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AI Agents · Aula

Chamando a API da OpenAI: chat.completions

Envie mensagens ao endpoint chat.completions da OpenAI, defina temperature e max_tokens e analise a resposta.

Chamando a API da OpenAI: chat.completions é uma aula grátis de AI Agents no CoddyKit. Esta é a aula 1 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de AI Agents, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de AI Agents inclui 4 aulas no total.

Por que chat.completions?

OpenAI tem duas APIs:

  • chat.completions — o endpoint padrão e bem compatível
  • API de Respostas / Assistentes — agentes gerenciados (mais avançados)

Esta lição aborda chat.completions, que é o principal recurso para 95% dos agentes.

Instale o SDK

Um pacote, uma linha:

# pip install openai
from openai import OpenAI

client = OpenAI()  # reads OPENAI_API_KEY from env

Sua primeira chamada

Uma geração mínima:

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 do objeto de resposta

A resposta contém mais do que apenas texto. Campos úteis:

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

Parâmetros principais

  • model — qual modelo usar
  • temperature — 0.0 determinístico, 1.0 criativo
  • max_tokens — limite do comprimento da saída
  • top_p — alternativa à temperatura
  • seed — saídas reproduzíveis (com ressalvas)

Temperatura: escolha conforme a tarefa

  • 0.0 — extração, classificação e geração de código
  • 0.2–0.5 — a maioria das decisões de agentes
  • 0.7–1.0 — escrita criativa e geração de ideias

Sequências de parada

Interrompa a saída em um marcador específico:

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.

Várias opções

Gere N candidatos em uma única chamada:

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

Tipos de erro a tratar

  • RateLimitError — 429, aguarde antes de tentar novamente
  • APIConnectionError — problema de rede
  • APITimeoutError — resposta lenta
  • AuthenticationError — chave de API inválida
  • BadRequestError — problema no esquema

Chamadas assíncronas

Para agentes de alta capacidade de processamento, use o cliente assíncrono:

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]))

Tempo limite e novas tentativas integrados

O SDK faz algumas novas tentativas por padrão. Você pode substituir esse comportamento:

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

Motivos de conclusão

O que significa finish_reason == "length"?

Recapitulação

Agora você pode chamar OpenAI a partir de Python. Em seguida, veremos a API da Anthropic, que tem diferenças pequenas, mas importantes.

Perguntas Frequentes

A aula “Chamando a API da OpenAI: chat.completions” é grátis?

Sim — o texto completo de “Chamando a API da OpenAI: chat.completions” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de AI Agents, atualize para CoddyKit PRO. O curso de AI Agents inclui 4 aulas no total.

O que vou aprender em “Chamando a API da OpenAI: chat.completions”?

Envie mensagens ao endpoint chat.completions da OpenAI, defina temperature e max_tokens e analise a resposta. Você pratica AI Agents com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.

Preciso ter experiência prévia para começar AI Agents?

Nenhuma experiência prévia é necessária. AI Agents no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 1 de 4.

Quanto tempo leva a aula “Chamando a API da OpenAI: chat.completions”?

A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.

Posso escrever e executar código nesta aula de AI Agents?

Sim. Cada aula de AI Agents inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.

Todas as aulas deste curso

  1. Chamando a API da OpenAI: chat.completions
  2. Chamando a API da Anthropic: messages
  3. Transmissão de respostas (SSE)
  4. Controle de custos: contagem de tokens e orçamentos
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