> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.acedata.cloud/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Solicitação e Uso da API de Respostas OpenAI > OpenAI generation API guide - Ace Data Cloud A OpenAI recentemente forneceu uma interface para criar respostas de modelos. Forneça entradas de texto ou imagem para gerar saídas de texto ou imagem. Permita que o modelo chame seu próprio código personalizado ou use ferramentas integradas, como pesquisa na web ou pesquisa de arquivos, para usar seus próprios dados como entrada para a resposta do modelo. Este documento descreve principalmente o fluxo de uso da API de Respostas OpenAI, permitindo que utilizemos facilmente a funcionalidade de criação de respostas de modelos da OpenAI oficial. ## Fluxo de Solicitação Para usar a API de Respostas OpenAI, primeiro acesse o [console Ace Data Cloud](https://platform.acedata.cloud/console/applications) para obter seu Token de API, que deve ser guardado para uso futuro. ![](https://cdn.acedata.cloud/dvc3cg.jpg) Se você ainda não estiver logado ou registrado, será redirecionado automaticamente para a página de login, convidando-o a se registrar e fazer login. Após a conclusão, você será redirecionado de volta para a página atual. **Um Token de API é suficiente para acessar todos os serviços da plataforma, não sendo necessário solicitar individualmente para cada serviço.** A primeira solicitação oferece um crédito gratuito para que você possa experimentar; quando o crédito estiver baixo, você pode recarregar o saldo geral no [console](https://platform.acedata.cloud/console/coin). > 📘 Documentação Completa: [API de Respostas OpenAI →](https://platform.acedata.cloud/documents/openai-responses) ## Uso Básico Em seguida, você pode preencher o conteúdo correspondente na interface, como mostrado na imagem:

Na primeira vez que usar essa interface, precisamos preencher pelo menos três conteúdos: um é `authorization`, que pode ser selecionado diretamente na lista suspensa. O outro parâmetro é `model`, que é a categoria do modelo que escolhemos usar do site oficial da OpenAI ChatGPT. Aqui temos principalmente 20 tipos de modelos, e você pode ver os detalhes dos modelos que fornecemos. O último parâmetro é `input`, que é um array de palavras de pergunta que inserimos, representando a possibilidade de enviar várias palavras de pergunta ao mesmo tempo, cada uma contendo `role` e `content`, onde `role` representa o papel do questionador. Oferecemos três identidades: `user`, `assistant`, `system`. O outro `content` é o conteúdo específico da nossa pergunta. Você também pode notar que há um código de chamada correspondente gerado à direita, que você pode copiar e executar diretamente, ou pode clicar no botão "Try" para testar. Parâmetros opcionais comuns: * `max_tokens`: limita o número máximo de tokens na resposta única. * `temperature`: gera aleatoriedade, entre 0-2, quanto maior o valor, mais disperso. * `n`: quantas respostas candidatas gerar de uma vez. * `response_format`: configurações de formato de retorno. * `tools`: definição de chamadas de funções/ferramentas. * `background`: se deve ser executado em segundo plano de forma assíncrona.

Após a chamada, descobrimos que o resultado retornado é o seguinte: ```json theme={null} { "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": "Olá! Como posso ajudá-lo hoje?" } ], "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": {} } ``` O resultado retornado contém vários campos, descritos a seguir: * `id`, o ID gerado para esta tarefa de diálogo, usado para identificar exclusivamente esta tarefa de diálogo. * `model`, o modelo escolhido do site oficial da OpenAI ChatGPT. * `output`, as informações de resposta que o ChatGPT forneceu para as palavras de pergunta. * `usage`: informações estatísticas sobre os tokens usados nesta pergunta e resposta. Entre eles, `output` contém as informações de resposta do ChatGPT, onde o `output` é do ChatGPT, como pode ser visto na imagem.

Pode-se observar que o campo `content` dentro de `output` contém o conteúdo específico da resposta do ChatGPT. ## Resposta em Fluxo Esta interface também suporta resposta em fluxo, o que é muito útil para integração em páginas da web, permitindo que a página exiba o resultado palavra por palavra. Se você deseja retornar a resposta em fluxo, pode alterar o parâmetro `stream` no cabeçalho da solicitação para `true`. A modificação é mostrada na imagem, mas o código de chamada precisa ter as alterações correspondentes para suportar a resposta em fluxo.

