画像URLを使ったプロンプト
オンラインマーケットプレイス向けに、商品カタログの自動作成システムを構築しています。このシステムでは、商品画像を分析してカタログ用の説明文を生成します。ロールベースのメッセージを使い、モデルに画像URLを送信して、分類と説明の両方を取得しましょう。
ウィンタージャケットの写真へのURL文字列は image_url として保存されており、生成された説明文と画像を比較するための visualize_image() 関数はあらかじめ定義されています。
この演習はコースの一部です
OpenAI Responses API を使いこなす
演習の手順
- 商品の分類と説明を求めるテキストプロンプトと、適切なコンテンツタイプを使った画像URL（
image_url）の両方を含むユーザーメッセージを追加してください。 messagesリストを使って"gpt-5.4-mini"モデルへのリクエストを作成し、出力テキストを取得してください。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
messages = [{"role": "system", "content": "You are a product cataloging expert who provides concise classifications and descriptions."}]
# Add user message with text and image
messages.append({
"role": "____",
"content": [
{"type": "____", "____": "Classify this product and write a brief but punchy description for our catalog."},
{"type": "____", "image_url": "____"}
]
})
# Create the response
response = ____
print(response.output_text)
visualize_image(image_url)