OpenAI expande su API de Respuestas: La búsqueda web ahora integra imágenes en tiempo real. 🌐🖼️ OpenAI ha anunciado una actualización clave para su Responses API. La herramienta integrada de búsqueda web (web_search) ahora tiene la capacidad de extraer y devolver resultados de imágenes directamente desde internet, sumándose a los resultados de texto tradicionales. Esta mejora permite a los desarrolladores diseñar aplicaciones mucho más visuales e interactivas. A partir de ahora, los flujos de trabajo e interfaces podrán mostrar de forma nativa productos, referencias geográficas, guías visuales y enlaces de fuentes multimedia con fines de inspiración, todo en una sola llamada de API y sin necesidad de configuraciones externas. #OpenAI #ResponsesAPI #WebSearch #TechNews #API #SoftwareDevelopment #Devs #IA

Microsoft Foundry Agent Service、v2でかなり進化しています。 対応モデルが大幅に拡充され、 Responses APIで呼び出しもシンプルに。 さらに Microsoft Agent Framework 連携や Memory機能の追加で、 AIエージェント開発がより実践的になってきました。 v1から何が変わったのか、 開発者目線で整理された記事です👇 acro-engineer.hatenablog.com… #生成AI #AIエージェント #Azure #MicrosoftAzure #Foundry #AgentService #ResponsesAPI #MicrosoftAgentFramework #Memory #テックブログ

OpenAI（ResponsesAPI）はGPT-5.4まではprompt_cache_retentionでin_memory（最大1時間） / 24hが選べたけど、GPT-5.5では24hがデフォになった developers.openai.com/api/do… 3社のAPIで自作BOT3つ運用してるけど、プロンプトキャッシュ的に使いやすいのは圧倒的にOpenAI あと個人的な検証でも、コンテキストマネジメントしてプロンプトキャッシュを最適化したときに一番応答速度向上しやすいのもOpenAIだった 逆にGeminiAPIはもともとキャッシュ期間短いし、最適化工夫しても全然速度変わらん thinkingLevel=highにしてもそんなに推論時間増えないしそもそも消費トークンが少なかった

でもどうやら次のアクションに特化して圧縮してるぽくて、User: ○○して → Assistant: 完了 → User: Compaction → User: ヤッホー → Assistant: ○○したよ！（2回目）みたいに完了したタスクを認知できてない模様 ResponsesAPIでCompactionの検証してたら何回もこれなった AIちゃんがNotion日記書く→1日終わったからCompaction→おはよー→もっかい日記書くみたいな動作する CodexCLIが全く同じ仕組みかわからんけど

同機能はちょっと前にResponsesAPIでも提供されています。こちらもCompactの結果は見られない。注意点は小さいモデルを使ってもそれなりに時間を要し、トークンがかなり大きくないと効果が得られにくい点。数千程度ではかえってトークンが増えたりした。 developers.openai.com/api/do…

⚡️OpenAI Responses API 新增 WebSocket 模式 专为低延迟、长时运行且高频工具调用的智能体设计 🔗指南：developers.openai.com/api/do… #OpenAI #ResponsesAPI #WebSocket #AIAgent

自作BOTの一つでは、WebSearchはPerplexityのSearch APIをGPT-5.2 or Proに使わせてますね 今はResponsesAPIとかClaudeのビルトインツールのWebSearchでもドメインフィルタリングとか言語フィルタリングとかできるのでツールの自由度はそんなに差がないかもですけど、詳細な期間指定とかできるのと、あとページあたりのトークン数とか指定できるので情報量が段違いですね Perplexityは推論もするSonarAPIから、独自インデックスからの検索結果を直接提供するSearchAPIになってから、フロントモデルをGPT-5みたいなエージェンティックな高性能モデルにできるようになったので、WebSearchの応答精度がかなり良くなりました（exaみたいになってexaより汎用性高い） あと速い でも独自インデックスのせいか、ほんとに1時間前に出たばっかりの情報で、公式ドキュメントも更新された直後、Web記事が1つくらいしかないみたいな状況だと、GeminiAPI、ResponsesAPIとかのが鮮度高い情報取れるときもあります （特にResponsesAPIはLive Internet Accessがドキュメントで明示されてる） ただPerplexity SearchAPIもインデックス更新かなり速いので検証用途以外の、常識的な使い方の範囲では気になったことはないですし、むしろ取得できる情報量・品質はかなり高いって感じですね 検索結果が潤沢だと、メインモデルがGPT-5.2とかの賢いエージェント性能高いモデルだと、Geminiみたいな明らかに時系列おかしい間違いとかは絶対にしないので安心感あります あとたしかにアプリのPerplexityはたしかに回答品質しょぼいときありますw（おそらくだいぶ検索・モデルコスト絞ってるとおもわれる）