Após alterar `stream` para `true`, a API retornará os dados JSON correspondentes linha por linha, e no nível do código, precisamos fazer as modificações necessárias para obter os resultados linha por linha. Exemplo de código de chamada em Python: ```python theme={null} 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":"Olá"}], "stream": True } response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) print(response.text) ``` O efeito de saída é o seguinte: ```json theme={null} data: {"type": "response.created", "sequence_number": 0, "response": {"id": "resp_68a9837bb9bc8190b403947311db6faa0721186e8fbb89d0", "object": "response", "created_at": 1755939707, "status": "em_andamento", "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.em_andamento", "sequence_number": 1, "response": {"id": "resp_68a9837bb9bc8190b403947311db6faa0721186e8fbb89d0", "object": "response", "created_at": 1755939707, "status": "em_andamento", "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.adicionado", "sequence_number": 2, "output_index": 0, "item": {"id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "type": "mensagem", "status": "em_andamento", "content": [], "role": "assistente"}, "model": "gpt-4.1"} data: {"type": "response.content_part.adicionado", "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": "Olá", "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": " Como", "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": " ajudar", "model": "gpt-4.1"} data: {"type": "response.output_text.delta", "sequence_number": 9, "item_id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "output_index": 0, "content_index": 0, "delta": " você", "model": "gpt-4.1"} data: {"type": "response.output_text.delta", "sequence_number": 10, "item_id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "output_index": 0, "content_index": 0, "delta": " hoje", "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": 13, "item_id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "output_index": 0, "content_index": 0, "text": "Olá! Como posso ajudar você hoje? 😊", "model": "gpt-4.1"} data: {"type": "response.content_part.done", "sequence_number": 14, "item_id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "output_index": 0, "content_index": 0, "part": {"type": "output_text", "annotations": [], "text": "Olá! Como posso ajudar você hoje? 😊"}, "model": "gpt-4.1"} data: {"type": "response.output_item.done", "sequence_number": 15, "output_index": 0, "item": {"id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "type": "mensagem", "status": "concluído", "content": [{"type": "output_text", "annotations": [], "text": "Olá! Como posso ajudar você hoje? 😊"}], "role": "assistente"}, "model": "gpt-4.1"} data: {"type": "response.completed", "sequence_number": 16, "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": "Olá! Como posso ajudá-lo hoje? 😊"}], "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"} ``` Pode-se ver que a resposta contém muitos `data`, e o `delta` dentro de `data` é o conteúdo da resposta mais recente, consistente com o conteúdo apresentado acima. O `delta` é o novo conteúdo da resposta, e você pode integrá-lo ao seu sistema com base nos resultados. Além disso, o término da resposta em fluxo é determinado pelo conteúdo de `data`; se o conteúdo de `type` for `response.completed`, isso indica que a resposta em fluxo foi totalmente concluída. Os resultados retornados em `data` têm vários campos, que são descritos a seguir: * `item_id`, o ID da tarefa de diálogo gerada, usado para identificar exclusivamente esta tarefa de diálogo. * `type`, o tipo da tarefa de respostas geradas. * `model`, o modelo escolhido do site oficial do OpenAI ChatGPT. * `delta`, as informações de resposta fornecidas pelo ChatGPT em relação à pergunta. JavaScript também é suportado, por exemplo, o código de chamada em fluxo do Node.js é o seguinte: ```javascript theme={null} 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: "Olá" }], stream: true, }), }; fetch("https://api.acedata.cloud/openai/responses", options) .then((response) => response.json()) .then((response) => console.log(response)) .catch((err) => console.error(err)); ``` Exemplo de código em Java: ```java theme={null} JSONObject jsonObject = new JSONObject(); jsonObject.put("model", "gpt-4.1"); jsonObject.put("input", [{"role":"user","content":"Olá"}]); 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()) ``` Outras linguagens podem ser reescritas de forma semelhante, o princípio é o mesmo. ## Diálogo em várias rodadas Se você deseja integrar a funcionalidade de diálogo em várias rodadas, precisa enviar vários termos de pergunta no campo `input`, exemplos específicos de vários termos de pergunta são mostrados na imagem abaixo:

