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¿Cómo utilizar la nueva API de búsqueda web de OpenAI en 2026? Guía de integración de DeepSeek.
OpenAI ha introducido importantes actualizaciones en su plataforma para desarrolladores, transformando el desarrollo de agentes con una funcionalidad de búsqueda web mejorada. La nueva API Responses permite llamadas a herramientas integradas para la búsqueda en la web y en archivos, lo que permite a los modelos acceder de forma eficiente a datos en tiempo real. Esta guía examina estas actualizaciones y destaca cómo los desarrolladores pueden utilizar las API Chat Completion y Responses con la búsqueda web, además de una técnica inteligente para integrar los modelos DeepSeek R1 y lograr un rendimiento excepcional. Descubra cómo estas innovaciones pueden mejorar sus proyectos de IA y mantener sus modelos actualizados con la información más reciente.
Puntos clave
OpenAI ha lanzado una importante actualización de la plataforma, incorporando capacidades de búsqueda web directamente en la API Chat Completion.
La API Responses ahora incluye llamadas a herramientas integradas para la búsqueda en la web y en archivos, lo que permite la recuperación de datos en tiempo real.
Los modelos ahora pueden obtener información actualizada sin herramientas externas, lo que agiliza la recopilación de datos.
El uso de modelos de búsqueda web a través de la API Chat Completion es tan sencillo como llamar a otros modelos de OpenAI, lo que simplifica la integración.
Los modelos Perplexity Sonar, incluidas las versiones habilitadas para la web de Llama 3.3 y DeepSeek R1, están disponibles a través del cliente API de OpenAI.
La integración de los modelos Perplexity Sonar requiere cambiar la clave API de OpenAI y modificar la URL base.
La actualización ofrece opciones económicas, con entradas del modelo gpt-4o-mini a un precio de solo 0,15 dólares por millón de tokens.
El uso de anotaciones permite la extracción por separado de las URL citadas, lo que mejora la transparencia y la verificación de los datos.
Nuevos bloques de construcción de agentes de OpenAI
Comprender la actualización de OpenAI
OpenAI ha lanzado una importante actualización de su plataforma para desarrolladores, centrada principalmente en los bloques de construcción de agentes con capacidades de búsqueda web integradas. Esta actualización se centra en dotar a los desarrolladores de herramientas mejoradas para crear agentes de IA más dinámicos y con más conocimientos.
La API Chat Completion incluye ahora modelos con funcionalidad de búsqueda web integrada, lo que supone un avance significativo a la hora de permitir que la IA acceda y utilice datos en tiempo real. La integración directa de la búsqueda web a través de la API ofrece un método optimizado para la recuperación de información, lo que garantiza que los modelos de IA se mantengan actualizados y relevantes. Al incorporar datos en tiempo real, las aplicaciones creadas en la plataforma de OpenAI pueden ofrecer respuestas más precisas, contextuales y oportunas. La API Responses mejora aún más las llamadas a herramientas integradas, como la búsqueda en la web y en archivos. Esta API simplifica la forma en que los modelos de IA interactúan con recursos externos, lo que les permite recuperar información en tiempo real sin dependencias externas. Estas actualizaciones facilitan el desarrollo de soluciones de IA potentes y eficientes. Estos últimos avances marcan un cambio hacia herramientas de desarrollo de IA más integradas y accesibles. Al proporcionar acceso directo a la búsqueda web, OpenAI permite a los desarrolladores crear aplicaciones más inteligentes, receptivas e informadas.
Presentación de la API Responses
La API Responses es una herramienta transformadora para los desarrolladores que integran datos en tiempo real en sus modelos de IA. Esta API simplifica las llamadas a herramientas integradas para la búsqueda en la web y de archivos, que antes eran más complejas de implementar. Representa una nueva y potente API primitiva que combina las mejores características de las API Chat Completions y Assistants. La simplicidad y eficiencia de la API Responses permiten a los desarrolladores concentrarse en crear soluciones innovadoras en lugar de gestionar configuraciones complejas. El uso de la API Responses es sencillo, ya que se integra perfectamente con la API Chat Completions. En lugar de depender de complementos externos o código personalizado para la recuperación de información, los desarrolladores ahora pueden utilizar la API Responses para realizar consultas directas y recibir datos actuales dentro de sus modelos de IA. Esto permite a los modelos acceder a información actualizada, mejorando su precisión y relevancia y reduciendo la complejidad. La API Responses agiliza el desarrollo y ayuda a los desarrolladores a crear aplicaciones de IA más sofisticadas con mayor facilidad y eficiencia. Esta API es esencial para los desarrolladores que crean modelos de IA que son inteligentes y adaptables al panorama en constante cambio de los datos en tiempo real. Al adoptar la API Responses, los desarrolladores pueden garantizar que sus aplicaciones de IA se mantengan a la vanguardia de la tecnología.
