Building AI applications has never been easier with the Responses API! Learn how to prompt models using a simple interface, best practices for working with reasoning models, and how to build back-and-forth conversations with LLMs.

The Responses API: a Developer's Best Friend

Your First Responses API Call

Adding Model Instructions

Extracting Information from the Response

Mastering Response Parameters

Experimenting with More Powerful Models

Reasoning About Reasoning

Conversation Chaining

From One Message to Another

Enabling Chat Conversations

Getting Started with the Responses API

LLMs are powerful, but they're even more powerful once tools are introduced! Learn how to integrate web search with your LLM systems with no additional API keys or credentials. Discover that tools can be, well... pretty much anything! Build your own tools for LLMs to call to go beyond the model's base capabilities.

Response Items: Die Bausteine

Output-Items und ihre Inhalte extrahieren

Items für individuelles Handling nutzen

Websuche, die einfach funktioniert

LLMs und Websuche kombinieren

Vertrauen durch LLM-Quellen aufbauen

Function-Calling-Tools: Die Funktion definieren

Function-Calling-Tool-Workflow

Der Workflow für Function-Calling-Tools

Eine Funktion zum Konvertieren von Zeitzonen definieren

Tools mit Funktionsaufrufen: Der komplette Workflow

Die OpenAI-Tooldefinition erstellen

Function-Calling-Tools integrieren

Building Tools for LLMs

Move your LLM systems from proof-of-concept to production with three key design paradigms. Learn how to generate consistent and reliable structured outputs, like JSON, using LLMs. You'll also use semantic events to stream updates to your users, creating interactive and enjoyable experiences. Finally, go multi-modal and learn how to combine text and images with OpenAI's GPT-5 models.

Generating Structured Outputs

Consistent Outputs, Every Time!

Nesting Pydantic Classes

Streaming with Semantic Events

Streaming OpenAI Responses

Streaming Semantic Events

Streaming with Function Calls

Input Flexibility and Multimodality

Role-Based Inputs

Prompting with Images from URLs

Prompting with Local Image Files

Congratulations!

Advanced Patterns for Production

KI-Anwendungen zu entwickeln war mit der Responses API noch nie so zugänglich! In diesem Kurs lernst du, wie du Modelle über eine einfache Schnittstelle promptest, Best Practices für Reasoning-Modelle befolgst und natürliche, dialogartige Unterhaltungen mit LLMs gestaltest. Du schöpfst die volle Power von LLMs aus, indem du Tools integrierst—wie Websuche ohne zusätzliche API-Schlüssel oder Zugangsdaten—und eigene Tools baust, um die Fähigkeiten des Modells über sein Basiswissen hinaus zu erweitern. Außerdem lernst du, wie du deine Anwendungen mit drei zentralen Designparadigmen von Prototyp auf Produktion bringst, verlässliche strukturierte Ausgaben wie JSON generierst, semantische Ereignisse in Echtzeit für interaktive Nutzererlebnisse streamst und mithilfe der OpenAI GPT-5-Modelle multimodal wirst, indem du Text und Bilder kombinierst.

Working with the OpenAI API

Erstellen Sie intelligente, interaktive und zuverlässige KI-Anwendungen mit der OpenAI API und GPT-5.

Arbeiten mit der OpenAI Responses API

Mit der OpenAI Responses API und GPT-5 kannst du jetzt einfacher als je zuvor intelligente, interaktive und zuverlässige KI-Anwendungen entwickeln.

Erstelle eine Anfrage mit den Tool-Definitionen und der Nutzernachricht

Rufe alle Tool-Aufrufe und deren Argumente ab

Führe die Tool-Argumente mithilfe der Funktion aus

Erhalte eine natürlichsprachliche Antwort auf die Nutzernachricht

Der Workflow für Function-Calling-Tools

Arbeiten mit der OpenAI Responses API

Interaktive Übung