21 Mayıs 2025

Responses API’deki yeni araçlar ve özellikler

Geliştiriciler ve kuruluşlar için Responses API’de uzak MCP sunucu desteği, görsel üretimi, Kod Yorumlayıcı ve daha fazlasını sunuyoruz.

Yükleniyor...

Bugün, ajan tabanlı uygulamalar oluşturmak için temel API primitifi olan Responses API’ye yeni yerleşik araçlar ekliyoruz. Bunların arasında, tüm uzak Model Bağlam Protokolü (MCP) sunucuları⁠(yeni bir pencerede açılır) için desteğin yanı sıra görsel üretme⁠(yeni bir pencerede açılır), Kod Yorumlayıcı⁠(yeni bir pencerede açılır) ve dosya araması⁠(yeni bir pencerede açılır) için iyileştirmeler gibi araçları sayabiliriz. Bu araçlar GPT‑4o serimizde, GPT‑4.1 serimizde ve OpenAI o serisi akıl yürütme modellerimizde kullanılabilir. o3 ve o4-mini artık Responses API’deki düşünce zincirleri içinde doğrudan araçları ve fonksiyonları çağırabilir ve böylece bağlamsal olarak daha zengin ve alakalı yanıtlar üretebilir. o3 ve o4-mini’yi Responses API ile kullanmak, talepler ve araç çağrıları arasında akıl yürütme tokenlerini koruyarak model zekasını geliştirir ve geliştiriciler için maliyeti ve gecikme süresini azaltır.

Ayrıca Responses API’de kuruluşlar ve geliştiriciler için güvenilirliği, görünürlüğü ve gizliliği artıran yeni özellikler sunuyoruz. Bunların arasında, uzun süren görevleri daha güvenilir ve eş zamanlı olmayan bir şekilde ele almak için arka plan modunu⁠(yeni bir pencerede açılır), akıl yürütme özetleri⁠(yeni bir pencerede açılır) için desteği ve şifrelenmiş akıl yürütme öğeleri⁠(yeni bir pencerede açılır) için desteği sayabiliriz.

Mart 2025’te web araması, dosya araması ve bilgisayar kullanımı gibi araçlarla Responses API’yi yayınladığımız günden bu yana yüz binlerce geliştirici API’yi kullanarak modellerimizde trilyonlarca token işledi. Müşteriler API’yi çok çeşitli ajan tabanlı uygulamalar oluşturmak için kullandı: Zencoder⁠(yeni bir pencerede açılır)’ın kodlama ajanı, Revi⁠(yeni bir pencerede açılır)’nin özel sermaye ve yatırım bankacılığı için piyasa istihbarat ajanı ve MagicSchool AI⁠(yeni bir pencerede açılır)’ın eğitim asistanı gibi. Tüm bu ajanlar uygulamalarına alakalı ve güncel bilgiler almak için web aramasını kullanıyor. Artık geliştiriciler bugün yayınlanan yeni araçlara ve özelliklere erişerek daha da kullanışlı ve güvenilir ajanlar oluşturabilecek.

Yeni uzak MCP sunucusu desteği

Agents SDK’da MCP desteğinin⁠(yeni bir pencerede açılır) yayınlanmasının ardından Responses API’ye uzak MCP sunucuları⁠(yeni bir pencerede açılır) için destek ekliyoruz. MCP, uygulamaların LLM’lere bağlam sağlama biçimini standartlaştıran açık bir protokoldür. Responses API’de MCP sunucularının desteklenmesi sayesinde, geliştiriciler modellerimizi sadece birkaç satır kodla herhangi bir MCP sunucusunda bulunan araçlara bağlayabilecek. Geliştiricilerin artık Responses API ile uzak MCP sunucularını nasıl kullanabileceğini gösteren bazı örnekler aşağıdadır:

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.

Popüler uzak MCP sunucularından bazıları şunlardır: Cloudflare⁠(yeni bir pencerede açılır), HubSpot⁠(yeni bir pencerede açılır), Intercom⁠(yeni bir pencerede açılır), PayPal⁠(yeni bir pencerede açılır), Plaid⁠(yeni bir pencerede açılır), Shopify⁠(yeni bir pencerede açılır), Stripe⁠(yeni bir pencerede açılır), Square⁠(yeni bir pencerede açılır), Twilio⁠(yeni bir pencerede açılır), Zapier⁠(yeni bir pencerede açılır) ve daha fazlası. Önümüzdeki aylarda uzak MCP sunucuları ekosisteminin hızla büyümesini bekliyoruz. Bu da geliştiricilerin, kullanıcılarının zaten güvendiği araçlara ve veri kaynaklarına bağlanabilen güçlü ajanlar oluşturmasını kolaylaştıracak. OpenAI bu ekosistemi en iyi şekilde desteklemek ve gelişen standarda katkıda bulunmak için MCP’nin yönetim kuruluna da katıldı.

Kendi uzak MCP sunucunuzu nasıl kuracağınızı öğrenmek için Cloudflare⁠(yeni bir pencerede açılır) kılavuzuna göz atın. Responses API’de MCP aracının nasıl kullanılacağını öğrenmek için API Cookbook web sitemizdeki bu kılavuza⁠(yeni bir pencerede açılır) göz atın.

