Cuestionario Parte I
Preguntas
Este breve Quiz te ayudará a consolidar tu comprensión de los conceptos fundamentales cubiertos en la primera parte de este libro. ¡Pongamos a prueba tus conocimientos!
Capítulo 1: Bienvenido al Ecosistema de OpenAI
1. ¿Qué modelo de OpenAI está específicamente diseñado para la generación de imágenes a partir de indicaciones textuales?
A) GPT-4o
B) Whisper
C) DALL·E
D) GPT-3.5-turbo
2. Si necesitaras transcribir y traducir audio del español al inglés, ¿qué modelo de OpenAI probablemente usarías?
A) Embeddings
B) GPT-4o
C) Whisper
D) DALL·E
3. ¿Para qué se utilizan los embeddings en el ecosistema de API de OpenAI?
A) Generar arte visual
B) Transcribir audio
C) Búsqueda semántica y comparación de significado textual
D) Edición de imágenes en tiempo real
Capítulo 2: Comenzando como Desarrollador
4. ¿Por qué es importante almacenar de forma segura tu clave de API de OpenAI?
A) Para aumentar la velocidad de las respuestas de la API
B) Para evitar accesos no autorizados y problemas de facturación
C) Para permitir que OpenAI rastree tu uso
D) Para acceder a funciones experimentales
5. ¿Cuál de los siguientes métodos es recomendado para gestionar de forma segura tus claves de API en Python?
A) Codificar las claves directamente en los scripts
B) Publicar las claves públicamente en repositorios
C) Usar variables de entorno y archivos .env
D) Almacenar las claves en archivos de configuración de texto plano
6. ¿Cuál de las siguientes herramientas es la más adecuada para probar rápidamente solicitudes de API de OpenAI sin escribir código?
A) Curl
B) Postman
C) Node.js
D) Python
Capítulo 3: Entendiendo y Comparando los Modelos de OpenAI
7. ¿Qué modelo ofrece la mejor combinación de capacidad de razonamiento, rendimiento y eficiencia de costos hasta 2025?
A) GPT-4o
B) GPT-3.5-turbo
C) GPT-4 (legacy)
D) o3-mini
8. ¿Cuál es una ventaja principal de los modelos ligeros como o3-mini-high o gpt-4o-mini?
A) Capacidades superiores de razonamiento profundo
B) Menor latencia y costos reducidos
C) Ventanas de contexto más grandes
D) Entradas multimodales (texto, imagen, audio)
9. ¿Qué define el límite de tokens de un modelo?
A) Cuántas llamadas a la API puedes hacer por día
B) La velocidad de generación de respuestas
C) Cuánto contexto puede manejar un modelo en una sola interacción
D) La calidad de las imágenes generadas
10. Si tienes una tarea que requiere lógica profunda, instrucciones matizadas y razonamiento complejo, ¿qué modelo probablemente seleccionarías?
A) o3-mini
B) GPT-4o
C) GPT-3.5-turbo
D) o3-mini-high
Preguntas
Este breve Quiz te ayudará a consolidar tu comprensión de los conceptos fundamentales cubiertos en la primera parte de este libro. ¡Pongamos a prueba tus conocimientos!
Capítulo 1: Bienvenido al Ecosistema de OpenAI
1. ¿Qué modelo de OpenAI está específicamente diseñado para la generación de imágenes a partir de indicaciones textuales?
A) GPT-4o
B) Whisper
C) DALL·E
D) GPT-3.5-turbo
2. Si necesitaras transcribir y traducir audio del español al inglés, ¿qué modelo de OpenAI probablemente usarías?
A) Embeddings
B) GPT-4o
C) Whisper
D) DALL·E
3. ¿Para qué se utilizan los embeddings en el ecosistema de API de OpenAI?
A) Generar arte visual
B) Transcribir audio
C) Búsqueda semántica y comparación de significado textual
D) Edición de imágenes en tiempo real
Capítulo 2: Comenzando como Desarrollador
4. ¿Por qué es importante almacenar de forma segura tu clave de API de OpenAI?
