TL;DR: A ferramenta de busca na web da API OpenAI permite que modelos acessem informações atualizadas da internet em tempo real, enriquecendo as respostas. Para usá-la, é preciso habilitar a ferramenta web_search_preview na requisição da API. A busca pode ser personalizada por localização e profundidade, mas possui limitações como compatibilidade de modelos e tamanho de contexto.

Takeaways:

• Para habilitar a busca web, inclua o array tools com o tipo web_search_preview na sua requisição à API.
• As respostas que utilizam a busca web incluem citações com as URLs das fontes consultadas para maior transparência.
• É possível personalizar os resultados da busca especificando a localização do usuário (país, cidade, região, fuso horário).
• O parâmetro search_context_size (low, medium, high) controla a quantidade de contexto extraído da web, balanceando custo e detalhe.
• A ferramenta possui limitações, como a incompatibilidade com certos modelos (ex: gpt-4.1-nano) e um limite máximo de tokens na janela de contexto.

Utilização da Ferramenta de Busca na Web com a API OpenAI

Introdução

A ferramenta de busca na web com a API OpenAI permite que os modelos realizem pesquisas em tempo real, acessando informações atualizadas disponíveis na internet antes de fornecer uma resposta. Esta funcionalidade é especialmente relevante em contextos onde a atualização de dados é essencial para a precisão e relevância das respostas geradas. Assim, a integração da busca web amplia significativamente o potencial dos modelos, permitindo que estes combinem conhecimentos pré-treinados com informações recentes.

No decorrer deste artigo, serão explorados os principais aspectos técnicos e operacionais para habilitar e utilizar esta ferramenta de forma eficaz. Serão abordados desde a configuração básica, passando pela escolha de versões, até as personalizações que permitem refinar os resultados com base na localização do usuário. Cada um desses tópicos será detalhadamente explicado para que o leitor compreenda como implementar e aproveitar ao máximo essa funcionalidade.

Ao reunir exemplos práticos em diversas linguagens de programação – como JavaScript, Python e cURL – o artigo visa oferecer uma visão abrangente e didática sobre a utilização da ferramenta de busca na web. O conhecimento aqui compartilhado serve de base para desenvolvedores e entusiastas que desejam integrar informações atualizadas em suas implementações com a API OpenAI, conciliando precisão técnica e acessibilidade.

Habilitando a Busca na Web em Requisições à API

A busca na web permite que os modelos acessem informações recentes disponíveis online, enriquecendo as respostas geradas com dados atualizados. Para habilitar essa funcionalidade, é necessário incluir um array denominado “tools” na requisição à API, onde se especifica o uso da ferramenta de busca. Essa configuração inicial é fundamental para que o modelo saiba que poderá consultar a web quando requerido pelo prompt fornecido.

A implementação pode ser realizada utilizando exemplos práticos em diferentes linguagens, como JavaScript, Python e cURL, o que demonstra a flexibilidade no consumo desta funcionalidade. Em cada exemplo, a inserção do tipo “web_search_preview” dentro do array “tools” é o passo determinante para que a requisição seja capaz de acionar a busca na web. Dessa forma, a integração segue uma padronização que é facilmente adaptável conforme a necessidade do desenvolvedor.

O modelo, ao receber a requisição configurada desta forma, decide de maneira dinâmica se utilizará ou não a busca na web com base no conteúdo do prompt. Essa decisão inteligente permite otimizar os recursos e garantir que a ferramenta seja empregada somente quando houver a necessidade de mais informações atualizadas. Assim, a abordagem se torna prática e eficiente para a produção de respostas mais precisas.

Versões da Ferramenta de Busca na Web

A ferramenta de busca na web possui diferentes versões, sendo que a versão padrão atualmente utilizada é a “web_search_preview”. Essa versão aponta para um endpoint datado, como exemplificado por “web_search_preview_2025_03_11”, e garante que os modelos tenham acesso a informações em um formato padronizado. O uso dessa versão facilita a manutenção e o monitoramento do comportamento da ferramenta ao longo do tempo.

Além da versão padrão, é possível forçar a utilização de uma ferramenta específica através do parâmetro “tool_choice”. Essa funcionalidade pode ser utilizada para reduzir a latência e obter resultados mais consistentes, especialmente em cenários onde a performance é crítica. Portanto, a escolha da versão e das configurações auxiliares pode ser ajustada conforme os requisitos da aplicação e a experiência desejada.

