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강의

OpenAI Responses API 활용하기

중급기술 수준

업데이트됨 2026. 4.

OpenAI 응답 API와 GPT-5를 통해 스마트하고 상호작용적이며 신뢰할 수 있는 AI 애플리케이션을 그 어느 때보다 쉽게 구축하세요.

무료로 강의 시작

OpenAIArtificial Intelligence

3시간

11 동영상

34 연습 문제

2,850 XP

성취 증명서

수천 개 기업의 학습자들이 사랑하는

팀을 교육하시나요?

비즈니스용으로 체험해 보세요

강의 설명

Responses API 덕분에 AI 애플리케이션 개발이 그 어느 때보다 쉬워졌어요! 이 강의에서는 간단한 인터페이스로 모델을 프롬프트하는 방법, 추론형 모델을 다루는 모범 사례, 그리고 LLM과 자연스러운 대화 흐름을 설계하는 방법을 배웁니다. 추가 API 키나 자격 증명 없이 웹 검색 같은 도구를 통합하고, 직접 도구를 만들어 모델의 기본 지식을 넘어 능력을 확장하면서 LLM의 잠재력을 온전히 활용해 보세요. 또한 세 가지 핵심 설계 패러다임으로 프로토타입을 프로덕션으로 발전시키는 방법, JSON 같은 신뢰도 높은 구조화된 결과물을 생성하는 방법, 실시간 의미 이벤트를 스트리밍해 인터랙티브한 사용자 경험을 제공하는 방법, 그리고 OpenAI의 GPT-5 모델을 사용해 텍스트와 이미지를 결합하는 멀티모달 접근까지 익히게 됩니다.

선수 조건

Working with the OpenAI API

1

Getting Started with the Responses API

Building AI applications has never been easier with the Responses API! Learn how to prompt models using a simple interface, best practices for working with reasoning models, and how to build back-and-forth conversations with LLMs.

The Responses API: a Developer's Best Friend

Your First Responses API Call

Adding Model Instructions

Extracting Information from the Response

Mastering Response Parameters

Experimenting with More Powerful Models

Reasoning About Reasoning

Conversation Chaining

From One Message to Another

Enabling Chat Conversations

2

Building Tools for LLMs

LLMs are powerful, but they're even more powerful once tools are introduced! Learn how to integrate web search with your LLM systems with no additional API keys or credentials. Discover that tools can be, well... pretty much anything! Build your own tools for LLMs to call to go beyond the model's base capabilities.

Response Items: The Building Blocks

Extracting Output Items and Their Contents

Using Items for Custom Handling

Web Search That Just Works

Combining LLMs and Web Search

Building Confidence with LLM Sources

Function-Calling Tools: Defining the Function

The Function-Calling Tool Workflow

Defining a Function for Converting Timezones

Function-Calling Tools: The Full Workflow

Building the OpenAI Tool Definition

Integrating Function-Calling Tools

3

Advanced Patterns for Production

Move your LLM systems from proof-of-concept to production with three key design paradigms. Learn how to generate consistent and reliable structured outputs, like JSON, using LLMs. You'll also use semantic events to stream updates to your users, creating interactive and enjoyable experiences. Finally, go multi-modal and learn how to combine text and images with OpenAI's GPT-5 models.

Generating Structured Outputs

Consistent Outputs, Every Time!

Nesting Pydantic Classes

Streaming with Semantic Events

Streaming OpenAI Responses

Streaming Semantic Events

Streaming with Function Calls

Input Flexibility and Multimodality

Role-Based Inputs

Prompting with Images from URLs

Prompting with Local Image Files

Congratulations!

OpenAI Responses API 활용하기

강의
완료

수료증 획득

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