创建响应

模型上一个响应的唯一 ID。使用此 ID 来创建多轮对话。了解有关对话状态的更多信息。

用于生成响应的模型 ID，例如 gpt-4o 或 o3。OpenAI 提供各种具有不同功能、性能特征和价格的模型。请参阅模型指南来浏览和比较可用模型。

仅限 o 系列模型

推理模型的配置选项。

是否在后台运行模型响应。 了解更多.

可以为响应生成的 token 的上限，包括可见的输出 token 和推理 token。

模型文本响应的配置选项。可以是纯文本或结构化 JSON 数据。了解更多：

• 文本输入和输出
• 结构化输出

模型在生成响应时可以调用的工具数组。您可以通过设置 tool_choice 参数来指定要使用的工具。

您可以为模型提供的两类工具是：

• 内置工具：由 OpenAI 提供、扩展模型功能的工具，例如网页搜索或文件搜索。了解更多有关内置工具的信息。
• 函数调用（自定义工具）：由您定义的函数，使模型能够调用您自己的代码。了解更多有关函数调用的信息。

模型在生成响应时应如何选择使用哪个工具（或多个工具）。请参阅 tools 参数以了解如何指定模型可以调用的工具。

控制模型调用哪个（如果有）工具。

none 表示模型将不调用任何工具，而是生成一条消息。

auto 表示模型可以选择生成消息或调用一个或多个工具。

required 表示模型必须调用一个或多个工具。

对提示模板及其变量的引用。

用于模型响应的截断策略。

• auto：如果此响应及之前的响应的上下文超出了模型的上下文窗口大小，模型将通过删除对话中间的输入项来截断响应以适应上下文窗口。
• disabled（默认）：如果模型响应将超出模型的上下文窗口大小，请求将失败并返回 400 错误。

用于生成响应的文本、图片或文件输入

更多细节:

• 文本输入输出
• 图片输入
• 联网搜索
• 函数调用

模型输入文本字符串

指定模型响应中需额外包含的数据。目前支持以下值：

• file_search_call.results: 包含文件搜索工具调用所产生的搜索结果。
• message.input_image.image_url: 包含输入消息中的图片链接。
• computer_call_output.output.image_url: 包含计算机调用（computer call）输出的图片链接。
• reasoning.encrypted_content: 在推理项（reasoning item）的输出中，包含对推理过程令牌（reasoning tokens）的加密版本。如此一来，当以无状态方式使用 Responses API 时（例如，当 store 参数设置为 false，或当组织加入了“零数据保留”计划时），推理项便可在多轮对话中继续使用。
• code_interpreter_call.outputs: 包含代码解释器工具调用项中，Python 代码的执行输出。

是否允许模型并行执行工具调用

是否存储生成的模型响应，以供后续通过 API 检索

插入到模型上下文中的系统（或开发者）消息。

当与 previous_response_id 一同使用时，先前响应中的指令将不会被沿用至新的响应中。这使得在新响应中可以轻松地替换系统（或开发者）消息。

若设为 true，模型响应数据将在生成时，通过 Server-Sent Events 流式传输至客户端。 代码示例

一对可以附加到对象的 16 个键值对。这对于以结构化格式存储有关对象的附加信息以及通过 API 或仪表板查询对象非常有用。

键是长度最多为 64 个字符的字符串。值是长度最多为 512 个字符的字符串。

要使用的采样温度，介于 0 和 2 之间。较高的值（如 0.8）将使输出更随机，而较低的值（如 0.2）将使其更聚焦和确定。 我们通常建议修改此项或 top_p，但不要同时修改两者。

采样温度的另一种方法，称为核采样，模型会考虑具有 top_p 概率质量的 token 的结果。因此，0.1 意味着只考虑包含前 10% 概率质量的 token。

我们通常建议修改此项或 temperature，但不要同时修改两者。

最终用户的稳定标识符。 用于通过更好地对类似请求进行分桶来提高缓存命中率，并帮助 OpenAI 检测和防止滥用。了解更多。

指定用于处理请求的延迟等级。此参数适用于订阅了按量计费服务的客户： - 如果设置为“auto”，并且项目启用了按量计费服务，系统将使用按量计费积分直至用尽。 - 如果设置为“auto”，但项目未启用按量计费服务，则请求将使用默认服务等级进行处理，该等级的正常运行时间服务水平协议较低，且无延迟保证。 - 如果设置为“default”，请求将使用默认服务等级进行处理，该等级的正常运行时间服务水平协议较低，且无延迟保证。 - 如果设置为“flex”，请求将使用弹性处理服务等级进行处理。了解更多。 - 如果未设置，则默认行为是“auto”。 设置此参数后，响应体将包含所使用的 service_tier。

