คู่มือนักพัฒนาสำหรับ OpenAI Deep Research API

ในยุคที่ข้อมูลท่วมท้น ความสามารถในการค้นคว้าวิจัยที่รวดเร็ว แม่นยำ และครอบคลุม ถือเป็นสุดยอดพลัง นักพัฒนา นักวิเคราะห์ และนักวางกลยุทธ์ใช้เวลาหลายชั่วโมงในการกลั่นกรองเอกสาร ตรวจสอบแหล่งที่มา และสังเคราะห์ผลการวิจัย จะเป็นอย่างไรหากคุณสามารถทำให้เวิร์กโฟลว์ทั้งหมดนี้เป็นอัตโนมัติได้? Deep Research API ของ OpenAI เป็นก้าวสำคัญในทิศทางนั้น โดยนำเสนอเครื่องมืออันทรงพลังในการเปลี่ยนคำถามระดับสูงให้เป็นรายงานที่มีโครงสร้างและอ้างอิงครบถ้วน

Deep Research API ไม่ใช่แค่โมเดลภาษาขนาดใหญ่อีกตัวหนึ่ง แต่เป็นระบบตัวแทนที่ออกแบบมาเพื่อจัดการกับงานวิจัยที่ซับซ้อน สามารถแยกย่อยคำถาม ค้นหาข้อมูลบนเว็บ ประมวลผลโค้ดเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล และสังเคราะห์ผลลัพธ์ให้เป็นรายงานที่สอดคล้องกันและตรวจสอบได้ ถูกสร้างขึ้นเพื่อความลึกซึ้ง ความละเอียดอ่อน และความน่าเชื่อถือ โดยไม่เพียงแต่ให้คำตอบ แต่ยังรวมถึงหลักฐานที่สนับสนุนคำตอบเหล่านั้นด้วย

คู่มือนี้จะนำเสนอการใช้งาน Deep Research API โดยเน้นสำหรับนักพัฒนา เราจะครอบคลุมทุกอย่างตั้งแต่การเรียกใช้ API ครั้งแรกไปจนถึงเทคนิคการพรอมต์ขั้นสูง เราจะเน้นไปที่สองโมเดลหลักที่ใช้งานได้ผ่าน API:

• o3-deep-research-2025-06-26: โมเดลเรือธงที่ปรับแต่งมาเพื่อการสังเคราะห์คุณภาพสูงสุดและการวิเคราะห์เชิงลึก
• o4-mini-deep-research-2025-06-26: โมเดลที่เบากว่าและเร็วกว่า เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการความหน่วงต่ำ

เมื่ออ่านบทความนี้จบ คุณจะมีความเข้าใจอย่างถ่องแท้ถึงวิธีการรวมตัวแทนการวิจัยอันทรงพลังนี้เข้ากับแอปพลิเคชันของคุณเอง

ราคาและข้อจำกัดอัตราการใช้งาน OpenAI Deep Research API

การเลือกโมเดลที่เหมาะสมและทำความเข้าใจค่าใช้จ่ายเป็นสิ่งสำคัญสำหรับแอปพลิเคชันที่ใช้งานจริง

การเลือกโมเดลของคุณ

• o3-deep-research: โมเดลนี้เหมาะสำหรับงานที่ซับซ้อนที่ต้องการการให้เหตุผลและการสังเคราะห์ระดับสูงสุด แม้จะช้ากว่าแต่ให้คุณภาพที่เหนือกว่า
• o4-mini-deep-research: ใช้โมเดลนี้เมื่อความเร็วเป็นสิ่งสำคัญ เหมาะสำหรับงานวิจัยที่ไม่ซับซ้อนมากนัก หรือแอปพลิเคชันแบบโต้ตอบที่ความหน่วงต่ำเป็นสิ่งสำคัญ

ทำความเข้าใจค่าใช้จ่าย

ณ สิ้นปี 2024 ราคาสำหรับโมเดล o3-deep-research ที่ทรงพลังจะคิดตามจำนวนโทเค็น:

• อินพุต (Input): $10.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น
• เอาต์พุต (Output): $40.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น

ค่าใช้จ่ายที่สูงขึ้นสำหรับโทเค็นเอาต์พุตสะท้อนถึงการสังเคราะห์และการสร้างข้อมูลที่ต้องใช้ทรัพยากรสูงซึ่งโมเดลดำเนินการ

คุณสมบัติหลัก (o3-deep-research)

