Warum wir die Responses API entwickelt haben

OpenAI argumentiert, dass die neue Responses API Teil der unvermeidlichen Evolution von turn-basierten Chats zu einem persistenten, agentischen Denken ist, das den Zustand über Gesprächsrunden hinweg beibehält. Mit der Einführung von GPT-5 wollten wir mehr Kontext darüber geben, wie man es am besten integriert und warum die Responses API maßgeschneidert für Denkmodelle und die agentische Zukunft ist.

Die Evolution der OpenAI APIs

Jede Generation von OpenAI APIs wurde um die gleiche Frage herum entwickelt: Was ist der einfachste, leistungsfähigste Weg für Entwickler, mit Modellen zu kommunizieren? Unsere API-Designs wurden stets durch die Funktionsweise der Modelle selbst geleitet. Der erste /v1/completions Endpunkt war einfach, aber begrenzt: Man gab dem Modell einen Prompt, und es vollendete einfach den Gedanken. Durch Techniken wie Few-Shot-Prompting konnten Entwickler versuchen, das Modell zu leiten, um Dinge wie JSON auszugeben oder Fragen zu beantworten, aber diese Modelle waren viel weniger leistungsfähig als das, was wir heute gewohnt sind.

Der Übergang zu agentischen Modellen

Mit der Einführung von Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), ChatGPT und der Post-Training-Ära begannen die Modelle, nicht nur unvollendete Prosa zu vervollständigen, sondern wie ein Gesprächspartner zu reagieren. Um Schritt zu halten, entwickelten wir den /v1/chat/completions Endpunkt, der es ermöglichte, Rollen wie System, Benutzer und Assistent zu definieren. Dies bot eine Struktur, um schnell Chat-Schnittstellen mit benutzerdefinierten Anweisungen und Kontext zu erstellen.

Die Responses API als agentische Schleife

Die Responses API bietet eine strukturierte Schleife für das Denken und Handeln. Man kann sich das wie die Arbeit mit einem Detektiv vorstellen: Man gibt ihm Beweise, er untersucht diese, konsultiert möglicherweise Experten (Tools) und berichtet schließlich zurück. Der Detektiv behält seine privaten Notizen (Denkzustand) zwischen den Schritten, gibt sie aber nie an den Klienten weiter.

Erhalt des Denkprozesses

Hier glänzen die Denkmodelle: Die Responses API bewahrt den Denkzustand des Modells über die Gesprächsrunden hinweg. Im Gegensatz zu Chat Completions, wo das Denken zwischen den Aufrufen verloren geht, bleibt das Notizbuch offen; die schrittweisen Denkprozesse überdauern die nächste Runde. Dies zeigt sich in Benchmarks (TAUBench +5%) und in einer effizienteren Cache-Nutzung sowie Latenz.

Multimodale Interaktionen und Hosting-Tools

In den frühen Tagen des Funktionierens erkannten wir ein wichtiges Muster: Entwickler nutzten das Modell sowohl zur Ausführung von APIs als auch zur Suche in Dokumenten, um externe Datenquellen zu integrieren, bekannt als Retrieval-Augmented Generation (RAG). Mit der Responses API haben wir das weiter ausgebaut und Funktionen wie Websuche, Bildgenerierung und Code-Interpreter hinzugefügt. Da die Ausführung von Tools serverseitig über gehostete Tools erfolgt, wird sichergestellt, dass man nicht jeden Aufruf über das eigene Backend leiten muss, was die Latenz und die Kosten senkt.

Sichere Bewahrung des Denkprozesses

Warum also all diese Mühe, um den Roh-Denkprozess (Chain of Thought, CoT) zu obfuscieren? Das einfache Exponieren des CoT birgt zahlreiche Risiken, wie Halluzinationen und schädliche Inhalte, die in einer endgültigen Antwort nicht erzeugt werden würden. Die Responses API adressiert dies, indem sie den Denkprozess intern bewahrt, verschlüsselt und vor dem Klienten verborgen hält.

Warum die Responses API der beste Weg ist

• Agentische Nutzung von Tools: Die Responses API erleichtert die Nutzung agentischer Workflows mit Tools wie Dateisuche, Bildgenerierung und Code-Interpreter.
• Zustandsbehaftet von Anfang an: Gespräche und Toolzustände werden automatisch verfolgt, was das Denken und mehrstufige Workflows erheblich vereinfacht.
• Multimodal von Grund auf: Text, Bilder, Audio und Funktionsaufrufe sind gleichwertige Bürger.
• Niedrigere Kosten, bessere Leistung: Interne Benchmarks zeigen eine 40–80% bessere Cache-Nutzung im Vergleich zu Chat Completions.
• Besseres Design: Wir haben aus den APIs Chat Completions und Assistants gelernt und zahlreiche kleine Verbesserungen in der Responses API und SDK vorgenommen.

Ausblick

Chat Completions wird nicht verschwinden. Wenn es für Sie funktioniert, verwenden Sie es weiterhin. Aber wenn Sie ein Denken wünschen, das bestehen bleibt, multimodale Interaktionen, die sich natürlich anfühlen, und eine agentische Schleife, die keine improvisierten Lösungen erfordert, ist die Responses API der Weg nach vorne. Wir erwarten, dass die Responses API die Standardmethode wird, mit der Entwickler mit OpenAI-Modellen arbeiten.

Quellenliste:

• Quelle: Why We Built the Responses API
• Responses API Documentation
• OpenAI API Overview