21. мај 2025.

New tools and features in the Responses API

Учитавање…

Данас додајемо нове уграђене алате у Responses API — наш основни API примитив за изградњу агентских апликација. То укључује подршку за све удаљене сервере Model Context Protocol (MCP)⁠(отвара се у новом прозору), као и алате као што су генерисање слика⁠(отвара се у новом прозору), Code Interpreter⁠(отвара се у новом прозору) и унапређења за претрагу датотека⁠(отвара се у новом прозору). Ови алати су доступни у оквиру наших серија GPT‑4o, GPT‑4.1 и OpenAI o-series модела резоновања. o3 и o4-mini сада могу директно да позивају алате и функције унутар свог начина резоновања у Responses API-ју, производећи одговоре који су богатији контекстом и релевантнији. Коришћење o3 и o4-mini са Responses API-јем чува токене резоновања кроз захтеве и позиве алата, побољшавајући интелигенцију модела и смањујући трошкове и кашњење за програмере.

Такође уводимо нове функције у Responses API које побољшавају поузданост, видљивост и приватност за предузећа и програмере. То укључује позадински режим⁠(отвара се у новом прозору) за асинхроно и поузданије обрађивање дуготрајних задатака, подршку за сажетке резоновања⁠(отвара се у новом прозору) и подршку за шифроване ставке резоновања⁠(отвара се у новом прозору).

Откако смо у марту 2025. објавили Responses API са алатима као што су веб претрага, претрага датотека и коришћење рачунара, стотине хиљада програмера су користиле API за обраду билиона токена кроз наше моделе. Корисници су користили API за изградњу различитих агентских апликација, укључујући агента за кодирање компаније Zencoder⁠(отвара се у новом прозору), агента за тржишну интелигенцију компаније Revi⁠(отвара се у новом прозору) за приватни капитал и инвестиционо банкарство, као и образовног асистента компаније MagicSchool AI⁠(отвара се у новом прозору)'s — сви они користе веб претрагу да у своју апликацију увуку релевантне, ажурне информације. Сада програмери могу да граде агенте који су још кориснији и поузданији уз приступ новим алатима и функцијама објављеним данас.

Нова подршка за удаљене MCP сервере

Додајемо подршку за удаљене MCP сервере⁠(отвара се у новом прозору) у Responses API, надовезујући се на објављивање MCP подршке у Agents SDK-у⁠(отвара се у новом прозору). MCP је отворени протокол који стандардизује начин на који апликације пружају контекст великим језичким моделима (LLM-овима). Подршком за MCP сервере у Responses API-ју, програмери ће моћи да повежу наше моделе са алатима хостованим на било ком MCP серверу уз само неколико линија кода. Ево неколико примера који показују како програмери већ данас могу да користе удаљене MCP сервере са Responses API-јем:

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)

Blemish Toner Pads су додати у вашу корпу! Овде можете да наставите на плаћање:

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.

Популарни удаљени MCP сервери укључују Cloudflare⁠(отвара се у новом прозору), HubSpot⁠(отвара се у новом прозору), Intercom⁠(отвара се у новом прозору), PayPal⁠(отвара се у новом прозору), Plaid⁠(отвара се у новом прозору), Shopify⁠(отвара се у новом прозору), Stripe⁠(отвара се у новом прозору), Square⁠(отвара се у новом прозору), Twilio⁠(отвара се у новом прозору), Zapier⁠(отвара се у новом прозору) и друге. Очекујемо да ће екосистем удаљених MCP сервера брзо расти у наредним месецима, што ће програмерима олакшати да праве моћне агенте који могу да се повежу са алатима и изворима података на које се њихови корисници већ ослањају. Да би најбоље подржао екосистем и допринео овом стандарду у развоју, OpenAI се такође придружио управљачком одбору за MCP.

Ако желите да сазнате како да покренете сопствени удаљени MCP сервер, погледајте овај водич од Cloudflare-а⁠(отвара се у новом прозору). Ако желите да сазнате како да користите MCP алат у Responses API-ју, погледајте овај водич⁠(отвара се у новом прозору) у нашем API Cookbook-у.

