Responses API: 개발자의 최고 파트너

OpenAI Responses API 활용하기

James Chapman

AI Curriculum Manager, DataCamp

OpenAI와 생성형 AI 경쟁의 시작

¹ Credit: portkey.ai (as of January, 2025)

OpenAI API의 발전

Responses API와 개발자

간결하고 개발자 친화적인 인터페이스

¹ Image Credit: helicone.ai

첫 번째 Responses API 요청

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."

)

클라이언트: API 통신 환경 설정
API 키 불필요 🎉
빠른 응답을 위해 reasoning "effort"와 max_output_tokens 축소
instructions → 동작 방식에 대한 명확한 요건
input → 수행할 작업 또는 질문
instructions > input

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')]

연습해 봅시다!

OpenAI Responses API 활용하기