OpenAI Responses API: Der vollständige Leitfaden

Wenn Sie bereits mit den Tools von OpenAI entwickeln, kennen Sie das Spiel: Sobald man sich eingearbeitet hat, kommt etwas Neues und Leistungsstärkeres auf den Markt. Diesmal ist es die neue OpenAI Responses API. Es scheint, als ob OpenAI versucht, die besten Teile der älteren Chat Completions und Assistants APIs in einer einzigen, leistungsfähigeren Methode zur Erstellung von KI-Agenten zu vereinen.

Aber was bedeutet das konkret für Sie als Entwickler? Nun, es ist eine ziemlich große Sache. Diese Änderung betrifft alles, von der Verwaltung des Gesprächsverlaufs bis hin zu den Werkzeugen, die Sie Ihrer KI an die Hand geben können.

In diesem Leitfaden werden wir erläutern, was die OpenAI Responses API ist, welche Hauptmerkmale sie hat, wie sie sich von den APIs unterscheidet, die Sie vielleicht bereits verwenden, und welche realen Probleme bei der Entwicklung damit auftreten können. Denn obwohl sie unglaublich leistungsstark ist, ist die direkte Entwicklung auf der API nicht immer der schnellste Weg, und es ist hilfreich zu wissen, worauf man sich einlässt.

Was ist die OpenAI Responses API?

Einfach ausgedrückt ist die OpenAI Responses API die neue, fortschrittlichere Methode, um Antworten von deren Modellen zu erhalten. Stellen Sie sie sich als den verbesserten Motor für die Erstellung von Apps vor, die mehr tun müssen, als nur einmalige Fragen zu beantworten.

Die große Idee, die sie auszeichnet, ist die „Zustandsbehaftung“ (Statefulness). Die ältere und sehr beliebte Chat Completions API ist zustandslos (stateless). Jedes Mal, wenn Sie eine Anfrage senden, müssen Sie den gesamten Gesprächsverlauf von Anfang an mitsenden. Es ist, als würde man mit jemandem ohne Kurzzeitgedächtnis sprechen; man muss ihn ständig daran erinnern, was gerade gesagt wurde. Das funktioniert, kann aber bei langen Gesprächen ineffizient und teuer werden.

Die Responses API ändert das grundlegend. Sie ist zustandsbehaftet, was bedeutet, dass OpenAI den Gesprächsverlauf für Sie verwalten kann. Anstatt das gesamte Chat-Protokoll erneut zu senden, übergeben Sie einfach eine „previous_response_id“. Dadurch kann die API den Kontext selbstständig nachverfolgen, was Ihnen Token und eine Menge Entwicklungsaufwand ersparen kann. Dies ist ein klares Zeichen dafür, dass OpenAI sich darauf konzentriert, die Erstellung komplexerer, mehrstufiger KI-Agenten zu erleichtern.

Sie soll auch sowohl die Chat Completions als auch die Assistants API ersetzen. OpenAI hat bereits angekündigt, die Assistants API in der ersten Hälfte des Jahres 2026 einzustellen, was die Responses API zum klaren Weg in die Zukunft macht.

Hauptmerkmale der OpenAI Responses API

Bei der API geht es nicht nur um die Zustandsverwaltung; sie verfügt über einige leistungsstarke integrierte Funktionen, die Ihnen helfen sollen, fähigere KI-Agenten direkt einsatzbereit zu erstellen.

Vereinfachte Verwaltung des Gesprächszustands

Das Hauptmerkmal ist, wie sie Gespräche handhabt. Durch die Verwendung des Parameters „previous_response_id“ können Sie mehrstufige Gespräche verknüpfen, ohne den gesamten Chat-Verlauf manuell bündeln und erneut senden zu müssen. Für komplexere Setups gibt es auch ein „conversation“-Objekt, das Ihnen eine strukturiertere Kontrolle ermöglicht.

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Das ist super praktisch, aber es gibt einen Haken, auf den einige Entwickler hinweisen. Wenn Sie OpenAI den Zustand auf ihren Servern verwalten lassen, schaffen Sie eine gewisse „Herstellerbindung“ (Vendor Lock-in). Ihr Gesprächsverlauf liegt bei OpenAI, was einen Wechsel zu einem anderen Anbieter oder einem Open-Source-Modell erschweren könnte, ohne Ihr Zustandsverwaltungssystem neu aufbauen zu müssen. Es ist der klassische Kompromiss zwischen Bequemlichkeit und Kontrolle.

Integrierte Werkzeuge für erweiterte Fähigkeiten

Einer der aufregendsten Aspekte der Responses API ist ihr Satz an gebrauchsfertigen Werkzeugen, die dem Modell zusätzliche Fähigkeiten verleihen.