Ажурирања генерисања слика, тумача кода и претраге датотека

Са уграђеним алатима у Responses API-ју, програмери могу лако да креирају способније агенте уз само један API позив. Позивањем више алата током резоновања, модели сада постижу значајно боље перформансе у позивању алата на индустријским стандардним бенчмарцима као што је Humanity’s Last Exam (извор). Данас додајемо нове алате, укључујући:

Генерисање слика: Поред коришћења Images API-ја⁠(отвара се у новом прозору), програмери сада могу да приступе нашем најновијем моделу за генерисање слика — gpt-image-1 — као алату унутар Responses API-ја. Овај алат подржава стримовање у реалном времену — омогућавајући програмерима да виде прегледе слике док се генерише — и вишекружне измене — омогућавајући програмерима да моделу дају инструкције да корак по корак детаљно дорађује ове слике. Сазнајте више⁠(отвара се у новом прозору).
Code Interpreter: Програмери сада могу да користе алат Code Interpreter⁠(отвара се у новом прозору) унутар Responses API-ја. Овај алат је користан за анализу података, решавање сложених математичких и програмерских проблема и помаже моделима да дубински разумеју и манипулишу сликама (нпр. размишљање помоћу слика). Могућност да модели као што су o3 и o4-mini користе алат Code Interpreter у оквиру свог начина резоновања довела је до побољшаних перформанси на више бенчмарка, укључујући Humanity’s Last Exam (извор). Сазнајте више⁠(отвара се у новом прозору).
Претрага датотека: Програмери сада могу да приступе алату претрага датотека⁠(отвара се у новом прозору) у нашим моделима резоновања. Претрага датотека омогућава програмерима да у контекст модела унесу релевантне делове својих докумената на основу корисничког упита. Такође уводимо ажурирања алата за претрагу датотека која омогућавају програмерима да врше претраге кроз више vector store-ова и подржавају филтрирање атрибута са низовима. Сазнајте више⁠(отвара се у новом прозору).

Нове функције у Responses API-ју

Поред нових алата, додајемо и подршку за нове функције у Responses API-ју, укључујући:

Позадински режим: Као што се види у агентским производима као што су Codex, дубоко истраживање и Operator, моделима резоновања може бити потребно неколико минута да реше сложене проблеме. Програмери сада могу да користе позадински режим да изграде слична искуства на моделима као што је o3, без бриге о временским ограничењима или другим проблемима са повезивањем — позадински режим покреће ове задатке асинхроно. Програмери могу или да проверавају ове објекте ради утврђивања завршетка, или да започну стримовање догађаја кад год њихова апликација треба да се усклади са најновијим стањем. Сазнајте више⁠(отвара се у новом прозору).

Python

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

Сажетци резоновања: Responses API сада може да генерише сажете резимее интерног начина резоновања модела на природном језику, слично ономе што видите у ChatGPT‑у. То програмерима олакшава отклањање грешака, ревизију и изградњу бољих корисничких искустава за крајње кориснике. Сажетци резоновања су доступни без додатних трошкова. Сазнајте више⁠(отвара се у новом прозору).

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)

Шифроване ставке резоновања: Корисници који испуњавају услове за незадржавање података (ZDR)⁠(отвара се у новом прозору) сада могу поново да користе ставке резоновања у различитим API захтевима — без чувања иједне ставке резоновања на OpenAI серверима. За моделе као што су o3 и o4-mini, поновна употреба ставки резоновања између позива функција повећава интелигенцију, смањује употребу токена и повећава стопе погодака кеша, што резултира нижим трошковима и мањим кашњењем. Сазнајте више⁠(отвара се у новом прозору).

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)

Цене и доступност

Сви ови алати и функције су сада доступни у Responses API-ју, уз подршку у нашим серијама GPT‑4o, GPT‑4.1 и OpenAI o-series моделима резоновања (o1, o3, o3‑mini и o4-mini). Генерисање слика је подржано само на o3 у нашој серији модела резоновања.

Цене постојећих алата остају исте. Генерисање слика кошта 5,00 $/1M улазних текстуалних токена, 10,00 $ / 1M улазних токена слике и 40,00 $ / 1M излазних токена слике, уз попуст од 75% на кеширане улазне токене. Code Interpreter кошта 0,03 $ по контејнеру. Претрага датотека кошта 0,10 $/GB векторског складишта дневно и 2,50 $/1k позива алата. Нема додатних трошкова за позивање алата удаљеног MCP сервера — наплаћују вам се само излазни токени из API-ја. Сазнајте више о ценама⁠(отвара се у новом прозору) у нашој документацији.

Радујемо се што ћемо видети шта ћете направити!

Аутор

OpenAI