Bilgi bombardımanı çağında, hızlı, doğru ve kapsamlı araştırma yapma yeteneği bir süper güçtür. Geliştiriciler, analistler ve stratejistler, belgeleri elemek, kaynakları doğrulamak ve bulguları sentezlemek için sayısız saat harcarlar. Ya bu tüm iş akışını otomatikleştirebilseydiniz? OpenAI'ın Derin Araştırma API'si, üst düzey soruları yapılandırılmış, alıntı açısından zengin raporlara dönüştürmek için güçlü bir araç sunarak bu yönde önemli bir adımdır.
Derin Araştırma API'si sadece başka bir büyük dil modeli değildir. Karmaşık araştırma görevlerini ele almak için tasarlanmış bir ajan tabanlı sistemdir. Bir sorguyu otonom olarak ayrıştırabilir, web aramaları yapabilir, verileri analiz etmek için kod çalıştırabilir ve sonuçları tutarlı, doğrulanabilir bir rapora sentezleyebilir. Sadece cevaplar değil, aynı zamanda arkalarındaki kanıtları da sağlayarak derinlik, nüans ve güven için inşa edilmiştir.
Bu kılavuz, Derin Araştırma API'sinin geliştirici odaklı bir incelemesini sunacaktır. İlk API çağrınızı yapmaktan gelişmiş istem tekniklerine kadar her şeyi ele alacağız. Öncelikle API aracılığıyla kullanılabilen iki modele odaklanacağız:
o3-deep-research-2025-06-26: En yüksek kaliteli sentez ve derinlemesine analiz için optimize edilmiş amiral gemisi model.o4-mini-deep-research-2025-06-26: Gecikmeye duyarlı uygulamalar için mükemmel, daha hafif, daha hızlı bir model.
Bu makalenin sonunda, bu güçlü araştırma ajanını kendi uygulamalarınıza nasıl entegre edeceğinize dair sağlam bir anlayışa sahip olacaksınız.
Geliştirici Ekibinizin maksimum verimlilikle birlikte çalışması için entegre, Hepsi Bir Arada bir platform mu istiyorsunuz?
Apidog tüm taleplerinizi karşılar ve Postman'ın yerini çok daha uygun bir fiyata alır!
Düğme
OpenAI Derin Araştırma API Fiyatlandırması, Hız Limitleri
Doğru modeli seçmek ve maliyetleri anlamak, üretim uygulamaları için çok önemlidir.
Modelinizi Seçme
o3-deep-research: En yüksek düzeyde akıl yürütme ve sentez gerektiren karmaşık görevler için tercih edeceğiniz model budur. Daha yavaştır ancak üstün kalite sunar.o4-mini-deep-research: Hızın öncelikli olduğu durumlarda bu modeli kullanın. Daha basit araştırma görevleri veya düşük gecikmenin anahtar olduğu etkileşimli uygulamalar için idealdir.
Maliyetleri Anlama
2024'ün sonu itibarıyla, güçlü o3-deep-research modelinin fiyatlandırması jeton tabanlıdır:
- Giriş: 1 milyon jeton başına 10.00 $
- Çıkış: 1 milyon jeton başına 40.00 $
Çıkış jetonları için daha yüksek maliyet, modelin gerçekleştirdiği yoğun sentez ve üretim çalışmasını yansıtır.
Temel Özellikler (o3-deep-research)
- Bağlam Penceresi: Devasa 200.000 jeton.
- Maksimum Çıkış Jetonu: Çok uzun biçimli raporlara izin veren cömert 100.000 jeton.
- Bilgi Kesme Tarihi: 1 Haziran 2024. Modelin dahili bilgisi bu tarihe kadar günceldir, ancak
web_search_previewaracı ona gerçek zamanlı bilgiye erişim sağlar.
İlk OpenAI Derin Araştırma API Çağrınızı Yapın
Hemen başlayalım. API'yi kullanmadan önce OpenAI Python SDK'sına ihtiyacınız olacak.
Kurulum
Henüz yapmadıysanız, kütüphanenin en son sürümünü yükleyin:
pip install --upgrade openai
Ardından, kimlik doğrulamanız gerekecek. OpenAI istemcisini içe aktarın ve API anahtarınızla başlatın.
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"))
İsteği Yapma
Derin Araştırma görevi, özellikle karmaşık sorgular için tamamlanması birkaç dakika sürebilir. Zaman aşımlarını önlemek için istekleri arka planda çalıştırmanız şiddetle tavsiye edilir. API bunu kolaylaştırır.
Bir sağlık finansal hizmetler firması için bir araç geliştirdiğimizi hayal edelim. Görev, yeni diyabet ve obezite ilaçlarının ekonomik etkisi hakkında bir rapor hazırlamaktır. İsteği nasıl yapılandıracağınız aşağıdadır:
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"
}
]
)
Bu çağrıyı inceleyelim:
model: Yüksek kaliteli bir rapor içino3-deep-researchbelirtiyoruz.input: İstemlerimizi sağladığımız yer burasıdır.system_message, ajan için kişiliği ve genel hedefi belirler.user_queryise belirli araştırma görevidir.reasoning:summaryöğesini `"auto"` olarak ayarlamak, modelin rapor için mümkün olan en iyi özeti oluşturmasına olanak tanır. Daha ayrıntılı raporlar için bunu `"detailed"` olarak ayarlayabilirsiniz.tools: Bu dizi, ajanın elindeki araçları belirtir. Web'de gezinmesi içinweb_search_previewgereklidir.code_interpreteristeğe bağlıdır ancak ajanın veri analizi ve görselleştirme için Python kodu çalıştırmasına olanak tanır.