Görsel üretme, Kod Yorumlayıcı ve dosya araması için güncellemeler

Responses API’deki yerleşik araçlar sayesinde geliştiriciler tek bir API çağrısıyla daha güçlü ajanları kolayca oluşturabilir. Artık akıl yürütme yaparken birden fazla araç çağırabilen modeller, Humanity’s Last Exam (kaynak) gibi endüstri standardı benchmark testlerinde belirgin düzeyde daha yüksek araç çağırma performansına ulaşıyor. Bugün, aşağıdaki yeni araçları ekliyoruz:

Görsel üretimi: Geliştiriciler artık Images API⁠(yeni bir pencerede açılır) kullanımının yanı sıra Responses API içinde bir araç olarak en son görsel üretim modelimize (gpt-image-1) erişebilir. Bu araç gerçek zamanlı akışı destekleyerek geliştiricilerin üretilmekte olan görselin ön izlemelerini görmelerine olanak tanır ve çok turlu düzenlemeleri destekler. Böylece geliştiriciler modelden bu görselleri aşamalı olarak iyileştirmesini isteyebilir. Daha fazla bilgi al⁠(yeni bir pencerede açılır).
Kod Yorumlayıcı: Geliştiriciler artık Responses API içindeki Kod Yorumlayıcı⁠(yeni bir pencerede açılır) aracını kullanabilir. Bu araç veri analizinde, karmaşık matematik ve kodlama problemlerinin çözülmesinde ve modellerin görselleri derinlemesine anlamasına ve manipüle etmesine (örneğin, görsellerle düşünmeye) yardımcı olmak için kullanışlıdır. o3 ve o4-mini gibi modellerin düşünce zincirleri içinde Kod Yorumlayıcı aracını kullanabilmeleri, Humanity’s Last Exam (kaynak) gibi çeşitli benchmark testlerinde daha iyi performansa ulaşmalarını sağladı. Daha fazla bilgi al⁠(yeni bir pencerede açılır).
Dosya araması: Geliştiriciler artık akıl yürütme modellerimizdeki dosya araması⁠(yeni bir pencerede açılır) aracına erişebilir. Dosya araması geliştiricilerin kullanıcının sorgusunu temel alarak ellerindeki belgelerin alakalı bölümlerini modelin bağlamına çekmelerini sağlar. Ayrıca dosya araması aracına, geliştiricilerin birden fazla vektör deposunda arama yapmasına olanak tanıyan ve diziler ile nitelik filtrelemeyi destekleyen güncellemeler getiriyoruz. Daha fazla bilgi al⁠(yeni bir pencerede açılır).

Responses API’deki yeni özellikler

Yeni araçlara ek olarak, Responses API’deki yeni özellikler için de destek ekliyoruz:

Arka plan modu: Codex, derin araştırma ve Operator gibi ajan tabanlı ürünlerde görüldüğü gibi, akıl yürütme modellerinin karmaşık problemleri çözmesi birkaç dakika alabilir. Geliştiriciler artık o3 gibi modellerde zaman aşımları veya diğer bağlantı sorunları konusunda kaygılanmadan kullanılabilen benzer deneyimler oluşturmak için arka plan modunu kullanabilir. Arka plan modu bu görevleri eş zamanlı olmayan bir şekilde yürütür. Geliştiriciler bu nesneleri yoklayarak tamamlanıp tamamlanmadıklarını kontrol edebilir veya uygulamalarının en son durumu yakalaması gerektiğinde olay akışını başlatabilir. Daha fazla bilgi al⁠(yeni bir pencerede açılır).

Python

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

Akıl yürütme özetleri: ChatGPT’ye benzer bir şekilde, artık Responses API de modelin iç düşünce zincirinin kısa, öz ve doğal bir dille ifade edilmiş özetlerini oluşturabilir. Bu da geliştiricilerin hata ayıklamasını, denetim yapmasını ve daha iyi son kullanıcı deneyimleri oluşturmasını kolaylaştırır. Akıl yürütme özetleri ek ücrete tabi değildir. Daha fazla bilgi al⁠(yeni bir pencerede açılır).

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)

Şifreli akıl yürütme öğeleri: Sıfır Veri Saklama (ZDR)⁠(yeni bir pencerede açılır) hizmeti için uygun olan müşteriler, artık OpenAI sunucularında herhangi bir akıl yürütme öğesi depolanmadan tüm API istekleri boyunca akıl yürütme öğelerini yeniden kullanabilir. o3 ve o4-mini gibi modellerde, fonksiyon çağrıları arasında akıl yürütme öğelerinin yeniden kullanılması zekayı güçlendirir, token kullanımını azaltır ve önbellek isabet oranlarını artırarak daha düşük maliyet ve gecikme süresi sağlar. Daha fazla bilgi al⁠(yeni bir pencerede açılır).

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)

Fiyatlandırma ve kullanılabilirlik

Tüm bu araçlar ve özellikler artık GPT‑4o serisi, GPT‑4.1 serisi ve OpenAI o serisi akıl yürütme modellerimizde (o1, o3, o3‑mini ve o4-mini) desteklenen Responses API’de kullanılabilir. Görsel üretimi, akıl yürütme modeli serimizde yalnızca o3 modelinde desteklenir.

Mevcut araçlar için fiyatlandırma aynı kalır. Görsel üretiminin maliyeti 1 milyon metin girdisi tokeni için 5,00$, 1 milyon görsel girdisi tokeni için 10,00$ ve 1 milyon görsel çıktısı tokeni için 40,00$ olarak belirlenmiştir ve önbelleğe alınmış girdi tokenlerinde %75 indirim uygulanır. Kod Yorumlayıcı, her kapsayıcı başına 0,03$ olarak fiyatlandırılır. Dosya aramasının maliyeti günlük 1 GB vektör depolama için 0,10$ ve 1.000 araç çağrısı için 2,50$ olarak belirlenmiştir. Uzak MCP sunucusu aracını çağırmanın ek bir maliyeti yoktur, yalnızca API’den gelen çıktı tokenleri için faturalanırsınız. Fiyatlandırma⁠(yeni bir pencerede açılır) hakkında daha fazla bilgi almak için belgelerimizi inceleyin.

Neler üreteceğinizi görmek için sabırsızlanıyoruz!

Yazar

OpenAI