Как использовать новый API веб-поиска OpenAI в 2026 году? Руководство по интеграции DeepSeek.

OpenAI представила существенные обновления своей платформы для разработчиков, преобразовав разработку агентов с помощью усовершенствованной функции веб-поиска. Новый API Responses позволяет встроенным инструментам выполнять вызовы для веб-поиска и поиска файлов, что дает моделям возможность эффективно получать доступ к данным в режиме реального времени. В этом руководстве рассматриваются эти обновления, а также рассказывается, как разработчики могут использовать API Chat Completion и Responses с веб-поиском, а также описывается интеллектуальная техника интеграции моделей DeepSeek R1 для достижения исключительной производительности. Узнайте, как эти инновации могут улучшить ваши проекты в области искусственного интеллекта и обеспечить обновление ваших моделей с помощью самой последней информации.

Ключевые моменты

OpenAI выпустила значительное обновление платформы, встроив возможности веб-поиска непосредственно в Chat Completion API.

API Responses теперь включает встроенные вызовы инструментов для поиска в Интернете и файлах, поддерживая извлечение данных в режиме реального времени.

Модели теперь могут получать актуальную информацию без внешних инструментов, что упрощает сбор данных.

Использование моделей веб-поиска через Chat Completion API так же просто, как вызов других моделей OpenAI, что упрощает интеграцию.

Модели Perplexity Sonar, включая веб-версии Llama 3.3 и DeepSeek R1, доступны через клиент OpenAI API.

Для интеграции моделей Perplexity Sonar необходимо переключить ключ OpenAI API и изменить базовый URL.

Обновление предоставляет бюджетные варианты, при этом ввод данных в модель gpt-4o-mini стоит всего 0,15 доллара за миллион токенов.

Использование аннотаций позволяет отдельно извлекать цитируемые URL-адреса, что повышает прозрачность и достоверность данных.

Новые строительные блоки агента OpenAI

Понимание обновления OpenAI

OpenAI выпустила крупное обновление своей платформы для разработчиков, уделив основное внимание строительным блокам агентов с интегрированными функциями веб-поиска. Это обновление направлено на то, чтобы предоставить разработчикам усовершенствованные инструменты для создания более осведомленных и динамичных агентов ИИ.

API Chat Completion теперь включает модели со встроенной функцией веб-поиска, что представляет собой значительный прогресс в обеспечении доступа ИИ к данным в реальном времени и их использовании. Прямая интеграция веб-поиска через API предлагает оптимизированный метод поиска информации, гарантируя, что модели ИИ остаются актуальными и релевантными. Благодаря включению данных в реальном времени приложения, построенные на платформе OpenAI, могут предоставлять более точные, контекстно-зависимые и своевременные ответы. API Responses API еще больше улучшает встроенные вызовы инструментов, такие как поиск в Интернете и поиск файлов. Этот API упрощает взаимодействие моделей искусственного интеллекта с внешними ресурсами, позволяя им извлекать информацию в режиме реального времени без внешних зависимостей. Эти обновления упрощают разработку мощных и эффективных решений искусственного интеллекта. Эти последние разработки знаменуют переход к более интегрированным и доступным инструментам разработки искусственного интеллекта. Предоставляя прямой доступ к поиску в Интернете, OpenAI дает разработчикам возможность создавать более интеллектуальные, отзывчивые и информированные приложения.

Представляем API Responses

API Responses — это инструмент, который преобразует работу разработчиков, интегрирующих данные в реальном времени в свои модели искусственного интеллекта. Этот API упрощает встроенные вызовы инструментов для поиска в Интернете и файлах, которые ранее были более сложными в реализации. Он представляет собой новый мощный API-примитив, который сочетает в себе лучшие функции API Chat Completions и Assistants. Простота и эффективность API Responses позволяют разработчикам сосредоточиться на создании инновационных решений, а не на управлении сложными конфигурациями. Использование API Responses очень просто, так как он легко интегрируется с API Chat Completions. Вместо того, чтобы полагаться на внешние плагины или настраиваемый код для поиска информации, разработчики теперь могут использовать API Responses для прямых запросов и получения актуальных данных в своих моделях искусственного интеллекта. Это позволяет моделям получать доступ к актуальной информации, повышая их точность и релевантность и снижая сложность. API Responses оптимизирует разработку и помогает разработчикам создавать более сложные приложения искусственного интеллекта с большей легкостью и эффективностью. Этот API необходим разработчикам, создающим модели искусственного интеллекта, которые являются интеллектуальными и адаптируемыми к постоянно меняющемуся ландшафту данных в реальном времени. Используя API Responses, разработчики могут гарантировать, что их приложения искусственного интеллекта останутся на переднем крае технологий.