Capacidades de búsqueda web en la API de finalización de chat
La integración de las capacidades de búsqueda web en la API Chat Completion supone un avance sustancial en la evolución del desarrollo de la IA. Esta integración permite a los desarrolladores crear agentes de IA que no solo generan texto similar al humano, sino que también acceden e incorporan información web en tiempo real.
La API Chat Completion ahora cuenta con modelos diseñados específicamente para realizar búsquedas web, lo que permite a la IA responder preguntas, proporcionar información y ofrecer recomendaciones basadas en los datos más actuales disponibles. Esta integración significa que los agentes de IA pueden implementarse en escenarios que requieren información en tiempo real, como la agregación de noticias, el análisis de mercado y la atención al cliente. Al reducir la dependencia de herramientas externas, los desarrolladores pueden crear soluciones de IA más autónomas y eficientes. El acceso directo a la información a través de la API Chat Completion garantiza que los modelos de IA siempre funcionen con la información más actualizada, lo que se traduce en resultados más precisos y relevantes. Esta función hace que sea más fácil que nunca desarrollar agentes de IA informativos y fiables.
Integración de los modelos Perplexity Sonar
Acceso a DeepSeek R1 y Llama 3.3 a través de la API de OpenAI
Aunque los modelos nativos de OpenAI ahora incluyen la búsqueda en la web, los modelos Perplexity Sonar han ofrecido acceso a Llama 3.3 y DeepSeek R1 habilitados para la web a través de la API de OpenAI durante varias semanas. Esto proporciona una alternativa interesante. Para utilizar Perplexity Sonar, es necesario sustituir una clave API de Perplexity y modificar la URL base. La estructura del código sigue siendo casi idéntica a la de los modelos de OpenAI.
from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key="YOUR_PERPLEXITY_API_KEY",base_url="https://api.perplexity.ai")completion = client.chat.completions.create(model="sonar-reasoning-pro",messages=[{"role": "user", "content": "¿Ha evitado hoy la Cámara de Representantes de EE. UU. el cierre del Gobierno?"}])print(completion.choices[0].message.content)
Las principales diferencias son:
- El uso de su clave API de Perplexity.
- Establecer
base_url en https://api.perplexity.ai. - Especificar un modelo Perplexity Sonar (como
sonar-reasoning-pro).
Este enfoque le permite utilizar modelos avanzados como DeepSeek R1 con cambios mínimos en el código.
Contras
Considere explorar las capacidades de Sonar. Modelos Perplexity Sonar: características y ofertas clave
Perplexity Sonar ofrece varios modelos avanzados diseñados para mejorar las capacidades de búsqueda y razonamiento en la web. Estos modelos se basan en arquitecturas como Llama 3.3 y DeepSeek R1, y ofrecen un rendimiento de vanguardia en la recuperación y el análisis de información. A continuación se ofrece una descripción general de algunas de las características y ofertas clave de los modelos Perplexity Sonar.
- Sonar Pro: solución de búsqueda de primer nivel con base de búsqueda, que admite consultas avanzadas y seguimientos. Ideal para tareas complejas de varios pasos que requieren una comprensión profunda y la retención del contexto.
- Sonar Reasoning Pro: solución de razonamiento de primera clase impulsada por DeepSeek R1, que ofrece un razonamiento avanzado en cadena de pensamiento, además de búsqueda en Internet y citas en tiempo real. Perfecta para análisis detallados que requieren la información más actualizada.
- Sonar: solución ligera con base de búsqueda, más rápida y asequible que Sonar Pro. Ideal para respuestas sencillas con citas, que equilibran velocidad y coste.
- Sonar Reasoning: solución de razonamiento ligera impulsada por modelos de razonamiento entrenados con DeepSeek R1, que también incluye razonamiento en cadena de pensamiento y citas. Ideal para desarrollar tesis de inversión para próximas salidas a bolsa en EE. UU.
Cómo utilizar la búsqueda web en sus proyectos
Configuración de su entorno
Para empezar a utilizar la búsqueda web en sus proyectos OpenAI, primero configure su entorno de desarrollo. Esto implica importar el módulo OpenAI y autenticar su clave API. Asegúrese de tener instalada la última versión de la biblioteca OpenAI para aprovechar al máximo las nuevas funciones. Una vez importado el módulo, cree una instancia de cliente utilizando su clave API.
Pasos clave:
- Importa el módulo OpenAI.
- Configure su clave API.
- Cree una instancia de cliente para interactuar con la API de OpenAI.
- Seleccione el modelo habilitado para la búsqueda web adecuado para su tarea.
Después de configurar su entorno, puede comenzar a realizar llamadas a la API para realizar búsquedas web y recuperar información en tiempo real.
