Tvorba AI aplikací ještě nikdy nebyla tak snadná jako s Responses API! Nauč se zadávat modelu instrukce přes jednoduché rozhraní, zjisti osvědčené postupy pro práci s modely zaměřenými na uvažování a nauč se budovat plynulé konverzace tam a zpět s LLM.

Responses API: nejlepší přítel vývojáře

Tvůj první požadavek na Responses API

Přidání instrukcí pro model

Extrakce informací z odpovědi

Zvládni parametry odpovědi

Experimentování s výkonnějšími modely

Reasoning o reasoning

Řetězení konverzace

Od jedné zprávy k druhé

Conversation

Vytvoření chatovací konverzace

Začínáme s Responses API

LLM jsou výkonné, ale s nástroji jejich síla ještě vzroste! Nauč se integrovat webové vyhledávání do svých LLM systémů bez nutnosti dalších API klíčů nebo přihlašovacích údajů. Zjistíš, že nástrojem může být vlastně téměř cokoli! Vytvoř vlastní nástroje, které LLM může volat, a překroč tak základní možnosti modelu.

Response Items: stavební kameny

Extrakce výstupních položek a jejich obsahu

Vlastní zpracování položek

Webové vyhledávání, které prostě funguje

Kombinace LLM a webového vyhledávání

Budování důvěry pomocí zdrojů LLM

Function-Calling Tools: Definování funkce

Workflow nástroje pro volání funkcí

Definice funkce pro převod časových zón

Function-Calling Tools: Kompletní workflow

Sestavení definice nástroje pro OpenAI

Integrace nástrojů pro volání funkcí

Tvorba nástrojů pro LLM

Posuň své LLM systémy z fáze proof-of-concept do produkce pomocí tří klíčových návrhových vzorů. Nauč se generovat konzistentní a spolehlivé strukturované výstupy, jako je JSON, pomocí LLM. Dále využiješ sémantické události ke streamování aktualizací uživatelům a vytvoříš tak interaktivní a příjemný zážitek. A nakonec přejdeš do multimodálního světa a naučíš se kombinovat text a obrázky s GPT-5 modely od OpenAI.

Generování strukturovaných výstupů

Konzistentní výstupy pokaždé!

Vnořování Pydantic tříd

Streamování se sémantickými událostmi

Streamování odpovědí OpenAI

Streamování sémantických událostí

Streamování s voláním funkcí

Flexibilita vstupů a multimodalita

Vstupy s rolemi

Prompty s obrázky z URL adres

Práce s lokálními obrázkovými soubory

Gratulujeme!

Pokročilé vzory pro produkci

Tvorba AI aplikací ještě nikdy nebyla tak dostupná jako s Responses API! V tomto kurzu se naučíš, jak zadávat modelu instrukce přes jednoduché rozhraní, jaké jsou osvědčené postupy pro modely zaměřené na uvažování, a jak navrhnout přirozené konverzace tam a zpět s LLM. Naplno využiješ sílu LLM díky integraci nástrojů&mdash;například webového vyhledávání bez potřeby dalších API klíčů nebo přihlašovacích údajů&mdash;a vlastních nástrojů, které rozšíří schopnosti modelu nad rámec jeho základních znalostí. Dále se naučíš, jak posunout aplikace od prototypu do produkce pomocí tří klíčových návrhových vzorů, generovat spolehlivé strukturované výstupy jako JSON, streamovat sémantické události v reálném čase pro interaktivní uživatelský zážitek a pracovat multimodálně – kombinovat text a obrázky pomocí GPT-5 modelů od OpenAI.

Working with the OpenAI API

Vytvářejte chytré a spolehlivé AI aplikace snadněji než kdy dříve s OpenAI Responses API a GPT-5.

Working with the OpenAI Responses API

Vytvářejte chytré, interaktivní a spolehlivé AI aplikace snadněji než kdy dřív s OpenAI Responses API a GPT-5.

Asociovaný AI inženýr pro vývojáře

Základy OpenAI

sys_prompt = "..."
latest_response_id = None 

while True:

user_input = input("You: ").strip()
if user_input.lower() == "exit":
    break

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.4-mini",
    instructions=sys_prompt,
    input=user_input,
    previous_response_id=latest_response_id
)

print(f"\nAssistant: {response.output_text}\n")
latest_response_id = response.id

Vytvoření chatovací konverzace

Working with the OpenAI Responses API

Interaktivní praktické cvičení