• Websuche: Dies gibt dem Modell eine Live-Verbindung zum Internet. Anstatt auf seine Trainingsdaten beschränkt zu sein, kann Ihre KI aktuelle Ereignisse nachschlagen, neue Informationen finden und Antworten geben, die tatsächlich auf dem neuesten Stand sind.

• Dateisuche: Dies ist ein großer Fortschritt für die Erstellung von wissensbasierten Agenten. Es ermöglicht dem Modell, Dokumente zu durchsuchen, die Sie in einen Vektor-Speicher hochgeladen haben, sodass es Fragen basierend auf internen Dokumenten Ihres Unternehmens, Hilfeartikeln oder anderen privaten Daten beantworten kann.

• Code-Interpreter: Dieses Werkzeug bietet eine sichere, isolierte Python-Umgebung, in der das Modell Code ausführen kann. Es ist perfekt für Aufgaben wie Datenanalyse, das Lösen komplexer mathematischer Probleme oder sogar das Erstellen von Diagrammen und Dateien im laufenden Betrieb.

Obwohl diese Werkzeuge großartig sind, sind sie nicht ganz Plug-and-Play. Sie müssen sie immer noch in Ihren API-Aufrufen konfigurieren und die Logik entwickeln, um ihre Rückgaben zu verarbeiten, was eine weitere Ebene zu Ihrer Entwicklungsarbeit hinzufügt.

Fortgeschrittene Funktionsaufrufe und Werkzeugnutzung

Über die integrierten Optionen hinaus ermöglicht Ihnen die API, Ihre eigenen benutzerdefinierten „Funktions“-Werkzeuge zu definieren. Hier können Sie die KI wirklich mit Ihren eigenen Apps und Diensten verbinden.

Der Prozess ist ziemlich einfach, aber unglaublich leistungsstark:

1. Ihre App sendet die Eingabeaufforderung eines Benutzers zusammen mit einer Liste von benutzerdefinierten Funktionen, die sie verwenden darf, an das Modell.

2. Das Modell prüft die Eingabeaufforderung und entscheidet, ob eine Ihrer Funktionen hilfreich sein könnte.

3. Wenn es eine Übereinstimmung findet, antwortet es dem Benutzer nicht. Stattdessen sendet es ein JSON-Objekt mit dem Namen der aufzurufenden Funktion und den richtigen Argumenten zurück.

4. Ihre App empfängt dies, führt Ihre eigentliche Funktion aus (z. B. den Aufruf einer internen API, um Bestelldetails abzurufen) und sendet das Ergebnis an das Modell zurück.

5. Schließlich verwendet das Modell dieses Ergebnis, um dem Benutzer eine vollständige, hilfreiche Antwort zu geben.

Damit können Sie Agenten erstellen, die echte Aktionen ausführen können, wie das Überprüfen des Bestellverlaufs eines Kunden, die Bearbeitung einer Rückerstattung oder das Buchen eines Termins.

Preise der OpenAI Responses API

Okay, reden wir über Geld. Ein wichtiger Teil der Entwicklung mit jeder API ist das Verständnis der Kosten. Die Preise von OpenAI basieren hauptsächlich auf „Tokens“, die im Grunde Wortteile sind. Sie zahlen für die Tokens, die Sie senden (Input), und die Tokens, die das Modell zurücksendet (Output).

Die Responses API verwendet die gleiche tokenbasierte Preisgestaltung wie die anderen APIs, aber die genauen Kosten hängen davon ab, welches Modell Sie verwenden. Hier ist ein kurzer Überblick über einige der beliebten Modelle, die Sie mit der Responses API verwenden können, basierend auf ihren Standardraten pro Million Tokens.

Modell	Input (pro 1 Mio. Token)	Output (pro 1 Mio. Token)
gpt-4o	2,50 $	10,00 $
gpt-4o-mini	0,15 $	0,60 $
gpt-5	1,25 $	10,00 $
gpt-5-mini	0,25 $	2,00 $

Zusätzlich zu den Token-Kosten haben einige der integrierten Werkzeuge ihre eigenen Gebühren.

• Code-Interpreter: 0,03 $ pro Container-Sitzung.

• Dateisuche-Speicher: 0,10 $ pro GB pro Tag (Sie erhalten 1 GB kostenlos).

• Websuche: 10,00 $ pro 1.000 Aufrufe.