Возможности веб-поиска в Chat Completion API

Интеграция возможностей веб-поиска в Chat Completion API знаменует собой существенный прогресс в развитии искусственного интеллекта. Эта интеграция позволяет разработчикам создавать агенты искусственного интеллекта, которые не только генерируют текст, похожий на человеческий, но и получают доступ к веб-информации в режиме реального времени и включают ее в свои ответы.

Chat Completion API теперь включает модели, специально разработанные для выполнения веб-поиска, что позволяет ИИ отвечать на вопросы, предоставлять аналитическую информацию и давать рекомендации на основе самых актуальных доступных данных. Эта интеграция означает, что ИИ-агенты могут быть развернуты в сценариях, требующих информации в реальном времени, таких как агрегация новостей, анализ рынка и поддержка клиентов. Уменьшая зависимость от внешних инструментов, разработчики могут создавать более автономные и эффективные ИИ-решения. Доступ к информации напрямую через Chat Completion API гарантирует, что модели ИИ всегда работают с самой актуальной информацией, что приводит к более точным и релевантным результатам. Эта функция упрощает как никогда разработку информативных и надежных ИИ-агентов.

Интеграция моделей Perplexity Sonar

Доступ к DeepSeek R1 и Llama 3.3 через OpenAI API

В то время как native-модели OpenAI теперь включают веб-поиск, модели Perplexity Sonar уже несколько недель предлагают доступ к Llama 3.3 и DeepSeek R1 через OpenAI API. Это предоставляет интересную альтернативу. Чтобы использовать Perplexity Sonar, необходимо заменить ключ API Perplexity и изменить базовый URL. Структура кода остается практически идентичной моделям OpenAI.

from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key="YOUR_PERPLEXITY_API_KEY",base_url="https://api.perplexity.ai")completion = client.chat.completions.create(model="sonar-reasoning-pro",messages=[{"role": "user", "content": "Смогла ли сегодня Палата представителей США предотвратить остановку работы правительства?"}])print(completion.choices[0].message.content)

Основные различия включают:

• Использование вашего ключа API Perplexity.
• Установка base_url в https://api.perplexity.ai.
• Указание модели Perplexity Sonar (например, sonar-reasoning-pro).

Этот подход позволяет использовать передовые модели, такие как DeepSeek R1, с минимальными изменениями в коде.

Недостатки

Модели Perplexity Sonar: основные функции и возможности

Perplexity Sonar предоставляет несколько расширенных моделей, разработанных для улучшения возможностей веб-поиска и рассуждений. Эти модели построены на архитектурах, таких как Llama 3.3 и DeepSeek R1, и обеспечивают передовую производительность в области поиска и анализа информации. Ниже приведен обзор некоторых ключевых функций и предложений моделей Perplexity Sonar.

• Sonar Pro: превосходное решение для поиска с основой поиска, поддерживающее расширенные запросы и последующие действия. Идеально подходит для сложных многоэтапных задач, требующих глубокого понимания и сохранения контекста.
• Sonar Reasoning Pro: Превосходное решение для рассуждений на базе DeepSeek R1, включающее расширенные рассуждения по цепочке мыслей, а также поиск в Интернете и цитирование в режиме реального времени. Идеально подходит для детального анализа, требующего самой актуальной информации.
• Sonar: легкое решение с поисковой базой, более быстрое и доступное, чем Sonar Pro. Идеально подходит для получения прямых ответов с цитированием, обеспечивая баланс между скоростью и стоимостью.
• Sonar Reasoning: легкое решение для рассуждений, основанное на моделях рассуждений, обученных с помощью DeepSeek R1, также включающее рассуждения по цепочке мыслей и цитаты. Идеально подходит для разработки инвестиционных тезисов для предстоящих IPO в США.

Как использовать веб-поиск в своих проектах

Настройка вашей среды

Чтобы начать использовать веб-поиск в своих проектах OpenAI, сначала настройте среду разработки. Для этого необходимо импортировать модуль OpenAI и аутентифицировать свой API-ключ. Убедитесь, что у вас установлена последняя версия библиотеки OpenAI, чтобы в полной мере использовать новые функции. После импорта модуля создайте экземпляр клиента, используя свой API-ключ.

Ключевые шаги:

1. Импортируйте модуль OpenAI.
2. Установите свой API-ключ.
3. Создайте экземпляр клиента для взаимодействия с API OpenAI.
4. Выберите подходящую модель с поддержкой веб-поиска для вашей задачи.

