Richiesta e utilizzo dell'API OpenAI Responses

OpenAI ha recentemente fornito un’interfaccia per creare risposte del modello. Fornisce input di testo o immagini per generare output di testo o immagini. Consente al modello di chiamare il proprio codice personalizzato o di utilizzare strumenti integrati, come la ricerca web o la ricerca di file, per utilizzare i propri dati come input per le risposte del modello. Questo documento presenta principalmente il processo di utilizzo delle operazioni dell’API OpenAI Responses, con la quale possiamo facilmente utilizzare la funzionalità ufficiale di OpenAI per creare risposte del modello.

GPT-6.1 Sol

Utilizzare model: "gpt-6.1-sol" per selezionare questo modello. Supporta output in streaming, chiamate di funzione, output strutturato e input di immagini. Nella prima settimana dall’apertura, è disponibile solo per i possessori verificati di ACE T1+ (almeno 100.000 ACE) o per gli utenti autorizzati; l’orario specifico di apertura è soggetto al messaggio di accesso nella console. I livelli di ragionamento supportano low, medium, high, xhigh e max, mentre none o minimal non sono temporaneamente supportati. Si consiglia di iniziare con reasoning: {"effort": "low"}. Quando l’input supera 272.000 token, l’intera richiesta è soggetta al prezzo del contesto lungo, e il costo è soggetto al prezzo corrente nella console.

Processo di richiesta

Per utilizzare l’API OpenAI Responses, innanzitutto vai alla console Ace Data Cloud per ottenere il tuo API Token e conservalo come riserva.

Se non hai ancora effettuato l’accesso o la registrazione, verrai automaticamente reindirizzato alla pagina di accesso che ti inviterà a registrarti e ad accedere; al termine, tornerai automaticamente alla pagina corrente. Un solo API Token può chiamare tutti i servizi della piattaforma, senza necessità di richiederne uno separatamente per ogni servizio. Alla prima richiesta verrà assegnato un credito gratuito, che consente una prova gratuita; quando il credito è insufficiente, puoi ricaricare il saldo universale nella console.

📘 Documentazione completa: OpenAI Responses API →

Utilizzo di base

Successivamente, puoi compilare i contenuti corrispondenti nell’interfaccia, come mostrato nell’immagine:

Quando utilizzi questa interfaccia per la prima volta, dobbiamo compilare almeno tre contenuti: uno è authorization, che può essere selezionato direttamente nell’elenco a discesa. Un altro parametro è model; model è la categoria del modello del sito ufficiale OpenAI ChatGPT che scegliamo di utilizzare. Qui abbiamo principalmente 20 modelli, per i dettagli puoi consultare i modelli che forniamo. L’ultimo parametro è input; input è l’array di prompt che inseriamo, è un array e indica che possono essere caricati contemporaneamente più prompt. Ogni prompt contiene role e content, dove role indica il ruolo del richiedente. Forniamo tre identità, ovvero user, assistant, system. L’altro, content, è il contenuto specifico della nostra domanda. Allo stesso tempo, puoi notare che sulla destra viene generato il codice di chiamata corrispondente; puoi copiare il codice ed eseguirlo direttamente, oppure fare direttamente clic sul pulsante «Try» per testarlo. Parametri opzionali comuni:

max_tokens: limita il numero massimo di token per una singola risposta.
temperature: casualità della generazione, tra 0 e 2; maggiore è il valore, maggiore è la dispersione.
n: quante risposte candidate generare alla volta.
response_format: impostazione del formato di risposta.
tools: definizione di chiamate di funzioni/strumenti.
background: se eseguire in modo asincrono in background.

Dopo la chiamata, scopriamo che il risultato restituito è il seguente:

{
  "id": "resp_68a98322e3c88191a027de2711a02a490554cad0b36c0400",
  "object": "response",
  "created_at": 1755939618,
  "status": "completed",
  "background": false,
  "content_filters": null,
  "error": null,
  "incomplete_details": null,
  "instructions": null,
  "max_output_tokens": null,
  "max_tool_calls": null,
  "model": "gpt-5.5",
  "output": [
    {
      "id": "msg_68a98323422c8191a7f383eea48ba5160554cad0b36c0400",
      "type": "message",
      "status": "completed",
      "content": [
        {
          "type": "output_text",
          "annotations": [],
          "text": "Hello! How can I assist you today?"
        }
      ],
      "role": "assistant"
    }
  ],
  "parallel_tool_calls": true,
  "previous_response_id": null,
  "prompt_cache_key": null,
  "reasoning": {
    "effort": null,
    "summary": null
  },
  "safety_identifier": null,
  "service_tier": "default",
  "store": true,
  "temperature": 1,
  "text": {
    "format": {
      "type": "text"
    }
  },
  "tool_choice": "auto",
  "tools": [],
  "top_p": 1,
  "truncation": "disabled",
  "usage": {
    "input_tokens": 8,
    "input_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0
    },
    "output_tokens": 10,
    "output_tokens_details": {
      "reasoning_tokens": 0
    },
    "total_tokens": 18
  },
  "user": null,
  "metadata": {}
}

Il risultato restituito contiene diversi campi, descritti come segue:

id, l’ID generato per questa attività di conversazione, utilizzato per identificare univocamente questa attività di conversazione.
model , il modello del sito ufficiale OpenAI ChatGPT selezionato.
output, le informazioni di risposta fornite da ChatGPT al prompt.
usage : le informazioni statistiche sui token per questa sessione di domande e risposte.

Tra questi, output contiene le informazioni di risposta di ChatGPT, e l’output al suo interno è ChatGPT, come si può vedere nell’immagine.

Si può vedere che il campo content all’interno di output contiene il contenuto specifico della risposta di ChatGPT.

Risposta in streaming

Questa interfaccia supporta anche le risposte in streaming, che sono molto utili per l’integrazione con le pagine web e consentono alle pagine web di ottenere un effetto di visualizzazione carattere per carattere. Se desideri restituire risposte in streaming, puoi modificare il parametro stream nell’intestazione della richiesta impostandolo su true. La modifica è mostrata nell’immagine, tuttavia il codice di chiamata deve essere modificato di conseguenza per supportare le risposte in streaming.

Dopo aver modificato stream in true, l’API restituirà i dati JSON corrispondenti riga per riga; a livello di codice, dobbiamo apportare le modifiche corrispondenti per ottenere risultati riga per riga. Codice di chiamata di esempio Python:

import requests

url = "https://api.acedata.cloud/openai/responses"

headers = {
    "accept": "application/json",
    "authorization": "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json"
}

payload = {
    "model": "gpt-4.1",
    "input": [{"role":"user","content":"Hello"}],
    "stream": True
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)

L’effetto dell’output è il seguente:

data: {"type": "response.created", "sequence_number": 0, "response":
{"id": "resp_68a9837bb9bc8190b403947311db6faa0721186e8fbb89d0", "object": "response", "created_at": 1755939707, "status": "in_progress", "background": false, "content_filters": null, "error": null, "incomplete_details": null, "instructions": null, "max_output_tokens": null, "max_tool_calls": null, "model": "gpt-4.1-data", "output": [], "parallel_tool_calls": true, "previous_response_id": null, "prompt_cache_key": null, "reasoning": {"effort": null, "summary": null}, "safety_identifier": null, "service_tier": "auto", "store": true, "temperature": 1.0, "text": {"format": {"type": "text"}}, "tool_choice": "auto", "tools": [], "top_p": 1.0, "truncation": "disabled", "usage": null, "user": null, "metadata": {}}, "model": "gpt-4.1"} 

data: {"type": "response.in_progress", "sequence_number": 1, "response": {"id": "resp_68a9837bb9bc8190b403947311db6faa0721186e8fbb89d0", "object": "response", "created_at": 1755939707, "status": "in_progress", "background": false, "content_filters": null, "error": null, "incomplete_details": null, "instructions": null, "max_output_tokens": null, "max_tool_calls": null, "model": "gpt-4.1-data", "output": [], "parallel_tool_calls": true, "previous_response_id": null, "prompt_cache_key": null, "reasoning": {"effort": null, "summary": null}, "safety_identifier": null, "service_tier": "auto", "store": true, "temperature": 1.0, "text": {"format": {"type": "text"}}, "tool_choice": "auto", "tools": [], "top_p": 1.0, "truncation": "disabled", "usage": null, "user": null, "metadata": {}}, "model": "gpt-4.1"} 

data: {"type": "response.output_item.added", "sequence_number": 2, "output_index": 0, "item": {"id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "type": "message", "status": "in_progress", "content": [], "role": "assistant"}, "model": "gpt-4.1"} 

