API Responses
L'API d'OpenAI pour des interactions d'agents multi-tours avec état — successeure de l'API Assistants, conçue pour les charges d'agents en production avec usage d'outils et gestion d'état intégrés.
L'IA de production est un système : contexte, outils, permissions, traces, évaluations et boucles de rétroaction autour du modèle.
Ce que c'est
L'API Responses est la surface d'API orientée agents d'OpenAI, introduite en 2025 comme successeure de l'API Assistants. Elle regroupe appels de modèle, usage d'outils, gestion d'état et streaming dans une seule interface visant les charges d'agents en production plutôt que le chat ponctuel. C'est l'une des offres concurrentes de « plateforme d'agents » des grands fournisseurs.
Pourquoi c'est important
Construire des agents de production exige de la plomberie — état, streaming, répartition des appels d'outils, reprises — que chaque équipe devrait autrement bâtir elle-même. Les API d'agents côté fournisseur offrent cette plomberie comme service géré. Le compromis, c'est la portabilité : appuyez-vous sur l'API du fournisseur et changer de fournisseur devient une réécriture, pas une règle de routage.
Concepts liés
Runtime agent, Plateforme IA, Passerelle de modèles, Appel d'outils.
Ressources connexes
La couche d'exécution des agents événementiels : déclencheurs, routage, appels d'outils, état durable, approbations, reprises, traces et contrôles de déploiement — la substance de production derrière une UI de chat.
Une capacité de la pile IA d'entreprise de Group e-media : Plateforme IA.
Le composant d'une plateforme IA qui route chaque appel de modèle — choix du fournisseur, limites de débit et bascule, attribution des coûts, émission de traces — pour que les applications n'appellent jamais les fournisseurs directement.
Le mécanisme par lequel un modèle de langage invoque des fonctions externes — API, bases de données, exécution de code, retrieval — et en lit les résultats pour poursuivre son travail.
Comment nous l'utilisons
Là où l'API Responses répond aux besoins d'un workflow, nous l'utilisons via la passerelle de modèles, avec la même gouvernance et la même observabilité que toute autre route. Là où la portabilité ou l'orchestration sur mesure compte davantage, nous utilisons OpenAI par le point de terminaison standard de chat completions et fournissons notre propre runtime autour.