Flask + Python + IA: Crie uma API que gera texto e imagens com OpenAI

✨ Introdução

A inteligência artificial generativa está revolucionando a forma como interagimos com tecnologia. Com modelos como ChatGPT e DALL·E, é possível criar textos, imagens e até código com simples comandos. Neste artigo, você vai aprender como construir uma API com Flask que se conecta a esses modelos de IA, permitindo que qualquer aplicação consuma inteligência artificial de forma simples e escalável.

🧰 Pré-requisitos

Antes de começar, você precisa ter:

Python 3.8+
Flask instalado (pip install flask)
Chave de API da OpenAI (ou outro provedor de IA generativa)
Biblioteca openai instalada (pip install openai)

🏗️ Estrutura do Projeto

Código

flask_ai_api/
├── app.py
├── config.py
└── requirements.txt

⚙️ Configuração Inicial

`config.py`

python

import os

OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY", "sua-chave-aqui")

`requirements.txt`

Código

flask
openai
python-dotenv

🚀 Criando a API com Flask

`app.py`

python

from flask import Flask, request, jsonify
import openai
from config import OPENAI_API_KEY

app = Flask(__name__)
openai.api_key = OPENAI_API_KEY

@app.route('/generate-text', methods=['POST'])
def generate_text():
  data = request.get_json()
  prompt = data.get('prompt', '')

  try:
      response = openai.ChatCompletion.create(
          model="gpt-4",
          messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
      )
      result = response['choices'][0]['message']['content']
      return jsonify({'response': result})
  except Exception as e:
      return jsonify({'error': str(e)}), 500

@app.route('/generate-image', methods=['POST'])
def generate_image():
  data = request.get_json()
  prompt = data.get('prompt', '')

  try:
      response = openai.Image.create(
          prompt=prompt,
          n=1,
          size="512x512"
      )
      image_url = response['data'][0]['url']
      return jsonify({'image_url': image_url})
  except Exception as e:
      return jsonify({'error': str(e)}), 500

if __name__ == '__main__':
  app.run(debug=True)

🔐 Segurança e Boas Práticas

Nunca exponha sua chave de API. Use variáveis de ambiente.
Rate limiting: Implemente limites de requisição para evitar abusos.
Logs e monitoramento: Use ferramentas como Sentry ou Prometheus.

🧪 Testando com Postman ou cURL

Gerar texto

bash

curl -X POST http://localhost:5000/generate-text \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "Explique o que é Flask em Python"}'

Gerar imagem

bash

curl -X POST http://localhost:5000/generate-image \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "Um robô programando em Python"}'

📦 Deploy com Docker (opcional)

dockerfile

# Dockerfile
FROM python:3.10
WORKDIR /app
COPY . .
RUN pip install -r requirements.txt
CMD ["python", "app.py"]

🧠 Expansões Futuras

Salvar histórico de interações em banco de dados.
Criar autenticação com JWT.
Interface web com React ou Vue.
Integração com outras IAs (Hugging Face, Stability AI).

🎯 Conclusão

Você acabou de criar uma API poderosa com Flask que se conecta a modelos de IA generativa. Essa arquitetura pode ser usada para criar chatbots, assistentes virtuais, geradores de conteúdo e muito mais. Com criatividade e boas práticas, você pode transformar essa base em um produto inovador.