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使用OpenAI的新Responses API在3分钟内创建一个带网页搜索的自定义聊天应用
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原文英文，约400词，阅读约需2分钟。
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内容提要
OpenAI最近推出了Responses API，将Chat Completion API和Assistant API整合为一个简单接口。本文介绍如何使用Morph框架和Responses API在3分钟内构建一个自定义聊天应用，代码量不到30行。该API简化了代码库，支持灵活的工具使用，便于实现复杂流程。
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关键要点
- OpenAI推出了Responses API，将Chat Completion API和Assistant API整合为一个简单接口。
- 本文介绍如何使用Morph框架和Responses API在3分钟内构建自定义聊天应用，代码量不到30行。
- Responses API简化了代码库，支持灵活的工具使用，便于实现复杂流程。
- 项目设置包括安装morph命令和初始化项目。
- 后端代码示例展示了如何使用OpenAI SDK和Responses API进行聊天功能的实现。
- 前端使用Markdown构建，支持React组件。
- OpenAI的Responses API使得代码库极其简单，能够通过单个API调用实现复杂流程和代理行为。
- 使用Morph框架可以轻松创建利用Responses API的应用，适合快速测试新API和基于Python的LLM框架。
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延伸问答
什么是OpenAI的Responses API？
Responses API是OpenAI推出的一个新接口，将Chat Completion API和Assistant API整合为一个简单的接口。
如何使用Morph框架和Responses API构建聊天应用？
可以通过安装morph命令并初始化项目，然后编写少于30行代码来构建聊天应用。
Responses API的主要优势是什么？
Responses API简化了代码库，支持灵活的工具使用，使得复杂流程和代理行为可以通过单个API调用实现。
在构建聊天应用时，后端代码示例是怎样的？
后端代码示例使用OpenAI SDK，创建一个chat.py文件，利用Responses API实现聊天功能。
前端如何使用Markdown构建？
前端使用Markdown构建，并支持在Markdown中使用React组件。
使用Morph框架的好处是什么？
使用Morph框架可以轻松创建利用Responses API的应用，适合快速测试新API和基于Python的LLM框架。
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