• Context Window: ขนาดใหญ่ถึง 200,000 โทเค็น
• Max Output Tokens: สูงถึง 100,000 โทเค็น ทำให้สามารถสร้างรายงานที่มีความยาวมากได้
• Knowledge Cutoff: 1 มิถุนายน 2024 ความรู้ภายในของโมเดลเป็นปัจจุบันถึงวันที่นี้ แต่เครื่องมือ web_search_preview ช่วยให้สามารถเข้าถึงข้อมูลแบบเรียลไทม์ได้

เรียกใช้ OpenAI Deep Research API ครั้งแรกของคุณ

มาเริ่มกันเลย ก่อนที่คุณจะใช้ API ได้ คุณจะต้องมี OpenAI Python SDK

การตั้งค่า

หากคุณยังไม่ได้ติดตั้ง ให้ติดตั้งไลบรารีเวอร์ชันล่าสุด:

pip install --upgrade openai

ถัดไป คุณจะต้องยืนยันตัวตน นำเข้าไคลเอนต์ OpenAI และเริ่มต้นใช้งานด้วยคีย์ API ของคุณ

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"))

การสร้างคำขอ

งาน Deep Research อาจใช้เวลาหลายนาทีในการดำเนินการให้เสร็จสมบูรณ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับคำถามที่ซับซ้อน เพื่อหลีกเลี่ยงการหมดเวลา ขอแนะนำอย่างยิ่งให้รันคำขอในเบื้องหลัง API ทำให้เรื่องนี้ง่ายขึ้น

สมมติว่าเรากำลังสร้างเครื่องมือสำหรับบริษัทบริการทางการเงินด้านสุขภาพ งานคือการจัดทำรายงานเกี่ยวกับผลกระทบทางเศรษฐกิจของยาเบาหวานและโรคอ้วนใหม่ๆ นี่คือวิธีการที่คุณจะจัดโครงสร้างคำขอนั้น:

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"
    }
  ]
)

มาดูรายละเอียดของการเรียกใช้นี้กัน:

• model: เรากำหนด o3-deep-research สำหรับรายงานคุณภาพสูง
• input: ส่วนนี้คือที่เราให้พรอมต์ system_message กำหนดบุคลิกและเป้าหมายโดยรวมสำหรับตัวแทน user_query คือภารกิจการวิจัยที่เฉพาะเจาะจง
• reasoning: การตั้งค่า summary เป็น "auto" ช่วยให้โมเดลสร้างสรุปที่ดีที่สุดสำหรับรายงานได้ สำหรับรายงานที่มีรายละเอียดมากขึ้น คุณสามารถตั้งค่าเป็น "detailed" ได้
• tools: อาร์เรย์นี้จะบอกตัวแทนว่ามีเครื่องมือใดบ้างที่พร้อมใช้งาน web_search_preview จำเป็นสำหรับการท่องเว็บ code_interpreter เป็นทางเลือก แต่ช่วยให้ตัวแทนสามารถรันโค้ด Python เพื่อวิเคราะห์และแสดงข้อมูลได้

พลังที่แท้จริงของ Deep Research API อยู่ที่ออบเจกต์การตอบกลับที่มีโครงสร้างและรายละเอียด มันเป็นมากกว่าแค่บล็อกข้อความ แต่เป็นบันทึกที่โปร่งใสของกระบวนการวิจัย

รายงานฉบับสุดท้าย

ผลลัพธ์หลักแน่นอนว่าเป็นรายงานฉบับสุดท้าย คุณสามารถเข้าถึงได้จากรายการสุดท้ายในอาร์เรย์ output:

# Access the final report from the response object
print(response.output[-1].content[0].text)

สิ่งนี้จะให้ข้อความที่สมบูรณ์และสังเคราะห์โดยโมเดล

การอ้างอิงและแหล่งที่มา

หนึ่งในคุณสมบัติที่สำคัญที่สุดสำหรับการวิจัยที่จริงจังคือการอ้างอิง Deep Research API จะฝังข้อมูลเมตาของการอ้างอิงลงในผลลัพธ์โดยตรง การอ้างอิงแต่ละรายการจะเชื่อมโยงกับส่วนเฉพาะของข้อความ ทำให้ง่ายต่อการตรวจสอบ

นี่คือวิธีที่คุณสามารถดึงและแสดงการอ้างอิง:

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}")

โครงสร้างนี้มีค่าอย่างยิ่งสำหรับการสร้างแอปพลิเคชันที่ต้องการความน่าเชื่อถือและความโปร่งใสสูง คุณสามารถใช้เพื่อสร้างเชิงอรรถที่คลิกได้ สร้างบรรณานุกรม หรือติดตามการอ้างสิทธิ์กลับไปยังแหล่งที่มาดั้งเดิมด้วยโปรแกรมได้

