第一次使用 OpenAI API，可以把目标缩小为一件事：用 Python 发出一条 Responses API 请求，并从 response.output_text 读到回答。先不要加入数据库、网页框架或多轮状态，最小链路成功后再扩展。
准备 Python 与密钥
确认电脑能运行 python --version，然后安装官方 SDK：
python -m pip install --upgrade openai把 API Key 放进系统环境变量 OPENAI_API_KEY。SDK 会从环境变量读取它，不需要把密钥写进脚本。若团队协作，提交代码前检查仓库里没有真实密钥。
发出第一条 Responses 请求
将下面代码保存为 first_response.py：
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.responses.create(
model="gpt-6-astra",
input="用三点解释什么是机器学习，每点不超过20字。",
)
print("response_id:", response.id)
print(response.output_text)执行 python first_response.py。正确结果应同时包含一个响应 ID 和三点中文回答。响应 ID 适合写进服务端日志，便于定位问题；展示给用户的正文读取 output_text 即可。
怎样判断真的跑通
- 把问题改成只回复一个随机校验词，再运行一次。
- 确认第二次输出随输入改变，排除打印了本地固定文本。
- 故意把环境变量临时改错，确认程序明确报认证错误，再恢复正确配置。
若报模块不存在，应确认安装 SDK 与运行脚本用的是同一个 Python；若 401，检查密钥；若 429，区分短期限流和额度问题；若程序能返回但正文为空，应记录完整响应类型进行排查，不能假定 output[0] 永远是文本消息。
何时继续扩展
最小请求稳定后，再按需求增加流式输出、图片输入、结构化输出或工具。每次只增加一个变量，并保留一个已知输入和验收结果，这样出错时能快速定位。
本文依据 2026 年 10 月 1 日官方快速入门编写，代码未在你的 Python 版本、网络和账号额度上实测。
相关问题
为什么推荐 Responses API？
它把文本、多模态输入和内置工具放到统一接口中，适合新项目从简单请求逐步扩展。
模型名能随便换吗？
只能换成项目可访问且支持当前输入类型的模型；上线前固定模型并重新跑验收样例。
参考：OpenAI Developer Quickstart
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