打造專屬 ChatGPT：OpenAI API 實戰系列總覽 (20261103更新)
Chat Completions 與 Responses API 的系列索引，包含請求參數、結構化輸出、工具整合、除錯、對話管理、串流及背景工作恢復。
標籤．打造專屬 ChatGPT
彙整建立個人化對話應用的系列實作，從 API 基礎、結構化輸出與工具呼叫，延伸至串流及產品維護。
最新文章
共 7 篇文章，第 1 頁
打造專屬 ChatGPT（六）：從 Chat Completions 轉向 Responses API (20261103更新)
Chat Completions 與 Responses 的端點、欄位及資料結構對照，包含 input、output、工具結果、text.format、對話狀態、內建工具、多模態和長任務的遷移差異。
打造專屬 ChatGPT（五）：Tool Calling 與業務資料整合 (20261103更新)
門市營業額、人流與換匯的 Tool Calling 整合範例，包含多輪查詢、授權範圍、呼叫與結果配對、查無資料，以及 Decimal 金額計算。
打造專屬 ChatGPT（四）：Structured Outputs 與複雜 Schema 設計 (20261103更新)
Structured Outputs 的資料模型設計，涵蓋 Pydantic、nullable、巢狀與遞迴 Schema、動態 UI，以及拒絕、截斷、跨欄位關係、節點數和業務驗證。
打造專屬 ChatGPT（三）：回傳物件、除錯與實務設定 (20261103更新)
Chat Completions 的 choices、finish_reason 與 usage 對應回應內容、停止原因及用量。請求紀錄與串流累積器保留模型、版本、延遲及錯誤狀態，供空白、截斷、工具等待與相容性問題的診斷使用。
打造專屬 ChatGPT（二）：結構化輸出、Tool Calling 與 Streaming (20261103更新)
Chat Completions 提供 JSON Schema、工具呼叫、串流及多模態介面。Python 範例分別處理文字、圖片、PDF、音訊與 Predicted Outputs 的模型設定、參數驗證、結果回填及失敗狀態。
打造專屬 ChatGPT（一）：Chat Completions API 基礎參數解析 (20261103更新)
Chat Completions 以 model 與 messages 建立對話請求，透過取樣參數與 token 預算控制生成。Python 範例包含訊息角色、多輪上下文、完整回應驗證及模型相容設定。
