Se tem estado a construir com as ferramentas da OpenAI, já sabe como funciona: mal se sente confortável, surge algo novo e poderoso. Desta vez, é a nova API de Respostas da OpenAI. Parece que a OpenAI está a tentar juntar as melhores partes das antigas APIs de Conclusão de Chat e de Assistentes numa única e mais poderosa forma de construir agentes de IA.
Mas o que é que isso significa realmente para si como programador? Bem, é algo bastante significativo. Esta mudança afeta tudo, desde a forma como gere o histórico de conversas até às ferramentas que pode dar à sua IA.
Neste guia, vamos analisar o que é a API de Respostas da OpenAI, as suas principais características, como se compara com as APIs que talvez já esteja a usar e alguns dos problemas reais que pode encontrar ao construir com ela. Porque, embora seja incrivelmente poderosa, construir diretamente na API nem sempre é o caminho mais rápido, e ajuda saber no que se está a meter.
O que é a API de Respostas da OpenAI?
Simplificando, a API de Respostas da OpenAI é a nova e mais avançada forma de obter respostas dos seus modelos. Pense nela como o motor atualizado para construir aplicações que precisam de fazer mais do que apenas responder a perguntas pontuais.
A grande ideia que a distingue é a "statefulness" (manutenção de estado). A mais antiga e muito popular API de Conclusão de Chat é "stateless" (sem estado). Cada vez que envia um pedido, tem de incluir todo o histórico da conversa desde o início. É como falar com alguém sem memória de curto prazo; tem de estar constantemente a lembrá-lo do que acabou de dizer. Funciona, mas pode tornar-se ineficiente e caro com conversas longas.
A API de Respostas muda isso completamente. É "stateful", o que significa que a OpenAI pode gerir o histórico da conversa por si. Em vez de reenviar todo o registo do chat, basta passar um "previous_response_id". Isto permite que a API acompanhe o contexto por si só, o que pode poupar-lhe tokens e muito esforço de engenharia. Este é um sinal claro de que a OpenAI está focada em facilitar a construção de agentes de IA mais complexos e com várias interações.
Está também destinada a substituir tanto a API de Conclusão de Chat como a API de Assistentes. A OpenAI já disse que planeia descontinuar a API de Assistentes na primeira metade de 2026, tornando a API de Respostas o caminho claro a seguir.
Principais funcionalidades da API de Respostas da OpenAI
A API não se trata apenas de gerir o estado; vem com algumas funcionalidades poderosas integradas, concebidas para o ajudar a construir agentes de IA mais capazes logo à partida.
Gestão simplificada do estado da conversa
A principal característica é a forma como lida com as conversas. Ao usar o parâmetro "previous_response_id", pode encadear conversas de várias interações sem ter de agrupar e reenviar manualmente todo o histórico do chat. Para configurações mais complicadas, existe também um objeto "conversation" que lhe dá um controlo mais estruturado.
<quote text="Quando permite que a OpenAI gira o estado nos seus servidores, está a criar um pouco de "dependência do fornecedor". O seu histórico de conversas fica com a OpenAI, o que pode dificultar a mudança para outro fornecedor ou para um modelo de código aberto no futuro sem ter de reconstruir o seu sistema de gestão de estado." sourceIcon="https://www.iconpacks.net/icons/2/free-reddit-logo-icon-2436-thumb.png" sourceName="Reddit" sourceLink="https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1jdytwm/thoughts_on_openais_new_responses_api/">
Isto é super útil, mas há um senão que alguns programadores estão a apontar. Quando permite que a OpenAI gira o estado nos seus servidores, está a criar um pouco de "dependência do fornecedor". O seu histórico de conversas fica com a OpenAI, o que pode dificultar a mudança para outro fornecedor ou para um modelo de código aberto no futuro sem ter de reconstruir o seu sistema de gestão de estado. É o clássico compromisso entre conveniência e controlo.
Ferramentas integradas para capacidades melhoradas
Uma das partes mais entusiasmantes da API de Respostas é o seu conjunto de ferramentas prontas a usar que dão ao modelo capacidades extra.
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Pesquisa na Web: Isto dá ao modelo uma ligação em tempo real à internet. Em vez de estar preso aos seus dados de treino, a sua IA pode procurar eventos atuais, encontrar informações recentes e dar respostas que estão realmente atualizadas.
