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# Antworten

> Rufe die Responses-API mit dem Python-SDK auf.

**Methode**: `client.generate_response()` (übertrage verarbeitete Chunks mit `client.stream_responses()`).

### Beispiel

```python theme={null}
resp = client.generate_response({
    "model": "openai/gpt-4.1",
    "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Summarise this"}]}],
    "temperature": 0.7,
})
```

### Datenstrom

```python theme={null}
for chunk in client.stream_responses({
    "model": "openai/gpt-4.1",
    "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Stream this"}]}],
    "stream": True,
}):
    if chunk.get("text"):
        print(chunk["text"], end="", flush=True)
```

### Wichtige Parameter

* `model` (erforderlich): ID des Zielmodells.
* `input` (erforderlich): geordnetes Array mit Eingabeelementen (Nachrichten, Tool-Aufrufen usw.).
* `temperature` (0–2): Je höher der Wert, desto zufälliger das Ergebnis.
* `top_p` (0–1) / `top_k` (>=1): Sampling-Steuerung für Nucleus und die k besten Kandidaten.
* `max_output_tokens` (Ganzzahl): Obergrenze der pro Antwort generierten Tokens.
* Tools: `tools` (Definitionen), `tool_choice` (auto/none/bestimmtes Tool), `max_tool_calls` (Ganzzahl), `parallel_tool_calls` (boolesch).
* Logprobs: `logprobs` (boolesch), `top_logprobs` (0–20), um Logprobs pro Token zurückzugeben.
* Ausgabe: `response_format` (json/text), `service_tier`, `store` (boolesch), `stream` (boolesch).
* Metadaten: `metadata` (durchgereichtes Objekt), `reasoning` (Objekt mit Hinweisen zum Aufwand).
* Gateway-Erweiterungen: `usage` (boolesch, um Nutzungsdaten anzufordern), `meta` (boolesch, um den Meta-Block einzuschließen).

### Rückgabe

`ResponsesResponse`

```json theme={null}
{
  "id": "resp_123",
  "object": "response",
  "created_at": 1677652288,
  "status": "completed",
  "model": "gpt-4.1",
  "output": [
    {
      "type": "message",
      "id": "msg_123",
      "status": "completed",
      "role": "assistant",
      "content": [
        {
          "type": "output_text",
          "text": "Hello there, how may I assist you today?"
        }
      ]
    }
  ],
  "usage": {
    "input_tokens": 9,
    "output_tokens": 12,
    "total_tokens": 21
  }
}
```

Oder durch Zeilenumbrüche getrennte SSE-Frames bei `stream: true`:

```
data: {"id":"resp_123","object":"response","created_at":1677652288,"status":"in_progress","model":"gpt-4.1","output":[{"type":"message","id":"msg_123","status":"in_progress","role":"assistant","content":[]}]}

data: {"id":"resp_123","object":"response","created_at":1677652288,"status":"in_progress","model":"gpt-4.1","output":[{"type":"message","id":"msg_123","status":"in_progress","role":"assistant","content":[{"type":"output_text","text":"Hello"}]}]}

data: {"id":"resp_123","object":"response","created_at":1677652288,"status":"completed","model":"gpt-4.1","output":[{"type":"message","id":"msg_123","status":"completed","role":"assistant","content":[{"type":"output_text","text":"Hello there, how may I assist you today?"}]}],"usage":{"input_tokens":9,"output_tokens":12,"total_tokens":21}}

data: [DONE]
```


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