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.

Éléments de réponse : les briques de base

Extraire les éléments de sortie et leur contenu

Utiliser les Items pour un traitement personnalisé

La recherche web qui fonctionne tout simplement

Combiner des LLM et la recherche web

Renforcer la confiance avec les sources des LLM

Outils d’appel de fonction : définir la fonction

Workflow d’un outil avec appel de fonction

Le workflow d’un outil avec appel de fonction

Définir une fonction pour convertir des fuseaux horaires

Outils d’appel de fonctions : le flux de travail complet

Créer la définition d’outil OpenAI

Intégrer des outils avec appel de fonction

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

Créer des applications d’IA n’a jamais été aussi accessible grâce à l’API Responses ! Dans ce cours, vous apprendrez à formuler des invites pour les modèles via une interface simple, à suivre les bonnes pratiques pour les modèles de raisonnement et à concevoir des échanges naturels avec des LLM. Vous exploiterez toute la puissance des LLM en intégrant des outils — comme la recherche web sans clés d’API ni identifiants supplémentaires — et en créant les vôtres pour étendre les capacités des modèles au-delà de leurs connaissances de base. Vous verrez aussi comment passer du prototype à la production avec trois paradigmes de conception clés, générer des sorties structurées fiables comme du JSON, diffuser en continu des événements sémantiques en temps réel pour des expériences interactives, et aller vers le multimodal en combinant texte et images avec les modèles GPT-5 d’OpenAI.

Working with the OpenAI API

Créez des applications IA intelligentes et fiables plus facilement avec l'API OpenAI Responses et GPT-5.

Travailler avec l’API OpenAI Responses

Développez plus facilement que jamais des applications d'IA intelligentes, interactives et fiables grâce à l'API OpenAI Responses et à GPT-5.

Créer une requête avec les définitions d’outils et le message de l’utilisateur

Récupérer les appels d’outils et leurs arguments

Exécuter les arguments de l’outil via la fonction

Envoyer la sortie de la fonction au modèle

Récupérer une réponse en langage naturel au message de l’utilisateur

Le workflow d’un outil avec appel de fonction

Travailler avec l’API OpenAI Responses

Exercice interactif pratique