Dominar los parámetros de respuesta

Trabajar con la API Responses de OpenAI

James Chapman

AI Curriculum Manager, DataCamp

Selección de modelo

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.4-mini",
    input="What is recursion?",
)

¹ https://platform.openai.com/docs/models

Selección de modelo

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.4-mini",
    input="What is recursion?",
)

Regla general: usa el modelo más barato que cumpla los demás requisitos

Modelo	Velocidad	Coste	Ideal para
gpt-5.4-mini	Rápido	Bajo	Tareas simples, preguntas y respuestas
gpt-5.5	Media	Más alto	Razonamiento complejo

¹ https://platform.openai.com/docs/models

LLMs y tokens

Tokens: unidades de texto que ayudan a la IA a entender e interpretar el texto

La frase "How can the OpenAI API deliver business value?" con cada token en un color distinto.

¹ https://platform.openai.com/tokenizer

LLMs y tokens

LLMs sin razonamiento: generan los tokens con mayor probabilidad tras el prompt

Salida sin razonamiento

LLMs y tokens

Salida con razonamiento

Esfuerzo de razonamiento

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.4-mini",
    input="Explain LLMs to a 6yr old.",

    reasoning={"effort": "none"}

)

Esfuerzo de razonamiento

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.4-mini",
    input="Explain LLMs to a 6yr old.",
    reasoning={"effort": "none"}
)

Esfuerzo	Ideal para
none	Tareas triviales o mecánicas.
low	Tareas simples priorizando velocidad y coste.
medium	Predeterminado: equilibrio entre razonamiento y eficiencia.
high	Tareas complejas, de varios pasos o con mucha lógica.
xhigh	Las más difíciles, al límite de lo posible.

Resúmenes de razonamiento

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.4-mini",
    input="Explain LLMs to a 6yr old.",
    reasoning={
        "effort": "medium",

        "summary": "auto"

    }
)

Límite de tokens de salida

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.4-mini",
    input="Explain LLMs to a 6yr old.",
    reasoning={"effort": "none"},

    max_output_tokens=500

)

max_output_tokens incluye los tokens de razonamiento

Resumen

Tareas simples → empieza con modelos pequeños, sin razonamiento y pocos tokens
Tareas complejas → empieza con modelos medianos y razonamiento; luego ajusta

Enlace de parámetros

¡Vamos a practicar!

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