Respuestas de OpenAI API
La API Responses de OpenAI unifica chat, completions y capacidades multimodales en un solo endpoint que permite generar respuestas, procesar imágenes y archivos, y ejecutar llamadas a herramientas externas. Las peticiones incluyen parámetros clave como model para seleccionar el modelo (por ejemplo gpt-4.1, gpt-4o o gpt-4o-mini), input que es una lista de mensajes con role y content, y opciones como stream para recibir la respuesta en tiempo real.
Formato de input y multimodalidad: cada elemento de input puede contener content como texto, imágenes o archivos. Para vision y multimodal puedes enviar tipos como input_text, input_image o input_file y el modelo devolverá un output que combina texto descriptivo, análisis o acciones sugeridas. Los roles típicos son system, user y assistant para controlar el contexto y las instrucciones del modelo.
Respuesta y streaming: con stream activado la API emite eventos secuenciales que incluyen tipos como response.created, response.in_progress, response.output_item.added, response.content_part.added, response.output_text.delta y response.completed. Las respuestas por delta permiten renderizar el texto mientras se genera; cada delta trae fragmentos que deben concatenarse por item_id y por índices output_index y content_index hasta recibir el evento response.completed.
Estructura del objeto response: la respuesta final contiene campos relevantes como id (identificador de la respuesta), model (modelo utilizado), output (array de mensajes con role assistant y content), usage con métricas de tokens de entrada y salida, status que indica completed o in_progress, y metadata adicional sobre herramientas y razonamiento. El campo content puede incluir elementos de tipo output_text con el texto final y anotaciones.
Errores y códigos comunes: la API devuelve códigos como 400 token_mismatched o api_not_implemented para solicitudes inválidas, 401 invalid_token si falta o es inválido el token de autorización, 429 too_many_requests cuando se exceden límites de tasa, y 500 api_error para fallos internos. Es importante validar parámetros y manejar reintentos exponenciales ante 429 y 500.
Buenas prácticas: enviar el historial de conversación en input para mantener contexto, usar roles system para instrucciones globales, procesar eventos delta al recibir stream y almacenar usage para monitorizar costes. Para integraciones productivas conviene implementar limitadores de tasa, sanitización de entradas y control de contenido con filtros de seguridad.
Casos de uso típicos: asistentes conversacionales, agentes IA que combinan búsqueda y herramientas, análisis de imágenes y documentos, generación automatizada de respuestas y pipelines de IA para procesos de negocio. El soporte para entrada multimodal permite, por ejemplo, preguntar por el contenido de una imagen o por un archivo PDF y recibir un resumen contextual.
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