После настройки среды вы можете начать выполнять вызовы API для веб-поиска и получения информации в режиме реального времени.

Использование API Chat Completion

API Chat Completion позволяет легко интегрировать веб-поиск в ваши модели ИИ. Начните с создания экземпляра клиента, затем используйте метод chat.completions.create для взаимодействия с моделью. Укажите модель с поддержкой веб-поиска, такую как gpt-4o-mini-search-preview или gpt-4o-search-preview, и введите свой запрос.

Пример кода:

from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key='YOUR_API_KEY')completion = client.chat.completions.create(model="gpt-4o-mini-search-preview",messages=[{"role": "user", "content": "Смогла ли Палата представителей США предотвратить сегодня остановку работы правительства?"}])print(completion.choices[0].message.content)

Этот код демонстрирует, как сделать вызов API с поддержкой веб-поиска с помощью Chat Completion API. Указав соответствующую модель и запрос, вы можете получать информацию в режиме реального времени прямо в ваше приложение искусственного интеллекта.

Использование Responses API

API Responses вводит встроенные вызовы инструментов, упрощая реализацию веб-поиска. Используйте метод responses.create, укажите модель, определите параметр tools с инструментом веб-поиска (web_search_preview) и введите свой запрос.

Пример кода:

from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key='YOUR_API_KEY')response = client.responses.create(model="gpt-4o-mini",tools=[{"type": "web_search_preview"}],input="Did the US House of Representatives avert a government shutdown today?")print(response.output_text)

Этот код иллюстрирует, как использовать API Responses для вызовов API с поддержкой веб-поиска. API Responses упрощает разработку и помогает вам легче создавать более сложные приложения искусственного интеллекта.

Извлечение аннотаций и цитат

Как Chat Completion API, так и Responses API позволяют извлекать аннотации и цитаты из результатов поиска. Это помогает проверить точность и надежность информации модели. Используя параметр annotations, вы можете получить URL-адреса и другие метаданные, связанные с результатами поиска.

Пример кода (API Chat Completion):

print(completion.choices[0].message.annotations)

Пример кода (Responses API):

print(response.output[1].content[0].annotations)

Эти примеры кода показывают, как извлекать аннотации из обоих API, что позволяет предоставлять пользователям источники информации.

Понимание структуры ценообразования

Экономичные варианты для разработчиков

OpenAI предлагает различные уровни ценообразования для своих моделей с поддержкой веб-поиска, предоставляя разработчикам бюджетные варианты для их проектов.

Модель gpt-4o-mini стоит всего 0,15 доллара за миллион токенов для ввода и 0,60 доллара за миллион токенов для вывода, что делает ее экономичным выбором для многих приложений. Стандартная модель gpt-4o-search-preview стоит 2,50 доллара за миллион токенов для ввода и 10,00 долларов за миллион токенов для вывода.

Вот сводка цен:

Эти варианты цен позволяют разработчикам выбрать модель, которая наилучшим образом соответствует их бюджету и требованиям к производительности. Тщательно выбирая подходящую модель, вы можете максимизировать ценность своих проектов OpenAI, контролируя при этом расходы.

Преимущества и недостатки

Плюсы

Доступ к данным в режиме реального времени повышает точность и релевантность.

Встроенные вызовы инструментов оптимизируют разработку.

Аннотации и цитаты повышают прозрачность.

Доступны экономичные варианты.

Безупречная интеграция с существующими моделями OpenAI.

Минусы

Более высокие затраты на вывод данных для продвинутых моделей.

Зависимость от API OpenAI и доступности сервиса.

Возможность получения предвзятых или неточных результатов поиска.

Ограниченный контроль над процессом поиска.

Модели могут требовать больше времени для генерации ответов.

Ключевые особенности интеграции веб-поиска OpenAI

Доступ к информации в режиме реального времени

Возможность доступа к информации в режиме реального времени является одной из основных функций интеграции веб-поиска OpenAI. Эта функция гарантирует, что модели ИИ всегда работают с самыми актуальными данными, что приводит к более точным и релевантным результатам. Уменьшая зависимость от внешних инструментов, разработчики могут создавать более автономные и эффективные решения в области ИИ. Интеграция обеспечивает прямое подключение к Интернету, позволяя агентам ИИ отвечать на вопросы, предоставлять аналитическую информацию и давать рекомендации на основе последних доступных данных.