data: {"type": "response.content_part.added", "sequence_number": 3, "item_id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "output_index": 0, "content_index": 0, "part": {"type": "output_text", "annotations": [], "text": ""}, "model": "gpt-4.1"} 

data: {"type": "response.output_text.delta", "sequence_number": 4, "item_id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "output_index": 0, "content_index": 0, "delta": "Ciao", "model": "gpt-4.1"} 

data: {"type": "response.output_text.delta", "sequence_number": 5, "item_id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "output_index": 0, "content_index": 0, "delta": "!", "model": "gpt-4.1"} 

data: {"type": "response.output_text.delta", "sequence_number": 6, "item_id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "output_index": 0, "content_index": 0, "delta": " Come", "model": "gpt-4.1"} 

data: {"type": "response.output_text.delta", "sequence_number": 7, "item_id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "output_index": 0, "content_index": 0, "delta": " posso", "model": "gpt-4.1"} 

data: {"type": "response.output_text.delta", "sequence_number": 8, "item_id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "output_index": 0, "content_index": 0, "delta": " io", "model": "gpt-4.1"} 

data: {"type": "response.output_text.delta", "sequence_number": 9, "item_id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "output_index": 0, "content_index": 0, "delta": " aiutarti", "model": "gpt-4.1"} 

data: {"type": "response.output_text.delta", "sequence_number": 10, "item_id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "output_index": 0, "content_index": 0, "delta": " oggi", "model": "gpt-4.1"} 

data: {"type": "response.output_text.delta", "sequence_number": 11, "item_id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "output_index": 0, "content_index": 0, "delta": "?", "model": "gpt-4.1"} 

data: {"type": "response.output_text.delta", "sequence_number": 12, "item_id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "output_index": 0, "content_index": 0, "delta": " 😊", "model": "gpt-4.1"} 

data: {"type": "response.output_text.done", "sequence_number": 14, "item_id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "output_index": 0, "content_index": 0, "text": "Ciao! Come posso aiutarti oggi? 😊", "model": "gpt-4.1"} 

data: {"type": "response.content_part.done", "sequence_number": 15, "item_id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "output_index": 0, "content_index": 0, "part": {"type": "output_text", "annotations": [], "text": "Ciao! Come posso aiutarti oggi? 😊"}, "model": "gpt-4.1"} 

data: {"type": "response.output_item.done", "sequence_number": 16, "output_index": 0, "item": {"id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "type": "message", "status": "completed", "content": [{"type": "output_text", "annotations": [], "text": "Ciao! Come posso aiutarti oggi? 😊"}], "role": "assistant"}, "model": "gpt-4.1"} 

data: {"type": "response.completed", "sequence_number": 17, "response":
{"id": "resp_68a9837bb9bc8190b403947311db6faa0721186e8fbb89d0", "object": "response", "created_at": 1755939707, "status": "completed", "background": false, "content_filters": null, "error": null, "incomplete_details": null, "instructions": null, "max_output_tokens": null, "max_tool_calls": null, "model": "gpt-4.1-data", "output": [{"id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "type": "message", "status": "completed", "content": [{"type": "output_text", "annotations": [], "text": "Ciao! Come posso aiutarti oggi? 😊"}], "role": "assistant"}], "parallel_tool_calls": true, "previous_response_id": null, "prompt_cache_key": null, "reasoning": {"effort": null, "summary": null}, "safety_identifier": null, "service_tier": "default", "store": true, "temperature": 1.0, "text": {"format": {"type": "text"}}, "tool_choice": "auto", "tools": [], "top_p": 1.0, "truncation": "disabled", "usage": {"input_tokens": 8, "input_tokens_details": {"cached_tokens": 0}, "output_tokens": 11, "output_tokens_details": {"reasoning_tokens": 0}, "total_tokens": 19}, "user": null, "metadata": {}}, "model": "gpt-4.1"}

