> ## 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. # OpenAI Responses API Заявка и использование > OpenAI generation API guide - Ace Data Cloud OpenAI недавно предоставила интерфейс для создания ответов модели. Предоставьте текстовый или графический ввод для генерации текстового или графического вывода. Позвольте модели вызывать ваш собственный пользовательский код или использовать встроенные инструменты, такие как веб-поиск или поиск по файлам, чтобы использовать ваши собственные данные в качестве ввода для ответов модели. Этот документ в основном описывает процесс использования OpenAI Responses API, с помощью которого мы можем легко использовать официальную функцию создания ответов модели OpenAI. ## Процесс заявки Чтобы использовать OpenAI Responses API, сначала перейдите в [консоль Ace Data Cloud](https://platform.acedata.cloud/console/applications), чтобы получить ваш API Token, оставив его на всякий случай. ![](https://cdn.acedata.cloud/dvc3cg.jpg) Если вы еще не вошли в систему или не зарегистрированы, вы будете автоматически перенаправлены на страницу входа, пригласив вас зарегистрироваться и войти, после чего вы будете автоматически возвращены на текущую страницу. **Один API Token позволяет вызывать все услуги платформы, не нужно отдельно запрашивать для каждой услуги.** При первой заявке предоставляется бесплатный лимит, чтобы вы могли бесплатно протестировать; если лимит исчерпан, вы можете пополнить общий баланс в [консоли](https://platform.acedata.cloud/console/coin). > 📘 Полная документация: [OpenAI Responses API →](https://platform.acedata.cloud/documents/openai-responses) ## Основное использование Теперь вы можете заполнить соответствующие поля на интерфейсе, как показано на изображении:

При первом использовании этого интерфейса нам необходимо заполнить как минимум три поля: одно из них — `authorization`, которое можно выбрать прямо из выпадающего списка. Другой параметр — `model`, `model` — это категория модели, которую мы выбираем для использования с OpenAI ChatGPT, здесь у нас в основном есть 20 моделей, подробности можно посмотреть в предоставленных моделях. Последний параметр — `input`, `input` — это массив наших вопросов, который представляет собой массив, позволяющий одновременно загружать несколько вопросов, каждый из которых содержит `role` и `content`, где `role` обозначает роль задающего вопрос, мы предоставили три идентичности: `user`, `assistant`, `system`. Другой `content` — это конкретное содержание нашего вопроса. Также вы можете заметить, что справа есть соответствующий сгенерированный код вызова, вы можете скопировать код и сразу запустить его, или просто нажать кнопку «Попробовать» для тестирования. Распространенные дополнительные параметры: * `max_tokens`: ограничивает максимальное количество токенов в одном ответе. * `temperature`: генерирует случайность, от 0 до 2, чем больше значение, тем более разнообразным будет ответ. * `n`: сколько вариантов ответа генерировать за раз. * `response_format`: настройки формата ответа. * `tools`: определение вызова функций/инструментов. * `background`: будет ли выполняться в фоновом режиме асинхронно.

После вызова мы получаем следующий результат: ```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": "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": {} } ``` Возвращаемый результат содержит несколько полей, описание которых приведено ниже: * `id`, ID задачи диалога, созданной для уникальной идентификации этой задачи диалога. * `model`, выбранная модель OpenAI ChatGPT. * `output`, информация о ответе ChatGPT на заданные вопросы. * `usage`: статистическая информация о токенах для данного вопроса и ответа. Где `output` содержит информацию о ответе ChatGPT, внутри которой `output` — это ответ ChatGPT, как показано на изображении.

Можно увидеть, что поле `content` внутри `output` содержит конкретное содержание ответа ChatGPT. ## Потоковые ответы Этот интерфейс также поддерживает потоковые ответы, что очень полезно для веб-интеграции, позволяя веб-странице реализовать эффект отображения по буквам. Если вы хотите получить потоковый ответ, вы можете изменить параметр `stream` в заголовке запроса на `true`. Изменение показано на изображении, однако код вызова должен быть соответствующим образом изменен, чтобы поддерживать потоковые ответы.