Uso de la API de finalización de chat
La API de finalización de chat permite integrar fácilmente la búsqueda web en sus modelos de IA. Comience creando una instancia de cliente y, a continuación, utilice el método chat.completions.create para interactuar con el modelo. Especifique un modelo habilitado para la búsqueda web, como gpt-4o-mini-search-preview o gpt-4o-search-preview, y proporcione su consulta.
Ejemplo de código:
from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key='YOUR_API_KEY')completion = client.chat.completions.create(model="gpt-4o-mini-search-preview",messages=[{"role": "user", "content": «¿Ha evitado hoy la Cámara de Representantes de EE. UU. el cierre del Gobierno?»}])print(completion.choices[0].message.content)
Este código muestra cómo realizar una llamada a la API con búsqueda web habilitada utilizando la API Chat Completion. Al especificar el modelo y la consulta adecuados, puede recuperar información en tiempo real directamente en su aplicación de IA.
Aprovechamiento de la API Responses
La API Responses introduce llamadas a herramientas integradas, lo que simplifica la implementación de la búsqueda web. Utilice el método responses.create, especifique el modelo, defina el parámetro tools con la herramienta de búsqueda web (web_search_preview) y proporcione su consulta de entrada.
Ejemplo de código:
from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key='YOUR_API_KEY')response = client.responses.create(model="gpt-4o-mini",tools=[{"type": "web_search_preview"}],input="¿Ha evitado hoy la Cámara de Representantes de EE. UU. el cierre del Gobierno?")print(response.output_text)
Este código ilustra cómo utilizar la API Responses para llamadas API habilitadas para la búsqueda web. La API Responses simplifica el desarrollo y le ayuda a crear aplicaciones de IA más sofisticadas con mayor facilidad.
Extracción de anotaciones y citas
Tanto la API de finalización de chat como la API de respuestas permiten extraer anotaciones y citas de los resultados de búsqueda. Esto ayuda a verificar la precisión y fiabilidad de la información del modelo. Mediante el parámetro de anotaciones, puede recuperar URL y otros metadatos asociados a los resultados de búsqueda.
Ejemplo de código (API de finalización de chat):
print(completion.choices[0].message.annotations)
Ejemplo de código (API Responses):
print(response.output[1].content[0].annotations)
Estos ejemplos de código muestran cómo extraer anotaciones de ambas API, lo que le permite proporcionar a los usuarios fuentes de información.
Comprender la estructura de precios
Opciones rentables para desarrolladores
OpenAI ofrece varios niveles de precios para sus modelos con búsqueda web, lo que proporciona a los desarrolladores opciones económicas para sus proyectos.
El modelo gpt-4o-mini cuesta solo 0,15 $ por millón de tokens para entradas y 0,60 $ por millón de tokens para salidas, lo que lo convierte en una opción económica para muchas aplicaciones. El modelo estándar gpt-4o-search-preview tiene un precio de 2,50 $ por millón de tokens para entradas y 10,00 $ por millón de tokens para salidas.
A continuación se muestra un resumen de los precios:
Modelo Precio de entrada (por millón de tokens) Precio de salida (por millón de tokens) gpt-4o-mini-search-preview 0,15 $ 0,60 $ gpt-4o-search-preview 2,50 $ 10,00Estas opciones de precios permiten a los desarrolladores seleccionar el modelo que mejor se adapta a su presupuesto y necesidades de rendimiento. Al elegir cuidadosamente el modelo adecuado, puede maximizar el valor de sus proyectos de OpenAI y controlar los costes.
Ventajas y desventajas
Ventajas
El acceso a datos en tiempo real mejora la precisión y la relevancia.
Las llamadas a herramientas integradas agilizan el desarrollo.
Las anotaciones y citas mejoran la transparencia.
Hay opciones rentables disponibles.
Integración perfecta con los modelos OpenAI existentes.
Contras
Mayores costes de producción para los modelos avanzados.
Dependencia de la API y la disponibilidad del servicio de OpenAI.
Posibilidad de resultados de búsqueda sesgados o inexactos.
Control limitado sobre el proceso de búsqueda.
Los modelos pueden requerir más tiempo para generar respuestas.
Características principales de la integración de la búsqueda web de OpenAI
Acceso a información en tiempo real
La capacidad de acceder a información en tiempo real es una característica fundamental de la integración de búsqueda web de OpenAI. Esta característica garantiza que los modelos de IA siempre funcionen con los datos más actuales, lo que da lugar a resultados más precisos y relevantes. Al reducir la dependencia de herramientas externas, los desarrolladores pueden crear soluciones de IA más autónomas y eficientes. La integración proporciona una conexión directa a la web, lo que permite a los agentes de IA responder preguntas, proporcionar información y ofrecer recomendaciones basadas en los últimos datos disponibles.
Llamadas a herramientas integradas
La API Responses introduce llamadas a herramientas integradas para la búsqueda web y la búsqueda de archivos, lo que simplifica la integración de estas funcionalidades en los modelos de IA. Esta característica agiliza el desarrollo y reduce la necesidad de código personalizado. Las llamadas a herramientas integradas están diseñadas para facilitar su uso y ofrecer una alta eficiencia, lo que permite a los desarrolladores centrarse en la creación de soluciones de IA innovadoras.
