Flexibilidade de entrada e multimodalidade

Trabalhando com a OpenAI Responses API

James Chapman

AI Curriculum Manager, DataCamp

Flexibilidade de entrada

Prompts como strings

response = client.responses.create(
    model="gpt-5-mini"
    input="Quantos anos a Terra tem?",
    instructions="Responda de forma concisa."
)

input → entradas do usuário
instructions → comportamento + requisitos

Prompts baseados em papéis

response = client.responses.create(
    model="gpt-5-mini"
    input=[
        {"role": "system",
         "content": "Responda de forma concisa."},
        {"role": "user",
         "content": "Quantos anos a Terra tem?"}
    ]
)

Mensagens baseadas em papéis

response = client.responses.create(
    model="gpt-5-mini"
    input=[
        {"role": "system", "content": "Responda de forma concisa."},

        {"role": "user", "content": "Quantos anos o Sol tem?"},

        {"role": "assistant", "content": "4,603 bilhões de anos"},

        {"role": "user", "content": "Quantos anos a Terra tem?"}

    ]
)

sys_prompt = "Você é um(a) Professor(a) prestativo(a) que dá explicações concisas e personalizadas."
latest_response_id = None 

while True:
    user_input = input("Você: ").strip()
    if user_input.lower() == "exit":
        break

    response = client.responses.create(
        model="gpt-5-mini",
        instructions=sys_prompt,
        input=user_input,
        previous_response_id=latest_response_id
    )

    print(f"\nAssistente: {response.output_text}\n")
    latest_response_id = response.id

messages = [{"role": "system"},
            {"content": "Você é um(a) Professor(a) prestativo(a) que dá explicações concisas e personalizadas."}]


while True:
    user_input = input("Você: ").strip()
    if user_input.lower() == "exit":
        break

    messages.append({"role": "user", "content": user_input})


    response = client.responses.create(
        model="gpt-5-mini",
        input=messages
    )


    print(f"\nAssistente: {response.output_text}\n")
    messages.append({"role": "assistant", "content": response.output_text})

Imagens em prompts!

Multimodal: usa várias modalidades de conteúdo

Gráfico da AAPL no Yahoo Finance

¹ Gráfico de ações da Apple, Inc. do yahoo!finance

URLs de imagens em prompts

response = client.responses.create(
    model="gpt-5-mini",
    input=[

        {"role": "user", "content": [
          {"type": "input_text", "text": "Interprete brevemente este gráfico de ações."},
          {"type": "input_image", "image_url": "https://...stock_performance.jpg"}]}

    ]
)


print(response.output_text)

URLs de imagens em prompts

- Resumo: Dia levemente de baixa — fechou em
277,18, queda de ~0,26% vs. o fechamento
anterior; no after-market caiu um pouco para
276,94.

Gráfico da AAPL no Yahoo Finance

¹ Gráfico de ações da Apple, Inc. do yahoo!finance

Imagens de arquivos locais

import base64
# Codifica dados binários como texto ASCII
with open(image_path, "rb") as f:
    image_base64 = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")

response = client.responses.create(
    model="gpt-5-mini",
    input=[
        {"role": "user", "content": [
          {"type": "input_text", "text": "Interprete brevemente este gráfico de ações."},

          {"type": "input_image", "image_url": f"data:image/jpeg;base64,{image_base64}"}]}

    ]
)

Vamos praticar!

Trabalhando com a OpenAI Responses API