Obwohl die zustandsbehaftete Funktion der Responses API dazu beitragen kann, Ihre Input-Token-Kosten zu senken, wird die Nutzung der fortschrittlichen Werkzeuge Ihre Rechnung erhöhen. Es ist wichtig, sowohl den Token-Verbrauch als auch die Werkzeuggebühren bei der Kostenschätzung zu berücksichtigen. Die vollständigen Details finden Sie immer auf der offiziellen OpenAI-Preisseite.

OpenAI Responses API vs. Chat Completions vs. Assistants API

Bei drei verschiedenen APIs kann es schwierig sein, herauszufinden, welche man verwenden sollte. Hier ist eine einfache Aufschlüsselung, wie sie sich vergleichen lassen.

• Chat Completions API: Dies ist das klassische, zustandslose Arbeitspferd. Sie ist einfach, schnell und sehr flexibel, weshalb so viele Open-Source-Tools und Bibliotheken dafür entwickelt wurden. Der Hauptnachteil ist, dass Sie den gesamten Gesprächsverlauf selbst verwalten müssen. Es gibt auch ein subtileres Problem: Sie kann die „Denkspuren“ der neuesten Modelle von OpenAI nicht bewahren, was sie weniger intelligent erscheinen lassen kann, als sie tatsächlich sind.

• Assistants API: Dies war OpenAIs erster Versuch einer zustandsbehafteten API zur Erstellung von Agenten. Sie führte nützliche Konzepte wie Threads und Runs zur Verwaltung von Gesprächen ein. Das Feedback vieler Entwickler war jedoch, dass sie sich langsam und etwas schwerfällig anfühlte. Sie wird nun ausgemustert, um Platz für die flexiblere Responses API zu machen.

• OpenAI Responses API: Dies ist das neue Flaggschiff. Sie wurde entwickelt, um Ihnen das Beste aus beiden Welten zu bieten, indem sie die Zustandsverwaltung der Assistants API mit einer Geschwindigkeit und Flexibilität kombiniert, die näher an der Chat Completions API liegt, und gleichzeitig diese leistungsstarken neuen integrierten Werkzeuge hinzufügt.

Hier ist eine schnelle Vergleichstabelle:

Merkmal	Chat Completions API	Assistants API (Legacy)	OpenAI Responses API
Zustandsverwaltung	Zustandslos (Sie verwalten ihn)	Zustandsbehaftet (über Threads)	Zustandsbehaftet (über „previous_response_id“)
Geschwindigkeit	Schnell	Langsam	Schnell
Integrierte Werkzeuge	Nein	Code Interpreter, Retrieval	Websuche, Dateisuche, Code-Interpreter
Flexibilität	Hoch (offener Standard)	Geringer (starre Struktur)	Hoch (kombiniert Einfachheit & Leistung)
Gesprächsverlauf	Wird bei jedem Aufruf gesendet	Von OpenAI verwaltet	Von OpenAI verwaltet
Zukünftiger Support	Wird gewartet	Einstellung geplant	Wird aktiv entwickelt

Die Herausforderungen bei der direkten Entwicklung mit der OpenAI Responses API

Obwohl die OpenAI Responses API Ihnen einen erstaunlichen Satz an Bausteinen bietet, seien wir ehrlich: Ein paar API-Aufrufe aneinanderzureihen ist weit entfernt von einem Support-Bot, dem Sie Ihre Kunden tatsächlich anvertrauen können.

Komplexität und Orchestrierung

Die API gibt Ihnen die Werkzeuge, aber Sie müssen die gesamte Logik entwickeln, die sie miteinander verbindet. Für einen Support-Agenten bedeutet das, ziemlich komplexe Arbeitsabläufe zu erstellen. Wann sollte er versuchen, eine Frage direkt zu beantworten? Wann sollte er ein Werkzeug verwenden, um eine Bestellung nachzuschlagen? Und am wichtigsten: Wann sollte er aufgeben und das Gespräch an einen Menschen übergeben? Der Aufbau dieser Orchestrierungsebene erfordert eine Menge Entwicklungszeit, um sie richtig hinzubekommen.

Fehlende benutzerfreundliche Oberfläche

Eine API ist nur eine API. Um einen Support-Agenten tatsächlich zu verwalten, benötigt Ihr Team ein Dashboard. Sie brauchen einen Ort, um Prompts anzupassen, Wissensquellen zu verwalten, Analysen einzusehen und zu sehen, wie sich der Agent schlägt. All diese internen Werkzeuge zu entwickeln, ist wie die Entwicklung eines komplett eigenständigen Produkts, nur um Ihr erstes zu verwalten.