Anotaciones y citas
La integración de la búsqueda web de OpenAI incluye anotaciones y citas, lo que permite a los desarrolladores verificar la precisión y fiabilidad de la información del modelo. Esta función garantiza la transparencia y genera confianza en los resultados de la IA. Al extraer las anotaciones, se puede proporcionar a los usuarios fuentes de información, lo que les permite verificar las afirmaciones y explorar el contexto con mayor detalle.
Casos de uso prácticos de las API con búsqueda web
Agregación de noticias y elaboración de informes
Las API con búsqueda web pueden agregar noticias de diversas fuentes en tiempo real. Esto permite a los modelos de IA proporcionar informes de noticias actuales, resúmenes y análisis sobre numerosos temas. La capacidad de acceder a información en tiempo real garantiza que las noticias proporcionadas sigan siendo relevantes y precisas.
Análisis e investigación de mercado
Estas API pueden realizar análisis e investigaciones de mercado recopilando datos de múltiples fuentes web. Esto permite a los modelos de IA ofrecer información sobre las tendencias del mercado, el análisis de la competencia y las oportunidades de inversión. El acceso a datos en tiempo real garantiza que el análisis refleje las últimas condiciones del mercado.
Atención al cliente y asistencia
Las API con búsqueda web pueden mejorar la atención y asistencia al cliente al dotar a los modelos de IA de la capacidad de responder a las preguntas de los clientes utilizando la información más actualizada. Esto garantiza que las consultas de los clientes se atiendan de forma precisa y eficiente. La integración también puede proporcionar recomendaciones personalizadas y resolver problemas en tiempo real.
Preguntas frecuentes
¿Qué es la API Responses?
La API Responses es una nueva API primitiva de OpenAI que combina las mejores características de las API Chat Completions y Assistants. Simplifica la integración de llamadas a herramientas integradas, como la búsqueda web y la búsqueda de archivos, en modelos de IA. Esta API ayuda a los desarrolladores a crear aplicaciones de IA más dinámicas y documentadas con mayor facilidad y eficiencia.
¿Cómo funciona la función de búsqueda web en la API Chat Completion?
La API Chat Completion ahora incluye modelos diseñados específicamente para realizar búsquedas web. Cuando se llama a la API con un modelo habilitado para la búsqueda web, esta realiza automáticamente una búsqueda web basada en la consulta e incorpora los resultados en su respuesta. Esto garantiza que el modelo de IA siempre funcione con la información más actualizada.
¿Qué son las anotaciones y las citas?
Las anotaciones y citas son metadatos asociados a los resultados de búsqueda que proporcionan información sobre las fuentes de datos. Al extraer las anotaciones, puede dar a los usuarios acceso a las fuentes de información, lo que les permite verificar las afirmaciones y explorar más a fondo el contexto. Esta función garantiza la transparencia y genera confianza en los resultados de la IA.
Preguntas relacionadas
¿Cómo puedo elegir entre gpt-4o-mini-search-preview y gpt-4o-search-preview?
La elección entre gpt-4o-mini-search-preview y gpt-4o-search-preview depende de su presupuesto y sus requisitos de rendimiento. El modelo gpt-4o-mini es más rentable, con un precio de 0,15 dólares por millón de tokens para las entradas y 0,60 dólares por millón de tokens para las salidas. El modelo gpt-4o-search-preview cuesta 2,50 $ por millón de tokens para entradas y 10,00 $ por millón de tokens para salidas. Si necesita un modelo más potente y puede asumir unos costes más elevados, gpt-4o-search-preview puede ser la opción preferible. Para equilibrar el coste con una calidad de salida razonable, gpt-4o-mini-search-preview ofrece una excelente relación calidad-precio. Recuerde que los precios actuales reflejan las tarifas de 2025 y están sujetos a cambios.
¿Puedo utilizar otros modelos además de los mencionados en el vídeo con estas técnicas?
Sí, las técnicas mostradas se pueden aplicar a otros modelos que admitan funciones de búsqueda web o que se puedan integrar con herramientas de búsqueda externas. La clave es garantizar una configuración adecuada del modelo para acceder y utilizar la información web en tiempo real. Adaptando los fragmentos de código y las técnicas mostradas, puede integrar la búsqueda web en varios modelos de IA.
