有了 Responses API，打造 AI 應用變得前所未有輕鬆！學習如何用簡單介面對模型下提示、運用推理模型的最佳實務，並建立與 LLM 的往返對話。

Responses API：開發者的最佳夥伴

你的第一個 Responses API 呼叫

加入模型指示

從回應中擷取資訊

熟練掌握回應參數

試試更強大的模型

推理再推理

對話鏈接（Conversation Chaining）

從一則訊息接續到下一則

啟用聊天對話

開始使用 Responses API

LLM 很強大，但在導入工具後會更強！學習如何將網頁搜尋整合進你的 LLM 系統，且不需額外 API 金鑰或憑證。你會發現工具其實可以是……幾乎任何東西！自己為 LLM 建立可呼叫的工具，讓能力超越模型的基礎範圍。

Response Items：基礎構件

擷取輸出項目與其內容

使用 Items 進行自訂處理

開箱即用的網頁搜尋

結合 LLM 與網路搜尋

用 LLM 來源建立信任

函式呼叫工具：定義函式

函式呼叫工具的工作流程

定義用於轉換時區的函式

函式呼叫工具：完整工作流程

建立 OpenAI 工具定義

整合可呼叫函式的工具

為 LLM 建立工具

以三大關鍵設計典範，將你的 LLM 系統從概念驗證推進到正式上線。學習如何使用 LLM 產生一致且可靠的結構化輸出（例如 JSON）。你也會使用語意事件來為使用者串流更新，打造互動且愉悅的體驗。最後，進入多模態，學習如何結合文字與影像，並使用 OpenAI 的 GPT-5 模型。

產生結構化輸出

每次都產生一致的輸出！

巢狀 Pydantic 類別

以語意事件進行串流

串流 OpenAI 回應

使用函式呼叫的串流

輸入的彈性與多模態

基於角色的輸入

使用 URL 影像進行提示

以本機影像檔進行提示

恭喜你！

進階生產環境模式

有了 Responses API，打造 AI 應用前所未有地容易！在本課程中，你會學到如何透過簡單介面撰寫提示給模型、遵循推理模型的最佳實務，並設計與 LLM 自然往返的對話。你也會學到如何整合各種工具，像是免額外 API 金鑰或憑證的網頁搜尋，並自行建構工具，讓模型能力超越其基礎知識，充分發揮 LLM 的威力。你還會學到如何以三大設計典範把應用從原型帶到正式上線，產生如 JSON 等可靠的結構化輸出、串流即時語意事件以打造互動式使用者體驗，並透過結合文字與影像、使用 OpenAI 的 GPT-5 模型來實現多模態。

Working with the OpenAI API

使用OpenAI Responses API和GPT-5，更輕鬆地構建智能、互動且可靠的AI應用。

函式呼叫工具：定義函式

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