La Responses API: la migliore amica degli sviluppatori

Lavorare con la Responses API di OpenAI

James Chapman

AI Curriculum Manager, DataCamp

OpenAI e l'inizio della corsa all'IA generativa

quota di mercato dei provider di AI

¹ Credito: portkey.ai (gennaio 2025)

Evoluzione dell'API di OpenAI

evoluzione di OpenAI 1

Evoluzione dell'API di OpenAI

evoluzione di OpenAI 2

Evoluzione dell'API di OpenAI

evoluzione di OpenAI 3

Evoluzione dell'API di OpenAI

evoluzione di OpenAI 4

Evoluzione dell'API di OpenAI

evoluzione di OpenAI 5

Responses API x Developer

logo Responses API

Interfaccia semplice, dev-friendly

¹ Credito immagine: helicone.ai

La nostra prima richiesta con Responses API

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: configura l'ambiente per parlare con l'API
Nessuna API key richiesta 🎉
Riduci reasoning "effort" e max_output_tokens per risposte più rapide
instructions → requisiti chiari su come comportarsi
input → il compito o la domanda
instructions > input

output di Responses

print(responses.output_text)

Imagine a very smart pretend friend...

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')]

Passiamo alla pratica !

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