21 maggio 2025

Nuovi strumenti e funzionalità nell’API Risposte

Arrivano il supporto per server MCP remoti, la generazione di immagini, lo strumento di interpretazione del codice e altro ancora nell’API Risposte per sviluppatori e aziende.

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Oggi aggiungiamo nuovi strumenti integrati all’API Risposte, il nostro componente API principale per la creazione di applicazioni agentiche. Ciò include il supporto per tutti i server MCP (Model Context Protocol) remoti⁠(si apre in una nuova finestra), strumenti per generazione di immagini⁠(si apre in una nuova finestra) e interpretazione del codice⁠(si apre in una nuova finestra), nonché miglioramenti alla ricerca di file⁠(si apre in una nuova finestra). Questi strumenti sono disponibili nella serie GPT‑4o, nella serie GPT‑4.1 e nei modelli di ragionamento della serie OpenAI o. o3 e o4-mini possono ora utilizzare strumenti e funzioni direttamente all’interno della loro catena di pensiero nell’API Risposte, producendo risposte più ricche e pertinenti dal punto di vista contestuale. L’utilizzo di o3 e o4-mini con l’API Risposte consente di mantenere i token di ragionamento tra richieste e chiamate agli strumenti, migliorando l’intelligenza del modello e riducendo i costi e la latenza per gli sviluppatori.

Stiamo inoltre introducendo nuove funzionalità nell’API Risposte per migliorare l’affidabilità, la visibilità e la privacy per aziende e sviluppatori. Tra queste, la modalità in background⁠(si apre in una nuova finestra) per gestire attività di lunga durata in modo asincrono e più affidabile, il supporto per i riepiloghi del ragionamento⁠(si apre in una nuova finestra) e il supporto per elementi di ragionamento crittografati⁠(si apre in una nuova finestra).

Dal rilascio dell’API Risposte a marzo 2025, con strumenti come la ricerca sul web, la ricerca di file e l’uso del computer, centinaia di migliaia di sviluppatori hanno utilizzato l’API per elaborare trilioni di token nei nostri modelli. I clienti hanno utilizzato l’API per creare una vasta gamma di applicazioni agentiche, tra cui l’agente di codifica di Zencoder⁠(si apre in una nuova finestra), l’agente di market intelligence di Revi⁠(si apre in una nuova finestra) per il private equity e l’investment banking e l’assistente didattico di MagicSchool AI⁠(si apre in una nuova finestra), tutti basati sulla ricerca sul web per estrarre informazioni pertinenti e aggiornate nelle loro app. Ora gli sviluppatori possono creare agenti ancora più utili e affidabili grazie ai nuovi strumenti e funzionalità oggi disponibili.

Nuovo supporto per server MCP remoti

Stiamo introducendo il supporto per server MCP remoti⁠(si apre in una nuova finestra) nell’API Risposte, partendo dalla base già offerta dal rilascio del supporto per MCP nell’Agents SDK⁠(si apre in una nuova finestra). MCP è un protocollo aperto che standardizza il modo in cui le applicazioni forniscono contesto agli LLM. Grazie al supporto per server MCP nell’API Risposte, gli sviluppatori potranno connettere i nostri modelli a strumenti ospitati su qualsiasi server MCP con poche righe di codice. Ecco alcuni esempi che mostrano come iniziare subito a utilizzare i server MCP remoti con l’API Risposte:

Python

1response = 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.

Tra i server MCP remoti più diffusi figurano Cloudflare⁠(si apre in una nuova finestra), HubSpot⁠(si apre in una nuova finestra), Intercom⁠(si apre in una nuova finestra), PayPal⁠(si apre in una nuova finestra), Plaid⁠(si apre in una nuova finestra), Shopify⁠(si apre in una nuova finestra), Stripe⁠(si apre in una nuova finestra), Square⁠(si apre in una nuova finestra), Twilio⁠(si apre in una nuova finestra), Zapier⁠(si apre in una nuova finestra) e altri. Prevediamo che l’ecosistema dei server MCP remoti cresca rapidamente nei prossimi mesi, semplificando il lavoro degli sviluppatori che vogliono creare agenti potenti, in grado di connettersi agli strumenti e alle fonti di dati già utilizzati dai loro utenti. Per supportare al meglio l’ecosistema e contribuire allo sviluppo dello standard, OpenAI è entrata a far parte del comitato direttivo di MCP.

Per scoprire come avviare un tuo server MCP remoto, consulta questa guida di Cloudflare⁠(si apre in una nuova finestra). Per sapere come utilizzare lo strumento MCP nell’API Risposte, consulta questa guida⁠(si apre in una nuova finestra) nel nostro API Cookbook.

