◆ Stack e integración

API

También conocido como: Application Programming Interface · Interfaz de programación

Una API (Application Programming Interface) es la puerta de entrada que expone un servicio para que otros programas la usen. En el contexto IA, "consumir la API de Claude" significa enviar peticiones HTTP autenticadas a Anthropic y recibir respuestas del modelo, en vez de usar la web de chat.

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// Definición extendida

Una API web moderna funciona sobre HTTP: tú haces una petición (GET, POST, PUT, DELETE) a una URL concreta — el endpoint — con cabeceras (autenticación, formato) y, si toca, un cuerpo en JSON. El servidor responde con un código de estado (200 OK, 401 unauthorized, 429 rate limited, 500 error) y un cuerpo de respuesta también JSON. Eso es todo: el resto son convenciones que importan en producción (versionado, paginación, idempotencia, seguridad, rate limits). En el ecosistema IA, las APIs son el músculo: cada LLM (Claude, GPT, Gemini, Kimi…), cada vector DB (Pinecone, Supabase), cada herramienta de imagen (Nano Banana 2, Midjourney), cada CRM, cada plataforma. Construir un sistema IA serio es, en el 90% del tiempo, orquestar APIs: pedirles cosas, encadenar resultados, manejar errores y reintentos, y respetar sus rate limits. Quien no entiende APIs no construye IA en producción. Lo que distingue a una buena API de una mala no es la documentación bonita — es la consistencia (mismo formato de error en todos los endpoints), la fiabilidad (uptime real, no prometido) y la previsibilidad de coste (rate limits claros, precios estables). Antes de construir sobre una API, leer su SLA, sus changelog del último año y sus limits de free tier ahorra meses de drama.

// Ejemplo en StratoAI

Cómo lo usamos en producción

bridge.py es básicamente un router de APIs: recibe una tarea (content, meta, social, translation), elige modelo según tabla, y hace POST a la API de OpenRouter — que a su vez enruta a Anthropic, Google, MiniMax, Moonshot. Cada llamada vuelve con su coste real en tokens. Es 1 abstraction layer que evita acoplar el grupo a un proveedor concreto. La regla del grupo: nunca hardcodear API key en el repo (env vars siempre), nunca llamar API sin manejar 429 (rate limit) y 5xx (server error) con backoff exponencial.

// Cuándo importa

Para qué te importa esto

Cuando un proyecto necesita conectar varios servicios (LLM + CRM + email + analytics)
Cuando comparas IA frontera — la calidad de su API (latencia, errores claros, SDK) suele decidir adopción
Cuando estimas coste mensual recurrente — el precio por llamada × volumen × tasa de error con reintentos
Cuando un proveedor cambia precios o cierra endpoints — la portabilidad del código depende de cómo abstrajiste sus APIs

// Herramientas del directorio

Donde aplica este término

Claude

Anthropic

El modelo que razona en serio. La columna vertebral del taller.

OAI

OpenAI

El otro grande. GPT-5 + GPT Image + Sora viven aquí.

Gemini

Google DeepMind

El motor de imagen y análisis barato del stack — Nano Banana 2 incluido.

SUP

Supabase

Supabase Inc.

Postgres con superpoderes · backend de MicroSaaS sin escribir backend.

GitHub

Microsoft

La fuente de verdad del código de todo el grupo · 30+ repos privados.

// Términos relacionados

Sigue tirando del hilo

Endpoint

Un endpoint es una URL específica de una API que sirve a una función concreta. Si la API es el edificio, los endpoints son las puertas: cada una te lleva a un trámite distinto (crear un usuario, consultar un precio, mandar un mensaje).

WHK

Webhook

Un webhook es una URL pública que tú expones para que un servicio externo te avise cuando ocurre algo. Es lo contrario a una API: en lugar de tú preguntar "¿pasó algo?", el sistema externo te llama a ti en cuanto pasa.

TUS

Tool use

Tool use (o function calling) es la capacidad del LLM de decidir, durante una conversación, llamar a funciones externas — APIs, bases de datos, scripts — y usar el resultado para construir su respuesta. Es el puente entre "lenguaje" y "acción".

MCP

MCP (Model Context Protocol) es un estándar abierto, propuesto por Anthropic en 2024, para conectar LLMs con herramientas y fuentes de datos externas. Es el "USB-C" de los agentes: defines un servidor MCP una vez y cualquier cliente compatible (Claude, Cursor, IDEs) lo enchufa.

¿Cómo aplica
esto a tu negocio?

Las definiciones son el primer paso. Convertir el concepto en operación 24/7 dentro de tu empresa es el siguiente. Hablemos en una Contact Call de 30 minutos sin compromiso.

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