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xix.ai
comentario (1)
0/500
![RaymondBaker]()
Also echt interessant zu sehen, was alles möglich wird! Die Integration von DeepSeek wirkt auf mich wie ein Zeichen für mehr Zusammenarbeit zwischen den großen KI-Firmen. Hoffentlich bedeutet das langfristig bessere Angebote für uns Nutzer und weniger geschlossene Ökosysteme, bei denen alles nur von einem Hersteller kommt. Spannend wäre, ob sich diese Art von Web-Search-API auch in kleineren Projekten wirtschaftlich einsetzen lässt 😊
OpenAI ha introducido importantes actualizaciones en su plataforma para desarrolladores, transformando el desarrollo de agentes con una funcionalidad de búsqueda web mejorada. La nueva API Responses permite llamadas a herramientas integradas para la búsqueda en la web y en archivos, lo que permite a los modelos acceder de forma eficiente a datos en tiempo real. Esta guía examina estas actualizaciones y destaca cómo los desarrolladores pueden utilizar las API Chat Completion y Responses con la búsqueda web, además de una técnica inteligente para integrar los modelos DeepSeek R1 y lograr un rendimiento excepcional. Descubra cómo estas innovaciones pueden mejorar sus proyectos de IA y mantener sus modelos actualizados con la información más reciente.
Puntos clave
OpenAI ha lanzado una importante actualización de la plataforma, incorporando capacidades de búsqueda web directamente en la API Chat Completion.
La API Responses ahora incluye llamadas a herramientas integradas para la búsqueda en la web y en archivos, lo que permite la recuperación de datos en tiempo real.
Los modelos ahora pueden obtener información actualizada sin herramientas externas, lo que agiliza la recopilación de datos.
El uso de modelos de búsqueda web a través de la API Chat Completion es tan sencillo como llamar a otros modelos de OpenAI, lo que simplifica la integración.
Los modelos Perplexity Sonar, incluidas las versiones habilitadas para la web de Llama 3.3 y DeepSeek R1, están disponibles a través del cliente API de OpenAI.
La integración de los modelos Perplexity Sonar requiere cambiar la clave API de OpenAI y modificar la URL base.
La actualización ofrece opciones económicas, con entradas del modelo gpt-4o-mini a un precio de solo 0,15 dólares por millón de tokens.
El uso de anotaciones permite la extracción por separado de las URL citadas, lo que mejora la transparencia y la verificación de los datos.
Nuevos bloques de construcción de agentes de OpenAI
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OpenAI ha lanzado una importante actualización de su plataforma para desarrolladores, centrada principalmente en los bloques de construcción de agentes con capacidades de búsqueda web integradas. Esta actualización se centra en dotar a los desarrolladores de herramientas mejoradas para crear agentes de IA más dinámicos y con más conocimientos.
La API Chat Completion incluye ahora modelos con funcionalidad de búsqueda web integrada, lo que supone un avance significativo a la hora de permitir que la IA acceda y utilice datos en tiempo real. La integración directa de la búsqueda web a través de la API ofrece un método optimizado para la recuperación de información, lo que garantiza que los modelos de IA se mantengan actualizados y relevantes. Al incorporar datos en tiempo real, las aplicaciones creadas en la plataforma de OpenAI pueden ofrecer respuestas más precisas, contextuales y oportunas. La API Responses mejora aún más las llamadas a herramientas integradas, como la búsqueda en la web y en archivos. Esta API simplifica la forma en que los modelos de IA interactúan con recursos externos, lo que les permite recuperar información en tiempo real sin dependencias externas. Estas actualizaciones facilitan el desarrollo de soluciones de IA potentes y eficientes. Estos últimos avances marcan un cambio hacia herramientas de desarrollo de IA más integradas y accesibles. Al proporcionar acceso directo a la búsqueda web, OpenAI permite a los desarrolladores crear aplicaciones más inteligentes, receptivas e informadas.
Presentación de la API Responses
La API Responses es una herramienta transformadora para los desarrolladores que integran datos en tiempo real en sus modelos de IA. Esta API simplifica las llamadas a herramientas integradas para la búsqueda en la web y de archivos, que antes eran más complejas de implementar. Representa una nueva y potente API primitiva que combina las mejores características de las API Chat Completions y Assistants. La simplicidad y eficiencia de la API Responses permiten a los desarrolladores concentrarse en crear soluciones innovadoras en lugar de gestionar configuraciones complejas. El uso de la API Responses es sencillo, ya que se integra perfectamente con la API Chat Completions. En lugar de depender de complementos externos o código personalizado para la recuperación de información, los desarrolladores ahora pueden utilizar la API Responses para realizar consultas directas y recibir datos actuales dentro de sus modelos de IA. Esto permite a los modelos acceder a información actualizada, mejorando su precisión y relevancia y reduciendo la complejidad. La API Responses agiliza el desarrollo y ayuda a los desarrolladores a crear aplicaciones de IA más sofisticadas con mayor facilidad y eficiencia. Esta API es esencial para los desarrolladores que crean modelos de IA que son inteligentes y adaptables al panorama en constante cambio de los datos en tiempo real. Al adoptar la API Responses, los desarrolladores pueden garantizar que sus aplicaciones de IA se mantengan a la vanguardia de la tecnología.