Aggiornamenti a generazione di immagini, strumento di interpretazione del codice e ricerca di file

Grazie agli strumenti integrati nell’API Risposte, gli sviluppatori possono facilmente creare agenti più potenti con una sola chiamata API. Combinando più strumenti durante il ragionamento, ora i modelli ottengono prestazioni significativamente migliori nel richiamare strumenti su benchmark standard del settore come Humanity’s Last Exam (fonte). Oggi introduciamo nuovi strumenti tra cui:

Generazione di immagini: oltre a utilizzare l’API Immagini⁠(si apre in una nuova finestra), gli sviluppatori possono ora accedere al nostro ultimo modello di generazione di immagini, gpt-image-1, come strumento all’interno dell’API Risposte. Questo strumento supporta lo streaming in tempo reale, che mostra anteprime dell’immagine mentre viene generata, e le modifiche multi-turno, che consentono di chiedere al modello di perfezionare in modo granulare le immagini passo dopo passo. Scopri di più
Strumento di interpretazione del codice: gli sviluppatori possono ora utilizzare lo strumento di interpretazione del codice⁠(si apre in una nuova finestra) all’interno dell’API Risposte. Questo strumento è utile per l’analisi dati, la risoluzione di complessi problemi matematici e di codifica e per aiutare i modelli a comprendere e manipolare a fondo le immagini (ad esempio, nel ragionamento sulle immagini). L’utilizzo dello strumento di interpretazione del codice da parte di modelli come o3 e o4-mini all’interno della loro catena di pensiero ha portato a prestazioni migliori in diversi benchmark, tra cui Humanity’s Last Exam (fonte). Scopri di più
Ricerca di file: gli sviluppatori possono ora accedere allo strumento di ricerca di file⁠(si apre in una nuova finestra) nei nostri modelli di ragionamento. La ricerca di file consente di estrarre porzioni rilevanti dei propri documenti nel contesto del modello in base alla query dell’utente. Stiamo inoltre introducendo aggiornamenti allo strumento che consentono di eseguire ricerche su più archivi vettoriali e di utilizzare filtri per attributi con array. Scopri di più⁠(si apre in una nuova finestra).

Nuove funzionalità nell’API Risposte

Oltre ai nuovi strumenti, stiamo anche introducendo il supporto per nuove funzionalità nell’API Risposte, tra cui:

Modalità in background: come già visto in prodotti agentici come Codex, Deep Research e Operator, i modelli di ragionamento possono impiegare diversi minuti per risolvere problemi complessi. Ora gli sviluppatori possono utilizzare la modalità in background per creare esperienze simili su modelli come o3, senza preoccuparsi di timeout o altri problemi di connessione: la modalità avvia le attività in modo asincrono. Gli sviluppatori possono interrogare gli oggetti per verificarne il completamento o avviare lo streaming di eventi ogni volta che l’applicazione deve aggiornarsi sullo stato più recente. Scopri di più⁠(si apre in una nuova finestra).

Python

1response = client.responses.create(
2  model="o3",
3  input="Write me an extremely long story.",
4  reasoning={ "effort": "high" },
5  background=True
6)

Riepiloghi del ragionamento: l’API Risposte può ora generare riepiloghi concisi e in linguaggio naturale della catena di pensiero interna del modello, simili a quelli visualizzati in ChatGPT. Questo semplifica il debug, l’audit e la creazione di esperienze utente migliori per gli sviluppatori. I riepiloghi del ragionamento sono disponibili senza costi aggiuntivi. Scopri di più⁠(si apre in una nuova finestra).

Python

1response = 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)

Elementi di ragionamento crittografati: i clienti idonei per la modalità Zero Data Retention (ZDR)⁠(si apre in una nuova finestra) possono ora riutilizzare elementi di ragionamento tra richieste API, senza che questi vengano archiviati sui server di OpenAI. Nei modelli come o3 e o4-mini, il riutilizzo degli elementi di ragionamento tra le chiamate alle funzioni migliora l’intelligenza, riduce l’utilizzo dei token e aumenta l’efficienza della cache, portando a minori costi e latenza. Scopri di più⁠(si apre in una nuova finestra).

Python

1response = 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)

Tariffe e disponibilità

Tutti questi strumenti e funzionalità sono ora disponibili nell’API Risposte e supportati dalle serie GPT‑4o, GPT‑4.1 e dai modelli di ragionamento della serie OpenAI o (o1, o3, o3‑mini e o4-mini). La generazione di immagini è supportata solo dal modello o3 della nostra serie di modelli di ragionamento.

Le tariffe per gli strumenti esistenti rimangono invariate. La generazione di immagini ha un costo di 5 $/1 milione di token di input di testo, 10 $/1 milione di token di input di immagini e 40 $/1 milione di token di output di immagini, con uno sconto del 75% sui token di input memorizzati nella cache. Lo strumento di interpretazione del codice ha un costo di 0,03 $ per contenitore. La ricerca di file ha un costo di 0,10 $/GB di spazio di archiviazione vettoriale al giorno e 2,50 $/1.000 chiamate allo strumento. Non vi sono costi aggiuntivi per le chiamate allo strumento per server MCP remoti: verranno addebitati solo i token di output dall’API. Scopri di più sulle tariffe⁠(si apre in una nuova finestra) nella nostra documentazione.

Siamo entusiasti di scoprire cosa realizzerai!

Autore

OpenAI