Credit Card Recommender

Compara tarjetas de crédito usando sus páginas oficiales y recomienda una opción.

Requisitos

• Python 3.13+
• uv
• Una clave de API de OpenAI con saldo disponible

Instalación

uv sync
cp .env.example .env

Agrega tu clave en .env:

OPENAI_API_KEY=openai_api_key
TYPESAFE_API_KEY=typesafe_api_key
OPENAI_DEFAULT_MODEL=gpt-5.6-luna
OPENAI_AGENTS_DONT_LOG_MODEL_DATA=1
OPENAI_AGENTS_DONT_LOG_TOOL_DATA=1

Ejecutar

Configura las URLs que quieras comparar en harness/cards_analyzer.py y ejecuta:

uv run python harness/cards_analyzer.py

El programa extrae los datos de cada tarjeta, las compara y recomienda una. Los logs muestran el uso de tokens por llamada.

Uso como librería

import asyncio
from credit_card_agent_recommender import CreditCardAnalyzer, CreditCardRecommender


async def main():
    analyzer = CreditCardAnalyzer()
    analysis = await analyzer.analyze_cards([
        "https://www.viabcp.com/tarjetas/american-express-platinum",
        "https://www.bbva.pe/personas/productos/tarjetas/credito/tarjeta-platinum.html",
    ])

    recommender = CreditCardRecommender()
    recommendation = await recommender.recommend(analysis)
    print(recommendation)


asyncio.run(main())

Consideraciones

• Cada tarjeta requiere una llamada de extracción al modelo; luego hay una llamada de análisis y otra de recomendación. El consumo depende del contenido enviado y del modelo configurado.
• El acceso depende del sitio. El programa no elude bloqueos ni verificaciones anti-bot.
• No compartas ni subas .env al repositorio.