После изменения `stream` на `true`, API будет возвращать соответствующие JSON данные построчно, на уровне кода нам нужно внести соответствующие изменения, чтобы получить построчные результаты. Пример кода вызова на 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":"Hello"}], "stream": True } response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) print(response.text) ``` Вывод будет следующим: ```json theme={null} data: {"type": "response.created", "sequence_number": 0, "response": {"id": "resp_68a9837bb9bc8190b403947311db6faa0721186e8fbb89d0", "object": "response", "created_at": 1755939707, "status": "в процессе", "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": "авто", "store": true, "temperature": 1.0, "text": {"format": {"type": "text"}}, "tool_choice": "авто", "tools": [], "top_p": 1.0, "truncation": "отключено", "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": "в процессе", "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": "авто", "store": true, "temperature": 1.0, "text": {"format": {"type": "text"}}, "tool_choice": "авто", "tools": [], "top_p": 1.0, "truncation": "отключено", "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": "сообщение", "status": "в процессе", "content": [], "role": "ассистент"}, "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": "Привет", "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": " Как", "model": "gpt-4.1"} data: {"type": "response.output_text.delta", "sequence_number": 7, "item_id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "output_index": 0, "content_index": 0, "delta": " я", "model": "gpt-4.1"} data: {"type": "response.output_text.delta", "sequence_number": 8, "item_id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "output_index": 0, "content_index": 0, "delta": " могу", "model": "gpt-4.1"} data: {"type": "response.output_text.delta", "sequence_number": 9, "item_id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "output_index": 0, "content_index": 0, "delta": " помочь", "model": "gpt-4.1"} data: {"type": "response.output_text.delta", "sequence_number": 10, "item_id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "output_index": 0, "content_index": 0, "delta": " тебе", "model": "gpt-4.1"} data: {"type": "response.output_text.delta", "sequence_number": 11, "item_id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "output_index": 0, "content_index": 0, "delta": " сегодня", "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.delta", "sequence_number": 13, "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": "Привет! Как я могу помочь тебе сегодня? 😊", "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": "Привет! Как я могу помочь тебе сегодня? 😊"}, "model": "gpt-4.1"} data: {"type": "response.output_item.done", "sequence_number": 16, "output_index": 0, "item": {"id": "msg_68a9837c49f081908f568bf9c6065c620721186e8fbb89d0", "type": "сообщение", "status": "завершено", "content": [{"type": "output_text", "annotations": [], "text": "Привет! Как я могу помочь тебе сегодня? 😊"}], "role": "ассистент"}, "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": "Привет! Как я могу помочь вам сегодня? 😊"}], "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"} ``` Можно увидеть, что в ответе много `data`, а `delta` внутри `data` является последним ответом, что соответствует содержанию, описанному выше. `delta` — это новый ответ, который вы можете интегрировать в вашу систему. Завершение потокового ответа определяется по содержимому `data`, если `type` равно `response.completed`, это означает, что потоковый ответ завершен. Возвращаемые результаты `data` содержат несколько полей, описанных ниже: * `item_id`, ID задачи диалога, созданной для уникальной идентификации этой задачи. * `type`, тип задачи Responses, созданной для этого диалога. * `model`, выбранная модель OpenAI ChatGPT. * `delta`, информация о ответе ChatGPT на заданный вопрос. JavaScript также поддерживается, например, код потокового вызова для Node.js выглядит следующим образом: ```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: "Привет" }], stream: true, }), }; fetch("https://api.acedata.cloud/openai/responses", options) .then((response) => response.json()) .then((response) => console.log(response)) .catch((err) => console.error(err)); ``` Пример кода на Java: ```java theme={null} JSONObject jsonObject = new JSONObject(); jsonObject.put("model", "gpt-4.1"); jsonObject.put("input", [{"role":"user","content":"Привет"}]); 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()) ``` Другие языки можно переписать самостоятельно, принцип остается тем же. ## Многоуровневый диалог Если вы хотите интегрировать функцию многоуровневого диалога, вам нужно загрузить несколько вопросов в поле `input`, конкретные примеры нескольких вопросов показаны на изображении ниже:

Пример кода на 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":"Привет"},{"role":"assistant","content":"Привет! Как я могу помочь вам сегодня? 😊"},{"role":"user","content":"Что я только что сказал?"}] } response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) print(response.text) ``` Загрузив несколько вопросов, вы можете легко реализовать многоуровневый диалог и получить следующий ответ: ```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": "Вы только что сказали \"Привет.\" \n\nХотите продолжить разговор или задать вопрос?" } ], "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": {} } ``` Можно увидеть, что информация в `output` соответствует основному использованию, это включает в себя конкретное содержание ответов ChatGPT на несколько диалогов, что позволяет отвечать на соответствующие вопросы на основе нескольких диалогов. ## Визуальная модель gpt-4o — это многомодальная большая языковая модель, разработанная OpenAI, которая добавляет возможности визуального понимания на основе GPT-4. Эта модель может одновременно обрабатывать текстовые и графические входные данные, реализуя кросс-модальное понимание и генерацию. Обработка текста с использованием модели gpt-4o аналогична основному использованию, описанному выше, ниже будет кратко описано, как использовать возможности обработки изображений модели. Использование возможностей обработки изображений модели gpt-4o в основном осуществляется путем добавления поля `type` к исходному содержимому `content`, с помощью которого можно определить, загружен ли текст или изображение, чтобы использовать возможности обработки изображений модели gpt-4o, ниже в основном описываются два способа вызова этой функции с помощью Curl и Python. * Curl скрипт ``` 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": "что на этом изображении?"}, { "type": "input_image", "image_url": "https://cdn.acedata.cloud/e724d7f13d.png" } ] } ] }' ``` * Python скрипт ```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": "что на этом изображении?"}, { "type": "input_image", "image_url": "https://cdn.acedata.cloud/e724d7f13d.png" } ] } ] } response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) print(response.text) ``` Затем можно получить следующий результат, информация о полях в результате совпадает с вышеуказанным, конкретно следующим образом: ```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": "Это изображение показывает живописную тропу, возможно, настил, проходящий через зелёное поле или луг. Небо над головой ярко-голубое с белыми облаками, а на заднем плане зелёные деревья и кустарники. Это выглядит как мирная природная сцена, возможно, в парке, на болотах или в прерии. Изображение передаёт ощущение спокойствия и природной красоты." } ], "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": {} } ``` Можно увидеть, что содержание ответа основано на изображении, поэтому с помощью вышеуказанных двух способов можно легко использовать текстовые и визуальные возможности модели gpt-4.1. Кроме gpt-4.1, есть ещё одна более экономичная модель, называемая gpt-4o-mini. gpt-4o-mini — это последняя версия крупной языковой модели, разработанная OpenAI, которая не только быстро реагирует, но и стоит дешевле, также поддерживает мультимодальность. Использование функции vision можно посмотреть в содержании использования модели gpt-4.1 выше. ## Создание модели обработки файлов Пример запроса: ```json theme={null} { "model": "gpt-4.1", "input": [ { "role": "user", "content": [ { "type": "input_text", "text": "что в этом файле?" }, { "type": "input_file", "file_url": "https://platform2.cdn.acedata.cloud/fish/64adc04b-c196-4a0f-9070-222ba101ce6c.wav" } ] } ] } ``` Пример результата: ```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": "Файл, который вы разместили, содержит **годовое письмо акционерам за 2024 год от Berkshire Hathaway Inc.**, написанное Уорреном Э. Баффетом, председателем совета директоров. Этот документ является всесторонним сообщением, которое обычно включается в годовой отчет Berkshire для акционеров.\n\n### Что внутри файла:\n\n#### 1. **Письмо председателя акционерам**\n - **Введение и философия:** Уоррен Баффет обсуждает цель годового отчета, стиль общения Berkshire Hathaway и свою философию прозрачности и откровенного обсуждения как успехов, так и неудач.