Die Responses API: der beste Freund von Developer:innen

Arbeiten mit der OpenAI Responses API

James Chapman

AI Curriculum Manager, DataCamp

OpenAI und der Start des Generative-AI-Wettlaufs

Anteile von KI-Anbietern nach Marktanteil, unterschiedliche Farben

¹ Quelle: portkey.ai (Stand: Januar 2025)

Entwicklung der OpenAI-API

Entwicklung von OpenAI 1

Entwicklung der OpenAI-API

Entwicklung von OpenAI 2

Entwicklung der OpenAI-API

Entwicklung von OpenAI 3

Entwicklung der OpenAI-API

Entwicklung von OpenAI 4

Entwicklung der OpenAI-API

Entwicklung von OpenAI 5

Responses API x Developers

Responses-API-Logo

Einfache, developer-freundliche Schnittstelle

¹ Bildquelle: helicone.ai

Unsere erste Responses-API-Anfrage

from openai import OpenAI

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


response = client.responses.create(

    model="gpt-5.4-mini",

    reasoning={"effort": "none"},
    max_output_tokens=60,

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

)

Client: Umgebung für die API-Kommunikation konfigurieren
API-Schlüssel nicht erforderlich 🎉
reasoning-"effort" und max_output_tokens senken für schnellere Antworten
instructions → klare Vorgaben zum Verhalten
input → die Aufgabe oder Frage
instructions > input

Responses-Ausgabe

print(responses.output_text)

Stell dir einen superklugen Fantasiefreund vor...

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')]

Lass uns üben!

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