yes, ResponsesAPI is what Codex uses under the hood when you sign in with ChatGPT, and it's what we recommend when using an API key too

new in ResponsesAPI for Swift: the @⁠Tool macro makes defining local functions a breeze 🍃 it automatically generates JSON schemas for the function and all params (incl. nested structs!) plus the library calls the function automatically and shares responses with the model

【GPT-5 Promptingガイドまとめ】 昨日も書きましたがGPT-5 Promptingガイドを今更読んだらためになる内容が多かったので、参考になりそうな点をまとめてみます🚀 ・Agentの積極性の調整 ・XMLを活用したPrompting ・ResponsesAPIの重要性 ・フロントエンド開発の推奨構成 など詳細はスレへ↓ 1/17

ひょんなことからGPT-5プロンプトガイドを読んでたら、致命的な見落とししてたことに気づいた。 ResponsesAPI の previous_reponse_id を使って過去の推論内容を引き継ぐだけで性能爆上がりするらしい。パラメータ自体はうっすら把握してたけど劇的に性能上がるのは知らなかった。不勉強を深く反省😇

✅ Updated the ResponsesAPI Swift library with support for Connectors pretty much a one-liner to give models inside your app access to your user's gmail, drive, dropbox & more!

ChatGPTに課金しなくても無料のAPIデイリートークンだけでChatGPT再現できるんじゃね？と考えたけど、GPT-5が思考中にWeb検索しまくるのってどうやって再現すんの？と思ったらResponsesAPIを使って組み込みのWeb検索ツール使えばいけるらしいけど、１回使うごとに0.01ドルかかるらしい。これは無料トークンとは別料金だろう。GPT-5Thinkingなんて一回の回答するために何十個もWebサイト調べてるから結構料金かかるぞ。やっぱ素直にChatGPT課金しとくのが無難か。検索させないという手もあるだろうけどGPT-5って調べた事しか言いたくないみたいなところあるからどうなんだろ

App、ブラウザともにGPT-5に移行してたぽよ。 GPT4系API提供もそのうち終わるのだろうか？ 推論モデルしか選べないとGOROみたいな人はコスト計算を絶対間違える気がする。 何も考えずにresponsesAPIでstore:trueしたらトークン数が雪だるま式に爆増するし、バイブコーダーにはトラップが多すぎるぽよ。 ( ；´Д｀)

まずはResponsesAPIをollamaで使えるようにするだろ

ちなo3にPerplexitySonarにドメイン、公開日、更新日、Academicフィルターつけてリサーチさせると、勝手に使い分けてくれてかなりいい感じになる ResponsesAPIビルトインのWebSearchよりもかなりいい気がしている

あんまり関係ないけど、このせいでResponses APIはresponse itemとセットになったreasoning itemがリクエストに必須になって、しかもコンテキストサイズを超過したときに自動でreasoningを圧縮できずに溢れるから、前段のreasoning-responseのペアが構成できなくなってエラーになる既知のバグがずっと放置されている… previous_response_idで会話履歴管理する仕様なのにこのバグがあるし、会話履歴管理をDBにしても関数呼び出しのフォローアップリクエストにはprevious_response_idとreasoning itemが必須になっている ResponsesAPIでCodeInterpreterとか長時間、ロングコンテキストの作業させてたらすぐこのバグ起こる

deepsearch has landed in the OpenAI responsesAPI 🛬

OpenAI Supercharges Responses API with Image Generation, Model Context Protocol & More #AI #OpenAI #ResponsesAPI #AIagents #DeveloperTools #GenAI #MCP #CodeInterpreter #GPT4o #API winbuzzer.com/2025/05/22/ope…

I'm a big fan of @OpenAI and the work you're leading, @sama. We @textdotai (YC X25) love how fast and well-documented your APIs are. Wanted to put a bug on your radar - in the OpenAI documentation for managing conversation state for the ResponsesAPI here - platform.openai.com/docs/gui… The code block title should read "OpenAI API to manage conversation state" since we are using a previously generated response_id for retrieving conversation state a.k.a "context". Hope this helps!