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OpenAI

2025年5月21日

產品

回覆 API 全新工具與功能

專為開發人員及企業而設的回覆 API 現帶來遙距 MCP 伺服器支援、圖像產生、程式碼解釋器等全新功能。

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今日，我們為回覆 API 帶來全新內置工具。回覆 API 是我們用於建立代理應用程式的核心 API 基本類型。這包括支援所有遙距模型情境協定 (MCP) 伺服器⁠（在新視窗中開啟），以及圖像產生⁠（在新視窗中開啟）、程式碼解釋器⁠（在新視窗中開啟）等工具，以及改善檔案搜尋⁠（在新視窗中開啟）功能。用戶可於 GPT‑4o 系列、GPT‑4.1 系列和 OpenAI o 系列推理模型中使用這些工具，o3 和 o4-mini 現可直接在回覆 API 的思路鏈內呼叫工具和函數，令生成的答案更符合情境，相關性更高。在 o3 和 o4-mini 中使用回覆 API可以保持不同要求和工具呼叫之間的推理詞元，令模型更加智能，同時協助開發人員減低開支和縮短延遲。

我們亦同時在回覆 API 中推出可提升可靠性、可見度和私隱的新功能，這些新功能將對企業和開發人員有莫大幫助。這包括背景模式⁠（在新視窗中開啟），可以協助處理並非同時發生的長期任務，同時提升可靠性；支援推理摘要⁠（在新視窗中開啟），以及支援加密推理項目⁠（在新視窗中開啟）。 

回覆 API 於 2025 年 3 月推出，當中包含網頁搜尋、檔案搜尋和電腦應用等工具。自推出以來，數百萬計的開發人員已利用這個 API 在不同模型中處理數萬億計詞元。客戶利用這個 API 來建立廣泛的代理應用程式，包括 Zencoder⁠（在新視窗中開啟） 的編碼代理程式、Revi⁠（在新視窗中開啟） 用於私募股權投資和投資銀行業務的市場情報代理程式，以及 MagicSchool AI⁠（在新視窗中開啟） 的教學助理。這些用例都利用網頁搜尋為應用程式蒐集相關的最新資訊。有了今天推出的全新工具和功能，開發人員現可建立更加實用和可靠的代理程式。

全新遙距 MCP 伺服器支援

我們通過發佈代理 SDK 中的 MCP 支援⁠（在新視窗中開啟），在回覆 API 中新加入了遙距 MCP 伺服器⁠（在新視窗中開啟）支援。MCP 是一項開放協定，指明應用程式向大語言模型 (LLM) 提供情境的方式。透過在回覆 API 中支援 MCP 伺服器，開發人員只需使用數行程式碼，就能將我們的模型連結至寄存在任何 MCP 伺服器上的工具。以下例子示範開發人員目前如何使用回覆 API 中的遙距 MCP 伺服器：

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.

常用的遙距 MCP 伺服器包括 Cloudflare⁠（在新視窗中開啟）、HubSpot⁠（在新視窗中開啟）、Intercom⁠（在新視窗中開啟）、PayPal⁠（在新視窗中開啟）、Plaid⁠（在新視窗中開啟）、Shopify⁠（在新視窗中開啟）、Stripe⁠（在新視窗中開啟）、Square⁠（在新視窗中開啟）、Twilio⁠（在新視窗中開啟）、Zapier⁠（在新視窗中開啟） 等。我們預期遙距 MCP 伺服器的生態系統將於未來數月迅速增長，開發人員可以更輕鬆地建立強大的代理程式，並連結用戶早已使用的工具和資料來源。為進一步支援此生態系統，同時支持開發標準，OpenAI 也加入了 MCP 的督導委員會。

要了解如何設定你的遙距 MCP 伺服器，請參閱此 Cloudflare⁠（在新視窗中開啟） 指南。要了解如何在回覆 API 中使用 MCP 工具，請參閱我們 API 大全中的指南⁠（在新視窗中開啟）。

圖像產生、程式碼解釋器及檔案搜尋更新

回覆 API 中內置實用工具，可讓開發人員透過單一 API 呼叫，輕鬆建立更多功能強大的代理程式。現時，模型可在推理時呼叫多項工具，大幅提升在 Humanity’s Last Exam（來源） 等業界基準中所達至的工具呼叫表現。今日，我們新推出了以下工具：

回覆 API 全新功能

除了新工具外，我們同時亦在回覆 API 中加入新的功能，包括：

  • 背景模式：推理模型在解決複雜問題時往往需時幾分鐘，這種情況在 Codex、深入研究 和 Operator 等代理產品中並不罕見。現在開發人員可以利用背景模式在 o3 等模型上建立相同體驗，而無需擔心逾時或其他連接性問題，因為背景模式可以在不同時間開始不同任務。開發人員可以檢查項目完成狀態，也可以在應用程式需要掌握最新狀態時串流事件。了解詳情⁠（在新視窗中開啟）。

Python

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response = client.responses.create(
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  model="o3",
3
  input="Write me an extremely long story.",
4
  reasoning={ "effort": "high" },
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  background=True
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)
  • 推理摘要：回覆 API 現在可以產生以自然語言編寫的精簡摘要，以記錄模型的內部思路鏈，與 ChatGPT 中所見的功能相似。這項功能有助開發人員偵錯、進行審核，以及提升最終用戶體驗。推理摘要不另收費。了解詳情⁠（在新視窗中開啟）。

Python

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response = client.responses.create(
2
    model="o4-mini",
3
    tools=[
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        {
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            "type": "code_interpreter",
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            "container": {"type": "auto"}
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        }
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    ],
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    instructions=(
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        "You are a personal math tutor. "
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        "When asked a math question, run code to answer the question."
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    ),
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    input="I need to solve the equation `3x + 11 = 14`. Can you help me?",
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    reasoning={"summary": "auto"}
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)
  • 加密推理項目：符合資格使用零資料保留 (ZDR)⁠（在新視窗中開啟） 的客戶現在可以在不同 API 要求中重複使用推理項目，而無需將任何推理項目儲存到 OpenAI 的伺服器中。對於 o3 和 o4-mini 等模型，在不同函數呼叫之間重複使用推理項目有助改善參考資料、減少詞元用量，同時增加快取命中率，從而減低成本和延遲。了解詳情⁠（在新視窗中開啟）。

Python

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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
)

收費及提供情況

以上所有工具和功能現已在回覆 API 中推出，GPT‑o4 系列、GPT‑4.1 系列以及我們的 OpenAI o 系列推理模型（o1、o3、o3‑mini 及 o4-mini）均可使用。圖像產生僅於 o3 推理模型系列中提供。 

現有工具收費不變。圖像產生價格為每百萬個文字輸入詞元 $5.00，每百萬個圖像輸入詞元 $10.00，以及每百萬個圖像輸出詞元 $40.00，快取輸入詞元可獲 75% 折扣。程式碼解釋器價格為每個容器 $0.03。檔案搜尋價格為每天每 GB 向量儲存 $0.10，及以每千次工具呼叫 $2.50。呼叫遙距 MCP 伺服器工具不另行收費，你會透過 API 所用的輸出詞元支付相關費用。在我們的說明文件中了解更多收費⁠（在新視窗中開啟）詳情。 

我們期待看到你建立的成果！

作者

OpenAI