Exemplo de código de chamada em Python: ```python theme={null} 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":"Olá"},{"role":"assistant","content":"Olá! Como posso ajudá-lo hoje? 😊"},{"role":"user","content":"O que eu acabei de dizer?"}] } response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) print(response.text) ``` Ao enviar vários termos de pergunta, você pode facilmente realizar diálogos em várias rodadas e obter a seguinte resposta: ```json theme={null} { "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": "Você acabou de dizer \"Olá.\" \n\nVocê gostaria de continuar a conversa ou fazer uma pergunta?" } ], "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": {} } ``` Pode-se ver que as informações contidas em `output` são consistentes com o conteúdo do uso básico, que inclui o conteúdo específico da resposta do ChatGPT a vários diálogos, permitindo que você responda às perguntas correspondentes com base em vários conteúdos de diálogo. ## Modelo visual gpt-4o é um modelo de linguagem grande multimodal desenvolvido pela OpenAI, que adiciona capacidade de compreensão visual ao GPT-4. Este modelo pode processar simultaneamente entradas de texto e imagem, realizando compreensão e geração multimodal. O processamento de texto usando o modelo gpt-4o é consistente com o conteúdo básico de uso mencionado acima; a seguir, será apresentada uma breve introdução sobre como usar a capacidade de processamento de imagem do modelo. A capacidade de processamento de imagem do modelo gpt-4o é principalmente ativada adicionando um campo `type` ao conteúdo original de `content`, através do qual é possível saber se o que foi enviado é texto ou imagem, permitindo assim o uso da capacidade de processamento de imagem do modelo gpt-4o. A seguir, serão abordadas duas maneiras de chamar essa funcionalidade usando Curl e Python. * Método de 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": "o que há nesta imagem?"}, { "type": "input_image", "image_url": "https://cdn.acedata.cloud/e724d7f13d.png" } ] } ] }' ``` * Método de script Python ```python theme={null} 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": "o que há nesta imagem?"}, { "type": "input_image", "image_url": "https://cdn.acedata.cloud/e724d7f13d.png" } ] } ] } response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) print(response.text) ``` Então, pode-se obter o seguinte resultado, onde as informações dos campos são consistentes com o texto acima, conforme abaixo: ```json theme={null} { "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": "Esta imagem mostra um caminho cênico, possivelmente um calçadão, passando por um campo ou prado verdejante. O céu acima é azul brilhante com algumas nuvens brancas, e há árvores e arbustos verdes ao fundo. Parece uma cena de natureza pacífica, possivelmente em um parque, área de pântano ou pradaria. A imagem transmite uma sensação de tranquilidade e beleza natural." } ], "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": {} } ``` Pode-se ver que o conteúdo da resposta é baseado na imagem, portanto, através dos dois métodos acima, é possível utilizar facilmente a capacidade de processamento de texto e imagem do modelo gpt-4.1. Além do gpt-4.1, há um modelo de custo mais baixo chamado gpt-4o-mini. O gpt-4o-mini é a mais nova geração de modelo de linguagem de grande porte desenvolvido pela OpenAI, que não só tem uma velocidade de resposta rápida, mas também é mais barato e suporta multimodal. O uso da função de visão pode ser referenciado no conteúdo de uso do modelo gpt-4.1 acima. ## Criação de modelo de processamento de arquivos Exemplo de solicitação: ```json theme={null} { "model": "gpt-4.1", "input": [ { "role": "user", "content": [ { "type": "input_text", "text": "o que há neste arquivo?" }, { "type": "input_file", "file_url": "https://platform2.cdn.acedata.cloud/fish/64adc04b-c196-4a0f-9070-222ba101ce6c.wav" } ] } ] } ``` Exemplo de resultado: ```json theme={null} { "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": "O arquivo que você postou contém a **carta anual de 2024 aos acionistas da Berkshire Hathaway Inc.**, escrita por Warren E. Buffett, Presidente do Conselho. Este documento é uma comunicação abrangente que geralmente é incluída no relatório anual da Berkshire para os acionistas.\n\n### O que há dentro do arquivo:\n\n#### 1. **Carta do Presidente aos Acionistas**\n - **Introdução & Filosofia:** Warren Buffett discute o propósito do relatório anual, o estilo de comunicação da Berkshire Hathaway e sua filosofia de transparência e discussão franca sobre sucessos e fracassos.