في عصر فيضان المعلومات، تعد القدرة على إجراء بحث سريع ودقيق وشامل قوة خارقة. يقضي المطورون والمحللون والاستراتيجيون ساعات لا تحصى في تمحيص المستندات، والتحقق من المصادر، وتوليف النتائج. ماذا لو أمكنك أتمتة سير العمل هذا بالكامل؟ يمثل واجهة برمجة تطبيقات البحث العميق (Deep Research API) من OpenAI خطوة مهمة في هذا الاتجاه، حيث تقدم أداة قوية لتحويل الأسئلة عالية المستوى إلى تقارير منظمة وغنية بالاستشهاد.
إن واجهة برمجة تطبيقات البحث العميق ليست مجرد نموذج لغوي كبير آخر. إنه نظام وكيل مصمم لمعالجة مهام البحث المعقدة. يمكنه تفكيك الاستعلام بشكل مستقل، وإجراء عمليات بحث على الويب، وتنفيذ التعليمات البرمجية لتحليل البيانات، وتوليف النتائج في تقرير متماسك وقابل للتحقق. لقد تم بناؤه من أجل العمق والدقة والثقة، حيث لا يقدم إجابات فحسب، بل يقدم أيضًا الأدلة التي تدعمها.
سيقدم هذا الدليل شرحًا مفصلاً لواجهة برمجة تطبيقات البحث العميق (Deep Research API) موجهًا للمطورين. سنغطي كل شيء بدءًا من إجراء أول استدعاء لواجهة برمجة التطبيقات وحتى تقنيات المطالبة المتقدمة. سنركز بشكل أساسي على نموذجين متاحين من خلال واجهة برمجة التطبيقات:
o3-deep-research-2025-06-26: النموذج الرائد، الأمثل للتوليف بأعلى جودة والتحليل المتعمق.o4-mini-deep-research-2025-06-26: نموذج أخف وأسرع ومثالي للتطبيقات الحساسة للكمون.
بحلول نهاية هذه المقالة، سيكون لديك فهم قوي لكيفية دمج عامل البحث القوي هذا في تطبيقاتك الخاصة.
هل تريد منصة متكاملة وشاملة لفريق المطورين لديك للعمل معًا بأقصى قدر من الإنتاجية؟
يلبي Apidog جميع متطلباتك، ويحل محل Postman بسعر أقل بكثير!
تسعير واجهة برمجة تطبيقات البحث العميق من OpenAI، وحدود المعدل
يعد اختيار النموذج الصحيح وفهم التكاليف أمرًا بالغ الأهمية لتطبيقات الإنتاج.
اختيار نموذجك
o3-deep-research: هذا هو خيارك المفضل للمهام المعقدة التي تتطلب أعلى مستوى من الاستدلال والتوليف. إنه أبطأ ولكنه يقدم جودة فائقة.o4-mini-deep-research: استخدم هذا النموذج عندما تكون السرعة أولوية. إنه مثالي لمهام البحث الأكثر وضوحًا أو التطبيقات التفاعلية حيث يكون الكمون المنخفض أمرًا أساسيًا.
فهم التكاليف
اعتبارًا من أواخر عام 2024، يعتمد تسعير نموذج o3-deep-research القوي على الرموز (token-based):
- المدخلات: 10.00 دولارات لكل مليون رمز
- المخرجات: 40.00 دولارًا لكل مليون رمز
يعكس التكلفة الأعلى لرموز الإخراج العمل المكثف للتوليف والتوليد الذي يقوم به النموذج.
المواصفات الرئيسية (o3-deep-research)
- نافذة السياق: 200,000 رمز ضخم.
- الحد الأقصى لرموز الإخراج: 100,000 رمز سخي، مما يسمح بتقارير طويلة جدًا.
- تاريخ قطع المعرفة: 1 يونيو 2024. معرفة النموذج الداخلية محدثة حتى هذا التاريخ، لكن أداة
web_search_previewتمنحه إمكانية الوصول إلى معلومات في الوقت الفعلي.
