Sperimentare con modelli più potenti

Facciamo qualche esperimento con i diversi LLM offerti da OpenAI. Tutti questi modelli hanno capacità di ragionamento, ma per rendere più chiare le differenze tra i modelli di base, imposta lo sforzo di ragionamento su 'minimal'.

In questo esercizio puoi inserire qualsiasi prompt tu voglia, ma prova a usare lo stesso in ogni passaggio per un confronto più chiaro! Se sei a corto di idee, puoi usare quello fornito.

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Lavorare con la Responses API di OpenAI

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esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

# Prompt gpt-5-nano with minimal reasoning
response = client.responses.create(
    ____="____",
    input='Write the same sentence in three tones: professional, sarcastic, and poetic. The sentence is: "The meeting could have been an email."',
  reasoning={"effort": "minimal"}
)

print(response.output_text)

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Lavorare con la Responses API di OpenAI

IntermediárioNível de habilidade

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Creare applicazioni di AI non è mai stato così semplice con la Responses API! Impara a istruire i modelli usando un’interfaccia intuitiva, le best practice per lavorare con i modelli di reasoning e come costruire conversazioni a botta e risposta con gli LLM.

Exercise 1: La Responses API: la migliore alleata degli sviluppatori Exercise 2: La tua prima chiamata alla Responses API Exercise 3: Aggiungere le istruzioni al modello Exercise 4: Estrazione di informazioni dalla risposta Exercise 5: Padroneggiare i parametri della risposta Exercise 6: Sperimentare con modelli più potenti

Esercizio attuale

Exercise 7: Ragionare sul ragionamento Exercise 8: Collegare le conversazioni Exercise 9: Da un messaggio all'altro Exercise 10: Abilitare conversazioni in chat

Gli LLM sono potenti, ma lo diventano ancora di più quando introduci strumenti! Impara a integrare la ricerca sul web nei tuoi sistemi LLM senza chiavi o credenziali API aggiuntive. Scopri che gli strumenti possono essere… praticamente qualsiasi cosa! Crea strumenti che gli LLM possano chiamare per andare oltre le capacità di base del modello.

Exercise 1: Response Items: i mattoni di base Exercise 2: Estrarre gli elementi dell'output e i loro contenuti Exercise 3: Usare gli Items per una gestione personalizzata Exercise 4: Ricerca web che funziona e basta Exercise 5: Combinare LLM e ricerca web Exercise 6: Aumentare la fiducia con le fonti degli LLM Exercise 7: Strumenti di chiamata di funzione: definire la funzione Exercise 8: Il workflow degli strumenti con chiamata di funzione Exercise 9: Definire una funzione per convertire i fusi orari Exercise 10: Strumenti con chiamata di funzione: il flusso completo Exercise 11: Creare la definizione dello strumento OpenAI Exercise 12: Integrare gli strumenti con Function Calling

Porta i tuoi sistemi LLM dal proof-of-concept alla produzione con tre paradigmi di progettazione chiave. Impara a generare output strutturati coerenti e affidabili, come JSON, usando gli LLM. Userai anche eventi semantici per trasmettere aggiornamenti ai tuoi utenti, creando esperienze interattive e piacevoli. Infine, passa al multi-modale e impara a combinare testo e immagini con i modelli GPT-5 di OpenAI.

Exercise 1: Generare output strutturati Exercise 2: Output coerenti, ogni volta!Exercise 3: Annidare classi Pydantic Exercise 4: Streaming con eventi semantici Exercise 5: Eseguire lo streaming delle risposte di OpenAI Exercise 6: Streaming di eventi semantici Exercise 7: Streaming con Function Call Exercise 8: Flessibilità dell'input e multimodalità Exercise 9: Input basati su ruolo Exercise 10: Prompt con immagini da URL Exercise 11: Prompt con file immagine locali Exercise 12: Congratulazioni!