É importante ressaltar que futuras versões da ferramenta serão documentadas de forma detalhada na API reference da OpenAI. Assim, os desenvolvedores devem acompanhar as atualizações para aproveitar novas funcionalidades e melhorias que possam impactar positivamente a qualidade da pesquisa. Essa evolução contínua reforça a importância de manter a integração alinhada com a documentação oficial.

Saída e Citações da Busca na Web

Quando a busca na web é acionada, as respostas do modelo incluem informações estruturadas em itens de saída específicos. Entre esses itens, destaca-se o “web_search_call”, que possui o ID da chamada realizada, e o “message”, que contém tanto o texto resultante quanto as anotações com as URLs citadas. Essa estrutura permite rastrear a origem das informações fornecidas e assegurar a transparência da resposta.

O conteúdo gerado pela busca na web é organizado de forma que o texto principal se encontra em “message.content[0].text”, enquanto as anotações que identificam as fontes estão em “message.content[0].annotations”. Essa divisão contribui para que o usuário possa identificar as fontes consultadas e, se necessário, acessar diretamente os links correspondentes. Em ambientes onde a verificação de informações é crucial, essa separação torna o processo mais confiável.

A exibição das citações das URLs deve ser clara e funcional, permitindo que os elementos sejam visíveis e clicáveis na interface do usuário. Dessa forma, além de consultar as informações de forma dinâmica, o público tem a possibilidade de explorar a base original dos dados apresentados pelo modelo. Essa transparência fortalece a credibilidade das respostas fornecidas pela API.

Personalização da Localização do Usuário

Os resultados obtidos a partir da busca na web podem ser refinados com base na localização do usuário, permitindo uma personalização que torna os dados mais relevantes. A configuração dessa personalização é realizada especificando parâmetros como “country”, “city”, “region” e “timezone” na requisição, direcionando a pesquisa para um contexto geográfico específico. Essa abordagem é especialmente útil em aplicações que dependem de dados regionais ou locais.

No processo de personalização, o parâmetro “country” utiliza o código ISO de duas letras para identificar o país, enquanto o “timezone” segue o formato IANA. Os parâmetros “city” e “region” são strings de texto livre, que permitem uma descrição mais detalhada da localização. Dessa forma, os desenvolvedores podem ajustar a requisição para que os resultados reflitam com maior precisão o contexto geográfico desejado.

Esta capacidade de refinar a pesquisa com base na localização do usuário melhora significativamente a relevância dos resultados. Por exemplo, ao solicitar informações sobre restaurantes em uma determinada área, a personalização garante que os dados apresentados sejam realmente aplicáveis à região em questão. Assim, a integração da localização se torna um diferencial para aplicações que visam uma experiência mais customizada e precisa.

Tamanho do Contexto de Busca

O parâmetro “search_context_size” é responsável por definir a quantidade de contexto extraído da web durante a busca, influenciando diretamente na qualidade e no custo da resposta. Esse parâmetro aceita valores como “high”, “medium” (valor padrão) e “low”, permitindo ao desenvolvedor ajustar a profundidade da pesquisa conforme a necessidade da aplicação. A escolha correta do tamanho do contexto é essencial para balancear a eficiência e a precisão dos resultados.

Ao ajustar o “search_context_size”, é importante considerar que os tokens utilizados na obtenção do contexto através da busca não impactam a janela de contexto do modelo principal. Essa característica assegura que a busca na web não comprometa os recursos de processamento destinados à resposta final, mantendo uma operação otimizada. Dessa forma, há uma separação clara entre o processamento do contexto e a geração da resposta propriamente dita.

Exemplos práticos demonstram como configurar esse parâmetro em diferentes linguagens, como Python, JavaScript e cURL. A flexibilidade para personalizar o tamanho do contexto permite adequar o uso da ferramenta a diferentes cenários, seja para reduzir custos em consultas mais simples ou para obter uma análise mais aprofundada em pesquisas complexas. Assim, a gestão do “search_context_size” é um recurso valioso para a customização da resposta.

