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AI Agents · Leçon

Appeler l’API OpenAI : chat.completions

Envoyez des messages au point de terminaison OpenAI chat.completions, définissez temperature et max_tokens, puis analysez la réponse.

Appeler l’API OpenAI : chat.completions est une leçon AI Agents gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 1 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage AI Agents, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours AI Agents comprend 4 leçons au total.

Pourquoi chat.completions ?

OpenAI propose deux API :

  • chat.completions — le point d'accès standard et bien pris en charge
  • Responses API / Assistants — des agents gérés (plus avancés)

Cette leçon porte sur chat.completions, qui constitue l'outil principal de 95 % des agents.

Installer le SDK

Un paquet, une ligne :

# pip install openai
from openai import OpenAI

client = OpenAI()  # reads OPENAI_API_KEY from env

Votre premier appel

Une génération minimale :

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'

Anatomie de l'objet de réponse

La réponse ne contient pas seulement du texte. Voici quelques champs utiles :

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

Paramètres clés

  • model — modèle à utiliser
  • temperature — 0,0 pour un résultat déterministe, 1,0 pour un résultat créatif
  • max_tokens — limite de la longueur de sortie
  • top_p — solution de remplacement de la température
  • seed — sorties reproductibles (avec certaines réserves)

Température : choisissez selon la tâche

  • 0,0 — extraction, classification et génération de code
  • 0,2 à 0,5 — la plupart des décisions d'agents
  • 0,7 à 1,0 — écriture créative et recherche d'idées

Séquences d'arrêt

Arrêtez la sortie à un marqueur précis :

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.

Choix multiples

Générez N candidats en un seul appel :

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

Types d'erreurs à gérer

  • RateLimitError — 429, attendez avant de réessayer
  • APIConnectionError — problème réseau
  • APITimeoutError — réponse lente
  • AuthenticationError — clé API incorrecte
  • BadRequestError — problème de schéma

Appels asynchrones

Pour les agents à haut débit, utilisez le client asynchrone :

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]))

Délais d'expiration et nouvelles tentatives intégrés

Le SDK effectue par défaut certaines nouvelles tentatives. Vous pouvez remplacer ce comportement :

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

Raisons de fin

Que signifie finish_reason == "length" ?

Récapitulatif

Vous pouvez désormais appeler OpenAI depuis Python. Nous abordons ensuite l'API Anthropic, qui présente quelques différences modestes mais importantes.

Questions Fréquemment Posées

La leçon « Appeler l’API OpenAI : chat.completions » est-elle gratuite ?

Oui — le texte complet de « Appeler l’API OpenAI : chat.completions » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours AI Agents, passe à CoddyKit PRO. Le cours AI Agents comprend 4 leçons au total.

Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Appeler l’API OpenAI : chat.completions » ?

Envoyez des messages au point de terminaison OpenAI chat.completions, définissez temperature et max_tokens, puis analysez la réponse. Tu pratiques AI Agents avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.

Dois-je avoir de l'expérience pour commencer AI Agents ?

Aucune expérience préalable n'est requise. AI Agents sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 1 sur 4.

Combien de temps prend la leçon « Appeler l’API OpenAI : chat.completions » ?

La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.

Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon AI Agents ?

Oui. Chaque leçon AI Agents inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.

Toutes les leçons de ce cours

  1. Appeler l’API OpenAI : chat.completions
  2. Appeler l’API Anthropic : messages
  3. Diffusion des réponses (SSE)
  4. Maîtriser les coûts : comptage des jetons et budgets
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