\n - **Обсуждение ошибок:** Он открыто говорит об ошибках, допущенных в распределении капитала и кадровых решениях, подчеркивая важность признания ошибок и быстрого реагирования для их исправления.\n - **Комментарии о преемственности:** Баффет упоминает о своей будущей отставке и о том, что Грег Абель станет его преемником в качестве генерального директора и автора этих писем.\n - **Анекдотическая история:** Рассказ о Пите Лигле, основателе Forest River (производителя автодомов, приобретенного Berkshire), приводится для иллюстрации философии управления и принятия бизнес-решений.\n\n#### 2. **Деловая и финансовая деятельность за 2024 год**\n - **Ключевые результаты:** Резюме того, как Berkshire показала финансовые результаты в 2024 году по сравнению с 2023 годом, включая разбивку операционной прибыли по бизнес-сегментам, таким как страхование, железная дорога BNSF и энергетика.\n - **Страховой бизнес:** GEICO и отделение страхования имущества и ответственности показали выдающийся год, с комментариями о отрасли и о том, как Berkshire подходит к страховым рискам, ценообразованию и инвестициям \"плавающего капитала\".\n - **Инвестиции:** Обсуждение стратегии Berkshire по владению как полными бизнесами, так и частичными долями (облигациями) в крупных компаниях (например, Apple, American Express, Coca-Cola) и ее развертывании наличных средств.\n - **Налоги:** Упоминание о том, что Berkshire установила рекорды по корпоративным налоговым платежам (26,8 миллиарда долларов в IRS в 2024 году).\n\n#### 3. **Долгосрочная философия и комментарии о капитализме**\n - **О акциях:** Баффет объясняет, почему Berkshire придает приоритет владению бизнесами (акциями) над наличными или облигациями и почему компания предпочитает долгосрочные инвестиции.\n - **О капитализме:** Есть размышления о росте Америки, роли капитализма, сбережениях и распределении капитала в успехе нации, а также упоминание о важности поддержания стабильной валюты.\n\n#### 4. **Японские инвестиции**\n - **Обновление по японским активам:** Растущие инвестиции Berkshire в пять японских торговых компаний и положительное мнение о их управлении и корпоративном управлении.\n\n#### 5. **Годовое собрание Berkshire Hathaway**\n - **Информация о ежегодной встрече:** Подробности о ежегодной встрече в Омахе, включая социальные мероприятия, продажи книг и благотворительные инициативы, связанные с встречей.\n - **Личные истории:** Личные анекдоты, касающиеся семьи Баффета (включая его сестру Берти), чтобы добавить человеческий аспект к письму.\n\n#### 6. **Таблицы производительности**\n - **Berkshire против S&P 500 (1965-2024):** Две подробные таблицы, показывающие годовые процентные изменения в цене акций Berkshire по сравнению с общей доходностью S&P 500, а также долгосрочные сложные и общие прибыли.\n\n---\n\n### В заключение\n\nЭтот файл является **годовым письмом акционерам Berkshire Hathaway за 2024 год**, в основном написанным Уорреном Баффетом. Он охватывает бизнес-результаты, философию управления, инвестиционную стратегию, доходы и налоги, операции со страхованием, значительные активы, распределение капитала, обновления по преемственности и многое другое. Таблицы показывают выдающееся превосходство Berkshire Hathaway по сравнению с S&P 500 за почти шесть десятилетий – центральная точка гордости в письме.\n\nЕсли вам нужны конкретные данные из какого-либо раздела, дайте мне знать!" } ], "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": {} } ``` 可以看到，我们对输入的文件也进行了处理文件，结果与上文类似。 ## Ошибка обработки При вызове API, если возникает ошибка, API возвращает соответствующий код ошибки и информацию. Например: * `400 token_mismatched`：Неверный запрос, возможно, из-за отсутствующих или недействительных параметров. * `400 api_not_implemented`：Неверный запрос, возможно, из-за отсутствующих или недействительных параметров. * `401 invalid_token`：Неавторизованный, недействительный или отсутствующий токен авторизации. * `429 too_many_requests`：Слишком много запросов, вы превысили лимит частоты. * `500 api_error`：Внутренняя ошибка сервера, что-то пошло не так на сервере. ### Пример ответа об ошибке ``` { "success": false, "error": { "code": "api_error", "message": "fetch failed" }, "trace_id": "2cf86e86-22a4-46e1-ac2f-032c0f2a4e89" } ``` ## Заключение С помощью этого документа вы узнали, как использовать OpenAI Responses API для легкой реализации функции создания Responses от официального OpenAI. Надеюсь, этот документ поможет вам лучше интегрировать и использовать этот API. Если у вас есть какие-либо вопросы, пожалуйста, не стесняйтесь обращаться в нашу техническую поддержку.