Responses API: เครื่องมือคู่ใจนักพัฒนา

การทำงานกับ OpenAI Responses API

James Chapman

AI Curriculum Manager, DataCamp

OpenAI และจุดเริ่มต้นของการแข่งขัน Generative AI

ส่วนแบ่งตลาดผู้ให้บริการ AI

¹ ที่มา: portkey.ai (ข้อมูล ณ มกราคม 2025)

วิวัฒนาการ API ของ OpenAI

วิวัฒนาการ API ของ OpenAI ภาพที่ 1

วิวัฒนาการ API ของ OpenAI

วิวัฒนาการ API ของ OpenAI ภาพที่ 2

วิวัฒนาการ API ของ OpenAI

วิวัฒนาการ API ของ OpenAI ภาพที่ 3

วิวัฒนาการ API ของ OpenAI

วิวัฒนาการ API ของ OpenAI ภาพที่ 4

วิวัฒนาการ API ของ OpenAI

วิวัฒนาการ API ของ OpenAI ภาพที่ 5

Responses API กับนักพัฒนา

โลโก้ Responses API

เรียบง่าย, อินเทอร์เฟซที่เป็นมิตรกับนักพัฒนา

¹ เครดิตภาพ: helicone.ai

คำขอแรกด้วย 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: ตั้งค่าสภาพแวดล้อมเพื่อเชื่อมต่อกับ API
ไม่จำเป็นต้องใช้ API key 🎉
ลดค่า reasoning "effort" และ max_output_tokens เพื่อให้ได้คำตอบเร็วขึ้น
instructions → กำหนดพฤติกรรมของโมเดลอย่างชัดเจน
input → งานหรือคำถามที่ต้องการ
instructions > input

ผลลัพธ์จาก Responses API

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')]

มาฝึกกันเถอะ!

การทำงานกับ OpenAI Responses API