Si può vedere che nella risposta sono presenti molti data, e il delta all’interno di data corrisponde al contenuto della risposta più recente, coerentemente con quanto introdotto sopra. delta è il contenuto della risposta aggiunto di recente, e potete integrarlo nel vostro sistema in base al risultato. La risposta in streaming utilizza response.completed o response.incomplete come stato terminale; l’usage nello stato terminale è l’utilizzo finale di token per questa richiesta ed è anche la base per la fatturazione. Se il client interrompe la connessione prima dell’arrivo dello stato terminale, questa richiesta verrà registrata come chiusa dal client (499) e non verrà fatturata utilizzando una stima locale dei token; se la connessione termina normalmente ma non viene ricevuto lo stato terminale e l’usage finale, questa richiesta verrà registrata come risposta incompleta (502) e, allo stesso modo, non verrà fatturata utilizzando una stima dei token. In caso di queste due situazioni, avviate nuovamente la richiesta. Il risultato data restituito contiene diversi campi, descritti di seguito:

item_id, l’ID del compito di conversazione generato questa volta, utilizzato per identificare univocamente questo compito di conversazione.
type, il tipo del compito Responses di questa conversazione generato questa volta.
model , il modello OpenAI ChatGPT ufficiale selezionato.
delta, le informazioni di risposta fornite da ChatGPT alla richiesta.

Anche JavaScript è supportato, ad esempio il codice di chiamata in streaming di Node.js è il seguente:

const options = {
  method: "post",
  headers: {
    accept: "application/json",
    authorization: "Bearer b82d32f570bc434d9ba9923aa0e7dce0",
    "content-type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "gpt-4.1",
    input: [{ role: "user", content: "Hello" }],
    stream: true,
  }),
};

fetch("https://api.acedata.cloud/openai/responses", options)
  .then((response) => response.json())
  .then((response) => console.log(response))
  .catch((err) => console.error(err));

Codice di esempio Java:

JSONObject jsonObject = new JSONObject();
jsonObject.put("model", "gpt-4.1");
jsonObject.put("input", [{"role":"user","content":"Hello"}]);
jsonObject.put("stream", true);
MediaType mediaType = "application/json; charset=utf-8".toMediaType();
RequestBody body = jsonObject.toString().toRequestBody(mediaType);
Request request = new Request.Builder()
  .url("https://api.acedata.cloud/openai/responses")
  .post(body)
  .addHeader("accept", "application/json")
  .addHeader("authorization", "Bearer b82d32f570bc434d9ba9923aa0e7dce0")
  .addHeader("content-type", "application/json")
  .build();

OkHttpClient client = new OkHttpClient();
Response response = client.newCall(request).execute();
System.out.print(response.body!!.string())

Gli altri linguaggi possono essere riscritti separatamente in autonomia, il principio è lo stesso.

Conversazione a più turni

Se desiderate integrare la funzionalità di conversazione a più turni, dovete caricare più richieste nel campo input; un esempio specifico di più richieste è mostrato nella figura seguente:

Codice di esempio di chiamata Python:

import requests

url = "https://api.acedata.cloud/openai/responses"

headers = {
    "accept": "application/json",
    "authorization": "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json"
}

payload = {
    "model": "gpt-4.1",
    "input": [{"role":"user","content":"Hello"},{"role":"assistant","content":"Hello! How can I help you today? 😊"},{"role":"user","content":"What did I just say?"}]
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)

Caricando più richieste, è possibile realizzare facilmente una conversazione a più turni e ottenere la seguente risposta:

{
  "id": "resp_68a989c03c508191a1dd82ce2e37e88a0932a4328c0a5d5b",
  "object": "response",
  "created_at": 1755941312,
  "status": "completed",
  "background": false,
  "content_filters": null,
  "error": null,
  "incomplete_details": null,
  "instructions": null,
  "max_output_tokens": null,
  "max_tool_calls": null,
  "model": "gpt-4.1",
  "output": [
    {
      "id": "msg_68a989c092e4819189821a9eb8247e1e0932a4328c0a5d5b",
      "type": "message",
      "status": "completed",
      "content": [
        {
          "type": "output_text",
          "annotations": [],
          "text": "You just said \"Hello.\" \n\nWould you like to continue the conversation or ask a question?"
        }
      ],
      "role": "assistant"
    }
  ],
  "parallel_tool_calls": true,
  "previous_response_id": null,
  "prompt_cache_key": null,
  "reasoning": {
    "effort": null,
    "summary": null
  },
  "safety_identifier": null,
  "service_tier": "default",
  "store": true,
  "temperature": 1,
  "text": {
    "format": {
      "type": "text"
    }
  },
  "tool_choice": "auto",
  "tools": [],
  "top_p": 1,
  "truncation": "disabled",
  "usage": {
    "input_tokens": 32,
    "input_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0
    },
    "output_tokens": 20,
    "output_tokens_details": {
      "reasoning_tokens": 0
    },
    "total_tokens": 52
  },
  "user": null,
  "metadata": {}
}

Si può vedere che le informazioni contenute in output sono coerenti con il contenuto dell’utilizzo di base; questo contiene il contenuto specifico delle risposte di ChatGPT a più conversazioni, consentendo così di rispondere alle domande corrispondenti in base ai contenuti di più conversazioni.

