Wniosek i korzystanie z OpenAI Responses API

{
  "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": {}
}

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)

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": "Witaj", "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": " Jak", "model": "gpt-4.1"} 

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

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

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

data: {"type": "response.output_text.delta", "sequence_number": 10, "item_id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "output_index": 0, "content_index": 0, "delta": " dzisiaj", "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": "Witaj! Jak mogę ci dzisiaj pomóc? 😊", "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": "Witaj! Jak mogę ci dzisiaj pomóc? 😊"}, "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": "Witaj! Jak mogę ci dzisiaj pomóc? 😊"}], "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": "Cześć! Jak mogę Ci dzisiaj pomóc? 😊"}], "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"} 

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));

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())

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)

{
  "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": {}
}

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"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

import requests

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

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

payload = {
    "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"
          }
        ]
      }
    ]
  }

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

{
  "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": [
    {
      "id": "msg_68a98c1dd030819e97fb71e6ee33f5a902483949012d2193",
      "type": "message",
      "status": "completed",
      "content": [
        {
          "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."
        }
      ],
      "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": 1118,
    "input_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0
    },
    "output_tokens": 75,
    "output_tokens_details": {
      "reasoning_tokens": 0
    },
    "total_tokens": 1193
  },
  "user": null,
  "metadata": {}
}

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

{
  "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": [
    {
      "id": "msg_68a98d7d9b80819b9b0f09b7bcd00bf900a1af2af822e88a",
      "type": "message",
      "status": "completed",
      "content": [
        {
          "type": "output_text",
          "annotations": [],
          "text": "Opublikowany przez Ciebie plik zawiera **list roczny do akcjonariuszy Berkshire Hathaway Inc. za 2024 rok**, napisany przez Warrena E. Buffetta, Przewodniczącego Rady Dyrektorów. Dokument ten jest kompleksową komunikacją, która zazwyczaj jest dołączana do rocznego raportu Berkshire dla akcjonariuszy.\n\n### Co znajduje się w pliku:\n\n#### 1. **List przewodniczącego do akcjonariuszy**\n   - **Wprowadzenie i filozofia:** Warren Buffett omawia cel raportu rocznego, styl komunikacji Berkshire Hathaway oraz swoją filozofię przejrzystości i szczerego omawiania zarówno sukcesów, jak i porażek.\n   - **Omówienie błędów:** Otwarcie mówi o błędach popełnionych przy alokacji kapitału i decyzjach personalnych, podkreślając znaczenie przyznawania się do błędów i szybkiego działania w celu ich naprawienia.\n   - **Komentarze dotyczące sukcesji:** Buffett odnosi się do swojej ostatecznej emerytury oraz do tego, że Greg Abel zastąpi go jako CEO i autor tych listów.\n   - **Anegdotyczna historia:** Historia Pete'a Liegl'a, założyciela Forest River (producenta pojazdów rekreacyjnych przejętego przez Berkshire), jest opowiedziana, aby zilustrować filozofię zarządzania i podejmowanie decyzji biznesowych.\n\n#### 2. **Wyniki biznesowe i finansowe za 2024 rok**\n   - **Kluczowe wyniki:** Podsumowanie wyników finansowych Berkshire w 2024 r. w porównaniu z 2023 r., w tym podział zysków operacyjnych według segmentów działalności, takich jak ubezpieczenia, kolej BNSF i energetyka.\n   - **Działalność ubezpieczeniowa:** GEICO i dział ubezpieczeń majątkowych i osobowych miały wyjątkowy rok, wraz z komentarzem na temat branży oraz sposobu, w jaki Berkshire podchodzi do ryzyka ubezpieczeniowego, wyceny i inwestowania ubezpieczeniowego „floatu”.\n   - **Inwestycje:** Omówienie strategii Berkshire polegającej na posiadaniu zarówno całych przedsiębiorstw, jak i częściowych udziałów (zbywalnych papierów wartościowych) w dużych spółkach (np. Apple, American Express, Coca-Cola), oraz wykorzystania przez nią gotówki.\n   - **Podatki:** Odniesienie do rekordowych płatności Berkshire z tytułu podatków korporacyjnych (26,8 miliarda USD dla IRS w 2024 r.).\n\n#### 3. **Długoterminowa filozofia i komentarz dotyczący kapitalizmu**\n   - **O akcjach:** Buffett wyjaśnia, dlaczego Berkshire priorytetowo traktuje własność przedsiębiorstw (akcje) ponad gotówkę lub obligacje oraz dlaczego spółka preferuje inwestycje długoterminowe.\n   - **O kapitalizmie:** Pojawia się refleksja na temat wzrostu Ameryki, roli kapitalizmu, oszczędności i alokacji kapitału w sukcesie kraju, a także ukłon w stronę znaczenia utrzymywania stabilnej waluty.\n\n#### 4. **Inwestycje japońskie**\n   - **Aktualizacja dotycząca japońskich udziałów:** Rosnące inwestycje Berkshire w pięć japońskich spółek handlowych oraz pozytywna opinia na temat ich zarządzania i ładu korporacyjnego.\n\n#### 5. **Doroczne spotkanie Berkshire Hathaway**\n   - **Informacje o dorocznym zgromadzeniu:** Szczegóły dotyczące dorocznego spotkania w Omaha, w tym wydarzeń towarzyskich, sprzedaży książek i inicjatyw charytatywnych związanych ze spotkaniem.\n   - **Osobiste historie:** Osobiste anegdoty dotyczące rodziny Buffetta (w tym jego siostry Bertie), aby nadać listowi ludzki wymiar.\n\n#### 6. **Tabele wyników**\n   - **Berkshire vs S&P 500 (1965–2024):** Dwie szczegółowe tabele przedstawiające roczną procentową zmianę ceny akcji Berkshire w porównaniu z całkowitą stopą zwrotu indeksu S&P 500, a także długoterminowe skumulowane i całkowite zyski.\n\n---\n\n### Podsumowując\n\nTen plik jest **listem rocznym Berkshire Hathaway do akcjonariuszy za 2024 rok**, napisanym głównie przez Warrena Buffetta. Obejmuje wyniki biznesowe, filozofię zarządzania, strategię inwestycyjną, zyski i podatki, działalność ubezpieczeniową, znaczące udziały, alokację kapitału, aktualizacje dotyczące sukcesji i więcej. Tabele pokazują niezwykłą przewagę wyników Berkshire Hathaway nad S&P 500 na przestrzeni niemal sześciu dekad – centralny powód do dumy w tym liście.\n\nJeśli chcesz szczegółów z jakiejkolwiek konkretnej sekcji, daj mi znać!"
        }
      ],
      "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": 8438,
    "input_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0
    },
    "output_tokens": 731,
    "output_tokens_details": {
      "reasoning_tokens": 0
    },
    "total_tokens": 9169
  },
  "user": null,
  "metadata": {}
}

{
  "success": false,
  "error": {
    "code": "api_error",
    "message": "fetch failed"
  },
  "trace_id": "2cf86e86-22a4-46e1-ac2f-032c0f2a4e89"
}