Capacidades de búsqueda web en la API de finalización de chat
La integración de las capacidades de búsqueda web en la API Chat Completion supone un avance sustancial en la evolución del desarrollo de la IA. Esta integración permite a los desarrolladores crear agentes de IA que no solo generan texto similar al humano, sino que también acceden e incorporan información web en tiempo real.
La API Chat Completion ahora cuenta con modelos diseñados específicamente para realizar búsquedas web, lo que permite a la IA responder preguntas, proporcionar información y ofrecer recomendaciones basadas en los datos más actuales disponibles. Esta integración significa que los agentes de IA pueden implementarse en escenarios que requieren información en tiempo real, como la agregación de noticias, el análisis de mercado y la atención al cliente. Al reducir la dependencia de herramientas externas, los desarrolladores pueden crear soluciones de IA más autónomas y eficientes. El acceso directo a la información a través de la API Chat Completion garantiza que los modelos de IA siempre funcionen con la información más actualizada, lo que se traduce en resultados más precisos y relevantes. Esta función hace que sea más fácil que nunca desarrollar agentes de IA informativos y fiables.
Integración de los modelos Perplexity Sonar
Acceso a DeepSeek R1 y Llama 3.3 a través de la API de OpenAI
Aunque los modelos nativos de OpenAI ahora incluyen la búsqueda en la web, los modelos Perplexity Sonar han ofrecido acceso a Llama 3.3 y DeepSeek R1 habilitados para la web a través de la API de OpenAI durante varias semanas. Esto proporciona una alternativa interesante. Para utilizar Perplexity Sonar, es necesario sustituir una clave API de Perplexity y modificar la URL base. La estructura del código sigue siendo casi idéntica a la de los modelos de OpenAI.
from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key="YOUR_PERPLEXITY_API_KEY",base_url="https://api.perplexity.ai")completion = client.chat.completions.create(model="sonar-reasoning-pro",messages=[{"role": "user", "content": "¿Ha evitado hoy la Cámara de Representantes de EE. UU. el cierre del Gobierno?"}])print(completion.choices[0].message.content)
Las principales diferencias son:
- El uso de su clave API de Perplexity.
- Establecer
base_urlenhttps://api.perplexity.ai. - Especificar un modelo Perplexity Sonar (como
sonar-reasoning-pro).
Este enfoque le permite utilizar modelos avanzados como DeepSeek R1 con cambios mínimos en el código.
Contras
Considere explorar las capacidades de Sonar.Modelos Perplexity Sonar: características y ofertas clave
Perplexity Sonar ofrece varios modelos avanzados diseñados para mejorar las capacidades de búsqueda y razonamiento en la web. Estos modelos se basan en arquitecturas como Llama 3.3 y DeepSeek R1, y ofrecen un rendimiento de vanguardia en la recuperación y el análisis de información. A continuación se ofrece una descripción general de algunas de las características y ofertas clave de los modelos Perplexity Sonar.
- Sonar Pro: solución de búsqueda de primer nivel con base de búsqueda, que admite consultas avanzadas y seguimientos. Ideal para tareas complejas de varios pasos que requieren una comprensión profunda y la retención del contexto.
- Sonar Reasoning Pro: solución de razonamiento de primera clase impulsada por DeepSeek R1, que ofrece un razonamiento avanzado en cadena de pensamiento, además de búsqueda en Internet y citas en tiempo real. Perfecta para análisis detallados que requieren la información más actualizada.
- Sonar: solución ligera con base de búsqueda, más rápida y asequible que Sonar Pro. Ideal para respuestas sencillas con citas, que equilibran velocidad y coste.
- Sonar Reasoning: solución de razonamiento ligera impulsada por modelos de razonamiento entrenados con DeepSeek R1, que también incluye razonamiento en cadena de pensamiento y citas. Ideal para desarrollar tesis de inversión para próximas salidas a bolsa en EE. UU.
Cómo utilizar la búsqueda web en sus proyectos
Configuración de su entorno
Para empezar a utilizar la búsqueda web en sus proyectos OpenAI, primero configure su entorno de desarrollo. Esto implica importar el módulo OpenAI y autenticar su clave API. Asegúrese de tener instalada la última versión de la biblioteca OpenAI para aprovechar al máximo las nuevas funciones. Una vez importado el módulo, cree una instancia de cliente utilizando su clave API.
Pasos clave:
- Importa el módulo OpenAI.
- Configure su clave API.
- Cree una instancia de cliente para interactuar con la API de OpenAI.
- Seleccione el modelo habilitado para la búsqueda web adecuado para su tarea.
Después de configurar su entorno, puede comenzar a realizar llamadas a la API para realizar búsquedas web y recuperar información en tiempo real.