Derin Araştırma API'sinin gerçek gücü, döndürdüğü yapılandırılmış, ayrıntılı yanıt nesnesinde yatmaktadır. Bu sadece bir metin bloğu değil; araştırma sürecinin şeffaf bir kaydıdır.
Nihai Rapor
Ana çıktı, elbette, nihai rapordur. Buna output dizisindeki son öğeden erişebilirsiniz:
# Access the final report from the response object
print(response.output[-1].content[0].text)
Bu size model tarafından oluşturulan eksiksiz, sentezlenmiş metni verecektir.
Alıntılar ve Kaynaklar
Herhangi bir ciddi araştırma için en kritik özelliklerden biri alıntıdır. Derin Araştırma API'si, alıntı meta verilerini doğrudan yanıta gömer. Her alıntı, metnin belirli bir bölümüne bağlanır ve kolay doğrulama sağlar.
Alıntıları nasıl çıkarıp görüntüleyebileceğiniz aşağıdadır:
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}")
Bu yapı, yüksek derecede güven ve şeffaflık gerektiren uygulamalar oluşturmak için paha biçilmezdir. Bunu tıklanabilir dipnotlar oluşturmak, bir bibliyografya oluşturmak veya iddiaları programlı olarak orijinal kaynaklarına geri izlemek için kullanabilirsiniz.
Kaputun Altına Bakmak: Ara Adımlar
API ayrıca ajanın tüm düşünce sürecini de ortaya koyar. response.output, nihai cevaba ulaşmak için atılan tüm ara adımların bir günlüğünü içerir. Bu, hata ayıklama, analiz veya sadece ajanın nasıl çalıştığını anlamak için inanılmaz derecede faydalıdır.
- Akıl Yürütme Adımları: Bunlar, modelin problemi parçalara ayırırken iç planlarını ve özetlerini temsil eder.
reasoning = next(item for item in response.output if item.type == "reasoning")
for s in reasoning.summary:
print(s.text)
- Web Arama Çağrıları: Ajanın kullandığı tam arama sorgularını görebilirsiniz.
search = next(item for item in response.output if item.type == "web_search_call")
print("Query:", search.action["query"])
- Kod Yürütme: Eğer
code_interpreteraracı kullanıldıysa, çalıştırdığı kodu ve ortaya çıkan çıktıyı inceleyebilirsiniz.
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)
OpenAI Derin Araştırmayı MCP Sunucularıyla Kullanma
MCP Sunucularıyla Gelişmiş Araştırma
Web araması, Derin Araştırma ajanına geniş bir genel bilgi deposuna erişim sağlarken, gerçek gücü kendi özel verilerinize bağladığınızda ortaya çıkar.
İşte burada Model Bağlam Protokolü (MCP) devreye giriyor. MCP, ajanın yeteneklerini genişleten özel araçlar oluşturmanıza olanak tanır, böylece dahili bilgi tabanlarınızı, veritabanlarınızı veya diğer özel hizmetlerinizi sorgulayabilir.
Şu anda popüler MCP Sunucularından biri, API Dokümantasyonunuza Cursor ve diğer AI Kodlama araçları içinde bağlanmanıza olanak tanıyan ve gerçek API Spesifikasyonlarından çekerek AI halüsinasyonunu büyük ölçüde azaltan Apidog MCP Sunucusudur.
Düğme
Sonuç: Otomatik Araştırmanın Geleceği
OpenAI Derin Araştırma API'si sadece artımlı bir iyileştirmeden daha fazlasıdır. AI'yı bilgi işi için nasıl kullanabileceğimizde temel bir değişimi temsil etmektedir. Akıl yürütebilen, plan yapabilen, araçları çalıştırabilen ve doğrulanabilir sonuçlar üretebilen bir ajan sağlayarak OpenAI, yeni nesil araştırma uygulamaları için bir yapı taşı oluşturmuştur.
Rekabetçi istihbarat panoları oluşturuyor, literatür taramalarını otomatikleştiriyor veya sofistike pazar analizi raporları hazırlıyor olun, Derin Araştırma API'si ciddi, gerçek dünya kullanım durumları için gereken gücü, şeffaflığı ve güveni sağlar. Yemek kitabının ipuçlarına göre, bir sonraki adım muhtemelen tam teşekküllü "Derin Araştırma Ajanları" olacak ve daha da otonom ve yetenekli bir geleceği işaret ediyor. Şimdilik, API geliştiricilere keşfedilecek inanılmaz yeni bir araç sunuyor. Bugün onunla inşa etmeye başlayın.