\n - **Discussão sobre Erros:** Ele fala abertamente sobre os erros cometidos na alocação de capital e decisões de pessoal, enfatizando a importância de admitir erros e agir rapidamente para corrigi-los.\n - **Comentários sobre Sucessão:** Buffett menciona sua eventual aposentadoria e que Greg Abel o sucederá como CEO e redator dessas cartas.\n - **História Anecdótica:** A história de Pete Liegl, fundador da Forest River (um fabricante de trailers adquirido pela Berkshire), é contada para ilustrar a filosofia de gestão e a tomada de decisões empresariais.\n\n#### 2. **Desempenho Empresarial e Financeiro de 2024**\n - **Resultados Chave:** Resumo de como a Berkshire se saiu financeiramente em 2024 em comparação a 2023, incluindo a divisão dos lucros operacionais por segmentos de negócios, como seguros, ferrovia BNSF e energia.\n - **Negócio de Seguros:** A GEICO e a divisão de seguros de propriedade e acidentes tiveram um ano excepcional, com comentários sobre a indústria e como a Berkshire aborda o risco de seguros, precificação e investimento do \"float\" de seguros.\n - **Investimentos:** Discussão sobre a estratégia da Berkshire de possuir tanto negócios inteiros quanto participações parciais (títulos negociáveis) em grandes empresas (por exemplo, Apple, American Express, Coca-Cola), e sua alocação de caixa.\n - **Impostos:** Referência à Berkshire quebrando recordes em pagamentos de impostos corporativos (US$ 26,8 bilhões para o IRS em 2024).\n\n#### 3. **Filosofia de Longo Prazo & Comentário sobre o Capitalismo**\n - **Sobre Ações:** Buffett explica por que a Berkshire prioriza a propriedade de negócios (ações) em vez de dinheiro ou títulos, e por que a empresa favorece investimentos de longo prazo.\n - **Sobre o Capitalismo:** Há uma reflexão sobre o crescimento da América, o papel do capitalismo, poupança e alocação de capital no sucesso da nação, e uma menção à importância de manter uma moeda estável.\n\n#### 4. **Investimentos Japoneses**\n - **Atualização sobre Participações Japonesas:** Os crescentes investimentos da Berkshire em cinco empresas de comércio japonês, e a visão positiva sobre sua gestão e governança.\n\n#### 5. **Reunião Anual da Berkshire Hathaway**\n - **Informações sobre o Encontro Anual:** Detalhes sobre a reunião anual em Omaha, incluindo eventos sociais, vendas de livros e iniciativas de caridade relacionadas à reunião.\n - **Histórias Pessoais:** Anedotas pessoais envolvendo a família de Buffett, (incluindo sua irmã Bertie), para adicionar um toque humano à carta.\n\n#### 6. **Tabelas de Desempenho**\n - **Berkshire vs S&P 500 (1965-2024):** Duas tabelas detalhadas mostrando a variação percentual anual no preço das ações da Berkshire em comparação ao retorno total do S&P 500, bem como ganhos compostos e gerais a longo prazo.\n\n---\n\n### Em Resumo\n\nEste arquivo é a **carta anual de 2024 da Berkshire Hathaway aos acionistas**, escrita principalmente por Warren Buffett. Ele cobre desempenho empresarial, filosofia de gestão, estratégia de investimento, lucros e impostos, operações de seguros, participações significativas, alocação de capital, atualizações sobre sucessão e mais. As tabelas mostram um desempenho notável da Berkshire Hathaway em comparação ao S&P 500 ao longo de quase seis décadas – um ponto central de orgulho na carta.\n\nSe você quiser detalhes de alguma seção específica, me avise!" } ], "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": {} } ``` Pode-se ver que também processamos o arquivo de entrada, e o resultado é semelhante ao acima. ## Tratamento de Erros Ao chamar a API, se ocorrer um erro, a API retornará o respectivo código de erro e mensagem. Por exemplo: * `400 token_mismatched`: Solicitação inválida, possivelmente devido a parâmetros ausentes ou inválidos. * `400 api_not_implemented`: Solicitação inválida, possivelmente devido a parâmetros ausentes ou inválidos. * `401 invalid_token`: Não autorizado, token de autorização inválido ou ausente. * `429 too_many_requests`: Muitas solicitações, você excedeu o limite de taxa. * `500 api_error`: Erro interno do servidor, algo deu errado no servidor. ### Exemplo de Resposta de Erro ``` { "success": false, "error": { "code": "api_error", "message": "fetch failed" }, "trace_id": "2cf86e86-22a4-46e1-ac2f-032c0f2a4e89" } ``` ## Conclusão Através deste documento, você já entendeu como usar a OpenAI Responses API para implementar facilmente a funcionalidade de criação de Responses da OpenAI oficial. Esperamos que este documento ajude você a se conectar e usar melhor essa API. Se tiver alguma dúvida, entre em contato com nossa equipe de suporte técnico.