Introducción
Bienvenidos a este tutorial sobre cómo generar texto con la tecnología de lenguaje natural, específicamente utilizando el modelo ChatGPT de OpenAI. ChatGPT es un modelo de lenguaje natural que ha sido entrenado en una enorme cantidad de datos para generar texto coherente y relevante en respuesta a una entrada de texto dada. En este tutorial, aprenderás a utilizar la API de OpenAI para generar texto a partir de un prompt (instrucción), así como a interactuar con la interfaz de usuario (UI) que hemos creado con la ayuda de la biblioteca de Python, tkinter.
Para utilizar la API de OpenAI, necesitarás una clave de API válida. Esta clave te permite acceder a los recursos de OpenAI y realizar solicitudes a sus modelos de lenguaje natural. Además, para desarrollar esta interfaz de usuario (UI) utilizaremos la biblioteca de Python, tkinter, que es una herramienta muy útil para crear interfaces gráficas de usuario (GUI) de manera sencilla y rápida. En este tutorial, exploraremos cómo usar estas herramientas para generar texto con el modelo ChatGPT y cómo crear una interfaz de usuario para interactuar con él.
Obtener la API de OpenAI
Para obtener la API de OpenAI y acceder a sus servicios, debes seguir los siguientes pasos:
- Regístrate en el sitio web de OpenAI en: https://beta.openai.com/signup/.
- Proporciona la información requerida y sigue las instrucciones para completar el proceso de registro.
- Una vez que hayas sido aprobado y hayas obtenido acceso a la API, recibirás una clave de API que te permitirá realizar solicitudes a los servicios de OpenAI.
Es importante tener en cuenta que el uso de la API de OpenAI puede estar sujeto a términos y condiciones específicos, así como a tarifas de uso. Asegúrate de revisar la documentación oficial de OpenAI y comprender las pautas de uso antes de comenzar a utilizar la API.





Una vez que has obtenido acceso a la API de OpenAI y tienes tus credenciales, el siguiente paso es comenzar a utilizar la API para interactuar con los servicios y realizar solicitudes de generación de texto o cualquier otro servicio que ofrezca OpenAI.
Proyecto de generación de texto en Python
Este proyecto se trata de un generador de texto que utiliza la API de OpenAI para generar respuestas a partir de un prompt o consigna dada por el usuario, esto como he dicho por medio del prompt. el código está escrito en Python y utiliza la biblioteca Tkinter que una herramientas bien interesante para crear una interfaz gráfica de usuario (GUI) en la que se puede ingresar el prompt, generar el texto y guardar los resultados en un archivo de texto.
El programa comienza por importar la biblioteca OpenAI y establecer una clave de API para acceder a los servicios de OpenAI. Luego, define una función llamada generate_text() que se activa al hacer clic en el botón «Generar Texto» y que utiliza la API de OpenAI para generar una respuesta basada en el prompt ingresado.
Además, el programa tiene otras funciones, como clear_results() para limpiar la sección de resultados, y save_results() para guardar los resultados en un archivo de texto en una ubicación seleccionada por el usuario. También hay botones para salir del programa y para limpiar la sección de resultados.
Utilizamos el Editor de Codigo Visual Studio Code