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Pesquisa de Ficheiros: Isto é um grande avanço para a construção de agentes baseados em conhecimento. Permite que o modelo pesquise em documentos que carregou para uma base de dados vetorial, para que possa responder a perguntas com base nos documentos internos da sua empresa, artigos de ajuda ou quaisquer outros dados privados.
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Intérprete de Código: Esta ferramenta fornece um ambiente Python seguro e isolado (sandbox) onde o modelo pode executar código. É perfeito para tarefas como análise de dados, resolução de problemas matemáticos difíceis ou até mesmo geração de gráficos e ficheiros em tempo real.
Embora estas ferramentas sejam ótimas, não são exatamente plug-and-play. Ainda tem de as configurar nas suas chamadas de API e construir a lógica para lidar com o que elas devolvem, o que adiciona outra camada ao seu trabalho de desenvolvimento.
Chamada de funções e utilização de ferramentas avançadas
Além das opções integradas, a API permite-lhe definir as suas próprias ferramentas de "função" personalizadas. É aqui que pode realmente ligar a IA às suas próprias aplicações e serviços.
O processo é bastante simples, mas é incrivelmente poderoso:
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A sua aplicação envia um pedido do utilizador ao modelo, juntamente com uma lista de funções personalizadas que está autorizada a usar.
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O modelo analisa o pedido e descobre se uma das suas funções pode ajudar.
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Se encontrar uma correspondência, não responde ao utilizador. Em vez disso, envia de volta um objeto JSON com o nome da função a chamar e os argumentos corretos.
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A sua aplicação recebe isto, executa a sua função real (como chamar uma API interna para obter detalhes de uma encomenda) e envia o resultado de volta ao modelo.
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Finalmente, o modelo usa esse resultado para dar ao utilizador uma resposta completa e útil.
Isto permite-lhe construir agentes que podem tomar ações reais, como verificar o histórico de encomendas de um cliente, processar um reembolso ou marcar uma consulta.
Preços da API de Respostas da OpenAI
Ok, vamos falar de dinheiro. Uma grande parte da construção com qualquer API é entender quanto vai custar. Os preços da OpenAI são maioritariamente baseados em "tokens", que são basicamente pedaços de palavras. Paga pelos tokens que envia (entrada) e pelos tokens que o modelo devolve (saída).
A API de Respostas usa os mesmos preços baseados em tokens que as outras APIs, mas o custo exato depende do modelo que usar. Aqui está uma breve visão de alguns dos modelos populares que pode usar com a API de Respostas, com base nas suas taxas padrão por milhão de tokens.
| Modelo | Entrada (por 1M de tokens) | Saída (por 1M de tokens) |
|---|---|---|
| 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 $ |
Além dos custos dos tokens, algumas das ferramentas integradas têm as suas próprias taxas.
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Intérprete de Código: 0,03 $ por sessão de contentor.
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Armazenamento para pesquisa de ficheiros: 0,10 $ por GB por dia (tem 1 GB gratuito).
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Pesquisa na Web: 10,00 $ por 1000 chamadas.
Embora a funcionalidade de manutenção de estado da API de Respostas possa ajudar a reduzir os seus custos de tokens de entrada, o uso das ferramentas avançadas aumentará a sua fatura. É importante pensar tanto no uso de tokens como nas taxas das ferramentas ao estimar os custos. Pode sempre encontrar todos os detalhes na página oficial de preços da OpenAI.
API de Respostas da OpenAI vs. API de Conclusão de Chat vs. API de Assistentes
Com três APIs diferentes em jogo, pode ser difícil perceber qual delas deve usar. Aqui está uma análise simples de como se comparam.
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API de Conclusão de Chat: Este é o clássico, o burro de carga sem estado. É simples, rápido e muito flexível, razão pela qual tantas ferramentas e bibliotecas de código aberto são construídas para ele. A principal desvantagem é que tem de gerir todo o histórico da conversa por si mesmo. Há também um problema mais subtil: não consegue preservar os "rastos de raciocínio" dos modelos mais recentes da OpenAI, o que pode fazê-los parecer menos inteligentes do que realmente são.
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API de Assistentes: Esta foi a primeira tentativa da OpenAI de uma API com estado para construir agentes. Introduziu conceitos úteis como Threads e Runs para gerir conversas. O feedback de muitos programadores, no entanto, foi que parecia lenta e um pouco desajeitada. Está agora a ser descontinuada para dar lugar à mais flexível API de Respostas.