قم بإجراء أول استدعاء لواجهة برمجة تطبيقات البحث العميق من OpenAI
دعنا نتعمق مباشرة. قبل أن تتمكن من استخدام واجهة برمجة التطبيقات، ستحتاج إلى حزمة تطوير برامج بايثون (SDK) من OpenAI.
الإعداد
إذا لم تكن قد فعلت ذلك بالفعل، فقم بتثبيت أحدث إصدار من المكتبة:
pip install --upgrade openai
بعد ذلك، ستحتاج إلى المصادقة. قم باستيراد عميل OpenAI وتهيئته باستخدام مفتاح API الخاص بك.
from openai import OpenAI
import os
# It's best practice to use an environment variable for your API key
client = OpenAI(api_key=os.environ.get("OPENAI_API_KEY"))
إجراء الطلب
قد تستغرق مهمة البحث العميق عدة دقائق لإكمالها، خاصة بالنسبة للاستعلامات المعقدة. لتجنب انتهاء المهلة، يوصى بشدة بتشغيل الطلبات في الخلفية. تجعل واجهة برمجة التطبيقات هذا الأمر سهلاً.
لنتخيل أننا نبني أداة لشركة خدمات مالية للرعاية الصحية. المهمة هي إعداد تقرير عن التأثير الاقتصادي لأدوية السكري والسمنة الجديدة. إليك كيفية هيكلة هذا الطلب:
system_message = """
You are a professional researcher preparing a structured, data-driven report on behalf of a global health economics team. Your task is to analyze the health question the user poses.
Do:
- Focus on data-rich insights: include specific figures, trends, statistics, and measurable outcomes.
- When appropriate, summarize data in a way that could be turned into charts or tables.
- Prioritize reliable, up-to-date sources: peer-reviewed research, health organizations (e.g., WHO, CDC), etc.
- Include inline citations and return all source metadata.
Be analytical, avoid generalities, and ensure that each section supports data-backed reasoning.
"""
user_query = "Research the economic impact of semaglutide on global healthcare systems."
response = client.responses.create(
model="o3-deep-research", # Or "o3-deep-research-2025-06-26"
input=[
{
"role": "developer",
"content": [
{
"type": "input_text",
"text": system_message,
}
]
},
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "input_text",
"text": user_query,
}
]
}
],
reasoning={
"summary": "auto"
},
tools=[
{
"type": "web_search_preview"
},
{
"type": "code_interpreter"
}
]
)
دعنا نحلل هذا الاستدعاء:
model: نحددo3-deep-researchلتقرير عالي الجودة.input: هنا نقدم مطالباتنا. تحددsystem_messageالشخصية والهدف العام للعامل.user_queryهي مهمة البحث المحددة.reasoning: تعيينsummaryإلى `"auto"` يسمح للنموذج بتوليد أفضل ملخص ممكن للتقرير. لتقارير أكثر تفصيلاً، يمكنك تعيين هذا إلى `"detailed"`.tools: تخبر هذه المصفوفة العامل بالأدوات المتاحة له.web_search_previewمطلوب لتصفح الويب.code_interpreterاختياري ولكنه يسمح للعامل بتشغيل كود بايثون لتحليل البيانات وتصورها.
تكمن القوة الحقيقية لواجهة برمجة تطبيقات البحث العميق في كائن الاستجابة المنظم والمفصل الذي يعيده. إنه أكثر من مجرد كتلة نصية؛ إنه سجل شفاف لعملية البحث.
التقرير النهائي
المخرج الرئيسي هو، بالطبع، التقرير النهائي. يمكنك الوصول إليه من العنصر الأخير في مصفوفة output:
# Access the final report from the response object
print(response.output[-1].content[0].text)
سيمنحك هذا النص الكامل والمُركب الذي تم إنشاؤه بواسطة النموذج.
الاستشهادات والمصادر
تعد المراجع (الاستشهادات) من أهم الميزات لأي بحث جاد. تقوم واجهة برمجة تطبيقات البحث العميق بتضمين بيانات تعريف المراجع مباشرة في الاستجابة. يرتبط كل مرجع بجزء معين من النص، مما يسمح بالتحقق السهل.