Limitações da Ferramenta de Busca na Web

Apesar de suas vantagens, a ferramenta de busca na web apresenta algumas limitações que devem ser cuidadosamente consideradas durante sua implementação. Uma das restrições importantes é que ela não é suportada no modelo “gpt-4.1-nano”, o que limita a sua utilização em determinados contextos. Essa incompatibilidade exige que os desenvolvedores verifiquem previamente a versão do modelo antes de ativar a funcionalidade de busca.

Outra limitação crítica é o tamanho máximo da janela de contexto, que está limitado a 128000 tokens. Esse limite impõe restrições ao volume de dados que pode ser processado a partir da web sem afetar a performance do modelo principal. Além disso, os modelos “gpt-4o-search-preview” e “gpt-4o-mini-search-preview” suportam apenas um subconjunto dos parâmetros da API, o que pode restringir a personalização em alguns casos específicos.

Também é necessário estar atento às diretrizes de tratamento de dados, residência e retenção, que são abordadas em guias específicos da OpenAI. Essas diretrizes garantem que o uso da ferramenta esteja em conformidade com padrões de segurança e privacidade. Dessa forma, a compreensão completa das limitações é fundamental para evitar problemas operacionais e garantir resultados consistentes.

Implementação da Busca Web

A implementação da busca web é realizada por meio do “Responses API” da OpenAI, onde a funcionalidade é habilitada configurando o array “tools” na requisição. Essa integração permite que o modelo acesse informações atualizadas da internet, proporcionando respostas que combinam o conhecimento pré-treinado com dados do momento. Assim, a personalização das respostas torna-se mais relevante e contextualizada.

Para configurar a busca web corretamente, é importante especificar o tipo “web_search_preview” no array “tools”. Adicionalmente, a ferramenta pode ser customizada com parâmetros como a localização do usuário e o tamanho do contexto de busca, conforme as necessidades de cada aplicação. Essa flexibilidade na implementação reflete o compromisso da API em fornecer soluções adaptáveis e eficientes para diferentes cenários de uso.

A utilização adequada desta funcionalidade melhora significativamente a qualidade das respostas obtidas, permitindo que o modelo compreenda e integre dados recentes durante a consulta. Ao habilitar a busca web, os desenvolvedores podem oferecer respostas mais precisas e atualizadas, o que é especialmente útil em contextos dinâmicos e competitivos. Dessa forma, a implementação se configura como uma poderosa ferramenta para ampliar o alcance e a eficácia das aplicações desenvolvidas.

Conclusão

Em síntese, a utilização da ferramenta de busca na web com a API OpenAI abre novas possibilidades para a criação de respostas baseadas em informações atualizadas e precisas. Desde a habilitação da funcionalidade através do array “tools” até a customização de parâmetros como localização e tamanho do contexto, cada etapa é essencial para maximizar a relevância dos dados obtidos. Essa integração fortalece a capacidade dos modelos em oferecer respostas mais dinâmicas e contextualizadas.

Os tópicos abordados – que vão desde a configuração e as versões da ferramenta até suas limitações e métodos de implementação – demonstram a complexidade e a riqueza técnica desta funcionalidade. A clareza na organização das informações, aliada aos exemplos práticos em linguagens diversas, torna o conhecimento acessível mesmo para aqueles que estão iniciando na utilização da API. Assim, o artigo serve como um guia didático para a correta implementação da busca na web.

Por fim, a evolução contínua da ferramenta de busca na web implica desafios futuros e a necessidade de constante atualização por parte dos desenvolvedores. Acompanhar as mudanças na API e testar novos parâmetros será fundamental para aproveitar ao máximo o potencial desta funcionalidade. Dessa forma, as aplicações poderão permanecer competitivas e alinhadas com as melhores práticas recomendadas pela OpenAI.

Referências Bibliográficas

Fonte: OpenAI. “Responses API”. Disponível em: https://platform.openai.com/docs/api-reference/responses.
Fonte: OpenAI. “OpenAI API Reference”. Disponível em: https://platform.openai.com/docs/api-reference.
*Fonte: OpenAI. “OpenAI API Quickstart Guide”. Disponível em: https://platform.openai.com/docs/quickstart.

Fonte: OpenAI. “OpenAI API Examples”. Disponível em: https://platform.openai.com/docs/examples.
Fonte: OpenAI. “OpenAI API Best Practices”. Disponível em: https://platform.openai.com/docs/best-practices.
*Fonte: OpenAI. “OpenAI API Pricing”. Disponível em: https://platform.openai.com/docs/pricing.