Curso online de Chatbot con ChatGPT, openAI y FastAPI con python bonificado

💻 Software

• Python 3.13 — descarga gratuita en python.org. Instala también pip y virtualenv.
• FastAPI + Uvicorn — gratuitos, se instalan con pip install fastapi uvicorn.
• Node.js 22 LTS — gratuito, necesario para el frontend React (npm incluido).
• Visual Studio Code — gratuito. Extensiones recomendadas: Python, ES7+ React Snippets.
• Postman o Thunder Client — gratuito, para probar los endpoints de la API.
• ⚠️ API de OpenAI — pago obligatorio. No existe plan gratuito permanente. OpenAI ofrece créditos de prueba (~5-18 €) al crear cuenta nueva, pero para completar el curso necesitarás recargar. Coste estimado: 5-15 € en total si gestionas bien los tokens. Es la API central del curso; sin ella no puedes construir el chatbot.
• ⚠️ API de ElevenLabs (módulo de voz) — pago opcional. El plan gratuito incluye 10.000 caracteres/mes, suficiente para practicar. Solo necesitas pagar si produces audio en volumen real.

?️ Hardware

• 4 GB de RAM como mínimo (8 GB recomendados si tienes VS Code, navegador y terminal abiertos a la vez).
• PC o Mac de los últimos 6-7 años — no necesitas GPU, todo el procesamiento es en la nube de OpenAI.
• Micrófono básico (el del portátil vale) para la parte de transcripción de audio.
• 5 GB de espacio libre para entornos virtuales, node_modules y proyecto.

🔑 Cuentas necesarias

• Cuenta OpenAI — gratuita en platform.openai.com. Añade método de pago para usar la API.
• Cuenta ElevenLabs — gratuita en elevenlabs.io (plan free suficiente para el curso).
• Cuenta GitHub — gratuita, recomendada para guardar tu progreso.

📚 Conocimientos previos

• Python básico-intermedio — funciones, listas, diccionarios, manejo de módulos y entornos virtuales.
• HTML y JavaScript básico — para seguir el frontend React sin perderte.
• Concepto de API REST — saber qué es una petición GET/POST y qué es JSON.

A lo largo del curso construyes un chatbot conversacional completo, desde el backend hasta la interfaz web con voz. Estos son los proyectos que desarrollas:

1. Chatbot en terminal con contexto dinámico — conectas la API de OpenAI desde Python y mantienes el historial de conversación en memoria. Caso de uso: prototipo rápido para testear prompts de sistema antes de añadir interfaz.
2. Backend REST con FastAPI — creas endpoints para chatear, resetear contexto y gestionar sesiones. Caso de uso: base reutilizable para cualquier producto SaaS que necesite IA conversacional.
3. Chatbot con entrada y salida de voz — integras Whisper (transcripción) de OpenAI y ElevenLabs (síntesis) para que el bot entienda audio y responda en MP3. Caso de uso: asistente de voz para atención al cliente telefónica o por navegador.
4. Frontend React completo con grabación de audio — interfaz web con componente ReactMediaRecorder, visualización de mensajes, estilos CSS y comunicación con el backend vía Axios. Caso de uso: aplicación web lista para desplegar y mostrar en portfolio.
5. Juego tres en raya en React (anexo) — proyecto independiente para consolidar componentes, estado y props en React. Caso de uso: práctica de React sin dependencia de APIs de pago.

Estos son los errores técnicos más frecuentes al construir un chatbot con Python, OpenAI y FastAPI por primera vez:

• No activar el entorno virtual antes de instalar dependencias — instalas los paquetes en el Python del sistema y luego el proyecto no encuentra los módulos. Crea siempre el entorno con python -m venv venv y actívalo antes de cualquier pip install.
• Exponer la API key de OpenAI en el código fuente — subir el proyecto a GitHub con la clave hardcodeada invalida la key automáticamente (OpenAI la detecta). Usa siempre variables de entorno con python-dotenv y añade .env al .gitignore.
• No acumular el historial de mensajes entre turnos — enviar solo el último mensaje del usuario a la API sin el historial previo hace que el modelo pierda el contexto de la conversación en cada respuesta. El array messages debe crecer con cada turno.
• Olvidar configurar CORS en FastAPI — el frontend React en localhost:3000 llama al backend en localhost:8000 y el navegador bloquea la petición. Añade CORSMiddleware desde el principio, no cuando ya estés depurando el frontend.
• Confundir errores 422 de FastAPI con fallos de OpenAI — un error 422 (Unprocessable Entity) significa que el cuerpo de la petición no coincide con el esquema Pydantic definido, no es un problema de la IA. Revisa los modelos de datos antes de depurar la integración.
• No gestionar el límite de tokens en conversaciones largas — si el historial crece sin control, superarás el límite de contexto del modelo y recibirás error. Implementa una estrategia de truncado o resumen del historial desde el principio.
• Enviar el audio al servidor sin el Content-Type correcto — al usar FormData con Axios para el audio, no establezcas manualmente Content-Type: multipart/form-data; deja que Axios lo genere con el boundary correcto, o Whisper rechazará el archivo.
• Esperar que el chatbot recuerde conversaciones anteriores entre sesiones — el contexto se guarda en memoria del servidor mientras está corriendo. Si reinicias Uvicorn, el historial desaparece. Para persistencia real necesitas base de datos, lo que va más allá del alcance del curso.

Recursos gratuitos para complementar el curso, practicar fuera de él y resolver dudas cuando te atasques:

⌨️ Atajos y comandos esenciales

• uvicorn main:app --reload — arranca FastAPI con recarga automática al guardar.
• pip freeze > requirements.txt — exporta dependencias del proyecto.
• pip install -r requirements.txt — instala dependencias en otro entorno.
• VS Code: Ctrl+Shift+P → «Python: Select Interpreter» para elegir el entorno virtual correcto.
• npx create-react-app nombre o npm create vite@latest — scaffolding del proyecto React.

?️ Herramientas gratuitas

• Thunder Client — extensión de VS Code para probar APIs REST sin salir del editor.
• aistudio.google.com — playground gratuito para experimentar con modelos de lenguaje sin gastar créditos de OpenAI mientras diseñas prompts.
• console.anthropic.com — otro playground gratuito útil para iterar prompts de sistema.
• python-dotenv — gestión de variables de entorno. pip install python-dotenv.
• Swagger UI integrado en FastAPI — accede a http://localhost:8000/docs para probar todos tus endpoints con interfaz visual sin instalar nada.

📖 Documentación oficial

• platform.openai.com/docs — referencia completa de la API: parámetros, modelos, Whisper, gestión de errores.
• fastapi.tiangolo.com — documentación oficial de FastAPI con ejemplos de CORS, Pydantic y WebSockets.
• react.dev — documentación oficial de React (hooks, props, estado, componentes).
• elevenlabs.io/docs — referencia de la API de síntesis de voz usada en el módulo de audio.

👥 Comunidades donde resolver dudas

• r/ChatGPT y r/LocalLLaMA — comunidades activas sobre integración de modelos de lenguaje en aplicaciones.
• Stack Overflow — etiquetas fastapi, openai-api y reactjs con miles de preguntas resueltas.
• Discord oficial de FastAPI — canal de ayuda con respuestas rápidas de la comunidad.