Nivel 00 · Fundamentos

Este nivel es el suelo sobre el que se apoya todo lo demás. Si nunca has llamado a la API de un modelo de lenguaje, empieza aquí. Si ya lo has hecho, repasa las lecciones de tokens y de coste: casi todos los problemas que verás más adelante (agentes caros, respuestas cortadas, contextos que no caben) se explican con lo que aprendes en este nivel.

Para quién es

• Desarrolladores que saben programar en Python o TypeScript pero no han trabajado con un LLM desde código.
• Gente que usa chats como Claude o similares y quiere entender qué pasa por debajo.
• Perfiles técnicos de producto que necesitan razonar sobre coste y latencia con datos.

Necesitas saber instalar paquetes, usar la terminal y leer código sencillo. No necesitas saber nada de aprendizaje automático.

Qué vas a saber hacer

Al terminar podrás explicar qué hace un modelo y en qué falla, contar tokens antes de enviar una petición, razonar sobre la ventana de contexto y escribir un script que llama a la API, interpreta la respuesta y registra lo que ha costado.

Lecciones

1. Qué es un LLM y qué no es. Qué hace un modelo de lenguaje por dentro, a grandes rasgos, y por qué eso explica sus aciertos y sus fallos. Sin matemáticas.
2. Tokens: la unidad con la que se mide todo. La unidad con la que se cobra, se limita y se mide todo. Aprenderás a contarlos con la API antes de gastar.
3. La ventana de contexto y qué cabe en ella. Qué entra en cada petición, por qué la API no recuerda nada entre llamadas y qué hacer cuando la conversación crece.
4. Tu primera llamada a la API. Instalar el SDK, configurar la clave y hacer tu primera petición leyendo bien la respuesta.
5. Coste y latencia: medir antes de optimizar. Medir tokens, tiempo total y tiempo hasta el primer token, y convertirlo en coste por llamada.

El proyecto del nivel

Construirás el script de consulta medido: una herramienta pequeña que usarás durante el resto del roadmap para probar cosas. Recibe una pregunta, llama a la API y registra cada llamada en un CSV.

Está terminado si cumple todo esto:

• Se ejecuta con python preguntar.py "tu pregunta" y muestra la respuesta.
• Lee la clave de la variable de entorno ANTHROPIC_API_KEY; la clave no aparece en el código.
• Muestra stop_reason, tokens de entrada, tokens de salida y latencia en milisegundos.
• Si stop_reason es max_tokens, avisa de que la respuesta está incompleta.
• Calcula el coste con precios que lees de una configuración, no escritos en mitad del código.
• Añade una fila por llamada a llamadas.csv, y entregas ese CSV con al menos cinco llamadas reales.

Después de este nivel

Sigue con Nivel 10 · Prompting que funciona, donde aprenderás a escribir instrucciones que dan resultados repetibles. Si buscas una referencia rápida en vez de un recorrido, consulta Fundamentos.