OpenAI Python SDK, Documentação oficial
Documentação oficial · Developers.openai · citada em 70 lições
- Publicado por
- Developers.openai
- Domínio
- developers.openai.com
- Tipo
- Documentação oficial
- Citada em
- 70 lições
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Onde isto aparece
- Ambiente seguro: variáveis, segredos e permissões mínimas
- Variáveis, segredos e LGPD: configurando o agente sem expor dados
- Escolha do modelo: Fable, Opus, Sonnet, Haiku, GPT-6 e GPT-5.6
- Cálculo de carga: tokens, contexto e frequência de análise
- Ambiente seguro: variáveis de ambiente, segredos e LGPD na prática
- Escolhendo modelo e contexto: Fable, Opus, Sonnet, Haiku, GPT-6, 5.6 e limitações práticas
- Configuração dos modelos Claude, OpenAI, ElevenLabs e HeyGen: o que importa para o comercial
- Automação de testes e regressão: crescer sem quebrar
- Tracing, logs e métricas: monitoramento em tempo real dos agentes
- Segredos, chaves e variáveis de ambiente: nunca exponha o que não pode vazar
- Claude Fable 5.1, GPT-6 Astra e MCP: o que muda no NOC de amanhã
- Ambiente seguro: variáveis, segredos e minimização de dados
- 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
- Tracing, custo por tarefa e taxa de acerto: o painel que a diretoria entende
- Integração com sistemas legados e APIs empresariais
- Claude Agent SDK e OpenAI Agents SDK: agentes especialistas em Python na prática
- Testando limites: como simular carga e detectar gargalos no agente
- LGPD na prática: minimização, base legal e segredo fora do prompt
- Guardrails de entrada e saída no OpenAI Agents SDK: bloquear vazamento de dados e pedidos fora do escopo
- Prompt de sistema que não deixa o agente inventar: regras, formato de saída e recusa
- Um orquestrador e cinco especialistas: a empresa em um arquivo Python com handoffs
- Dois fornecedores, um cliente: Claude e GPT se revisam antes de responder
- Automação de fluxos: scripts e orquestração com Python
- Protocolo: Qual o impacto da latência de rede no tempo de resposta de agentes Claude e OpenAI em tarefas de validação de notas fiscais?
- Claude Fable 5.1, GPT-6 Astra e além: o que muda para o RH
- Model Context Protocol e interoperabilidade: conectando IA, ferramentas e humanos
- Dez perguntas para dimensionar: do volume de currículos ao tempo de resposta
- Testes de carga e limites práticos: simulando operações tributárias reais
- Visão, voz e vídeo: agentes que explicam, demonstram e registram
- Ambiente seguro: variáveis de ambiente, segredos e permissões mínimas
- Escolhendo modelos e recursos: Fable, Opus, Sonnet, Haiku, GPT-6 e variantes
- Escolhendo modelos e recursos: Claude, GPT e voz/vídeo para cada tarefa
- Limites práticos: o que quebra primeiro e como monitorar
- Tracing e logs: como rastrear cada decisão do agente
- Modelos generativos e APIs: por que Claude e GPT mudam o jogo
- Tendências e limites: para onde vão Claude, GPT, ElevenLabs e HeyGen
- Rastreamento, rollback e auditoria: aprendendo com erros em produção
- E-mail, planilha e atendimento: três fluxos de IA que funcionam (e onde falham)
- Versionamento, rollback e documentação de prompts e agentes
- Gerenciamento de múltiplos agentes e fluxos concorrentes
- Testes automáticos de prompts e agentes: ciclo contínuo
- Timeout, limite de tokens e erros de integração: ação rápida
- Requests, respostas e contratos: a base de toda integração de IA
- LGPD, minimização e uso responsável de dados
- Parâmetros críticos: effort, context size e output limit na prática
- Configuração de ambientes: variáveis, segredos e controle de acesso
- Avaliação de prompts: casos de teste com resultado esperado antes de ir para produção
- Previsão de uso e custos: como evitar surpresas na conta
- Escolha do modelo: Fable, Opus, Sonnet, Haiku, GPT-6 e outros
- Prompt de sistema versionado: papel, regras, formato e exemplos
- Console, API e SDK: caminhos para usar Claude e GPT de verdade
- Deploy seguro: do commit ao serviço rodando
- Integração MCP: Claude, OpenAI e ferramentas externas em um mesmo fluxo
- Tokens, chamadas e latência: dimensionando para não travar
- Fluxo ponta a ponta: do texto ao vídeo com avatar e voz realista
- Managed Agents, hosted tools e MCP: o futuro já está disponível
- Geração multimodal: texto, voz e vídeo na mesma API
- Limites e alertas: IA sob controle, não no escuro
- Revisão de código, prompts e contratos: não confie só na IA
- Horizontal ou vertical? Estratégias reais para escalar IA
- Modelos de linguagem: como Claude, GPT e outros realmente funcionam
- Debug prático: tracing, casos de teste e revisão de execução
- Erros comuns: do bad request ao hallucination
- Observabilidade de custos e batches: sem surpresas no fim do mês
- Chaves, segredos e dados pessoais: o que nunca entra no prompt
- Primeiro request: Anthropic e OpenAI lado a lado em Python
- Cache de prompts e arquivos: reduzir custo sem perder rastreabilidade
- Fluxo ponta a ponta: do input humano ao output estruturado
