借助 Responses API，构建 AI 应用从未如此简单！学习如何使用简洁接口提示模型、掌握使用推理型模型的最佳实践，以及如何与 LLM 构建往返对话。

Responses API：开发者的最佳伙伴

您的第一个 Responses API 调用

添加模型指令

从响应中提取信息

精通 Response 参数

尝试更强大的模型

对 Reasoning 的再思考

对话串联

从一条消息到另一条消息

启用聊天式对话

Responses API 入门

LLM 功能强大，但引入工具后会更强！学习如何在无需额外 API 密钥或凭据的情况下，将网页搜索集成到您的 LLM 系统中。进一步了解，工具其实可以是……几乎任何东西！构建可供 LLM 调用的自定义工具，突破模型的基础能力边界。

响应项：构建基石

提取输出条目及其内容

使用 Items 进行自定义处理

即开即用的网页搜索

将 LLM 与网页搜索结合

用 LLM 的来源信息建立可信度

函数调用工具：定义函数

函数调用工具工作流

函数调用工具的工作流

定义一个用于转换时区的函数

函数调用工具：完整工作流

构建 OpenAI 工具定义

集成函数调用工具

为 LLM 构建工具

通过三种关键设计范式，将您的 LLM 系统从概念验证推进到生产环境。学习如何使用 LLM 生成一致、可靠的结构化输出，例如 JSON。您还将使用语义事件向用户流式推送更新，打造互动且流畅的体验。最后，实现多模态，学习如何使用 OpenAI 的 GPT-5 模型将文本与图像结合。

生成结构化输出

每次都得到一致的输出！

嵌套 Pydantic 类

基于语义事件的流式传输

流式获取 OpenAI 响应

语义事件流式传输

基于函数调用的流式输出

输入灵活性与多模态

基于角色的输入

使用 URL 中的图像进行提示

使用本地图像文件进行提示

恭喜您！

面向生产的高级模式

借助 Responses API，构建 AI 应用比以往任何时候都更容易！在本课程中，您将学习如何通过简洁的接口提示模型、遵循推理型模型的最佳实践，并与 LLM 设计自然的往返对话。您还将通过集成工具——例如无需额外 API 密钥或凭据的网页搜索——并构建自定义工具，将模型能力扩展到其基础知识之外，从而释放 LLM 的全部潜力。您还会学习如何通过三种关键设计范式将应用从原型推进到生产环境，生成可靠的结构化输出（如 JSON），为交互式用户体验实时流式传输语义事件，并使用 OpenAI 的 GPT-5 模型将文本与图像结合，实现多模态。

Working with the OpenAI API

使用OpenAI Responses API和GPT-5，更轻松地构建智能、互动和可靠的AI应用。

使用 OpenAI Responses API

借助 OpenAI Responses API 和 GPT-5，更轻松构建智能、交互式且可靠的 AI 应用。

函数调用工具：定义函数

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