Uso de la API de finalización de chat
La API de finalización de chat permite integrar fácilmente la búsqueda web en sus modelos de IA. Comience creando una instancia de cliente y, a continuación, utilice el método chat.completions.create para interactuar con el modelo. Especifique un modelo habilitado para la búsqueda web, como gpt-4o-mini-search-preview o gpt-4o-search-preview, y proporcione su consulta.
Ejemplo de código:
from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key='YOUR_API_KEY')completion = client.chat.completions.create(model="gpt-4o-mini-search-preview",messages=[{"role": "user", "content": «¿Ha evitado hoy la Cámara de Representantes de EE. UU. el cierre del Gobierno?»}])print(completion.choices[0].message.content)
Este código muestra cómo realizar una llamada a la API con búsqueda web habilitada utilizando la API Chat Completion. Al especificar el modelo y la consulta adecuados, puede recuperar información en tiempo real directamente en su aplicación de IA.
Aprovechamiento de la API Responses
La API Responses introduce llamadas a herramientas integradas, lo que simplifica la implementación de la búsqueda web. Utilice el método responses.create, especifique el modelo, defina el parámetro tools con la herramienta de búsqueda web (web_search_preview) y proporcione su consulta de entrada.
Ejemplo de código:
from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key='YOUR_API_KEY')response = client.responses.create(model="gpt-4o-mini",tools=[{"type": "web_search_preview"}],input="¿Ha evitado hoy la Cámara de Representantes de EE. UU. el cierre del Gobierno?")print(response.output_text)
Este código ilustra cómo utilizar la API Responses para llamadas API habilitadas para la búsqueda web. La API Responses simplifica el desarrollo y le ayuda a crear aplicaciones de IA más sofisticadas con mayor facilidad.
Extracción de anotaciones y citas
Tanto la API de finalización de chat como la API de respuestas permiten extraer anotaciones y citas de los resultados de búsqueda. Esto ayuda a verificar la precisión y fiabilidad de la información del modelo. Mediante el parámetro de anotaciones, puede recuperar URL y otros metadatos asociados a los resultados de búsqueda.
Ejemplo de código (API de finalización de chat):
print(completion.choices[0].message.annotations)
Ejemplo de código (API Responses):
print(response.output[1].content[0].annotations)
Estos ejemplos de código muestran cómo extraer anotaciones de ambas API, lo que le permite proporcionar a los usuarios fuentes de información.
Comprender la estructura de precios
Opciones rentables para desarrolladores
OpenAI ofrece varios niveles de precios para sus modelos con búsqueda web, lo que proporciona a los desarrolladores opciones económicas para sus proyectos.
El modelo gpt-4o-mini cuesta solo 0,15 $ por millón de tokens para entradas y 0,60 $ por millón de tokens para salidas, lo que lo convierte en una opción económica para muchas aplicaciones. El modelo estándar gpt-4o-search-preview tiene un precio de 2,50 $ por millón de tokens para entradas y 10,00 $ por millón de tokens para salidas.
A continuación se muestra un resumen de los precios:
Estas opciones de precios permiten a los desarrolladores seleccionar el modelo que mejor se adapta a su presupuesto y necesidades de rendimiento. Al elegir cuidadosamente el modelo adecuado, puede maximizar el valor de sus proyectos de OpenAI y controlar los costes.
Ventajas y desventajas
Ventajas
El acceso a datos en tiempo real mejora la precisión y la relevancia.
Las llamadas a herramientas integradas agilizan el desarrollo.
Las anotaciones y citas mejoran la transparencia.
Hay opciones rentables disponibles.
Integración perfecta con los modelos OpenAI existentes.
Contras
Mayores costes de producción para los modelos avanzados.
Dependencia de la API y la disponibilidad del servicio de OpenAI.
Posibilidad de resultados de búsqueda sesgados o inexactos.
Control limitado sobre el proceso de búsqueda.
Los modelos pueden requerir más tiempo para generar respuestas.
Características principales de la integración de la búsqueda web de OpenAI
Acceso a información en tiempo real
La capacidad de acceder a información en tiempo real es una característica fundamental de la integración de búsqueda web de OpenAI. Esta característica garantiza que los modelos de IA siempre funcionen con los datos más actuales, lo que da lugar a resultados más precisos y relevantes. Al reducir la dependencia de herramientas externas, los desarrolladores pueden crear soluciones de IA más autónomas y eficientes. La integración proporciona una conexión directa a la web, lo que permite a los agentes de IA responder preguntas, proporcionar información y ofrecer recomendaciones basadas en los últimos datos disponibles.
Llamadas a herramientas integradas
La API Responses introduce llamadas a herramientas integradas para la búsqueda web y la búsqueda de archivos, lo que simplifica la integración de estas funcionalidades en los modelos de IA. Esta característica agiliza el desarrollo y reduce la necesidad de código personalizado. Las llamadas a herramientas integradas están diseñadas para facilitar su uso y ofrecer una alta eficiencia, lo que permite a los desarrolladores centrarse en la creación de soluciones de IA innovadoras.
