Làm chủ các tham số phản hồi

Làm việc với OpenAI Responses API

James Chapman

AI Curriculum Manager, DataCamp

Chọn mô hình

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.4-mini",
    input="What is recursion?",
)

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

Chọn mô hình

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.4-mini",
    input="What is recursion?",
)

Quy tắc ngón tay cái: dùng mô hình rẻ nhất đáp ứng các yêu cầu khác

Model	Tốc độ	Chi phí	Phù hợp nhất cho
gpt-5.4-mini	Nhanh	Thấp	Nhiệm vụ đơn giản, Hỏi-đáp
gpt-5.5	Vừa	Cao hơn	Lập luận phức tạp

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

LLM và Token

Token: đơn vị văn bản giúp AI hiểu và diễn giải văn bản

Câu "How can the OpenAI API deliver business value?" với mỗi token được tô màu khác nhau.

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

LLM và Token

LLM không lập luận: tạo các token có xác suất cao nhất theo sau prompt

LLM và Token

Mức độ lập luận

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.4-mini",
    input="Explain LLMs to a 6yr old.",

    reasoning={"effort": "none"}

)

Mức độ lập luận

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.4-mini",
    input="Explain LLMs to a 6yr old.",
    reasoning={"effort": "none"}
)

Effort	Phù hợp nhất cho
none	Nhiệm vụ tầm thường hoặc máy móc.
low	Nhiệm vụ đơn giản, ưu tiên tốc độ và chi phí.
medium	Mặc định: cân bằng lập luận và hiệu quả.
high	Nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước, nặng logic.
xhigh	Khó nhất, đẩy giới hạn khả năng hiện có

Tóm tắt lập luận

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.4-mini",
    input="Explain LLMs to a 6yr old.",
    reasoning={
        "effort": "medium",

        "summary": "auto"

    }
)

Giới hạn số token đầu ra

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.4-mini",
    input="Explain LLMs to a 6yr old.",
    reasoning={"effort": "none"},

    max_output_tokens=500

)

max_output_tokens bao gồm cả reasoning tokens

Tóm tắt

Nhiệm vụ đơn giản → bắt đầu với mô hình nhỏ, không lập luận, và ít token
Nhiệm vụ phức tạp → bắt đầu với mô hình cỡ trung và có lập luận, rồi tinh chỉnh

Cùng luyện tập nào!

Làm việc với OpenAI Responses API