Langsung ke konten utama
OpenAI

21 Mei 2025

Produk

Alat bantu dan fitur baru di API Respons

Memperkenalkan dukungan server MCP jarak jauh, pembuatan gambar, Penerjemah Kode, dan lainnya di API Respons untuk pengembang dan perusahaan.

Memuat…

Hari ini, kami menambahkan alat bantu bawaan yang baru ke API Respons—API primitif inti kami untuk membangun aplikasi agensi. Ini termasuk dukungan untuk semua server Model Context Protocol (MCP) jarak jauh⁠(terbuka di jendela baru), serta alat bantu sepertipembuatan gambar⁠(terbuka di jendela baru), Penerjemah Kode⁠(terbuka di jendela baru), dan peningkatan pencarian file⁠(terbuka di jendela baru). Alat-alat bantu ini tersedia di seluruh model penalaran seri GPT‑4o, seri GPT‑4.1, dan seri-o OpenAI. o3 dan o4-mini sekarang dapat memanggil alat bantu dan fungsi secara langsung dalam rangkaian pemikirannya di API Respons, sehingga menghasilkan jawaban yang lebih berlimpah secara kontekstual dan relevan. Menggunakan o3 dan o4-mini dengan API Respons mempertahankan token penalaran di seluruh permintaan dan panggilan alat bantu, meningkatkan kecerdasan model serta mengurangi biaya dan latensi bagi pengembang.

Kami juga memperkenalkan fitur baru di API Respons sehingga meningkatkan keandalan, visibilitas, dan privasi bagi perusahaan dan pengembang. Ini termasuk mode latar belakang⁠(terbuka di jendela baru) untuk menangani tugas yang berjalan lama secara asinkron dan lebih andal, dukungan untuk ringkasan penalaran⁠(terbuka di jendela baru), dan dukungan untuk item penalaran terenkripsi⁠(terbuka di jendela baru). 

Sejak merilis API Respons pada bulan Maret 2025 dengan alat bantu seperti pencarian web, pencarian file, dan penggunaan komputer, ratusan ribu pengembang telah menggunakan API untuk memproses triliunan token di seluruh model kami. Pelanggan telah menggunakan API untuk membangun berbagai aplikasi agen, termasuk agen pemrograman Zencoder⁠(terbuka di jendela baru), agen intelijen pasar Revi⁠(terbuka di jendela baru) untuk ekuitas swasta dan perbankan investasi, dan asisten pendidikan MagicSchool AI⁠(terbuka di jendela baru)—yang semuanya menggunakan pencarian web untuk menarik informasi relevan dan terkini ke dalam aplikasi mereka. Saat ini, pengembang dapat membangun agen yang lebih berguna dan andal dengan akses ke alat bantu dan fitur baru yang dirilis hari ini.

Dukungan server MCP jarak jauh yang baru

Kami menambahkan dukungan untuk server MCP jarak jauh⁠(terbuka di jendela baru) di API Respons, berdasarkan rilis dukungan MCP di SDK Agen⁠(terbuka di jendela baru). MCP adalah protokol terbuka yang menstandardisasi cara aplikasi menyediakan konteks pada LLM. Dengan mendukung server MCP di API Respons, pengembang akan mampu menghubungkan model kami ke alat bantu yang dihosting di server MCP hanya dengan beberapa baris kode. Berikut beberapa contoh yang menunjukkan cara pengembang dapat menggunakan server MCP jarak jauh dengan API Respons saat ini:

Python

1
response = client.responses.create(
2
  model="gpt-4.1",
3
  tools=[{
4
    "type": "mcp",
5
    "server_label": "shopify",
6
    "server_url": "https://pitchskin.com/api/mcp",
7
  }],
8
  input="Add the Blemish Toner Pads to my cart"
9
)

The Blemish Toner Pads have been added to your cart! You can proceed to checkout here:

Pitch. Skin checkout page showing express options (Shop Pay, PayPal, G Pay), contact and delivery form fields, and an order summary for one ‘Blemish Toner Pads 200 mL (120 pads)’ priced at AUD $49.

Server MCP jarak jauh yang populer mencakup Cloudflare⁠(terbuka di jendela baru), HubSpot⁠(terbuka di jendela baru), Intercom⁠(terbuka di jendela baru), PayPal⁠(terbuka di jendela baru), Plaid⁠(terbuka di jendela baru), Shopify⁠(terbuka di jendela baru), Stripe⁠(terbuka di jendela baru), Square⁠(terbuka di jendela baru), Twilio⁠(terbuka di jendela baru), Zapier⁠(terbuka di jendela baru), dan lainnya. Kami berharap ekosistem server MCP jarak jauh tumbuh cepat dalam beberapa bulan mendatang, sehingga mempermudah pengembang untuk membangun agen canggih yang dapat terhubung ke alat bantu dan sumber data yang telah diandalkan penggunanya. Untuk mendukung ekosistem dan berkontribusi terbaik terhadap standar yang sedang berkembang ini, OpenAI juga telah bergabung dengan komite pengarah MCP.

Untuk mempelajari cara menjalankan server MCP jarak jauh Anda sendiri, lihat panduan ini dari Cloudflare⁠(terbuka di jendela baru). Untuk mempelajari cara menggunakan alat bantu MCP di API Respons, lihat panduan⁠(terbuka di jendela baru) ini di Cookbook API kami.

