Curso online de API Gemini de Google con Python bonificado

💻 Software

• Python 3.13 — descarga gratuita desde python.org. Necesitarás pip para instalar paquetes.
• Jupyter Notebook o JupyterLab — gratuito, se instala con pip install jupyterlab. Alternativa 100% gratuita sin instalación: Google Colab (el curso lo cubre expresamente).
• SDK de Google Generative AI — gratuito, pip install google-generativeai.
• Streamlit — gratuito, pip install streamlit.
• VS Code o PyCharm Community — ambos gratuitos. El curso es compatible con cualquier IDE.

?️ Hardware

• PC o Mac de los últimos 5-6 años, 4 GB RAM mínimo (8 GB recomendado para tener Jupyter y el navegador abiertos a la vez).
• No necesitas GPU: toda la inferencia se ejecuta en los servidores de Google.
• Si tu equipo es muy justo, Google Colab te da CPU/GPU gratuita en la nube — es una alternativa real y válida.

🔑 Cuentas necesarias

• Cuenta Google — gratuita, imprescindible para Google AI Studio y Colab.
• Clave API de Gemini — gratuita desde aistudio.google.com.

📚 Conocimientos previos

• Python básico: variables, funciones, listas, diccionarios y bucles. El curso incluye módulos de repaso (temas 11 y 12), pero si partes de cero en Python el ritmo puede resultar alto.
• Nociones básicas de terminal/consola para instalar paquetes con pip.
• No se requiere experiencia previa con APIs ni con inteligencia artificial.

Estos son los proyectos concretos que construyes durante el curso, todos ejecutables desde el primer día con los recursos gratuitos descritos arriba:

1. Generador de texto multimodal — envías texto e imágenes a la API Gemini Pro Vision y recibes respuestas contextualizadas. Caso de uso: prototipo de asistente que describe o analiza fotografías automáticamente.
2. Agente conversacional con historial — construyes un chatbot que mantiene el contexto de la conversación usando el SDK de Python. Caso de uso: base para un asistente de atención al cliente o soporte técnico interno.
3. Aplicación «Habla con una imagen» — subes una foto y haces preguntas sobre ella en lenguaje natural; el historial se guarda con Streamlit Session State. Caso de uso: herramienta de accesibilidad o catalogación de imágenes.
4. Interfaz web interactiva con Streamlit — conviertes tus notebooks de Jupyter en una app web con widgets, barra lateral y barra de progreso, lista para compartir. Caso de uso: demo funcional para presentar a un cliente sin necesidad de despliegue complejo.
5. Integración de Jupyter AI — configuras el asistente de IA dentro de JupyterLab para autocompletar código y resolver dudas directamente en el notebook. Caso de uso: aceleración del flujo de trabajo en análisis de datos.
6. Pipeline de prompt engineering aplicado — implementas las 6 tácticas del curso (delimitadores, few-shot, formato de salida, chain-of-thought…) en scripts Python reutilizables. Caso de uso: plantillas de prompts para automatizar tareas repetitivas de generación de contenido.

Estos son los tropiezos más habituales cuando se empieza a trabajar con la API Gemini desde Python. Reconocerlos antes te ahorra horas de depuración.

• Exponer la clave API en el código fuente — escribir api_key = "AIza..." directamente en el script y subirlo a GitHub. Usa siempre variables de entorno (os.environ) o un archivo .env con python-dotenv.
• No manejar los límites de la capa gratuita — el tier gratuito tiene cuotas por minuto y por día. Sin gestionar excepciones ResourceExhausted, tu app se rompe sin mensaje claro. Implementa reintentos con backoff exponencial desde el primer proyecto.
• Asumir que el modelo recuerda la conversación automáticamente — cada llamada a generate_content() es independiente. Para mantener historial debes pasar explícitamente los turnos anteriores en el objeto ChatSession.
• Ignorar el parámetro stream=True en respuestas largas — sin streaming, la app queda bloqueada hasta recibir toda la respuesta. Esto hace que las interfaces Streamlit parezcan congeladas; usa generate_content(..., stream=True) e itera sobre los chunks.
• Confundir los modelos disponibles — gemini-pro solo acepta texto; gemini-pro-vision acepta imagen+texto. Llamar al modelo incorrecto con el tipo de entrada equivocado devuelve un error que no siempre es descriptivo.
• Prompts sin estructura en las llamadas programáticas — copiar prompts de chat de usuario directamente en el código sin definir rol, contexto ni formato de salida esperado. Resultado: respuestas inconsistentes que rompen el parsing JSON posterior.
• No validar la respuesta antes de procesarla — asumir que response.text siempre existe. Si el modelo activa los filtros de seguridad, response.text lanza una excepción. Comprueba response.candidates y finish_reason antes de acceder al texto.
• Estado de sesión de Streamlit mal inicializado — acceder a st.session_state["historial"] sin comprobar antes si existe, lo que provoca KeyError en el primer refresco. Inicializa siempre con if "historial" not in st.session_state.
• Subir imágenes con rutas locales absolutas — el código funciona en tu máquina pero falla en Google Colab o al compartir la app porque la ruta no existe en el servidor. Usa st.file_uploader y lee los bytes directamente desde el objeto retornado.

Recursos gratuitos y comunidades que complementan el curso desde el primer día. No necesitas ninguno de pago.

⚡ Atajos y referencias rápidas

• Google AI Studio (aistudio.google.com) — playground oficial para probar prompts con Gemini, ajustar parámetros de generación y obtener el código Python equivalente con un clic.
• Referencia de la API Gemini (ai.google.dev/api) — documentación oficial con todos los parámetros, modelos disponibles y límites del tier gratuito actualizados.
• Cheatsheet de Streamlit — docs.streamlit.io/develop/api-reference: tabla de todos los widgets con ejemplos en una sola página.

?️ Herramientas gratuitas esenciales

• Google Colab (colab.research.google.com) — Jupyter en la nube, sin instalación, con acceso gratuito a GPU. Ideal si tu PC es limitado.
• python-dotenv — pip install python-dotenv. Gestiona variables de entorno para no exponer tu clave API. Imprescindible desde el primer script.
• Streamlit Community Cloud (share.streamlit.io) — despliega tus apps Streamlit gratis con un repositorio de GitHub. Sin coste para proyectos públicos.

📖 Documentación y guías de referencia

• Cookbook oficial de Gemini API (github.com/google-gemini/cookbook) — notebooks Jupyter con ejemplos reales de multimodalidad, embeddings, función calling y más, mantenidos por Google.
• Guía de prompt engineering de Google (ai.google.dev/gemini-api/docs/prompting-intro) — tácticas específicas para Gemini con ejemplos de código Python incluidos.
• Documentación de Jupyter AI (jupyter-ai.readthedocs.io) — referencia completa para configurar el asistente en JupyterLab, que cubre el módulo 6 y 7 del curso.

👥 Comunidades activas

• r/Bard y r/GoogleGeminiAI en Reddit — preguntas técnicas sobre la API, novedades de modelos y casos de uso reales.
• Google Developers Community (developers.google.com/community) — foros oficiales con respuestas del equipo de Gemini y ejemplos verificados.
• Stack Overflow — etiquetas google-generativeai y streamlit con miles de preguntas resueltas sobre exactamente los errores que encontrarás.