Instalar Visual Studio Code (VSC) es un proceso sencillo. A continuación, te proporciono los pasos para instalarlo en diferentes sistemas operativos:
Para Windows:
- Ve al sitio web oficial de Visual Studio Code en : https://code.visualstudio.com/.
- Haz clic en el botón «Descargar para Windows» para descargar el instalador.
- Una vez descargado, ejecuta el instalador.
- Acepta los términos del acuerdo de licencia.
- Elige las opciones de instalación deseadas (por lo general, las opciones predeterminadas son adecuadas).
- Haz clic en «Siguiente» y luego en «Instalar».
- Espera a que se complete la instalación.
- Una vez instalado, puedes abrir Visual Studio Code desde el menú de inicio.
Para macOS:
- Ve al sitio web oficial de Visual Studio Code en: https://code.visualstudio.com/.
- Haz clic en el botón «Descargar para Mac» para obtener el archivo DMG de instalación.
- Abre el archivo DMG descargado.
- Arrastra el icono de Visual Studio Code a la carpeta de «Aplicaciones» para instalarlo.
- Una vez instalado, puedes abrir Visual Studio Code desde Launchpad o desde la carpeta de «Aplicaciones».
Para Linux (Ubuntu/Debian):
- Ve al sitio web oficial de Visual Studio Code en: https://code.visualstudio.com/.
- Haz clic en el botón «Descargar para Linux» para obtener el archivo .deb de instalación.
- Abre una terminal y navega a la ubicación donde se descargó el archivo .deb.
- Ejecuta el siguiente comando para instalarlo (reemplaza
nombre_del_archivo.deb
con el nombre real del archivo descargado):
instalar Python en Windows y Visual Studio Code (VSC),

Para instalar Python en Windows y Visual Studio Code (VSC), sigue estos pasos:
1. Instalar Python en Windows:
- Ve al sitio web oficial de Python en https://www.python.org/downloads/.
- En la sección «Descargar para Windows», haz clic en el enlace «Download Python x.x.x» (x.x.x representa la versión más reciente disponible).
- Selecciona el instalador adecuado para tu sistema (32 o 64 bits).
- Descarga el instalador ejecutable de Python para Windows.
- Ejecuta el instalador y marca la casilla «Add Python x.x to PATH» para incluir Python en la variable de entorno PATH.
- Haz clic en «Install Now» y sigue las instrucciones del instalador para completar la instalación.
- Después de la instalación, abre una nueva ventana de terminal (símbolo del sistema) y escribe
python --version
para verificar que Python se instaló correctamente.
2. Instalar Visual Studio Code en Windows:
- Ve al sitio web oficial de Visual Studio Code en https://code.visualstudio.com/.
- Haz clic en el botón «Download for Windows» para descargar el instalador de VSC.
- Ejecuta el instalador descargado.
- Selecciona las opciones de instalación deseadas y sigue las instrucciones del instalador.
- Una vez completada la instalación, abre Visual Studio Code desde el menú de inicio o usando el icono en el escritorio.
3. Configurar Visual Studio Code para Python:
- Abre Visual Studio Code.
- Instala la extensión de Python. Para hacerlo, haz clic en el ícono de «Extensions» (cuatro cuadrados) en la barra lateral izquierda, busca «Python» y haz clic en «Install».
- Reinicia Visual Studio Code para que los cambios surtan efecto.
- Verifica que la extensión de Python esté activa. Debería ver un ícono verde en la barra de estado de la parte inferior derecha de VSC, que indica que la extensión está activa.
- Ahora puedes abrir un archivo de Python o crear uno nuevo, y Visual Studio Code estará listo para trabajar con proyectos de Python.
Una vez que hayas seguido estos pasos, tanto Python como Visual Studio Code estarán instalados y configurados en tu sistema de Windows. Ahora podrás comenzar a escribir y ejecutar código Python en VSC. Recuerda que es posible que necesites reiniciar tu computadora después de instalar Python y VSC para asegurarte de que todas las configuraciones se apliquen correctamente.


