OpenAI. Recorre `strict: true`, la diferencia respecto al antiguo modo JSON, la gestión de rechazos y la manera en que se combinan las llamadas a funciones con los esquemas de formato de respuesta. Resulta útil precisamente porque describe el contrato que ofrece la API, sobre el que se construyen los patrones para producción del artículo.
Queda apenas por debajo de nuestro umbral de visualizaciones, pero es canónica: el equipo que lanzó el modo estricto describe el contrato de la API sobre el que se construyen los patrones para producción del artículo.
Podrás explicar qué garantiza el modo estricto, en qué se diferencia del antiguo modo JSON y cómo encaja la gestión de rechazos en el contrato de salidas estructuradas.
Conocimiento práctico de llamadas a funciones y conceptos básicos de JSON Schema.
Última revisión: 18 may 2026
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77 minutosEscucharás cómo los especialistas en prompts para producción revisan instrucciones, ejemplos y restricciones de comportamiento bajo presión real, en lugar de tratar los prompts como textos aislados.
55 minutosDiseñarás una escala de evaluaciones que detecte regresiones antes de que los cambios en los prompts o los modelos lleguen a los usuarios.
9 minutosPodrás navegar por trazas, proyectos y conjuntos de datos en LangSmith, y consultar el coste en tokens, la latencia, la tasa de errores y el detalle de cada span.
Cursos externos seleccionados para profundizar en este tema.
Coursera · Emory UniversityEmory University Goizueta Business School faculty
The deeper, university-level counterpart to our beginner HubSpot marketing pick — Emory's business-school treatment goes past 'how to prompt' into training generative models for brand-specific output, the purchase-funnel economics of AI-generated content, and a full module of genuine skepticism about when generative AI is and isn't worth using in marketing.
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