إليك كيفية استخراج وعرض المراجع:
annotations = response.output[-1].content[0].annotations
for i, citation in enumerate(annotations):
print(f"Citation {i+1}:")
print(f" Title: {citation.title}")
print(f" URL: {citation.url}")
print(f" Location: chars {citation.start_index}–{citation.end_index}")
هذا الهيكل لا يقدر بثمن لبناء تطبيقات تتطلب درجات عالية من الثقة والشفافية. يمكنك استخدامه لإنشاء حواشي سفلية قابلة للنقر، أو بناء قائمة مراجع، أو تتبع المطالبات برمجياً إلى مصدرها الأصلي.
إلقاء نظرة تحت الغطاء: الخطوات الوسيطة
تكشف واجهة برمجة التطبيقات أيضًا عن عملية التفكير الكاملة للعامل. يحتوي response.output على سجل لجميع الخطوات الوسيطة المتخذة للوصول إلى الإجابة النهائية. وهذا مفيد بشكل لا يصدق لتصحيح الأخطاء، أو التحليل، أو ببساطة فهم كيفية عمل العامل.
- خطوات الاستدلال: تمثل هذه الخطوات الخطط والملخصات الداخلية للنموذج أثناء تفكيكه للمشكلة.
reasoning = next(item for item in response.output if item.type == "reasoning")
for s in reasoning.summary:
print(s.text)
- استدعاءات البحث على الويب: يمكنك رؤية استعلامات البحث الدقيقة التي استخدمها العامل.
search = next(item for item in response.output if item.type == "web_search_call")
print("Query:", search.action["query"])
- تنفيذ الكود: إذا تم استخدام أداة
code_interpreter، يمكنك فحص الكود الذي تم تشغيله والناتج الناتج.
code_step = next((item for item in response.output if item.type == "code_interpreter_call"), None)
if code_step:
print("Code Input:", code_step.input)
print("Code Output:", code_step.output)
استخدام البحث العميق من OpenAI مع خوادم MCP
بحث متقدم باستخدام خوادم MCP
بينما يمنح البحث على الويب عامل البحث العميق إمكانية الوصول إلى مستودع واسع من المعلومات العامة، فإن قوته الحقيقية تُفتح عندما تربطه ببياناتك الخاصة.
هنا يأتي دور بروتوكول سياق النموذج (MCP). يسمح لك MCP ببناء أدوات مخصصة توسع قدرات العامل، مما يمكنه من الاستعلام عن قواعد المعرفة الداخلية الخاصة بك، أو قواعد البيانات، أو الخدمات الاحتكارية الأخرى.
أحد خوادم MCP الشائعة حاليًا هو Apidog MCP Server، والذي يسمح لك بالاتصال بتوثيق واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بك داخل Cursor وأدوات ترميز الذكاء الاصطناعي الأخرى، ويقلل بشكل كبير من هلوسة الذكاء الاصطناعي عن طريق سحب البيانات من مواصفات واجهة برمجة التطبيقات الواقعية.
الخاتمة: مستقبل البحث المؤتمت
إن واجهة برمجة تطبيقات البحث العميق من OpenAI هي أكثر من مجرد تحسين تدريجي. إنها تمثل تحولًا جوهريًا في كيفية استغلال الذكاء الاصطناعي للعمل المعرفي. من خلال توفير عامل يمكنه التفكير والتخطيط وتنفيذ الأدوات وإنتاج نتائج قابلة للتحقق، أنشأت OpenAI لبنة بناء لجيل جديد من تطبيقات البحث.
سواء كنت تقوم ببناء لوحات معلومات استخبارات تنافسية، أو أتمتة مراجعات الأدبيات، أو إنشاء تقارير تحليل سوق متطورة، فإن واجهة برمجة تطبيقات البحث العميق توفر القوة والشفافية والثقة المطلوبة لحالات الاستخدام الجادة والواقعية. وكما يشير دليل الاستخدام، فإن الخطوة التالية هي على الأرجح "وكلاء البحث العميق" المتكاملون، مما يشير إلى مستقبل أكثر استقلالية وقدرة. في الوقت الحالي، تمنح واجهة برمجة التطبيقات المطورين أداة جديدة مذهلة لاستكشافها. ابدأ البناء بها اليوم.