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AI Agents · Lezione

Chiamare l'API OpenAI: chat.completions

Invii messaggi all'endpoint chat.completions di OpenAI, imposti temperature e max_tokens e analizzi la risposta.

Chiamare l'API OpenAI: chat.completions è una lezione AI Agents gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 1 di 4. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento AI Agents, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso AI Agents include 4 lezioni in totale.

Perché chat.completions?

OpenAI dispone di due API:

  • chat.completions — l'endpoint standard e ampiamente supportato
  • Responses API / Assistants — agenti gestiti (più avanzati)

Questa lezione tratta chat.completions, il cavallo di battaglia per il 95% degli agenti.

Installare l'SDK

Un pacchetto, una riga:

# pip install openai
from openai import OpenAI

client = OpenAI()  # reads OPENAI_API_KEY from env

La prima chiamata

Un completamento minimo:

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'

Anatomia dell'oggetto risposta

La risposta contiene più del semplice testo. Campi utili:

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

Parametri principali

  • model — quale modello utilizzare
  • temperature — 0.0 deterministico, 1.0 creativo
  • max_tokens — limite alla lunghezza dell'output
  • top_p — alternativa a temperature
  • seed — output riproducibili (con alcune limitazioni)

Temperatura: scelga in base all'attività

  • 0.0 — estrazione, classificazione, generazione di codice
  • 0.2-0.5 — la maggior parte delle decisioni degli agenti
  • 0.7-1.0 — scrittura creativa, brainstorming

Sequenze di arresto

Interrompa l'output in corrispondenza di un indicatore specifico:

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.

Scelte multiple

Generi N candidati con una sola chiamata:

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

Tipi di errore da gestire

  • RateLimitError — 429, attenda prima di riprovare
  • APIConnectionError — problema di rete
  • APITimeoutError — risposta lenta
  • AuthenticationError — chiave API non valida
  • BadRequestError — problema dello schema

Chiamate asincrone

Per gli agenti ad alto throughput, utilizzi il client asincrono:

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]))

Timeout e retry integrati

L'SDK esegue alcuni retry per impostazione predefinita. Può sovrascriverli:

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

Motivi di completamento

Che cosa significa finish_reason == "length"?

Riepilogo

Ora può chiamare OpenAI da Python. Prossimamente tratteremo l'API Anthropic, che presenta differenze piccole ma importanti.

Domande Frequenti

La lezione «Chiamare l'API OpenAI: chat.completions» è gratuita?

Sì — il testo completo di «Chiamare l'API OpenAI: chat.completions» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso AI Agents, passa a CoddyKit PRO. Il corso AI Agents include 4 lezioni in totale.

Cosa imparerò in «Chiamare l'API OpenAI: chat.completions»?

Invii messaggi all'endpoint chat.completions di OpenAI, imposti temperature e max_tokens e analizzi la risposta. Eserciti AI Agents con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.

Ho bisogno di esperienza per iniziare AI Agents?

Non è richiesta alcuna esperienza precedente. AI Agents su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 1 di 4.

Quanto tempo richiede la lezione «Chiamare l'API OpenAI: chat.completions»?

La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.

Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione AI Agents?

Sì. Ogni lezione AI Agents include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.

Tutte le lezioni di questo corso

  1. Chiamare l'API OpenAI: chat.completions
  2. Chiamare l'API Anthropic: messages
  3. Streaming delle risposte (SSE)
  4. Consapevolezza dei costi: conteggio dei token e budget
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