modelo más eficiente según sus objetivos. Ya sea para acelerar tareas repetitivas, potenciar la interacción con clientes o desarrollar productos inteligentes, su API se convierten en el aliado perfecto para innovar con inteligencia. 

Si quieres integrar estos modelos en tus procesos o productos, desde automatizaciones simples hasta soluciones avanzadas basadas en IA, ponte en contacto con nosotros. Estaremos encantados de ayudarte a identificar oportunidades y guiarte paso a paso.