L’API Responses : l’alliée des développeurs

Travailler avec l’API OpenAI Responses

James Chapman

AI Curriculum Manager, DataCamp

OpenAI et le début de la course à l’IA générative

ai_provider_market_share_distinct_colors.png

1 Crédit : portkey.ai (janvier 2025)
Travailler avec l’API OpenAI Responses

Évolution de l’API d’OpenAI

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Évolution de l’API d’OpenAI

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Évolution de l’API d’OpenAI

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Évolution de l’API d’OpenAI

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Évolution de l’API d’OpenAI

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Responses API × Développeurs

 

responses_api_logo.jpg

 

  • Interface simple, conviviale pour les développeurs
1 Crédit image : helicone.ai
Travailler avec l’API OpenAI Responses

Notre première requête Responses API

from openai import OpenAI

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


response = client.responses.create(
model="gpt-5-mini",
reasoning={"effort": "minimal"}, max_output_tokens=60,
instructions="Be concise.", input="Explain LLMs to a 6yr old."
)
  • Client : configurer l’environnement pour communiquer avec l’API
  • Clé API non requise 🎉
  • Réduire reasoning "effort" et max_output_tokens pour des réponses plus rapides
  • instructions → exigences claires sur le comportement
  • input → la tâche ou la question
  • instructions > input
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responses_output.jpg

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print(responses.output_text)
Imagine a very smart pretend friend...
print(responses.usage.output_tokens)
48
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')]
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Passons à la pratique !

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