Para poder utilizar estas bibliotecas en Python, debes asegurarte de tenerlas instaladas en tu sistema.
- OpenAI: para instalar esta biblioteca, puedes usar el siguiente comando en la terminal de tu sistema operativo:
pip install openai

La instrucción pip install openai
es un comando de línea que se utiliza para instalar la biblioteca de Python llamada «openai». Pip es un administrador de paquetes para Python que permite instalar, desinstalar y administrar paquetes de software desarrollados por la comunidad de Python.
En este caso, el comando pip install openai
se utiliza para instalar la biblioteca «openai», que proporciona una interfaz para interactuar con la API de OpenAI. Con esta biblioteca, los desarrolladores pueden acceder a los servicios ofrecidos por OpenAI, como la generación de texto, clasificación de texto, resumen, traducción y más.
Al ejecutar el comando pip install openai
, el sistema descargará la biblioteca «openai» desde el repositorio de paquetes de Python (PyPI) e instalará la versión más reciente en el entorno de Python que esté activo en ese momento. Después de la instalación, la biblioteca estará disponible para ser importada y utilizada en tus proyectos de Python.
Es importante tener en cuenta que, para ejecutar este comando, es necesario tener Python y pip instalados en tu sistema. Si ya tienes Python instalado, lo más probable es que también tengas pip. Si no es así, puedes instalar Python desde el sitio web oficial de Python y pip se instalará automáticamente junto con él.
- Tkinter: esta biblioteca ya viene incluida en la instalación estándar de Python, así que no es necesario instalarla por separado.
pip install tkinter

Código del Proyecto en Python para Nuestra Interfaz
import openai # importamos la biblioteca OpenAI para usar su API import tkinter as tk # importamos la biblioteca tkinter y la renombramos como "tk" from tkinter import filedialog # importamos la clase "filedialog" de tkinter from tkinter import messagebox # importamos la clase "messagebox" de tkinter openai.api_key = "TU API AQUI" # establecemos la clave de la API de OpenAI #función para generar el texto basado en el prompt def generate_text(): prompt = input_box.get()# obtenemos el texto ingresado por el usuario if prompt in ['exit', 'salir', 'quit', 'terminar']: root.destroy()# si el prompt es una de estas palabras, salimos del programa return with open("consulta.txt", "a") as file: # abrimos un archivo de texto para escribir el prompt file.write(prompt + "\n") completion = openai.Completion.create( # utilizamos la API de OpenAI para generar la respuesta basada en el prompt engine="text-davinci-003", prompt=prompt, max_tokens=1024, n=1, stop=None, temperature=0.3 ) response = completion.choices[0].text # obtenemos la respuesta generada por la API results_text.delete('1.0', tk.END) # limpiamos la sección de resultados results_text.insert(tk.END, response) # mostramos la respuesta generada en la sección de resultados input_box.delete(0, tk.END) # limpiamos el campo de entrada #unción para limpiar la sección de resultados def clear_results(): results_text.delete('1.0', tk.END) #función para guardar los resultados en un archivo de texto def save_results(): result = results_text.get('1.0', tk.END)# obtenemos los resultados de la sección de resultados if not result.strip(): messagebox.showerror("Error", "No hay resultados para guardar.")# si no hay resultados, mostramos un mensaje de error return file_path = filedialog.asksaveasfilename(defaultextension=".txt", filetypes=(("Text files", "*.txt"), ("All files", "*.*"))) if file_path: with open(file_path, "w") as f: f.write(result)# guardamos los resultados en el archivo de texto messagebox.showinfo("Guardado", f"Los resultados se han guardado en {file_path}.") root = tk.Tk() # creamos una ventana principal root.title("Generador de Texto") # establecemos el título de la ventana canvas = tk.Canvas(root, width=800, height=800) # creamos un lienzo en la ventana canvas.pack() # agregamos el lienzo a la ventana prompt_label = tk.Label(root, text="Introduzca el prompt:", font=("Arial", 14, "bold"), justify="center", wraplength=400) # creamos una etiqueta de texto para indicar al usuario que ingrese el prompt prompt_label.place(relx=0.5, rely=0.1, anchor=tk.CENTER) #Creación de la etiqueta para el prompt prompt_label = tk.Label(root, text="Introduzca el prompt:", font=("Arial", 14, "bold"), justify="center", wraplength=400) #Posicionamiento de la etiqueta del prompt prompt_label.place(relx=0.5, rely=0.1, anchor=tk.CENTER) #Creación de la caja de entrada de texto para el prompt input_box = tk.Entry(root, width=70, font=("Arial", 14, "bold"), justify="center") #Posicionamiento de la caja de entrada de texto input_box.place(relx=0.5, rely=0.2, anchor=tk.CENTER, height=60) #Creación del botón para generar texto generate_button = tk.Button(root, text="Generar Texto", command=generate_text, fg="white", bg="green", font=("Arial", 16, "bold")) #Posicionamiento del botón para generar texto generate_button.place(relx=0.5, rely=0.3, anchor=tk.CENTER) #Creación de la etiqueta para los resultados results_label = tk.Label(root, text="Resultados:") #Posicionamiento de la etiqueta de los resultados results_label.place(relx=0.5, rely=0.4, anchor=tk.CENTER) #Creación del campo de texto para los resultados results_text = tk.Text(root, width=60, height=10, font=("Arial", 12), fg="black", wrap="word") #Posicionamiento del campo de texto de los resultados results_text.place(relx=0.5, rely=0.5, anchor=tk.CENTER) #Creación del botón para limpiar los resultados clear_button = tk.Button(root, text="Limpiar", command=clear_results, fg="black", bg="yellow", font=("Arial", 16, "bold")) #Posicionamiento del botón para limpiar los resultados clear_button.place(relx=0.3, rely=0.9, anchor=tk.CENTER) #Creación del botón para guardar los resultados save_button = tk.Button(root, text="Guardar", command=save_results, bg="white", font=("Arial", 16, "bold")) #Posicionamiento del botón para guardar los resultados save_button.place(relx=0.5, rely=0.9, anchor=tk.CENTER) #Creación del botón para salir del programa exit_button = tk.Button(root, text="Salir", command=root.destroy, fg="white", bg="red", font=("Arial", 16, "bold")) #Posicionamiento del botón para salir del programa exit_button.place(relx=0.7, rely=0.9, anchor=tk.CENTER) #Ejecución del bucle principal del programa root.mainloop()
Este seria nuestro resultado

