Responses API で AI アプリ開発はこれまでになく簡単です。シンプルなインターフェースでモデルにプロンプトを与える方法、推論系モデルを扱う際の最善の手法、そして LLM と往復の会話を構築する方法を学びましょう。

Responses API: 開発者の強い味方

はじめての Responses API 呼び出し

モデルへの指示の追加

レスポンスから情報を抽出する

Response パラメーターを使いこなす

より強力なモデルを試してみましょう

推論機能を使いこなす

会話の連鎖

最初のメッセージから次のメッセージへ

チャット対話を有効にする

Responses API を始めよう

LLM は強力ですが、ツールを組み合わせるとさらに力を発揮します。追加の API キーや認証なしで、LLM システムにウェブ検索を統合する方法を学びましょう。ツールは実質的に何でもなり得ることを理解し、モデルの基礎能力を超えるために、LLM から呼び出せる独自ツールを作成しましょう。

レスポンス項目：基礎となる構成要素

出力アイテムとその内容の抽出

アイテムを使ったカスタム処理

そのまま使える Web 検索

LLM と Web 検索の組み合わせ

LLM の参照元で信頼性を高める

関数呼び出しツール: 関数の定義

Function-calling ツールのワークフロー

Function-Calling Tool のワークフロー

タイムゾーン変換用の関数を定義する

関数呼び出しツール: ワークフローの全体像

OpenAI ツール定義を作る

関数呼び出しツールの統合

LLM のためのツール構築

3 つの主要な設計パラダイムで、LLM システムを概念実証から本番運用へ移行しましょう。LLM を使って JSON のような一貫性があり信頼できる構造化出力を生成する方法を学びます。さらに、セマンティックイベントを用いてユーザーに更新をストリーミングし、双方向で楽しい体験を生み出します。最後にマルチモーダルへ対応し、OpenAI の GPT-5 モデルでテキストと画像を組み合わせる方法を学びましょう。

構造化された出力を生成する

毎回ブレない出力！

Pydantic クラスの入れ子

セマンティックイベントによるストリーミング

OpenAI レスポンスのストリーミング

セマンティックイベントのストリーミング

関数呼び出しを使ったストリーミング

入力の柔軟性とマルチモーダル対応

役割ベースの入力

画像URLを使ったプロンプト

ローカル画像ファイルでのプロンプト

おめでとうございます！

本番運用のための高度なパターン

Responses API により、AI アプリ開発はかつてなく手軽になりました。このコースでは、シンプルなインターフェースでモデルにプロンプトを与える方法、推論系モデルを扱う際の最善の手法、そして LLM と自然な往復の対話を設計する方法を学びます。追加の API キーや認証なしで使えるウェブ検索などのツールを統合し、基礎知識を超えてモデルの能力を拡張するために独自ツールを構築して、LLM の力を最大限に引き出しましょう。さらに、3 つの主要な設計パラダイムでプロトタイプから本番運用へ進める方法、JSON のような信頼できる構造化出力の生成、インタラクティブなユーザー体験のためにリアルタイムでセマンティックイベントをストリーミングする方法も学びます。最後に、OpenAI の GPT-5 モデルでテキストと画像を組み合わせ、マルチモーダルに対応しましょう。

Working with the OpenAI API

OpenAI Responses APIとGPT-5で、スマートでインタラクティブなAIアプリを簡単に構築。

OpenAI Responses API を使いこなす

OpenAI Responses API と GPT-5 を使い、賢く双方向で信頼性の高い AI アプリをこれまで以上に簡単に構築しましょう。

関数呼び出しツール: 関数の定義

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