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AI Agents · Lektion

OpenAI API aufrufen: chat.completions

Senden Sie Nachrichten an den OpenAI-Endpunkt chat.completions, setzen Sie temperature und max_tokens und parsen Sie die Antwort.

OpenAI API aufrufen: chat.completions ist eine kostenlose AI Agents-Lektion auf CoddyKit. Dies ist Lektion 1 von 4. Du kannst die komplette Lektion unten kostenlos lesen – dann übst du sie direkt im Browser mit einem integrierten Code-Editor und einem KI-Tutor rund um die Uhr. Sie ist Teil des AI Agents-Lernpfads, und dein Fortschritt wird über Web und CoddyKit-App synchronisiert. Der AI Agents-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.

Warum chat.completions?

OpenAI bietet zwei APIs:

  • chat.completions — der standardmäßige, gut unterstützte Endpunkt
  • Responses API / Assistants — verwaltete Agents (fortgeschrittener)

Diese Lektion behandelt chat.completions, den zentralen Baustein für 95 % aller Agents.

SDK installieren

Ein Paket, eine Zeile:

# pip install openai
from openai import OpenAI

client = OpenAI()  # reads OPENAI_API_KEY from env

Ihr erster Aufruf

Eine minimale Completion:

response = client.chat.completions.create(
    model='gpt-4o-mini',
    messages=[
        {'role': 'system', 'content': 'You are concise.'},
        {'role': 'user', 'content': 'Capital of France?'},
    ],
)
print(response.choices[0].message.content)
# 'Paris'

Aufbau des Response-Objekts

Die Response enthält mehr als nur Text. Nützliche Felder:

response.choices[0].message.content       # the text
response.choices[0].finish_reason          # 'stop' / 'length' / 'tool_calls'
response.usage.prompt_tokens               # input tokens
response.usage.completion_tokens           # output tokens
response.usage.total_tokens                # sum
response.id                                # 'chatcmpl-...' for tracing

Wichtige Parameter

  • model — welches Modell verwendet werden soll
  • temperature — 0.0 deterministisch, 1.0 kreativ
  • max_tokens — Begrenzung der Ausgabelänge
  • top_p — Alternative zu temperature
  • seed — reproduzierbare Ausgaben (mit Einschränkungen)

Temperature: Nach Aufgabe auswählen

  • 0.0 — Extraktion, Klassifizierung, Codegenerierung
  • 0.2–0.5 — die meisten Entscheidungen von Agents
  • 0.7–1.0 — kreatives Schreiben, Brainstorming

Stoppsequenzen

Beenden Sie die Ausgabe an einer bestimmten Markierung:

response = client.chat.completions.create(
    model='gpt-4o-mini',
    messages=messages,
    stop=['\n\n', 'END'],
)
# Stops as soon as a blank line or 'END' appears.

Mehrere Auswahlmöglichkeiten

Generieren Sie N Kandidaten in einem Aufruf:

response = client.chat.completions.create(
    model='gpt-4o-mini',
    messages=messages,
    n=3,  # three samples
)
for choice in response.choices:
    print(choice.message.content)

Zu behandelnde Fehlertypen

  • RateLimitError — 429, warten und erneut versuchen
  • APIConnectionError — Netzwerkproblem
  • APITimeoutError — langsame Antwort
  • AuthenticationError — ungültiger API-Schlüssel
  • BadRequestError — Schema-Problem

Asynchrone Aufrufe

Verwenden Sie für Agents mit hohem Durchsatz den asynchronen Client:

from openai import AsyncOpenAI
import asyncio

client = AsyncOpenAI()

async def ask(q):
    r = await client.chat.completions.create(
        model='gpt-4o-mini',
        messages=[{'role': 'user', 'content': q}],
    )
    return r.choices[0].message.content

results = asyncio.run(asyncio.gather(*[ask(q) for q in questions]))

Eingebaute Timeouts und Wiederholungsversuche

Das SDK führt standardmäßig einige Wiederholungsversuche aus. Sie können dies überschreiben:

client = OpenAI(
    timeout=30.0,
    max_retries=3,
)

Beendigungsgründe

Was bedeutet finish_reason == "length"?

Zusammenfassung

Sie können OpenAI jetzt aus Python aufrufen. Als Nächstes behandeln wir die Anthropic API, die sich in einigen kleinen, aber wichtigen Punkten unterscheidet.

Häufig gestellte Fragen

Ist die Lektion „OpenAI API aufrufen: chat.completions“ kostenlos?

Ja — der vollständige Text von „OpenAI API aufrufen: chat.completions“ ist hier im Web kostenlos zu lesen. Um sie interaktiv zu üben (integrierter Code-Editor und 24/7 KI-Tutor) und den Rest des AI Agents-Kurses freizuschalten, upgrade auf CoddyKit PRO. Der AI Agents-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.

Was lerne ich in „OpenAI API aufrufen: chat.completions“?

Senden Sie Nachrichten an den OpenAI-Endpunkt chat.completions, setzen Sie temperature und max_tokens und parsen Sie die Antwort. Du übst AI Agents mit praktischem Code, den du direkt im Browser ausführst, und ein 24/7 KI-Tutor beantwortet deine Fragen während du die Lektion bearbeitest.

Brauche ich Erfahrung, um AI Agents zu starten?

Keine Vorkenntnisse erforderlich. AI Agents auf CoddyKit ist für Anfänger bis fortgeschrittene Lernende strukturiert, sodass du hier starten oder von Anfang an beginnen und in deinem eigenen Tempo voranschreiten kannst. Dies ist Lektion 1 von 4.

Wie lange dauert die Lektion „OpenAI API aufrufen: chat.completions“?

Die meisten CoddyKit-Lektionen dauern etwa 5–10 Minuten. Jede ist kompakt und interaktiv, sodass du stetig Fortschritte machst und genau dort weitermachst, wo du aufgehört hast – im Web und in der App.

Kann ich in dieser AI Agents-Lektion Code schreiben und ausführen?

Ja. Jede AI Agents-Lektion enthält einen integrierten Code-Editor, sodass du echten Code direkt in deinem Browser schreibst und ausführst und sofort KI-Feedback erhältst — ohne lokale Einrichtung erforderlich.

Alle Lektionen in diesem Kurs

  1. OpenAI API aufrufen: chat.completions
  2. Anthropic API aufrufen: messages
  3. Antworten streamen (SSE)
  4. Kostenbewusstsein: Token zählen und Budgets
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