不要再問『為什麼 ChatGPT 可以？』，你寫的程式也可以！
 
　　開發生成式 AI 應用程式時總是在想『為什麼 ChatGPT 有這個功能？』，現在你也可以。本書帶你學會 OpenAI API 關鍵元素，達到跟 ChatGPT 類似的功能。
 
　　｜用 Realtime API 提供進階語音模式｜
 
　　開發直接語音交談，隨時插話的應用，再加上其他章節介紹的 function calling 與 MCP 等，實現真正出一張嘴、連打字都不用就可以操控的應用程式。書中會帶你實踐桌面版與網頁版的語音交談程式，各種情境都能派上用場。
 
　　｜透過 MCP 介接全世界｜
　　MCP 雖然不是 OpenAI API 的一部分，但卻可以接上各式各樣的輸入與控制功能，本書會教你設計可分享功能給他人使用的 MCP 伺服器，也會實作具備 MCP 用戶端的主控程式，介接你自己或別人提供的 MCP 伺服器幫模型長出感官與手腳。
 
　　｜用 Responses API＋內建工具快速實作 RAG 應用｜
　　Responses API 可以使用多種內建工具，搜尋網路、文字生圖、撰寫並執行 Python 程式碼都難不倒它，還可以檢索檔案，提供檢索片段內容幫模型增長知識，快速設計 RAG 應用。
 
　　｜可運作多 agent 的 Agnets SDK｜
　　實現讓程式自主決策並執行任務、達成代理人（agent）的理想，Agents SDK 還可以協調多個 agent 彼此合作，把任務交棒給最合適的 agent 處理。
 
　　｜運用推理模型解決複雜數理問題｜
　　透過 API 使用推理模型，還可以像是 ChatGPT 那樣呈現推理過程，不再需要撰寫複雜的提示內容或是指示，就可以解決數理或是邏輯問題。
 
　　｜深度瞭解 function calling 機制｜
　　不論是 Agents SDK 還是 MCP，底層的運作關鍵就是 function calling，你不一定會直接使用它，但瞭解它卻是延伸模型能力的必備基礎。
 
　　｜直指核心設計的範例｜
　　學習 API 當然可以直接看官方文件與範例，不過官方範例有時候因為想要有漂亮的 UI 呈現等原因，採用了你不一定熟悉的框架，使得範例本身摻雜太多非必要的元素，混淆了真正的關鍵主題，在設計範例時我們就特意保留最精簡的架構，高度聚焦提升成效。
 
　　｜能踩的雷我們都先幫你踩過一遍｜
　　使用 API 光看文件是一回事，實際測試又是一回事，尤其像是 MCP 要介接其他人提供的服務，更容易遇到不相容的問題；還有文件上寫了但可能使用上有問題，或是文件上可能沒寫，但其實可以這樣用的，我們都先盡量測過一遍，節省你的時間。
 
本書特色
 
　　ChatGPT 做得到、你也能做到
　　Do what ChatGPT can do
 
　　□ 使用 Realtime API 提供即時交談、隨時插話的進階語音模式
　　□ 串接各種 MCP 伺服器，幫 AI 生出五官手腳與真實世界接軌
　　□ 自己設計 MCP 伺服器補完 AI 欠缺的功能，還可以分享給別人使用
　　□ 用 Responses API 快速設計 RAG 系統
　　□ 使用 Agents SDK 設計自主決策完成任務的 agent
　　□ 套用推理模型、呈現推理過程解決複雜數理問題
　　□ 針對核心元素設計範例，避免官方範例旁枝末節增加無謂複雜度