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: i mattoni di base

Estrarre gli elementi dell'output e i loro contenuti

Usare gli Items per una gestione personalizzata

Ricerca web che funziona e basta

Combinare LLM e ricerca web

Aumentare la fiducia con le fonti degli LLM

Strumenti di chiamata di funzione: definire la funzione

Workflow degli strumenti con chiamata di funzione

Il workflow degli strumenti con chiamata di funzione

Definire una funzione per convertire i fusi orari

Strumenti con chiamata di funzione: il flusso completo

Creare la definizione dello strumento OpenAI

Integrare gli strumenti con Function Calling

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

Creare applicazioni di AI non è mai stato così alla portata con la Responses API! In questo corso imparerai a istruire i modelli tramite un’interfaccia semplice, a seguire le best practice per i modelli di reasoning e a progettare conversazioni naturali a botta e risposta con gli LLM. Sbloccherai tutta la potenza degli LLM integrando strumenti — come la ricerca sul web senza chiavi o credenziali API aggiuntive — e costruendo i tuoi per estendere le capacità del modello oltre le sue conoscenze di base. Imparerai anche a portare le tue applicazioni dal prototipo alla produzione con tre paradigmi di progettazione chiave, a generare output strutturati affidabili come JSON, a trasmettere in streaming eventi semantici in tempo reale per esperienze interattive e, infine, a passare al multi-modale combinando testo e immagini con i modelli GPT-5 di OpenAI.

Working with the OpenAI API

Crea applicazioni AI intelligenti e affidabili facilmente con OpenAI Responses API e GPT-5.

Lavorare con la Responses API di OpenAI

Crea app di intelligenza artificiale intelligenti, interattive e affidabili in modo più facile che mai con l'API OpenAI Responses e GPT-5.

AI Curriculum Manager, DataCamp

Function-Calling Tools: The Full Workflow

Our Function

Function-Calling Tools

Tool Definitions: An LLM's Manual

Using the Tools

Using the Tools: The First Request

Using the Tools: The Second Request

Using the Tools: The Result

Let's practice!

Building Tools for LLMs - Strumenti con chiamata di funzione: il flusso completo

Strumenti con chiamata di funzione: il flusso completo

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