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API de Respostas da OpenAI: Esta é a nova estrela. Foi concebida para lhe dar o melhor de dois mundos, combinando a gestão de estado da API de Assistentes com uma velocidade e flexibilidade mais próximas da API de Conclusão de Chat, tudo isto enquanto adiciona aquelas novas e poderosas ferramentas integradas.
Aqui está uma tabela de comparação rápida:
| Funcionalidade | API de Conclusão de Chat | API de Assistentes (Legado) | API de Respostas da OpenAI |
|---|---|---|---|
| Gestão de Estado | Sem estado (você gere) | Com estado (via Threads) | Com estado (via "previous_response_id") |
| Velocidade | Rápida | Lenta | Rápida |
| Ferramentas Integradas | Não | Intérprete de Código, Recuperação | Pesquisa na Web, Pesquisa de Ficheiros, Intérprete de Código |
| Flexibilidade | Alta (padrão aberto) | Baixa (estrutura rígida) | Alta (combina simplicidade e poder) |
| Histórico de Conversa | Enviado a cada chamada | Gerido pela OpenAI | Gerido pela OpenAI |
| Suporte Futuro | Mantida | Descontinuação planeada | Em desenvolvimento ativo |
Os desafios de construir diretamente com a API de Respostas da OpenAI
Embora a API de Respostas da OpenAI lhe dê um conjunto incrível de blocos de construção, sejamos realistas: juntar algumas chamadas de API está muito longe de ter um bot de suporte em quem possa realmente confiar os seus clientes.
Complexidade e orquestração
A API dá-lhe as ferramentas, mas tem de construir toda a lógica que as une. Para um agente de suporte, isso significa criar alguns fluxos de trabalho bastante complexos. Quando deve tentar responder a uma pergunta diretamente? Quando deve usar uma ferramenta para procurar uma encomenda? E, mais importante, quando deve desistir e passar a conversa para um humano? Essa camada de orquestração leva imenso tempo de engenharia a construir e a acertar.
Falta de uma interface amigável
Uma API é apenas uma API. Para gerir efetivamente um agente de suporte, a sua equipa precisa de um painel de controlo. Precisam de um lugar para ajustar prompts, gerir fontes de conhecimento, ver análises e verificar o desempenho do agente. Construir todas essas ferramentas internas é como desenvolver um produto completamente separado apenas para gerir o primeiro.
Conectar e gerir conhecimento
A ferramenta "file_search" é interessante, mas significa que tem de carregar e gerir todos os seus ficheiros e bases de dados vetoriais através da API. Para a maioria das equipas de suporte, o conhecimento está espalhado por todo o lado: em Google Docs, Confluence e tickets passados no Zendesk. Tentar reunir, carregar e sincronizar constantemente tudo isso é uma enorme dor de cabeça de gestão de dados.
Risco de teste e implementação
Como sabe se o seu agente de IA está pronto para o grande público? Não há uma forma integrada de simular como teria lidado com milhares dos seus tickets de suporte passados. Ou tem de construir uma configuração de teste complicada do zero ou simplesmente cruzar os dedos e arriscar implementar um agente que dá más respostas e frustra os seus clientes.
Esta imagem mostra o modo de simulação da eesel AI, que ajuda a lidar com os riscos de teste e implementação ao construir com a API de Respostas da OpenAI, testando o agente em tickets históricos.:É aqui que uma plataforma construída especificamente para automação de suporte pode fazer toda a diferença. Por exemplo, a eesel AI usa modelos poderosos como os da OpenAI por baixo do capô, mas oferece-lhe uma plataforma self-service que trata de toda essa complexidade por si.
Como a eesel AI simplifica a construção de agentes de suporte de IA poderosos
Em vez de lutar com APIs, a eesel AI oferece um caminho muito mais inteligente para construir e implementar agentes de IA para a sua equipa de suporte. Não se trata de substituir modelos poderosos, mas de fazê-los funcionar verdadeiramente para as equipas de suporte sem precisar de uma equipa dedicada de engenheiros de IA.
Veja como a eesel AI lida com os desafios de construir do zero:
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Em vez de escrever código complexo para orquestração, a eesel AI fornece um motor de fluxo de trabalho visual e totalmente personalizável. Pode configurar regras e ações sem escrever uma única linha de código.
