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.

Elementos de respuesta: los componentes básicos

Extraer los elementos de salida y su contenido

Usar Items para un manejo personalizado

Búsqueda web que simplemente funciona

Combinando LLMs y búsqueda web

Ganar confianza con las fuentes de los LLM

Herramientas con llamadas a funciones: definir la función

Flujo de trabajo de llamadas a funciones

Flujo de trabajo de herramientas con llamadas a funciones

Definir una función para convertir zonas horarias

Herramientas con llamadas a funciones: el flujo de trabajo completo

Crear la definición de herramienta de OpenAI

Integración de herramientas con llamadas a funciones

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

¡Crear aplicaciones de IA nunca ha sido tan accesible como con la API Responses! En este curso, aprenderás a diseñar prompts para modelos mediante una interfaz sencilla, a seguir buenas prácticas para modelos de razonamiento y a crear conversaciones naturales de ida y vuelta con LLMs. Liberarás todo el potencial de los LLMs integrando herramientas —como la búsqueda web sin claves ni credenciales adicionales— y creando las tuyas para ampliar las capacidades del modelo más allá de su conocimiento base. También aprenderás a llevar tus aplicaciones de prototipo a producción con tres paradigmas clave de diseño, a generar salidas estructuradas fiables como JSON, a transmitir eventos semánticos en tiempo real para experiencias interactivas y a ir a multi‑modal combinando texto e imágenes con los modelos GPT‑5 de OpenAI.

Working with the OpenAI API

Crea aplicaciones de IA inteligentes, interactivas y fiables fácilmente con OpenAI Responses API y GPT-5.

Trabajar con la API Responses de OpenAI

Crea aplicaciones de IA inteligentes, interactivas y fiables más fácilmente que nunca con la API OpenAI Responses y GPT-5.

AI Curriculum Manager, DataCamp

Herramientas de llamadas a funciones: flujo completo

Nuestra función

Herramientas de llamadas a funciones

Definición de herramientas: el manual del LLM

Uso de herramientas

Uso de herramientas: primera solicitud

Uso de herramientas: segunda solicitud

Uso de herramientas: el resultado

¡Vamos a practicar!

Building Tools for LLMs - Herramientas con llamadas a funciones: el flujo de trabajo completo

Herramientas con llamadas a funciones: el flujo de trabajo completo

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