Anotaciones y citas
La integración de la búsqueda web de OpenAI incluye anotaciones y citas, lo que permite a los desarrolladores verificar la precisión y fiabilidad de la información del modelo. Esta función garantiza la transparencia y genera confianza en los resultados de la IA. Al extraer las anotaciones, se puede proporcionar a los usuarios fuentes de información, lo que les permite verificar las afirmaciones y explorar el contexto con mayor detalle.
Casos de uso prácticos de las API con búsqueda web
Agregación de noticias y elaboración de informes
Las API con búsqueda web pueden agregar noticias de diversas fuentes en tiempo real. Esto permite a los modelos de IA proporcionar informes de noticias actuales, resúmenes y análisis sobre numerosos temas. La capacidad de acceder a información en tiempo real garantiza que las noticias proporcionadas sigan siendo relevantes y precisas.
Análisis e investigación de mercado
Estas API pueden realizar análisis e investigaciones de mercado recopilando datos de múltiples fuentes web. Esto permite a los modelos de IA ofrecer información sobre las tendencias del mercado, el análisis de la competencia y las oportunidades de inversión. El acceso a datos en tiempo real garantiza que el análisis refleje las últimas condiciones del mercado.
Atención al cliente y asistencia
Las API con búsqueda web pueden mejorar la atención y asistencia al cliente al dotar a los modelos de IA de la capacidad de responder a las preguntas de los clientes utilizando la información más actualizada. Esto garantiza que las consultas de los clientes se atiendan de forma precisa y eficiente. La integración también puede proporcionar recomendaciones personalizadas y resolver problemas en tiempo real.
Preguntas frecuentes
¿Qué es la API Responses?
La API Responses es una nueva API primitiva de OpenAI que combina las mejores características de las API Chat Completions y Assistants. Simplifica la integración de llamadas a herramientas integradas, como la búsqueda web y la búsqueda de archivos, en modelos de IA. Esta API ayuda a los desarrolladores a crear aplicaciones de IA más dinámicas y documentadas con mayor facilidad y eficiencia.
¿Cómo funciona la función de búsqueda web en la API Chat Completion?
La API Chat Completion ahora incluye modelos diseñados específicamente para realizar búsquedas web. Cuando se llama a la API con un modelo habilitado para la búsqueda web, esta realiza automáticamente una búsqueda web basada en la consulta e incorpora los resultados en su respuesta. Esto garantiza que el modelo de IA siempre funcione con la información más actualizada.
¿Qué son las anotaciones y las citas?
Las anotaciones y citas son metadatos asociados a los resultados de búsqueda que proporcionan información sobre las fuentes de datos. Al extraer las anotaciones, puede dar a los usuarios acceso a las fuentes de información, lo que les permite verificar las afirmaciones y explorar más a fondo el contexto. Esta función garantiza la transparencia y genera confianza en los resultados de la IA.
Preguntas relacionadas
¿Cómo puedo elegir entre gpt-4o-mini-search-preview y gpt-4o-search-preview?
La elección entre gpt-4o-mini-search-preview y gpt-4o-search-preview depende de su presupuesto y sus requisitos de rendimiento. El modelo gpt-4o-mini es más rentable, con un precio de 0,15 dólares por millón de tokens para las entradas y 0,60 dólares por millón de tokens para las salidas. El modelo gpt-4o-search-preview cuesta 2,50 $ por millón de tokens para entradas y 10,00 $ por millón de tokens para salidas. Si necesita un modelo más potente y puede asumir unos costes más elevados, gpt-4o-search-preview puede ser la opción preferible. Para equilibrar el coste con una calidad de salida razonable, gpt-4o-mini-search-preview ofrece una excelente relación calidad-precio. Recuerde que los precios actuales reflejan las tarifas de 2025 y están sujetos a cambios.
¿Puedo utilizar otros modelos además de los mencionados en el vídeo con estas técnicas?
Sí, las técnicas mostradas se pueden aplicar a otros modelos que admitan funciones de búsqueda web o que se puedan integrar con herramientas de búsqueda externas. La clave es garantizar una configuración adecuada del modelo para acceder y utilizar la información web en tiempo real. Adaptando los fragmentos de código y las técnicas mostradas, puede integrar la búsqueda web en varios modelos de IA.
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Also echt interessant zu sehen, was alles möglich wird! Die Integration von DeepSeek wirkt auf mich wie ein Zeichen für mehr Zusammenarbeit zwischen den großen KI-Firmen. Hoffentlich bedeutet das langfristig bessere Angebote für uns Nutzer und weniger geschlossene Ökosysteme, bei denen alles nur von einem Hersteller kommt. Spannend wäre, ob sich diese Art von Web-Search-API auch in kleineren Projekten wirtschaftlich einsetzen lässt 😊
