Dominando parâmetros de resposta

Trabalhando com a OpenAI Responses API

James Chapman

AI Curriculum Manager, DataCamp

Seleção de modelo

response = client.responses.create(
    model="gpt-5-mini",
    input="What is recursion?",
)

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

Seleção de modelo

response = client.responses.create(
    model="gpt-5-mini",
    input="What is recursion?",
)

Regra prática: use o modelo mais barato que atenda aos outros requisitos

Modelo	Velocidade	Custo	Melhor para
gpt-5-nano	Rápido	Ultrabaixo	Apps de baixa latência
gpt-5-mini	Veloz	Baixo	Tarefas simples, perguntas e respostas
gpt-5	Moderada	Maior	Raciocínio complexo

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

LLMs e tokens

Tokens: unidades de texto que ajudam a IA a entender e interpretar o texto

A frase "How can the OpenAI API deliver business value?", com cada token em uma cor diferente.

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

LLMs e tokens

LLMs sem raciocínio: geram os tokens com maior probabilidade após o prompt

saída sem raciocínio.gif

LLMs e tokens

saída com raciocínio.gif

Esforço de raciocínio

response = client.responses.create(
    model="gpt-5-mini",
    input="Explain LLMs to a 6yr old.",

    reasoning={"effort": "minimal"}

)

Esforço de raciocínio

response = client.responses.create(
    model="gpt-5-mini",
    input="Explain LLMs to a 6yr old.",
    reasoning={"effort": "minimal"}
)

Esforço	Melhor para
minimal	Tarefas triviais ou mecânicas.
low	Tarefas simples priorizando velocidade e custo.
medium	Padrão: equilíbrio entre raciocínio e eficiência.
high	Tarefas complexas, em várias etapas ou com muita lógica.

Resumos de raciocínio

response = client.responses.create(
    model="gpt-5-mini",
    input="Explain LLMs to a 6yr old.",
    reasoning={
        "effort": "medium",

        "summary": "auto"

    }
)

Limitando tokens de saída

response = client.responses.create(
    model="gpt-5-mini",
    input="Explain LLMs to a 6yr old.",
    reasoning={"effort": "minimal"},

    max_output_tokens=500

)

max_output_tokens inclui os tokens de raciocínio

Resumo

Tarefas simples → comece com modelos pequenos, raciocínio mínimo e poucos tokens
Tarefas complexas → comece com modelos e raciocínio médios, depois ajuste fino

link de parâmetros.jpg

Vamos praticar!

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