Yapılandırılmış Çıktılar Üretme

OpenAI Responses API ile Çalışmak

James Chapman

AI Curriculum Manager, DataCamp

Sırada neler var...

Yapı İhtiyacı

Bölüm 1: Çıktı Şemasını Tanımlama

from pydantic import BaseModel


class QuizResult(BaseModel):
    score: int
    passed: bool
    feedback: str

Bölüm 1: Çıktı Şemasını Tanımlama

from pydantic import BaseModel, Field

class QuizResult(BaseModel):
    score: int = Field(description="10 üzerinden doğru cevap sayısı")
    passed: bool = Field(description="Puan 7 veya üzeriyse True")
    feedback: str = Field(
        description="Geliştirmeye yönelik somut ipuçları içeren teşvik edici mesaj"
    )

Bölüm 2: İsteği Gönderme

response = client.responses.parse(

    model="gpt-5.4-mini",

    instructions="Bir İspanyolca kelime bilgisi eğitmenisiniz. Öğrencinin sınav
    yanıtlarını notlayın. Her doğru cevabı 2 puan olarak değerlendirin.",
    input="""1. casa = house
             2. perro = dog
             3. gato = car
             4. libro = book
             5. agua = water""",

    text_format=QuizResult

)

Bölüm 3: Sonuçları Çıkarma

result = response.output_parsed

print(f"Score: {result.score}/10")
print(f"Passed: {result.passed}")
print(f"Feedback: {result.feedback}")

Score: 8/10
Passed: True
Feedback: Harika iş — 8/10 (4/5 doğru). Tek hata #3: 'gato'
'cat' demektir, 'car' değil (İspanyolcada 'car' için 'coche' veya 'carro'). İpucu: Anımsamayı pekiştirmek için yaygın hayvan kelimelerini flashcard ve kısa quizlerle gözden geçirin.

Daha Karmaşık Veri Yapıları

class Mistake(BaseModel):
    word: str = Field(description="Yanlış olan İspanyolca kelime")
    student_answer: str = Field(description="Öğrencinin yazdığı")
    correct_answer: str = Field(description="Doğru çeviri")


class DetailedQuizResult(BaseModel):
    score: int = Field(description="10 üzerinden doğru cevap sayısı")
    passed: bool = Field(description="Puan 7 veya üzeriyse True")
    feedback: str = Field(description="Somut ipuçları içeren teşvik edici mesaj")

    mistakes: list[Mistake] = Field(description="Yanlış cevaplar listesi")

response = client.responses.parse(
    model="gpt-5.4-mini",
    instructions="Bir İspanyolca kelime bilgisi eğitmenisiniz. Öğrencinin sınav
    yanıtlarını notlayın. Her doğru cevabı 2 puan olarak değerlendirin.",
    input="""1. casa = house
             2. perro = dog
             3. gato = car
             4. libro = library
             5. agua = water""",

    text_format=DetailedQuizResult

)

result = response.output_parsed
print(f"Score: {result.score}/10")
print(f"Passed: {result.passed}")

for mistake in result.mistakes:
    print(f"{mistake.word}: '{mistake.student_answer}' -> '{mistake.correct_answer}'")

Score: 6/10
Passed: False
gato: 'car' -> 'cat'
libro: 'library' -> 'book'

Özet

from pydantic import BaseModel, Field

class QuizResult(BaseModel):
    score: int = Field(...)
    passed: bool = Field(...)
    feedback: str = Field(...)

result = response.output_parsed

print(f"Score: {result.score}/10")
print(f"Passed: {result.passed}")
print(f"Feedback: {result.feedback}")

response = client.responses.parse(
    model="gpt-5.4-mini",
    instructions="...",
    input="...",

    text_format=QuizResult

)

Hadi pratik yapalım!

OpenAI Responses API ile Çalışmak