L'API Responses : l'alliée des développeurs

Utiliser l'API Responses d'OpenAI

James Chapman

AI Curriculum Manager, DataCamp

OpenAI et le départ de la course à l'IA générative

Part de marché des fournisseurs d'IA — couleurs distinctes

¹ Crédit : portkey.ai (janvier 2025)

Évolution de l'API d'OpenAI

Évolution d'OpenAI 1

Évolution de l'API d'OpenAI

Évolution d'OpenAI 2

Évolution de l'API d'OpenAI

Évolution d'OpenAI 3

Évolution de l'API d'OpenAI

Évolution d'OpenAI 4

Évolution de l'API d'OpenAI

Évolution d'OpenAI 5

Responses API × Développeurs

Interface simple, conviviale pour les développeurs

¹ Crédit image : helicone.ai

Première requête à l'API Responses

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 : 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 attendu
input → la tâche ou la question à traiter
instructions > input

Sortie de 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')]

Passons à la pratique !

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