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Em vez de gerir ficheiros através de uma API, a eesel AI oferece integrações com um clique. Pode conectar e sincronizar instantaneamente o seu conhecimento de helpdesks como Zendesk e Freshdesk, wikis como Confluence e ferramentas de colaboração como Slack.
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Em vez de lançamentos arriscados e não testados, o modo de simulação da eesel AI permite-lhe testar o seu agente em milhares dos seus tickets históricos reais. Pode ver exatamente como ele teria performado e obter uma previsão sólida da sua taxa de automação antes que ele fale com um único cliente.
Este fluxo de trabalho ilustra como a eesel AI simplifica a orquestração complexa necessária ao usar a API de Respostas da OpenAI para automação de suporte.:Considerações finais sobre a API de Respostas da OpenAI
A API de Respostas da OpenAI é um grande passo em frente. Dá aos programadores um ambiente rico em ferramentas e com estado para construir a próxima onda de agentes de IA, misturando com sucesso os melhores aspetos das APIs de Conclusão de Chat e de Assistentes numa só.
Mas o poder de uma API em bruto vem com a responsabilidade de construir tudo o resto à sua volta. Para uma tarefa especializada como o suporte ao cliente, a jornada desde uma simples chamada de API até um agente fiável e pronto para produção está repleta de desafios em orquestração, gestão de conhecimento e testes.
É aqui que plataformas como a eesel AI oferecem uma vantagem real. Ao lidar com a complexidade subjacente, permitem que as equipas implementem agentes de suporte de IA poderosos e personalizados em minutos, não em meses.
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A API de Respostas da OpenAI abre um mundo de possibilidades. Mas não tem de construir tudo do zero.
Com a eesel AI, pode implementar um agente de IA treinado no conhecimento da sua empresa e integrado com o seu helpdesk em minutos. Pode até simular o seu desempenho nos seus tickets passados para ver o potencial ROI antes de se comprometer.
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Perguntas frequentes
A API de Respostas da OpenAI é a nova API avançada e com estado (stateful) da OpenAI, concebida para construir agentes de IA mais complexos e com várias interações. É significativa porque pretende substituir tanto a API de Conclusão de Chat como a de Assistentes, tornando-se o padrão para o desenvolvimento futuro.
A API de Respostas da OpenAI simplifica a gestão do histórico por ser "stateful". Em vez de enviar manualmente todo o histórico da conversa a cada pedido, pode usar um parâmetro "previous_response_id", permitindo que a OpenAI acompanhe o contexto nos seus servidores e lhe poupe tokens e esforço de engenharia.
A API de Respostas da OpenAI oferece ferramentas integradas poderosas, como a Pesquisa na Web para acesso à internet em tempo real, a Pesquisa de Ficheiros para procurar documentos privados e um Intérprete de Código para executar código Python num ambiente isolado (sandbox). Estas ferramentas melhoram as capacidades do modelo para além dos seus dados de treino.
Os preços da API de Respostas da OpenAI são principalmente baseados em tokens, o que significa que paga pelos tokens de entrada e saída com base no modelo utilizado. Além disso, certas ferramentas integradas como o Intérprete de Código, o armazenamento para Pesquisa de Ficheiros e a Pesquisa na Web têm taxas separadas.
A API de Respostas da OpenAI é stateful e gere o histórico de conversas por si, enquanto a API de Conclusão de Chat é stateless, exigindo que você gira o histórico. A API de Respostas também inclui ferramentas integradas poderosas e está a ser desenvolvida ativamente como a API principal, enquanto a API de Conclusão de Chat será mantida, mas não possui estas funcionalidades avançadas.
Construir diretamente com a API de Respostas da OpenAI pode apresentar desafios como uma complexidade significativa na lógica de orquestração, a necessidade de desenvolver uma interface de utilizador personalizada para gestão, dificuldades em integrar e sincronizar conhecimento de várias fontes, e a falta de ferramentas robustas integradas para teste e implementação.
Plataformas como a eesel AI simplificam as complexidades da API de Respostas da OpenAI ao fornecer motores de fluxo de trabalho visuais para orquestração, integrações com um clique para gestão de conhecimento e modos de simulação para testar o desempenho do agente. Isto permite que as equipas implementem agentes de IA poderosos rapidamente, sem necessidade de engenharia extensiva.