Modello visivo

gpt-4o è un grande modello linguistico multimodale sviluppato da OpenAI, che aggiunge capacità di comprensione visiva sulla base di GPT-4. Questo modello può elaborare contemporaneamente input di testo e immagini, realizzando la comprensione e la generazione multimodale.

L'elaborazione del testo utilizzando il modello gpt-4o è coerente con i contenuti di utilizzo di base riportati sopra, di seguito verrà brevemente illustrato come utilizzare le capacità di elaborazione delle immagini del modello.

L'utilizzo delle capacità di elaborazione delle immagini del modello gpt-4o avviene principalmente aggiungendo un campo `type` al contenuto `content` originale; tramite questo campo è possibile sapere se viene caricato testo o un'immagine, utilizzando così le capacità di elaborazione delle immagini del modello gpt-4o. Di seguito viene illustrato principalmente come chiamare questa funzione tramite Curl e Python.

- Metodo script Curl

curl -X POST ‘https://api.acedata.cloud/openai/responses’
-H ‘accept: application/json’
-H ‘authorization: Bearer {token}’
-H ‘content-type: application/json’
-d ’{ “model”: “gpt-4.1”, “input”: [ { “role”: “user”, “content”: [ {“type”: “input_text”, “text”: “what is in this image?”}, { “type”: “input_image”, “image_url”: “https://cdn.acedata.cloud/e724d7f13d.png” } ] } ] }’

