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.

La Responses API: la migliore alleata degli sviluppatori

La tua prima chiamata alla Responses API

Aggiungere istruzioni al modello

Estrazione di informazioni dalla risposta

Padroneggiare i parametri della risposta

Sperimentare con modelli più potenti

Ragionare sul ragionamento

Collegare le conversazioni

Da un messaggio all'altro

Conversazione

Abilitare conversazioni in 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

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.

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

Abilitare conversazioni in chat

Lavorare con la Responses API di OpenAI

Esercizio pratico interattivo