A) Para aumentar la velocidad de las respuestas de la API
B) Para evitar accesos no autorizados y problemas de facturación
C) Para permitir que OpenAI rastree tu uso
D) Para acceder a funciones experimentales
5. ¿Cuál de los siguientes métodos es recomendado para gestionar de forma segura tus claves de API en Python?
A) Codificar las claves directamente en los scripts
B) Publicar las claves públicamente en repositorios
C) Usar variables de entorno y archivos .env
D) Almacenar las claves en archivos de configuración de texto plano
6. ¿Cuál de las siguientes herramientas es la más adecuada para probar rápidamente solicitudes de API de OpenAI sin escribir código?
A) Curl
B) Postman
C) Node.js
D) Python
Capítulo 3: Entendiendo y Comparando los Modelos de OpenAI
7. ¿Qué modelo ofrece la mejor combinación de capacidad de razonamiento, rendimiento y eficiencia de costos hasta 2025?
A) GPT-4o
B) GPT-3.5-turbo
C) GPT-4 (legacy)
D) o3-mini
8. ¿Cuál es una ventaja principal de los modelos ligeros como o3-mini-high o gpt-4o-mini?
A) Capacidades superiores de razonamiento profundo
B) Menor latencia y costos reducidos
C) Ventanas de contexto más grandes
D) Entradas multimodales (texto, imagen, audio)
9. ¿Qué define el límite de tokens de un modelo?
A) Cuántas llamadas a la API puedes hacer por día
B) La velocidad de generación de respuestas
C) Cuánto contexto puede manejar un modelo en una sola interacción
D) La calidad de las imágenes generadas
10. Si tienes una tarea que requiere lógica profunda, instrucciones matizadas y razonamiento complejo, ¿qué modelo probablemente seleccionarías?
A) o3-mini
B) GPT-4o
C) GPT-3.5-turbo
D) o3-mini-high
Preguntas
Este breve Quiz te ayudará a consolidar tu comprensión de los conceptos fundamentales cubiertos en la primera parte de este libro. ¡Pongamos a prueba tus conocimientos!
Capítulo 1: Bienvenido al Ecosistema de OpenAI
1. ¿Qué modelo de OpenAI está específicamente diseñado para la generación de imágenes a partir de indicaciones textuales?
A) GPT-4o
B) Whisper
C) DALL·E
D) GPT-3.5-turbo
2. Si necesitaras transcribir y traducir audio del español al inglés, ¿qué modelo de OpenAI probablemente usarías?
A) Embeddings
B) GPT-4o
C) Whisper
D) DALL·E
3. ¿Para qué se utilizan los embeddings en el ecosistema de API de OpenAI?
A) Generar arte visual
B) Transcribir audio
C) Búsqueda semántica y comparación de significado textual
D) Edición de imágenes en tiempo real
Capítulo 2: Comenzando como Desarrollador
4. ¿Por qué es importante almacenar de forma segura tu clave de API de OpenAI?
A) Para aumentar la velocidad de las respuestas de la API
B) Para evitar accesos no autorizados y problemas de facturación
C) Para permitir que OpenAI rastree tu uso
D) Para acceder a funciones experimentales
5. ¿Cuál de los siguientes métodos es recomendado para gestionar de forma segura tus claves de API en Python?
A) Codificar las claves directamente en los scripts
B) Publicar las claves públicamente en repositorios
C) Usar variables de entorno y archivos .env
D) Almacenar las claves en archivos de configuración de texto plano
6. ¿Cuál de las siguientes herramientas es la más adecuada para probar rápidamente solicitudes de API de OpenAI sin escribir código?
A) Curl
B) Postman
C) Node.js
D) Python
Capítulo 3: Entendiendo y Comparando los Modelos de OpenAI
7. ¿Qué modelo ofrece la mejor combinación de capacidad de razonamiento, rendimiento y eficiencia de costos hasta 2025?
