Response-Parameter meistern

Arbeiten mit der OpenAI Responses API

James Chapman

AI Curriculum Manager, DataCamp

Modellwahl

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

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

Modellwahl

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

Faustregel: nutze das günstigste Modell, das alle Anforderungen erfüllt

Model	Speed	Cost	Best For
gpt-5.4-mini	Fast	Low	Simple tasks, Q&A
gpt-5.5	Moderate	Higher	Complex reasoning

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

LLMs und Tokens

Tokens: Texteinheiten, mit denen die KI Text versteht und verarbeitet

Der Satz „How can the OpenAI API deliver business value?" mit farblich hervorgehobenen Tokens.

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

LLMs und Tokens

Non-reasoning LLMs: erzeugen die wahrscheinlichsten nächsten Tokens zur Eingabeaufforderung

LLMs und Tokens

Reasoning-Aufwand

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

    reasoning={"effort": "none"}

)

Reasoning-Aufwand

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

Effort	Best For
none	Triviale oder mechanische Aufgaben.
low	Einfache Aufgaben mit Fokus auf Tempo und Kosten.
medium	Standard für ausgewogenes Reasoning und Effizienz.
high	Komplexe, mehrschrittige oder logiklastige Aufgaben.
xhigh	Die schwierigsten Aufgaben am Limit des Machbaren

Reasoning-Zusammenfassungen

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

        "summary": "auto"

    }
)

Ausgabe-Tokens begrenzen

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 umfasst auch die Reasoning-Tokens

Zusammenfassung

Einfache Aufgaben → starte mit kleinen Modellen, ohne Reasoning und wenigen Tokens
Komplexe Aufgaben → starte mit mittleren Modellgrößen und Reasoning, dann feinjustieren

Lass uns üben!

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