Wissen verbinden und verwalten

Das „file_search“-Werkzeug ist cool, aber es bedeutet, dass Sie alle Ihre Dateien und Vektor-Speicher über die API hochladen und verwalten müssen. Für die meisten Support-Teams ist das Wissen über viele Orte verstreut: in Google Docs, Confluence und früheren Tickets in Zendesk. Der Versuch, all das manuell zu sammeln, hochzuladen und ständig zu synchronisieren, ist ein riesiger Aufwand im Datenmanagement.

Test- und Bereitstellungsrisiko

Woher wissen Sie, ob Ihr KI-Agent bereit für den Einsatz ist? Es gibt keine eingebaute Möglichkeit zu simulieren, wie er Tausende Ihrer vergangenen Support-Tickets gehandhabt hätte. Sie müssen entweder eine komplizierte Testumgebung von Grund auf neu erstellen oder einfach die Daumen drücken und riskieren, einen Agenten einzusetzen, der schlechte Antworten gibt und Ihre Kunden frustriert.

Dieses Bild zeigt den Simulationsmodus von eesel AI, der hilft, die Test- und Bereitstellungsrisiken beim Erstellen mit der OpenAI Responses API zu bewältigen, indem der Agent an historischen Tickets getestet wird.:

Hier kann eine Plattform, die speziell für die Support-Automatisierung entwickelt wurde, einen großen Unterschied machen. Zum Beispiel verwendet eesel AI leistungsstarke Modelle wie die von OpenAI im Hintergrund, bietet Ihnen aber eine Self-Service-Plattform, die sich um all diese Komplexität für Sie kümmert.

Wie eesel AI die Erstellung leistungsstarker KI-Support-Agenten vereinfacht

Anstatt sich mit APIs herumzuschlagen, bietet eesel AI einen viel intelligenteren Weg zur Erstellung und Bereitstellung von KI-Agenten für Ihr Support-Team. Es geht nicht darum, leistungsstarke Modelle zu ersetzen, sondern sie für Support-Teams wirklich nutzbar zu machen, ohne dass ein engagiertes Team von KI-Ingenieuren erforderlich ist.

So bewältigt eesel AI die Herausforderungen der Eigenentwicklung:

• Anstatt komplexen Code für die Orchestrierung zu schreiben, bietet eesel AI eine visuelle, vollständig anpassbare Workflow-Engine. Sie können Regeln und Aktionen einrichten, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben.

• Anstatt Dateien über eine API zu verwalten, bietet eesel AI Ein-Klick-Integrationen. Sie können Ihr Wissen sofort aus Helpdesks wie Zendesk und Freshdesk, Wikis wie Confluence und Kollaborationstools wie Slack verbinden und synchronisieren.

• Anstatt riskanter, ungetesteter Starts, können Sie mit dem Simulationsmodus von eesel AI Ihren Agenten an Tausenden Ihrer echten historischen Tickets testen. Sie können genau sehen, wie er sich verhalten hätte, und eine solide Prognose Ihrer Automatisierungsrate erhalten, bevor er jemals mit einem einzigen Kunden spricht.

Dieser Workflow veranschaulicht, wie eesel AI die komplexe Orchestrierung vereinfacht, die bei der Verwendung der OpenAI Responses API für die Support-Automatisierung erforderlich ist.:

Abschließende Gedanken zur OpenAI Responses API

Die OpenAI Responses API ist ein großer Schritt nach vorn. Sie bietet Entwicklern eine zustandsbehaftete, werkzeugreiche Umgebung, um die nächste Welle von KI-Agenten zu entwickeln, und vereint erfolgreich die besten Aspekte der Chat Completions und Assistants APIs.

Aber die Leistungsfähigkeit einer rohen API bringt die Verantwortung mit sich, alles andere darum herum zu bauen. Für eine spezialisierte Aufgabe wie den Kundensupport ist der Weg von einem einfachen API-Aufruf zu einem zuverlässigen, produktionsreifen Agenten voller Herausforderungen in den Bereichen Orchestrierung, Wissensmanagement und Tests.

Hier bieten Plattformen wie eesel AI einen echten Vorteil. Indem sie die zugrunde liegende Komplexität bewältigen, ermöglichen sie es Teams, leistungsstarke, individuell trainierte KI-Support-Agenten in Minuten statt in Monaten bereitzustellen.

Starten Sie noch heute mit der KI-Support-Automatisierung

Die OpenAI Responses API eröffnet eine Menge Möglichkeiten. Aber Sie müssen nicht alles von Grund auf neu bauen.

Mit eesel AI können Sie einen KI-Agenten einsetzen, der auf dem Wissen Ihres Unternehmens trainiert und in wenigen Minuten in Ihren Helpdesk integriert ist. Sie können sogar seine Leistung an Ihren vergangenen Tickets simulieren, um den potenziellen ROI zu sehen, bevor Sie sich festlegen.

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