Formacion tecnica para desarrolladores, ingenieros y arquitectos. Anthropic, OpenAI, Google, Azure OpenAI, Bedrock, Vertex AI. Streaming, tool use, function calling, caching, batch, structured outputs, evaluaciones, observabilidad, guardrails, despliegue en produccion y MCP como estandar.
10
Clases
~9h
Contenido
45+
Ejercicios
40
Preguntas
Temario del curso
01
Panorama APIs de IA 2026
Anthropic, OpenAI, Google, Azure OpenAI, Bedrock, Vertex, modelos open
Basico
02
Primeros pasos: autenticacion, SDK, modelos
Claude API, OpenAI API, Gemini API. Claves, limites, modelos disponibles
Basico
03
Streaming, tokens y gestion de costes
Token usage, pricing, SSE streaming, rate limits, retries
Intermedio
04
Tool use y function calling
Claude tool_use, OpenAI functions, Gemini function calling. Arquitecturas comunes
Intermedio
05
Structured outputs y JSON mode
Garantizar formato JSON, schemas, validacion con Zod/Pydantic
Intermedio
06
Prompt caching y Batch API
Ahorros de 50-90% en casos tipicos. Cuando cachear, cuando batch
Avanzado
07
Evaluaciones y observabilidad
Evals, LLM-as-judge, Langfuse, Helicone, OpenTelemetry, cost tracking
Avanzado
08
Guardrails, seguridad y RGPD
Prompt injection, data leak, zero-retention, Data Region, logs
Avanzado
09
MCP como estandar NUEVO 2026
Servidores MCP, clientes MCP, como integrar y publicar
Novedad
10
Despliegue productivo y cost governance NUEVO 2026
SLA, failover multi-modelo, caching distribuido, presupuesto y compliance
Novedad
Examen Final
40 preguntas — Certificable
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