Aplicación en Ejecución y el resultado

Resultado en Visual Studio code

Otro ejemplo seria pedirle cosas como Base de Datos:
Podemos crear un Prompt como este: crea un script para generar una base de datos para una tienda online, sus tablas y relaciones, asi como sus registros para sql server.





Por último, probamos la función de guardar el prompt generado:



Como hemos podido observar, al darle al botón de guardar, se genera el documento en formato txt, el cual se guarda en la carpeta donde has indicado tu proyecto, y puedes abrirlo y modificarlo según tus necesidades.
Conclusión
Finalmente hemos aprendido cómo utilizar la API de OpenAI para generar texto con el modelo ChatGPT en Python y cómo crear una interfaz de usuario con la biblioteca tkinter para interactuar con él. Ahora puedes experimentar con diferentes prompts y ver cómo el modelo genera respuestas coherentes y relevantes.
Sin embargo, este proyecto se puede mejorar de varias maneras, como agregar opciones para seleccionar el modelo de lenguaje a utilizar, agregar más controles de entrada de texto y mejorar la interfaz de usuario en general. Además, se pueden explorar otros modelos de lenguaje natural para generar diferentes tipos de texto, como resúmenes, traducciones y análisis de sentimientos.
Consejos de Mejora
- Experimenta con diferentes prompts para obtener resultados interesantes y sorprendentes.
- Agrega más opciones de control de entrada de texto para que el usuario pueda personalizar su consulta.
- Añade más funciones para interactuar con diferentes modelos de lenguaje natural y generar diferentes tipos de texto.
- Mejora la interfaz de usuario con gráficos y diseños atractivos para una mejor experiencia de usuario.
- Aprende sobre otros modelos de lenguaje natural y técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural para llevar tus habilidades al siguiente nivel.
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