Response-Parameter meistern

Arbeiten mit der OpenAI Responses API

James Chapman

AI Curriculum Manager, DataCamp

Modellwahl

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

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

Modellwahl

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

Faustregel: das günstigste Modell nutzen, das die Anforderungen erfüllt

Modell	Tempo	Kosten	Am besten für
gpt-5-nano	Sehr schnell	Sehr niedrig	Niedrig-Latenz-Apps
gpt-5-mini	Schnell	Niedrig	Einfache Aufgaben, Q&A
gpt-5	Mittel	Höher	Komplexes Reasoning

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

LLMs und Tokens

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

Der Satz „How can the OpenAI API deliver business value?“; jedes Token ist farblich markiert.

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

LLMs und Tokens

Non-Reasoning-LLMs: Erzeugen die wahrscheinlichsten nächsten Tokens auf die Eingabe

Ausgabe ohne Reasoning

LLMs und Tokens

Ausgabe mit Reasoning

Reasoning-Aufwand

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

    reasoning={"effort": "minimal"}

)

Reasoning-Aufwand

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

Aufwand	Am besten für
minimal	Triviale oder mechanische Aufgaben.
low	Einfache Aufgaben mit Fokus auf Tempo und Kosten.
medium	Standard: Balance aus Reasoning und Effizienz.
high	Komplexe, mehrstufige oder logiklastige Aufgaben.

Reasoning-Zusammenfassungen

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

        "summary": "auto"

    }
)

Output-Tokens begrenzen

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 umfasst die Reasoning-Tokens

Zusammenfassung

Einfache Aufgaben → kleine Modelle, minimaler Aufwand, wenige Tokens
Komplexe Aufgaben → mittlere Modellgröße und Aufwand starten, dann feinabstimmen

Parameter-Link

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