Pembaruan pada pembuatan gambar, Penerjemah Kode, dan pencarian file

Dengan alat bantu bawaan di API Respons, pengembang secara mudah dapat membuat agen yang lebih mampu hanya dengan satu panggilan API. Dengan memanggil beberapa alat bantu saat menalarkan, model sekarang mencapai kinerja pemanggilan alat bantu yang jauh lebih tinggi pada tolok ukur standar industri seperti Ujian Terakhir Kemanusiaan (sumber). Hari ini, kami menambahkan alat bantu baru termasuk:

  • Pembuatan gambar: Selain menggunakan API Gambar⁠(terbuka di jendela baru), pengembang kini dapat mengakses model pembuatan gambar terbaru—gpt-image-1—sebagai alat bantu dalam API Respons. Alat bantu ini mendukung streaming secara real-time—mengizinkan pengembang untuk melihat pratinjau gambar saat sedang dibuat—dan penyuntingan multi-giliran—mengizinkan pengembang untuk melakukan prompt pada model untuk menyempurnakan gambar ini secara terperinci langkah demi langkah. Pelajari selengkapnya⁠(terbuka di jendela baru).
  • Penerjemah Kode: Pengembang sekarang dapat menggunakan alat bantu Penerjemah Kode⁠(terbuka di jendela baru) dalam API Respons. Alat bantu ini berguna untuk analisis data, memecahkan masalah matematika dan pemrograman yang rumit, serta membantu model memahami dan memanipulasi gambar secara mendalam (misalnya, berpikir dengan gambar). Kemampuan model seperti o3 dan o4-mini untuk menggunakan alat bantu Penerjemah Kode dalam rantai pemikiran mereka telah menghasilkan peningkatan kinerja di beberapa tolok ukur termasuk Ujian Terakhir Kemanusiaan (sumber). Pelajari selengkapnya⁠(terbuka di jendela baru).
  • Pencarian file: Pengembang sekarang dapat mengakses alat bantu pencarian file⁠(terbuka di jendela baru) dalam model penalaran kami. Pencarian file memungkinkan pengembang untuk menarik potongan dokumen yang relevan ke konteks model didasarkan pada permintaan pengguna. Kami juga memperkenalkan pembaruan pada alat bantu pencarian file sehingga mengizinkan pengembang untuk melakukan pencarian di beberapa penyimpanan vektor dan mendukung filter atribut dengan array. Pelajari selengkapnya⁠(terbuka di jendela baru).

Fitur baru di API Respons

Selain alat bantu baru, kami juga menambahkan dukungan untuk fitur baru di API Respons, termasuk:

  • Mode latar belakang: Sebagaimana terlihat pada produk agen seperti Codex, riset dalam, dan Operator, model penalaran dapat memerlukan waktu beberapa menit untuk memecahkan masalah yang rumit. Pengembang sekarang dapat menggunakan mode latar belakang untuk membangun pengalaman serupa pada model seperti o3 tanpa khawatir tentang batas waktu atau masalah konektivitas lainnya—mode latar belakang memulai tugas ini secara asinkron. Pengembang dapat melakukan jajak pendapat pada objek-objek ini untuk memeriksa kelengkapannya, atau memulai kejadian streaming kapan pun aplikasi mereka perlu mengejar status terkini. Pelajari selengkapnya⁠(terbuka di jendela baru).

Python

1
response = client.responses.create(
2
  model="o3",
3
  input="Write me an extremely long story.",
4
  reasoning={ "effort": "high" },
5
  background=True
6
)
  • Ringkasan penalaran: API Respons sekarang dapat membuat ringkasan bahasa alami yang ringkas dari rantai pemikiran internal model, mirip dengan hal yang Anda lihat di ChatGPT. Ini mempermudah pengembang untuk merunut, mengaudit, dan membangun pengalaman pengguna akhir yang lebih baik. Ringkasan penalaran tersedia tanpa biaya tambahan. Pelajari selengkapnya⁠(terbuka di jendela baru).

Python

1
response = client.responses.create(
2
    model="o4-mini",
3
    tools=[
4
        {
5
            "type": "code_interpreter",
6
            "container": {"type": "auto"}
7
        }
8
    ],
9
    instructions=(
10
        "You are a personal math tutor. "
11
        "When asked a math question, run code to answer the question."
12
    ),
13
    input="I need to solve the equation `3x + 11 = 14`. Can you help me?",
14
    reasoning={"summary": "auto"}
15
)

Python

1
response = client.responses.create(
2
  model="o3",
3
  input="Implement a simple web server in Rust from scratch.",
4
  store=False,
5
  include=["reasoning.encrypted_content"]
6
)

Penentuan harga dan ketersediaan

Semua alat bantu dan fitur ini sekarang tersedia di API Respons, yang didukung dalam seri GPT‑4o, seri GPT‑4.1, dan model penalaran OpenAI seri o (o1, o3, o3‑mini, dan o4-mini). Pembuatan gambar hanya didukung pada o3 dari seri model penalaran kami. 

Penentuan harga untuk alat bantu yang ada tetap sama. Biaya pembuatan gambar adalah $5,00/1Jt token masukan teks, $10,00/1Jt token masukan gambar, dan $40,00/1Jt token keluaran gambar, dengan diskon 75% untuk token input dengan cache. Biaya Penerjemah Kode adalah $0,03 per kontainer. Pencarian file dikenakan biaya $0,10/GB penyimpanan vektor per hari dan $2,50/1Rb panggilan alat bantu. Tidak ada biaya tambahan untuk memanggil alat bantu server MCP jarak jauh—Anda hanya ditagih untuk token keluaran dari API. Pelajari selengkapnya tentang penentuan harga⁠(terbuka di jendela baru) dalam dokumen kami. 

Kami sangat antusias melihat hasil karya Anda!

Penulis

OpenAI