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.

Responses API : la meilleure alliée des développeurs

Votre première requête à la Responses API

Ajouter des instructions au modèle

Extraire des informations de la réponse

Maîtriser les paramètres de réponse

Expérimenter des modèles plus puissants

Raisonner sur le raisonnement

Enchaîner les conversations

D’un message à l’autre

Conversation

Activer les conversations de type chat

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: The Building Blocks

Extracting Output Items and Their Contents

Using Items for Custom Handling

Web Search That Just Works

Combining LLMs and Web Search

Building Confidence with LLM Sources

Function-Calling Tools: Defining the Function

The Function-Calling Tool Workflow

Defining a Function for Converting Timezones

Function-Calling Tools: The Full Workflow

Building the OpenAI Tool Definition

Integrating Function-Calling Tools

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.

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-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

Activer les conversations de type chat

Travailler avec l’API OpenAI Responses

Exercice interactif pratique