A) GPT-4o
B) GPT-3.5-turbo
C) GPT-4 (legacy)
D) o3-mini
8. ¿Cuál es una ventaja principal de los modelos ligeros como o3-mini-high o gpt-4o-mini?
A) Capacidades superiores de razonamiento profundo
B) Menor latencia y costos reducidos
C) Ventanas de contexto más grandes
D) Entradas multimodales (texto, imagen, audio)
9. ¿Qué define el límite de tokens de un modelo?
A) Cuántas llamadas a la API puedes hacer por día
B) La velocidad de generación de respuestas
C) Cuánto contexto puede manejar un modelo en una sola interacción
D) La calidad de las imágenes generadas
10. Si tienes una tarea que requiere lógica profunda, instrucciones matizadas y razonamiento complejo, ¿qué modelo probablemente seleccionarías?
A) o3-mini
B) GPT-4o
C) GPT-3.5-turbo
D) o3-mini-high
Preguntas
Este breve Quiz te ayudará a consolidar tu comprensión de los conceptos fundamentales cubiertos en la primera parte de este libro. ¡Pongamos a prueba tus conocimientos!
Capítulo 1: Bienvenido al Ecosistema de OpenAI
1. ¿Qué modelo de OpenAI está específicamente diseñado para la generación de imágenes a partir de indicaciones textuales?
A) GPT-4o
B) Whisper
C) DALL·E
D) GPT-3.5-turbo
2. Si necesitaras transcribir y traducir audio del español al inglés, ¿qué modelo de OpenAI probablemente usarías?
A) Embeddings
B) GPT-4o
C) Whisper
D) DALL·E
3. ¿Para qué se utilizan los embeddings en el ecosistema de API de OpenAI?
A) Generar arte visual
B) Transcribir audio
C) Búsqueda semántica y comparación de significado textual
D) Edición de imágenes en tiempo real
Capítulo 2: Comenzando como Desarrollador
4. ¿Por qué es importante almacenar de forma segura tu clave de API de OpenAI?
A) Para aumentar la velocidad de las respuestas de la API
B) Para evitar accesos no autorizados y problemas de facturación
C) Para permitir que OpenAI rastree tu uso
D) Para acceder a funciones experimentales
5. ¿Cuál de los siguientes métodos es recomendado para gestionar de forma segura tus claves de API en Python?
A) Codificar las claves directamente en los scripts
B) Publicar las claves públicamente en repositorios
C) Usar variables de entorno y archivos .env
D) Almacenar las claves en archivos de configuración de texto plano
6. ¿Cuál de las siguientes herramientas es la más adecuada para probar rápidamente solicitudes de API de OpenAI sin escribir código?
A) Curl
B) Postman
C) Node.js
D) Python
Capítulo 3: Entendiendo y Comparando los Modelos de OpenAI
7. ¿Qué modelo ofrece la mejor combinación de capacidad de razonamiento, rendimiento y eficiencia de costos hasta 2025?
A) GPT-4o
B) GPT-3.5-turbo
C) GPT-4 (legacy)
D) o3-mini
8. ¿Cuál es una ventaja principal de los modelos ligeros como o3-mini-high o gpt-4o-mini?
A) Capacidades superiores de razonamiento profundo
B) Menor latencia y costos reducidos
C) Ventanas de contexto más grandes
D) Entradas multimodales (texto, imagen, audio)
9. ¿Qué define el límite de tokens de un modelo?
A) Cuántas llamadas a la API puedes hacer por día
B) La velocidad de generación de respuestas
C) Cuánto contexto puede manejar un modelo en una sola interacción
D) La calidad de las imágenes generadas
10. Si tienes una tarea que requiere lógica profunda, instrucciones matizadas y razonamiento complejo, ¿qué modelo probablemente seleccionarías?
A) o3-mini
B) GPT-4o
C) GPT-3.5-turbo
D) o3-mini-high