0Pricing
AI Agents · Lekcja

Wywoływanie OpenAI API: chat.completions

Wysyłaj komunikaty do endpointu OpenAI chat.completions, ustawiaj parametry temperature i max_tokens oraz parsuj odpowiedź.

Wywoływanie OpenAI API: chat.completions to bezpłatna lekcja AI Agents na CoddyKit. To lekcja 1 z 4. Możesz przeczytać całą lekcję poniżej za darmo — a potem ćwiczyć ją interaktywnie w przeglądarce z wbudowanym edytorem kodu i tutorem AI dostępnym 24/7. To część ścieżki edukacyjnej AI Agents, a Twój postęp synchronizuje się między webem a aplikacją CoddyKit. Kurs AI Agents zawiera 4 lekcji w sumie.

Dlaczego chat.completions?

OpenAI udostępnia dwa API:

  • chat.completions — standardowy, dobrze obsługiwany endpoint
  • Responses API / Assistants — zarządzane agenty (bardziej zaawansowane)

Ta lekcja dotyczy chat.completions, czyli podstawowego rozwiązania używanego przez 95% agentów.

Instalacja SDK

Jeden pakiet, jedna linia:

# pip install openai
from openai import OpenAI

client = OpenAI()  # reads OPENAI_API_KEY from env

Pierwsze wywołanie

Minimalne wywołanie:

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'

Budowa obiektu odpowiedzi

Odpowiedź zawiera więcej niż tylko tekst. Przydatne pola:

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

Najważniejsze parametry

  • model — model, którego należy użyć
  • temperature — 0.0 oznacza deterministyczność, a 1.0 kreatywność
  • max_tokens — limit długości danych wyjściowych
  • top_p — alternatywa dla temperature
  • seed — powtarzalne dane wyjściowe (z zastrzeżeniami)

Temperatura: wybór zależny od zadania

  • 0.0 — ekstrakcja, klasyfikacja, generowanie kodu
  • 0.2–0.5 — większość decyzji agentów
  • 0.7–1.0 — kreatywne pisanie, burza mózgów

Sekwencje zatrzymujące

Można przerwać dane wyjściowe przy określonym znaczniku:

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.

Wiele wariantów

Można wygenerować N kandydatów w jednym wywołaniu:

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

Typy błędów do obsłużenia

  • RateLimitError — 429, należy odczekać przed ponowieniem
  • APIConnectionError — problem z siecią
  • APITimeoutError — zbyt wolna odpowiedź
  • AuthenticationError — nieprawidłowy klucz API
  • BadRequestError — problem ze schematem

Wywołania asynchroniczne

W przypadku agentów o dużej przepustowości należy użyć klienta asynchronicznego:

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]))

Wbudowane limity czasu i ponowienia

SDK domyślnie wykonuje pewną liczbę ponowień. Można to zmienić:

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

Powody zakończenia

Co oznacza finish_reason == "length"?

Podsumowanie

Potrafią już Państwo wywoływać OpenAI z poziomu języka Python. Następnie omówimy Anthropic API, które ma kilka niewielkich, ale istotnych różnic.

Często zadawane pytania

Czy lekcja „Wywoływanie OpenAI API: chat.completions” jest bezpłatna?

Tak — pełny tekst „Wywoływanie OpenAI API: chat.completions” jest dostępny za darmo tutaj w sieci. Aby ćwiczyć ją interaktywnie (wbudowany edytor kodu i tutor AI dostępny 24/7) i odblokować resztę kursu AI Agents, przejdź na CoddyKit PRO. Kurs AI Agents zawiera 4 lekcji w sumie.

Co nauczysz się w „Wywoływanie OpenAI API: chat.completions”?

Wysyłaj komunikaty do endpointu OpenAI chat.completions, ustawiaj parametry temperature i max_tokens oraz parsuj odpowiedź. Ćwiczysz AI Agents z praktycznym kodem, który uruchamiasz bezpośrednio w przeglądarce, a tutor AI dostępny 24/7 odpowiada na Twoje pytania podczas pracy nad lekcją.

Czy potrzebuję doświadczenia, aby zacząć AI Agents?

Nie wymagamy żadnego doświadczenia. AI Agents w CoddyKit jest strukturyzowany dla początkujących i zaawansowanych użytkowników, więc możesz zacząć tutaj lub od początku i uczyć się w swoim tempie. To lekcja 1 z 4.

Ile czasu zajmuje lekcja „Wywoływanie OpenAI API: chat.completions”?

Większość lekcji CoddyKit trwa około 5–10 minut. Każda lekcja to mały, interaktywny krok, dzięki czemu robisz systematyczne postępy i zawsze wracasz dokładnie do tego samego miejsca — na webie i w aplikacji.

Czy mogę pisać i uruchamiać kod w tej lekcji AI Agents?

Tak. Każda lekcja AI Agents zawiera wbudowany edytor kodu, więc piszesz i uruchamiasz prawdziwy kod bezpośrednio w przeglądarce i od razu otrzymujesz sprzężenie zwrotne od AI — bez konfiguracji na komputerze.

Wszystkie lekcje w tym kursie

  1. Wywoływanie OpenAI API: chat.completions
  2. Wywoływanie Anthropic API: messages
  3. Strumieniowanie odpowiedzi (SSE)
  4. Świadomość kosztów: liczenie tokenów i budżety
← Powrót do AI Agents