- Metodo script Python

```python
import requests

url = "https://api.acedata.cloud/openai/chat/completions"

headers = &#123;
    "accept": "application/json",
    "authorization": "Bearer &#123;token&#125;",
    "content-type": "application/json"
&#125;

payload = &#123;
    "model": "gpt-4.1",
    "input": [
      &#123;
        "role": "user",
        "content": [
          &#123;"type": "input_text", "text": "what is in this image?"&#125;,
          &#123;
            "type": "input_image",
            "image_url": "https://cdn.acedata.cloud/e724d7f13d.png"
          &#125;
        ]
      &#125;
    ]
  &#125;

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)

Successivamente è possibile ottenere il risultato seguente; le informazioni dei campi nel risultato sono coerenti con quelle riportate sopra, come segue:

&#123;
  "id": "resp_68a98c1bb784819e9b9f622007a2d37602483949012d2193",
  "object": "response",
  "created_at": 1755941915,
  "status": "completed",
  "background": false,
  "content_filters": null,
  "error": null,
  "incomplete_details": null,
  "instructions": null,
  "max_output_tokens": null,
  "max_tool_calls": null,
  "model": "gpt-4.1",
  "output": [
    &#123;
      "id": "msg_68a98c1dd030819e97fb71e6ee33f5a902483949012d2193",
      "type": "message",
      "status": "completed",
      "content": [
        &#123;
          "type": "output_text",
          "annotations": [],
          "text": "This image shows a scenic path, possibly a boardwalk, running through a lush green field or meadow. The sky above is bright blue with some white clouds, and there are green trees and bushes in the background. It looks like a peaceful nature scene, possibly in a park, wetland, or prairie area. The image conveys a sense of tranquility and natural beauty."
        &#125;
      ],
      "role": "assistant"
    &#125;
  ],
  "parallel_tool_calls": true,
  "previous_response_id": null,
  "prompt_cache_key": null,
  "reasoning": &#123;
    "effort": null,
    "summary": null
  &#125;,
  "safety_identifier": null,
  "service_tier": "default",
  "store": true,
  "temperature": 1,
  "text": &#123;
    "format": &#123;
      "type": "text"
    &#125;
  &#125;,
  "tool_choice": "auto",
  "tools": [],
  "top_p": 1,
  "truncation": "disabled",
  "usage": &#123;
    "input_tokens": 1118,
    "input_tokens_details": &#123;
      "cached_tokens": 0
    &#125;,
    "output_tokens": 75,
    "output_tokens_details": &#123;
      "reasoning_tokens": 0
    &#125;,
    "total_tokens": 1193
  &#125;,
  "user": null,
  "metadata": &#123;&#125;
&#125;

Si può vedere che il contenuto della risposta è basato sull’immagine; pertanto, tramite i due metodi sopra indicati è possibile utilizzare facilmente le capacità di elaborazione del testo e delle immagini del modello gpt-4.1. Oltre a gpt-4.1, esiste anche un modello a costo inferiore, chiamato gpt-4o-mini. gpt-4o-mini è il modello linguistico di grandi dimensioni di nuova generazione sviluppato da OpenAI; non solo risponde rapidamente, ma è anche più economico e supporta la multimodalità. Per l’utilizzo della funzione vision, è possibile fare riferimento al contenuto sull’utilizzo del modello gpt-4.1 riportato sopra.

Creazione del modello di elaborazione dei file

Esempio di richiesta:

&#123;
  "model": "gpt-4.1",
  "input": [
    &#123;
      "role": "user",
      "content": [
        &#123; "type": "input_text", "text": "what is in this file?" &#125;,
        &#123;
          "type": "input_file",
          "file_url": "https://cdn.acedata.cloud/assets/examples/fish/64adc04b-c196-4a0f-9070-222ba101ce6c-fc50de38c165.wav"
        &#125;
      ]
    &#125;
  ]
&#125;

Risultato di esempio:

&#123;
  "id": "resp_68a98d7bb57c819ba25424f5f50a29a300a1af2af822e88a",
  "object": "response",
  "created_at": 1755942267,
  "status": "completed",
  "background": false,
  "content_filters": null,
  "error": null,
  "incomplete_details": null,
  "instructions": null,
  "max_output_tokens": null,
  "max_tool_calls": null,
  "model": "gpt-4.1",
  "output": [
    &#123;
      "id": "msg_68a98d7d9b80819b9b0f09b7bcd00bf900a1af2af822e88a",
      "type": "message",
      "status": "completed",
      "content": [
        &#123;
          "type": "output_text",
          "annotations": [],
          "text": "The file you posted contains the **2024 annual letter to shareholders from Berkshire Hathaway Inc.**, written by Warren E. Buffett, Chairman of the Board. This document is a comprehensive communication that is typically included in Berkshire's annual report to shareholders.\n\n### What's Inside the File:\n\n#### 1. **Chairman's Letter to Shareholders**\n   - **Introduction & Philosophy:** Warren Buffett discusses the purpose of the annual report, Berkshire Hathaway’s communication style, and his philosophy for transparency and candid discussion of both successes and failures.\n   - **Discussion of Mistakes:** He talks openly about the mistakes made in capital allocation and personnel decisions, emphasizing the importance of admitting errors and acting promptly to correct them.\n   - **Succession Comments:** Buffett references his eventual retirement, and that Greg Abel will succeed him as CEO and writer of these letters.\n   - **Anecdotal Story:** The story of Pete Liegl, founder of Forest River (an RV manufacturer acquired by Berkshire), is told to illustrate management philosophy and business decision-making.