OpenAI Responses API Referenz

Also, OpenAI hat gerade seine neue Responses API veröffentlicht. Wenn du ein Entwickler bist und etwas baust, das sich wie ein KI-Agent anfühlt, versuchst du wahrscheinlich gerade herauszufinden, wo diese in deinem Stack hingehört. Gute Nachrichten, du bist hier genau richtig.

Dieser Leitfaden ist eine unkomplizierte Referenz, die dir hilft zu verstehen, was diese neue API ist, wie sie sich im Vergleich zu den anderen Tools von OpenAI schlägt und ob es einen einfacheren Weg gibt, die gleichen Ergebnisse ohne den ganzen Aufwand zu erzielen. Legen wir los.

Was ist die OpenAI Responses API?

Die OpenAI Responses API ist die neueste und fortschrittlichste Methode des Unternehmens, um Antworten von seinen Modellen zu erhalten. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, das Erstellen von zustandsbehafteten, mehrstufigen Konversationen zu erleichtern, bei denen die KI Tools verwenden und sich tatsächlich daran erinnern kann, worüber du gerade gesprochen hast.

Stell es dir einfach so vor: Wenn die Chat Completions API wie ein Taschenrechner ist (ideal für einzelne, einmalige Berechnungen), dann ist die Responses API eher wie eine vollständige Tabellenkalkulation. Sie merkt sich deine Daten und kann komplexe Funktionen darauf ausführen.

Diese neue API vereint einige Schlüsselfunktionen an einem Ort, die früher viel manuelle Programmierung erforderten:

• Sie merkt sich die Konversation: Die API kann den Kontext einer Konversation nativ nachverfolgen, sodass du nicht mehr den gesamten Chatverlauf bei jeder einzelnen Anfrage mitschicken musst.

• Sie hat integrierte Tools: Sie wird mit leistungsstarken Tools wie Websuche und Dateisuche direkt ausgeliefert, wodurch das Modell Informationen abrufen kann, die weit über seine Trainingsdaten hinausgehen.

• Sie führt alles zusammen: Sie vereinfacht die Erstellung komplexer KI-Agenten, indem sie Funktionen sowohl der Chat Completions API als auch der Assistants API in einer einzigen, direkteren Schnittstelle kombiniert.

Wie einige Leute in der Entwickler-Community angemerkt haben, ist dies ein Schritt hin zu einem stärker integrierten All-in-One-Service. Das macht zwar viele Entwicklungsaufgaben einfacher, ist aber auch eine Abkehr von den einfachen, austauschbaren Endpunkten, für deren Nutzung viele Open-Source-Tools entwickelt wurden.

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Hauptmerkmale der OpenAI Responses API

Die wahre Magie der Responses API liegt in ihren integrierten Funktionen, die Aufgaben erledigen, deren Verwaltung früher ein riesiger Aufwand war. Es geht nicht mehr nur darum, einen Textblock zurückzubekommen; es geht darum, einen Agenten zu bauen, der sich erinnern, lernen und handeln kann.

Zustandsbehaftete Konversationsverwaltung

Eine der größten Verbesserungen ist, dass die API jetzt „zustandsbehaftet“ ist, was nur eine schicke Art zu sagen ist, dass sie sich an deine Konversation erinnern kann. Du musst nicht mehr den gesamten Chatverlauf manuell hin und her schicken. Die Responses API bietet dir zwei Hauptwege, dies zu tun.

1. „previous_response_id“: Das ist der einfache Weg. Du übergibst einfach die ID der letzten Antwort, und die API verknüpft automatisch den neuen Gesprächsabschnitt mit dem alten. Das ist perfekt, um einfache, lineare Konversationen ohne viel Aufwand zu erstellen.

2. „conversation“-Objekt: Wenn du es mit komplexeren Dingen zu tun hast, wie verzweigten Dialogen oder langen Chats, die du speichern und später wieder aufrufen musst, kannst du das Konversationsobjekt verwenden. Es gibt dir viel mehr Kontrolle darüber, wie der Chatverlauf verwaltet und gespeichert wird.

Das sind solide Bausteine, aber mal ehrlich: Ein produktionsreifes System zur Verwaltung des Konversationszustands für Tausende von Nutzern auf verschiedenen Plattformen, wie einem Zendesk Helpdesk und einem internen Slack-Bot, ist immer noch ein großes Engineering-Projekt. Hier kommt eine Plattform wie eesel AI ins Spiel, da sie die gesamte Zustandsverwaltung automatisch für dich übernimmt. Du kannst dich darauf konzentrieren, was deine KI sagen soll, nicht auf die Infrastruktur, die sie braucht, um sich an Dinge zu erinnern.

