A Responses API: a melhor amiga do desenvolvedor

Trabalhando com a OpenAI Responses API

James Chapman

AI Curriculum Manager, DataCamp

OpenAI e o início da corrida da IA generativa

participação de mercado de provedores de ia (cores distintas)

¹ Crédito: portkey.ai (janeiro de 2025)

Evolução da API da OpenAI

evolução da openai

Evolução da API da OpenAI

evolução da openai

Evolução da API da OpenAI

evolução da openai

Evolução da API da OpenAI

evolução da openai

Evolução da API da OpenAI

evolução da openai

Responses API x Desenvolvedores

logo da responses api

Interface simples e amigável para devs

¹ Crédito da imagem: helicone.ai

Nossa primeira requisição à Responses API

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="...")


response = client.responses.create(

    model="gpt-5-mini",

    reasoning={"effort": "minimal"},
    max_output_tokens=60,

    instructions="Be concise.",
    input="Explain LLMs to a 6yr old."

)

Cliente: configure o ambiente para falar com a API
Chave de API não é obrigatória 🎉
Reduza reasoning "effort" e max_output_tokens p/ respostas mais rápidas
instructions → requisitos claros de comportamento
input → tarefa ou pergunta
instructions > input

saída da responses

print(responses.output_text)

Imagine um amigo de faz de conta muito esperto...

print(responses.usage.output_tokens)

print(responses.id)

resp_0776f5d708d30043006917035...

response.output

[ResponseReasoningItem(
     id='...',
     summary=[],
     type='reasoning',
     content=None,
     encrypted_content=None,
     status=None),
 ResponseOutputMessage(
     id='...',
     content=ResponseOutputText(text='Imagi...'
         type='output_text', logprobs=[])],
     role='assistant',
     status='incomplete',
     type='message')]

Vamos praticar!

Trabalhando com a OpenAI Responses API