แอบดูเบื้องหลัง: ขั้นตอนกลาง

API ยังเปิดเผยกระบวนการคิดทั้งหมดของตัวแทนอีกด้วย response.output มีบันทึกขั้นตอนกลางทั้งหมดที่ดำเนินการเพื่อไปสู่คำตอบสุดท้าย สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการดีบัก การวิเคราะห์ หรือเพียงแค่ทำความเข้าใจว่าตัวแทนทำงานอย่างไร

• ขั้นตอนการให้เหตุผล (Reasoning Steps): สิ่งเหล่านี้แสดงถึงแผนภายในและสรุปของโมเดลในขณะที่มันแยกย่อยปัญหา

reasoning = next(item for item in response.output if item.type == "reasoning")
for s in reasoning.summary:
    print(s.text)

• การเรียกใช้การค้นหาเว็บ (Web Search Calls): คุณสามารถดูคำค้นหาที่ตัวแทนใช้ได้อย่างแม่นยำ

search = next(item for item in response.output if item.type == "web_search_call")
print("Query:", search.action["query"])

• การดำเนินการโค้ด (Code Execution): หากมีการใช้เครื่องมือ code_interpreter คุณสามารถตรวจสอบโค้ดที่รันและผลลัพธ์ที่ได้

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)

การใช้ OpenAI Deep Research กับ MCP Servers

การวิจัยขั้นสูงด้วย MCP Servers

ในขณะที่การค้นหาเว็บช่วยให้ตัวแทน Deep Research เข้าถึงคลังข้อมูลสาธารณะจำนวนมากได้ พลังที่แท้จริงของมันจะถูกปลดล็อกเมื่อคุณเชื่อมต่อกับข้อมูลส่วนตัวของคุณเอง

นี่คือจุดที่ Model Context Protocol (MCP) เข้ามามีบทบาท MCP ช่วยให้คุณสามารถสร้างเครื่องมือที่กำหนดเองเพื่อขยายขีดความสามารถของตัวแทน ทำให้สามารถสอบถามฐานความรู้ภายใน ฐานข้อมูล หรือบริการที่เป็นกรรมสิทธิ์อื่นๆ ของคุณได้

หนึ่งใน MCP Server ที่ได้รับความนิยมในปัจจุบันคือ Apidog MCP Server ซึ่งช่วยให้คุณสามารถเชื่อมต่อกับเอกสาร API ของคุณภายใน Cursor และเครื่องมือ AI Coding อื่นๆ และช่วยลดการสร้างข้อมูลเท็จ (AI hallucination) ได้อย่างมากโดยการดึงข้อมูลจากข้อกำหนด API ที่เป็นจริง

บทสรุป: อนาคตของการวิจัยอัตโนมัติ

OpenAI Deep Research API เป็นมากกว่าแค่การปรับปรุงทีละน้อย มันแสดงถึงการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในวิธีที่เราสามารถใช้ประโยชน์จาก AI สำหรับงานที่ต้องใช้ความรู้ ด้วยการจัดหาตัวแทนที่สามารถให้เหตุผล วางแผน ดำเนินการเครื่องมือ และสร้างผลลัพธ์ที่ตรวจสอบได้ OpenAI ได้สร้างรากฐานสำหรับแอปพลิเคชันการวิจัยยุคใหม่

ไม่ว่าคุณจะสร้างแดชบอร์ดข่าวกรองคู่แข่ง ทำให้การทบทวนวรรณกรรมเป็นไปโดยอัตโนมัติ หรือสร้างรายงานการวิเคราะห์ตลาดที่ซับซ้อน Deep Research API มอบพลัง ความโปร่งใส และความน่าเชื่อถือที่จำเป็นสำหรับกรณีการใช้งานจริงจังในโลกแห่งความเป็นจริง ตามที่คู่มือแนะนำ ขั้นตอนต่อไปอาจเป็น "Deep Research Agents" ที่สมบูรณ์แบบ ซึ่งบ่งบอกถึงอนาคตที่อิสระและมีความสามารถมากยิ่งขึ้น สำหรับตอนนี้ API มอบเครื่องมือใหม่ที่น่าทึ่งให้นักพัฒนาได้สำรวจ เริ่มสร้างสรรค์สิ่งใหม่ๆ ด้วยมันได้แล้ววันนี้