Integrierte Tools

„Tools“ verleihen einem KI-Modell seine Superkräfte, indem sie es ihm ermöglichen, aus seiner Wissensblase auszubrechen und mit der Welt zu interagieren. Die Responses API wird mit einigen beeindruckenden, bereits integrierten Tools geliefert.

• Websuche: Das Modell kann im Web nach aktuellen Informationen suchen und dir Antworten mit Quellenangaben geben. Das ist ein riesiger Vorteil für jeden Anwendungsfall, der topaktuelle Informationen benötigt.

• Dateisuche: Du kannst dem Modell deine eigenen Dateien geben, und es kann eine semantische Suche darüber durchführen. Das ist großartig, um einen Q&A-Bot zu erstellen, der die interne Wissensdatenbank deines Unternehmens in- und auswendig kennt.

• Code Interpreter: Dieses Tool gibt dem Modell eine sichere, isolierte Python-Umgebung, in der es Code schreiben und ausführen kann. Es ist unglaublich nützlich für die Analyse von Daten, das Lösen schwieriger mathematischer Probleme oder sogar das Erstellen von Diagrammen im laufenden Betrieb.

Natürlich kann es immer noch ein Prozess sein, dein spezifisches Wissen in das System zu bekommen. Du musst Dateien hochladen, Vektordatenbanken verwalten und die API-Logik für alle benutzerdefinierten Aktionen schreiben. Mit eesel AI kannst du Wissensquellen wie Confluence oder Google Docs mit nur wenigen Klicks verbinden. Dein KI-Agent erhält sofortigen Zugriff auf das kollektive Wissen deines Teams, ohne dass du dich mit APIs herumschlagen musst. Du kannst sogar benutzerdefinierte Aktionen einrichten, wie das Nachschlagen einer Bestellung in Shopify oder das Triage eines Support-Tickets, alles über ein einfaches Dashboard.

Ein Screenshot aus der OpenAI Responses API-Referenz, der zeigt, wie eesel AI sich mit mehreren Geschäftsanwendungen verbindet, um seine Wissensdatenbank aufzubauen.

Strukturierte Ausgaben

Die Responses API erleichtert es auch, vorhersagbare, strukturierte Daten vom Modell zurückzubekommen. Durch die Verwendung des Parameters „response_format“ kannst du dem Modell mitteilen, dass es eine Antwort zurückgeben soll, die einem von dir bereitgestellten spezifischen JSON-Schema entspricht. Dies ist perfekt für Dinge wie das automatische Extrahieren der Kontaktdaten eines Benutzers aus einem Support-Ticket oder das Abrufen von Produktinformationen aus einer Kundenfrage.

OpenAI Responses API vs. Chat Completions und Assistants

Mit dem Erscheinen der Responses API haben Entwickler nun drei Haupttools von OpenAI zur Verfügung. Das Unternehmen empfiehlt bereits die Responses API für neue Projekte und hat angekündigt, dass die Assistants API in der ersten Hälfte des Jahres 2026 eingestellt wird. Wie schneiden sie also im Vergleich ab?

Die Chat Completions API ist dein Arbeitspferd für einfache, zustandslose Aufgaben. Sie ist die schnellste und gibt dir die meiste Kontrolle, aber du musst den Konversationsverlauf selbst verwalten. Sie eignet sich hervorragend für einmalige Aufgaben wie das Zusammenfassen von Text, aber der Aufbau eines vollständigen konversationellen Agenten damit bedeutet, viel Boilerplate-Code zu schreiben. Sie wird nicht verschwinden, also kannst du dich weiterhin für diese einfacheren Anwendungsfälle darauf verlassen.

Die Assistants API war eine Zeit lang die erste Wahl für agentenähnliches Verhalten. Sie ist jedoch bekanntermaßen langsam und komplex, da du mit einer Reihe verschiedener Objekte wie Threads, Runs und Steps jonglieren musst. Da sie offiziell auf dem Weg nach draußen ist, solltest du wahrscheinlich keine neuen Projekte damit beginnen.

Das bringt uns zur Responses API. Dies ist der neue Standard für jede App, die ein konversationelles Gedächtnis oder Tools benötigt. Sie findet einen großartigen Mittelweg und bietet die leistungsstarken zustandsbehafteten Funktionen der Assistants API, jedoch mit einer viel einfacheren, schnelleren und flexibleren Schnittstelle. Wenn du heute ein neues Agentenprojekt startest, solltest du hier beginnen.

Das Dilemma des Entwicklers: Auf der API aufbauen oder eine Plattform nutzen?

Wenn es an der Zeit ist, einen KI-Agenten für dein Unternehmen zu bauen, stehst du vor der klassischen „Build vs. Buy“-Weggabelung. Direkt auf der OpenAI Responses API aufzubauen gibt dir die totale Kontrolle, aber es bürdet dir auch eine Menge versteckter Arbeit und langfristiger Wartung auf, die dich wirklich ausbremsen kann.