Встроенные вызовы инструментов

API Responses вводит встроенные вызовы инструментов для веб-поиска и поиска файлов, упрощая интеграцию этих функций в модели искусственного интеллекта. Эта функция оптимизирует разработку и снижает потребность в настраиваемом коде. Встроенные вызовы инструментов разработаны для простоты использования и высокой эффективности, что позволяет разработчикам сосредоточиться на создании инновационных решений искусственного интеллекта.

Аннотации и цитаты

Интеграция веб-поиска OpenAI включает аннотации и цитаты, что позволяет разработчикам проверять точность и надежность информации модели. Эта функция обеспечивает прозрачность и укрепляет доверие к результатам ИИ. Извлекая аннотации, вы можете предоставлять пользователям источники информации, позволяя им проверять утверждения и более подробно изучать контекст.

Практические примеры использования API с поддержкой веб-поиска

Агрегация новостей и отчетность

API с поддержкой веб-поиска могут агрегировать новости из различных источников в режиме реального времени. Это позволяет моделям искусственного интеллекта предоставлять актуальные новостные репортажи, резюме и аналитику по множеству тем. Возможность доступа к оперативной информации гарантирует, что предоставляемые новости остаются актуальными и точными.

Анализ и исследование рынка

Эти API могут проводить анализ и исследования рынка, собирая данные из нескольких веб-источников. Это позволяет моделям искусственного интеллекта предлагать аналитическую информацию о рыночных тенденциях, анализе конкурентов и инвестиционных возможностях. Доступ к данным в режиме реального времени гарантирует, что анализ отражает последние рыночные условия.

Поддержка и помощь клиентам

API с поддержкой веб-поиска могут улучшить поддержку и помощь клиентам, оснастив модели искусственного интеллекта возможностью отвечать на вопросы клиентов с использованием самой актуальной информации. Это гарантирует, что запросы клиентов будут обрабатываться точно и эффективно. Интеграция также может предоставлять персонализированные рекомендации и устранять проблемы в режиме реального времени.

Часто задаваемые вопросы

Что такое API Responses?

API Responses — это новый примитив API от OpenAI, который сочетает в себе лучшие функции API Chat Completions и Assistants. Он упрощает интеграцию встроенных вызовов инструментов, таких как веб-поиск и поиск файлов, в модели искусственного интеллекта. Этот API помогает разработчикам создавать более динамичные и информированные приложения искусственного интеллекта с большей легкостью и эффективностью.

Как работает функция веб-поиска в Chat Completion API?

API Chat Completion теперь включает модели, специально разработанные для выполнения веб-поиска. Когда вы вызываете API с моделью, поддерживающей веб-поиск, он автоматически выполняет веб-поиск на основе вашего запроса и включает результаты в свой ответ. Это гарантирует, что модель искусственного интеллекта всегда работает с самой актуальной информацией.

Что такое аннотации и цитаты?

Аннотации и цитаты — это метаданные, связанные с результатами поиска, которые предоставляют информацию об источниках данных. Извлекая аннотации, вы можете предоставить пользователям доступ к источникам информации, что позволит им проверять утверждения и более подробно изучать контекст. Эта функция обеспечивает прозрачность и укрепляет доверие к результатам работы ИИ.

Связанные вопросы

Как выбрать между gpt-4o-mini-search-preview и gpt-4o-search-preview?

Выбор между gpt-4o-mini-search-preview и gpt-4o-search-preview зависит от вашего бюджета и требований к производительности. Модель gpt-4o-mini более экономична: ее цена составляет 0,15 доллара за миллион токенов для входных данных и 0,60 доллара за миллион токенов для выходных данных. Модель gpt-4o-search-preview стоит 2,50 доллара за миллион токенов для ввода и 10,00 долларов за миллион токенов для вывода. Если вам нужна более мощная модель и вы можете позволить себе более высокие затраты, то gpt-4o-search-preview может быть предпочтительнее. Для баланса между стоимостью и разумным качеством вывода gpt-4o-mini-search-preview предлагает отличное соотношение цены и качества. Помните, что текущие цены отражают тарифы на 2025 год и могут измениться.

Могу ли я использовать другие модели, помимо упомянутых в видео, с этими техниками?

Да, продемонстрированные методы могут применяться к другим моделям, которые поддерживают функции веб-поиска или могут интегрироваться с внешними поисковыми инструментами. Ключевым моментом является обеспечение правильной конфигурации модели для доступа и использования веб-информации в режиме реального времени. Адаптируя показанные фрагменты кода и методы, вы можете интегрировать веб-поиск в различные модели искусственного интеллекта.