Introducción a APIs

En la sección 16 construiste el chatbot internamente. Entendiste procesos, hilos, el GIL, modelos secuenciales, concurrentes y paralelos. Tu cocina funciona. Pero falta algo fundamental: ¿cómo habla el mundo exterior con tu chatbot? ¿Y cómo habla tu chatbot con el LLM?

La respuesta es APIs. Cada flecha en la arquitectura del chatbot — desde el usuario que escribe un mensaje hasta el servidor que consulta al LLM — es una llamada a una API usando algún protocolo. Este módulo descompone esas flechas: qué protocolos existen, cuándo usar cada uno, y cómo se conectan en un sistema real.

La arquitectura completa del chatbot — con APIs explícitas

En la sección 16 tratamos las flechas como cajas negras. Ahora las abrimos:

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    ARQUITECTURA DE UN CHATBOT LLM                          │
│                    (cada flecha es una API)                                 │
│                                                                             │
│  ┌──────────┐  ① WebSocket    ┌──────────┐  ② REST      ┌──────────────┐  │
│  │          │ ◀═══════════▶   │          │ ────────────▶ │              │  │
│  │ Usuario  │  (chat en       │ Frontend │  ③ SSE       │  API Server  │  │
│  │ (browser)│   tiempo real)  │ (React)  │ ◀╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌ │  (Python)    │  │
│  └──────────┘                 └──────────┘  (streaming)  └──────┬───────┘  │
│                                                                  │          │
│                                              ④ REST + SSE       │          │
│                                              ┌──────────────────┘          │
│                                              ▼                              │
│                                      ┌───────────────┐                     │
│                                      │   LLM API     │                     │
│                                      │ (Anthropic,   │                     │
│                                      │  OpenAI)      │                     │
│                                      └───────┬───────┘                     │
│                                              │                              │
│                                    ⑤ gRPC    │                              │
│                                    (interno) │                              │
│                                              ▼                              │
│                                      ┌───────────────┐                     │
│                                      │  GPU Cluster  │                     │
│                                      │  (inferencia) │                     │
│                                      └───────────────┘                     │
│                                                                             │
│  ┌──────────────┐  ⑥ REST (start job)    ┌──────────────┐                  │
│  │ Fine-tuning  │ ──────────────────────▶│              │                  │
│  │ pipeline     │  ⑦ Webhook (notify)    │  Training    │                  │
│  │              │ ◀╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌╌│  Service     │                  │
│  └──────────────┘                        └──────────────┘                  │
│                                                                             │
│  ┌──────────────┐  ⑧ GraphQL             ┌──────────────┐                  │
│  │ Admin        │ ◀═══════════════════▶  │  Analytics   │                  │
│  │ Dashboard    │  (consultas flexibles) │  Service     │                  │
│  └──────────────┘                        └──────────────┘                  │
│                                                                             │
│  ┌──────────────┐  ⑨ SOAP/XML            ┌──────────────┐                  │
│  │ Enterprise   │ ◀═══════════════════▶  │  Legacy      │                  │
│  │ ERP (SAP)    │  (sistema heredado)    │  Gateway     │                  │
│  └──────────────┘                        └──────────────┘                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Progresión del módulo

Cada archivo cubre un paradigma diferente, motivado por una conexión real en la arquitectura del LLM:

Archivo	Paradigma	Conexión en el LLM	Pregunta que responde
`01_que_es_una_api`	Concepto general	Todas las flechas	¿Qué es una API y por qué existen?
`02_http_fundamentos`	HTTP	② ④ ⑥	¿Cómo se estructura una petición/respuesta?
`03_rest`	REST	② ④	¿Cómo organizar endpoints para el chatbot?
`04_streaming_y_sse`	SSE / Streaming	③	¿Por qué el LLM responde token por token?
`05_websockets`	WebSocket	①	¿Cómo mantener chat en tiempo real?

Contenido

Archivo	Tema	Notebook	Tiempo est.
Qué es una API	Definición, historia, taxonomía, analogía restaurante	–	~15 min
HTTP fundamentos	Protocolo HTTP, métodos, status codes, headers, latencia	01_http_y_rest	~20 min + ~30 min
REST	Arquitectura REST, endpoints, JSON, diseño de APIs	02_rest_practica	~20 min + ~35 min
Streaming y SSE	Server-Sent Events, streaming de tokens LLM	03_streaming_sse	~15 min + ~30 min
WebSockets	Protocolo WebSocket, chat bidireccional	04_websockets	~15 min + ~25 min

Notebooks

Notebook	Tema	Tiempo est.
01 – HTTP y REST	Peticiones HTTP con `requests`, exploración de APIs reales	~30 min
02 – REST practica	Diseño y consumo de APIs REST, autenticación	~35 min
03 – Streaming y SSE	Streaming de respuestas LLM token por token	~30 min
04 – WebSockets	Chat bidireccional con `websockets`	~25 min
05 – Proyecto integrador	Cliente completo: REST + SSE + WebSocket	~40 min

Prerrequisitos

Secciones 15-16: modelos de ejecución completados (especialmente asyncio)
Python 3.10+
requests, websockets, httpx instalados

pip install requests websockets httpx