Criar aplicações de IA nunca foi tão fácil com a Responses API! Aprenda a orientar modelos usando uma interface simples, as melhores práticas para trabalhar com modelos de raciocínio e como construir conversas de ida e volta com LLMs.

Responses API: a melhor amiga do desenvolvedor

Sua primeira chamada à Responses API

Adicionando instruções ao modelo

Extraindo informações da resposta

Dominando os parâmetros de resposta

Experimentando modelos mais poderosos

Raciocinando sobre o raciocínio

Encadeamento de Conversas

De uma mensagem para outra

Conversa

Ativando conversas de chat

Primeiros passos com a Responses API

LLMs são poderosos, mas ficam ainda melhores quando você adiciona ferramentas! Aprenda a integrar busca na web aos seus sistemas com LLM sem chaves de API ou credenciais adicionais. Descubra que ferramentas podem ser, bem... praticamente qualquer coisa! Crie suas próprias ferramentas para LLMs chamarem e irem além das capacidades básicas do modelo.

Itens de resposta: os blocos de construção

Extraindo itens de saída e seus conteúdos

Usando Items para Tratamento Personalizado

Pesquisa na Web que Simplesmente Funciona

Combinando LLMs e pesquisa na web

Ganhando confiança com fontes de LLM

Ferramentas com Chamadas de Função: Definindo a Função

O fluxo de trabalho de ferramentas com chamada de função

Definindo uma função para converter fusos horários

Ferramentas com chamadas de função: o fluxo completo

Criando a definição de ferramenta da OpenAI

Integrando ferramentas de function calling

Construindo ferramentas para LLMs

Leve seus sistemas com LLM do prova de conceito à produção com três paradigmas de design essenciais. Aprenda a gerar saídas estruturadas consistentes e confiáveis, como JSON, usando LLMs. Você também vai usar eventos semânticos para transmitir atualizações aos seus usuários, criando experiências interativas e agradáveis. Por fim, explore a multimodalidade e aprenda a combinar texto e imagens com os modelos GPT-5 da OpenAI.

Gerando saídas estruturadas

Saídas consistentes, sempre!

Aninhando classes Pydantic

Streaming com eventos semânticos

Transmitindo respostas do OpenAI

Transmitindo eventos semânticos

Streaming com chamadas de função

Flexibilidade de entrada e multimodalidade

Entradas baseadas em função (Role-Based)

Criando prompts com imagens a partir de URLs

Fazendo prompts com arquivos de imagem locais

Parabéns!

Padrões avançados para produção

Criar aplicações de IA nunca foi tão acessível com a Responses API! Neste curso, você vai aprender a orientar modelos por meio de uma interface simples, seguir boas práticas para modelos de raciocínio e projetar conversas naturais de ida e volta com LLMs. Você vai liberar todo o potencial dos LLMs integrando ferramentas — como busca na web sem chaves ou credenciais extras — e criando as suas para estender as capacidades do modelo além do seu conhecimento base. Você também vai aprender a levar suas aplicações do protótipo à produção com três paradigmas de design essenciais, gerar saídas estruturadas confiáveis como JSON, transmitir eventos semânticos em tempo real para experiências interativas e ir além do texto combinando texto e imagens com os modelos GPT-5 da OpenAI.

Working with the OpenAI API

Crie aplicativos de IA inteligentes e confiáveis com a API OpenAI Responses e GPT-5.

Trabalhando com a OpenAI Responses API

Crie aplicativos de IA inteligentes, interativos e confiáveis com mais facilidade do que nunca com a API OpenAI Responses e o 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

Ativando conversas de chat

Trabalhando com a OpenAI Responses API

exercicio interativo prático