OpenAI Python Library documentation
Código-fonte oficial · GitHub (repositório oficial do projeto) · citada em 23 lições
- Publicado por
- GitHub (repositório oficial do projeto)
- Domínio
- github.com
- Tipo
- Código-fonte oficial
- Citada em
- 23 lições
Onde isto aparece
- Testes automáticos: casos, contratos e resultados esperados
- Trocar de modelo sem reescrever nada: Haiku, Sonnet, Opus e GPT-5.6 na mesma esteira
- Estimando carga e recursos: tokens, chamadas e paralelismo
- Segredos, variáveis de ambiente e controle de acesso: operação segura dos agentes
- Testes de carga e limites: como o agente responde sob pressão real
- Configuração segura dos SDKs: variáveis de ambiente, segredos e permissões
- Configuração dos SDKs: Claude, OpenAI, ElevenLabs e HeyGen na prática
- Configuração dos SDKs e variáveis: Claude, OpenAI, ElevenLabs e HeyGen
- Laboratório: Chatbot de Atendimento Empresarial com Claude e GPT via Python SDK
- Protocolo: Qual a latência média de resposta das APIs Claude (Anthropic) e Chat Completions (OpenAI) para prompts idênticos via SDK Python oficial?
- Laboratório: API de IA Conversacional com Anthropic e OpenAI em Python, FastAPI e Pydantic
- Transcrição e síntese: pipeline Python com ElevenLabs e Claude/OpenAI
- Tokens, contexto e custo: por que cada palavra tem preço e limite
- Observabilidade de custos e batches: sem surpresas no fim do mês
- Tracing e métricas: o que e como medir em APIs de IA
- Serviço interno com FastAPI: uma API de IA para os outros departamentos consumirem
- Ambientes e versionamento: nunca rode tudo no mesmo lugar
- Primeiro request: Anthropic e OpenAI lado a lado em Python
- Batch, cache e paralelismo: IA em grande escala sem perder o controle
- Testes automáticos de prompts e agentes: ciclo contínuo
- Timeout, limite de tokens e erros de integração: ação rápida
- Fluxos integrados: e-mail, planilhas e atendimento automatizado
- Integração com Python: scripts reais usando SDKs oficiais