一对可以附加到对象的 16 个键值对。这对于以结构化格式存储有关对象的附加信息以及通过 API 或仪表板查询对象非常有用。

键是长度最多为 64 个字符的字符串。值是长度最多为 512 个字符的字符串。

要使用的采样温度，介于 0 和 2 之间。较高的值（如 0.8）将使输出更随机，而较低的值（如 0.2）将使其更聚焦和确定。 我们通常建议修改此项或 top_p，但不要同时修改两者。

采样温度的另一种方法，称为核采样，模型会考虑具有 top_p 概率质量的 token 的结果。因此，0.1 意味着只考虑包含前 10% 概率质量的 token。

我们通常建议修改此项或 temperature，但不要同时修改两者。

用于生成响应的模型 ID，例如 gpt-4o 或 o3。OpenAI 提供各种具有不同功能、性能特征和价格的模型。请参阅模型指南来浏览和比较可用模型。

模型在生成响应时可以调用的工具数组。您可以通过设置 tool_choice 参数来指定要使用的工具。

您可以为模型提供的两类工具是：

• 内置工具：由 OpenAI 提供、扩展模型功能的工具，例如网页搜索或文件搜索。了解更多有关内置工具的信息。
• 函数调用（自定义工具）：由您定义的函数，使模型能够调用您自己的代码。了解更多有关函数调用的信息。

模型在生成响应时应如何选择使用哪个工具（或多个工具）。请参阅 tools 参数以了解如何指定模型可以调用的工具。

控制模型调用哪个（如果有）工具。

none 表示模型将不调用任何工具，而是生成一条消息。

auto 表示模型可以选择生成消息或调用一个或多个工具。

required 表示模型必须调用一个或多个工具。

此响应的唯一标识符

该资源的对象类型 - 始终设置为 response。

此响应创建时的 Unix 时间戳（以秒为单位）。

当模型未能生成响应时返回的错误对象。

响应不完整的详细信息。

由模型生成的内容项数组。

• output 数组中项目的长度和顺序取决于模型的响应。
• 与其访问 output 数组中的第一个项目并假设它是包含模型生成内容的 assistant 消息，不如考虑在 SDK 中使用 output_text 属性（如果支持）。

插入到模型上下文中的系统（或开发者）消息。

当与 previous_response_id 一起使用时，前一个响应中的指令不会延续到下一个响应。这使得在新的响应中轻松替换系统（或开发者）消息变得容易。

发送给模型的文本输入，相当于具有 developer 角色的文本输入。

是否允许模型并行运行工具调用。

最终用户的稳定标识符。 用于通过更好地对类似请求进行分桶来提高缓存命中率，并帮助 OpenAI 检测和防止滥用。了解更多。

指定用于处理请求的延迟等级。此参数适用于订阅了按量计费服务的客户： - 如果设置为“auto”，并且项目启用了按量计费服务，系统将使用按量计费积分直至用尽。 - 如果设置为“auto”，但项目未启用按量计费服务，则请求将使用默认服务等级进行处理，该等级的正常运行时间服务水平协议较低，且无延迟保证。 - 如果设置为“default”，请求将使用默认服务等级进行处理，该等级的正常运行时间服务水平协议较低，且无延迟保证。 - 如果设置为“flex”，请求将使用弹性处理服务等级进行处理。了解更多。 - 如果未设置，则默认行为是“auto”。 设置此参数后，响应体将包含所使用的 service_tier。

模型上一个响应的唯一 ID。使用此 ID 来创建多轮对话。了解有关对话状态的更多信息。

仅限 o 系列模型

推理模型的配置选项。

是否在后台运行模型响应。 了解更多.

可以为响应生成的 token 的上限，包括可见的输出 token 和推理 token。

模型文本响应的配置选项。可以是纯文本或结构化 JSON 数据。了解更多：

• 文本输入和输出
• 结构化输出

对提示模板及其变量的引用。

用于模型响应的截断策略。

• auto：如果此响应及之前的响应的上下文超出了模型的上下文窗口大小，模型将通过删除对话中间的输入项来截断响应以适应上下文窗口。
• disabled（默认）：如果模型响应将超出模型的上下文窗口大小，请求将失败并返回 400 错误。

响应生成的状态。可能的值有 completed、failed、 in_progress、cancelled、queued 或 incomplete。

仅限 SDK 的便利属性，包含 output 数组中所有 output_text 项的聚合文本输出（如果存在）。 在 Python 和 JavaScript SDK 中支持。

表示令牌使用详情，包括输入令牌、输出令牌、输出令牌的明细以及使用的总令牌。