Der DIY-Weg bedeutet mehr als nur einen Endpunkt aufzurufen. Du musst:

• Den Konversationszustand für jeden einzelnen Benutzer verwalten, was mit zunehmender Skalierung knifflig wird.

• Die Logik schreiben, um Tool-Aufrufe zu handhaben, deren Ausgaben zu parsen und sie korrekt an das Modell zurückzugeben.

• Benutzerdefinierte Integrationen erstellen, um die KI mit deinen bestehenden Tools wie deinem Helpdesk oder internen Wikis zu verbinden.

• Deine eigenen Analyse- und Protokollierungssysteme erstellen, um herauszufinden, wie die KI abschneidet und wo sie stolpert.

• All diese Infrastruktur selbst bereitstellen, überwachen und warten.

Für die meisten Teams ist dies ein mehrmonatiges Projekt, das Ingenieure von anderer Arbeit abzieht.

Der Plattform-Weg mit eesel AI ist eine viel schnellere Alternative. Anstatt bei Null anzufangen, erhältst du eine fertige Plattform, die die ganze schwere Arbeit erledigt.

• In Minuten live gehen, nicht in Monaten. Du kannst deinen Helpdesk (wie Zendesk oder Freshdesk) und Wissensquellen mit einfachen Ein-Klick-Integrationen verbinden. eesel AI verwaltet das gesamte Backend, sodass du keine einzige Zeile API-Code schreiben musst.

• Volle Kontrolle ohne die Komplexität. Eine leistungsstarke No-Code-Workflow-Engine lässt dich genau entscheiden, welche Tickets automatisiert werden und welche Aktionen deine KI ausführen kann, alles über ein benutzerfreundliches Dashboard.

• Mit Zuversicht simulieren. Bevor du die KI auf deine Kunden loslässt, kannst du sie an Tausenden deiner vergangenen Support-Tickets testen. Dies gibt dir eine überraschend genaue Prognose deiner Automatisierungsrate und zeigt dir genau, wie die KI in der Praxis reagieren wird – ein Maß an risikofreier Validierung, das fast unmöglich zu erreichen ist, wenn du es selbst baust.

Eine Ansicht eines Simulationsmodus in der OpenAI Responses API-Referenz, die die vorhergesagte Leistung basierend auf historischen Daten zeigt.

Preise: OpenAI API vs. eine planbare Plattform

Die Preisgestaltung der OpenAI API ist tokenbasiert, was bedeutet, dass du für das bezahlst, was du nutzt. Während das für Experimente großartig ist, können die Kosten unvorhersehbar werden, wenn deine Nutzung wächst, besonders wenn du anfängst, fortgeschrittene Tools zu verwenden, die mehr Token verbrauchen. Die Details findest du auf der offiziellen Preisseite.

Im Gegensatz dazu ist das Preismodell von eesel AI auf Vorhersehbarkeit ausgelegt. Die Pläne basieren auf einer festen monatlichen Gebühr für eine bestimmte Anzahl von KI-Interaktionen, und es gibt keine zusätzlichen Gebühren pro Lösung. Das bedeutet, dass deine Kosten nicht durch die Decke gehen, nur weil du einen geschäftigen Support-Monat hattest. Du erhältst die ganze Leistung der besten Modelle von OpenAI ohne die überraschenden Rechnungen am Ende des Monats.

Diese OpenAI Responses API-Referenz enthält ein Bild des planbaren Festpreismodells von eesel AI.

Ohne Kopfzerbrechen loslegen

Die OpenAI Responses API ist ein ernsthaft leistungsstarkes Werkzeug für Entwickler. Sie vereint die besten Funktionen der bisherigen APIs von OpenAI in einer optimierten Schnittstelle und ist der klare Weg nach vorne für die Entwicklung intelligenter KI-Agenten.

Aber direkt auf der API aufzubauen ist eine große Verpflichtung, die viele Ingenieursstunden und laufende Wartung erfordert. Für Teams, die schnell vorankommen und sich darauf konzentrieren wollen, Mehrwert zu schaffen, ist eine Plattform fast immer die klügere Wahl.

eesel AI bietet dir alle Fähigkeiten der Responses API und Modelle wie GPT-4o, aber verpackt in einem Self-Service-, vollständig anpassbaren und einfach zu bedienenden Paket. Du kannst einen leistungsstarken KI-Support-Agenten in Minuten starten, nicht in Monaten, und das mit der Sicherheit, die durch gründliche Tests und planbare Kosten entsteht.

Bereit zu sehen, wie einfach es sein kann? Probiere eesel AI kostenlos aus und starte noch heute deinen ersten KI-Agenten.