\n\n#### 2. **2024 Business and Financial Performance**\n   - **Key Results:** Summary of how Berkshire performed financially in 2024 vs. 2023, including operating earnings breakdown by business segments such as insurance, BNSF railroad, and energy.\n   - **Insurance Business:** GEICO and the property-casualty insurance division had a standout year, with commentary on the industry and how Berkshire approaches insurance risk, pricing, and investment of insurance \"float.\"\n   - **Investments:** Discussion on Berkshire’s strategy of owning both full businesses and partial stakes (marketable securities) in large companies (e.g., Apple, American Express, Coca-Cola), and its deployment of cash.\n   - **Taxes:** Reference to Berkshire breaking records in corporate tax payments ($26.8 billion to the IRS in 2024).\n\n#### 3. **Long-term Philosophy & Capitalism Commentary**\n   - **On Equities:** Buffett explains why Berkshire prioritizes ownership of businesses (equities) over cash or bonds, and why the company favors long-term investments.\n   - **On Capitalism:** There’s a reflection on America’s growth, the role of capitalism, savings, and capital allocation in the nation’s success, and a nod to the importance of maintaining a stable currency.\n\n#### 4. **Japanese Investments**\n   - **Update on Japanese Holdings:** Berkshire’s growing investments in five Japanese trading companies, and the positive view of their management and governance.\n\n#### 5. **Berkshire Hathaway Annual Meeting**\n   - **Annual Gathering Info:** Details about the annual meeting in Omaha, including social events, book sales, and charitable initiatives related to the meeting.\n   - **Personal Stories:** Personal anecdotes involving Buffett’s family, (including his sister Bertie), to add a human touch to the letter.\n\n#### 6. **Performance Tables**\n   - **Berkshire vs S&P 500 (1965-2024):** Two detailed tables showing annual percentage change in Berkshire’s share price vs. total return for the S&P 500, as well as long-term compounded and overall gains.\n\n---\n\n### In Summary\n\nThis file is the **2024 Berkshire Hathaway annual letter to shareholders**, primarily written by Warren Buffett. It covers business performance, management philosophy, investment strategy, earnings and taxes, insurance operations, significant holdings, capital allocation, succession updates, and more. Tables show a remarkable outperformance of Berkshire Hathaway vs. the S&P 500 over nearly six decades – a central point of pride in the letter.\n\nIf you want specifics from any particular section, let me know!"
        &#125;
      ],
      "role": "assistant"
    &#125;
  ],
  "parallel_tool_calls": true,
  "previous_response_id": null,
  "prompt_cache_key": null,
  "reasoning": &#123;
    "effort": null,
    "summary": null
  &#125;,
  "safety_identifier": null,
  "service_tier": "default",
  "store": true,
  "temperature": 1,
  "text": &#123;
    "format": &#123;
      "type": "text"
    &#125;
  &#125;,
  "tool_choice": "auto",
  "tools": [],
  "top_p": 1,
  "truncation": "disabled",
  "usage": &#123;
    "input_tokens": 8438,
    "input_tokens_details": &#123;
      "cached_tokens": 0
    &#125;,
    "output_tokens": 731,
    "output_tokens_details": &#123;
      "reasoning_tokens": 0
    &#125;,
    "total_tokens": 9169
  &#125;,
  "user": null,
  "metadata": &#123;&#125;
&#125;

Si può vedere che abbiamo elaborato anche il file di input e il risultato è simile a quello sopra.

Gestione degli errori

Quando si chiama l’API, se si verifica un errore, l’API restituirà il codice e le informazioni di errore corrispondenti. Ad esempio:

400 token_mismatched：Richiesta non valida, probabilmente a causa di parametri mancanti o non validi.
400 api_not_implemented：Richiesta non valida, probabilmente a causa di parametri mancanti o non validi.
401 invalid_token：Non autorizzato, token di autorizzazione non valido o mancante.
429 too_many_requests：Troppe richieste, hai superato il limite di frequenza.
500 api_error：Errore interno del server, qualcosa è andato storto sul server.

Esempio di risposta di errore

&#123;
  "success": false,
  "error": &#123;
    "code": "api_error",
    "message": "fetch failed"
  &#125;,
  "trace_id": "2cf86e86-22a4-46e1-ac2f-032c0f2a4e89"
&#125;

Conclusione

Attraverso questo documento, hai appreso come utilizzare l’API OpenAI Responses per implementare facilmente la funzionalità ufficiale di creazione di Responses di OpenAI. Speriamo che questo documento possa aiutarti a integrare e utilizzare meglio questa API. In caso di domande, non esitare a contattare il nostro team di supporto tecnico.

Inizia

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Web e Dati

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Altre guide

Richiesta e utilizzo dell'API OpenAI Responses

GPT-6.1 Sol

Processo di richiesta

Utilizzo di base

Risposta in streaming

Conversazione a più turni

Modello visivo

Creazione del modello di elaborazione dei file

Gestione degli errori

Esempio di risposta di errore

Conclusione

​GPT-6.1 Sol

​Processo di richiesta

​Utilizzo di base

​Risposta in streaming

​Conversazione a più turni

​Modello visivo

​Creazione del modello di elaborazione dei file

​Gestione degli errori

​Esempio di risposta di errore

​Conclusione

GPT-6.1 Sol

Processo di richiesta

Utilizzo di base

Risposta in streaming

Conversazione a più turni

Modello visivo

Creazione del modello di elaborazione dei file

Gestione degli errori

Esempio di risposta di errore

Conclusione