Automação com OpenAI

Automatize seus fluxos de trabalho da API da OpenAI -- gere texto com a API de Respostas (incluindo entradas multimodais de imagem+texto e saídas JSON estruturadas), crie embeddings para busca e agrupamento, gere imagens com os modelos DALL-E e GPT Image, e liste os modelos disponíveis.

Documentação do Toolkit: composio.dev/toolkits/openai

Configuração

1. Adicione o servidor Composio MCP ao seu cliente: https://rube.app/mcp
2. Conecte sua conta OpenAI quando solicitado (autenticação por chave de API)
3. Comece a usar os fluxos de trabalho abaixo

Fluxos de Trabalho Principais

1. Gerar uma Resposta (Texto, Multimodal, Estruturada)

Use OPENAI_CREATE_RESPONSE para respostas de modelo one-shot, incluindo texto, análise de imagem, OCR e saídas JSON estruturadas.

Tool: OPENAI_CREATE_RESPONSE
Inputs:
  - model: string (required) -- e.g., "gpt-5", "gpt-4o", "o3-mini"
  - input: string | array (required)
    Simple: "Explain quantum computing"
    Multimodal: [
      { role: "user", content: [
        { type: "input_text", text: "What is in this image?" },
        { type: "input_image", image_url: { url: "https://..." } }
      ]}
    ]
  - temperature: number (0-2, optional -- not supported with reasoning models)
  - max_output_tokens: integer (optional)
  - reasoning: { effort: "none" | "minimal" | "low" | "medium" | "high" }
  - text: object (structured output config)
    - format: { type: "json_schema", name: "...", schema: {...}, strict: true }
  - tools: array (function, code_interpreter, file_search, web_search)
  - tool_choice: "auto" | "none" | "required" | { type: "function", function: { name: "..." } }
  - store: boolean (false to opt out of model distillation)
  - stream: boolean

Exemplo de saída estruturada: Defina text.format para { type: "json_schema", name: "person", schema: { type: "object", properties: { name: { type: "string" }, age: { type: "integer" } }, required: ["name", "age"], additionalProperties: false }, strict: true }.

2. Criar Embeddings

Use OPENAI_CREATE_EMBEDDINGS para busca vetorial, agrupamento, recomendações e pipelines RAG.

Tool: OPENAI_CREATE_EMBEDDINGS
Inputs:
  - input: string | string[] | int[] | int[][] (required) -- max 8192 tokens, max 2048 items
  - model: string (required) -- "text-embedding-3-small", "text-embedding-3-large", "text-embedding-ada-002"
  - dimensions: integer (optional, only for text-embedding-3 and later)
  - encoding_format: "float" | "base64" (default "float")
  - user: string (optional, end-user ID for abuse monitoring)

3. Gerar Imagens

Use OPENAI_CREATE_IMAGE para criar imagens a partir de prompts de texto usando os modelos GPT Image ou DALL-E.

Tool: OPENAI_CREATE_IMAGE
Inputs:
  - model: string (required) -- "gpt-image-1", "gpt-image-1.5", "dall-e-3", "dall-e-2"
  - prompt: string (required) -- max 32000 chars (GPT Image), 4000 (DALL-E 3), 1000 (DALL-E 2)
  - size: "1024x1024" | "1536x1024" | "1024x1536" | "auto" | "256x256" | "512x512" | "1792x1024" | "1024x1792"
  - quality: "standard" | "hd" | "auto" | "high" | "medium" | "low"
  - n: integer (1-10; DALL-E 3 supports n=1 only)
  - background: "transparent" | "opaque" | "auto" (GPT Image models only)
  - style: "vivid" | "natural" (DALL-E 3 only)
  - user: string (optional)

4. Listar Modelos Disponíveis

Use OPENAI_LIST_MODELS para descobrir quais modelos são acessíveis com sua chave de API.

Tool: OPENAI_LIST_MODELS
Inputs: (none)

Armadilhas Conhecidas

Referência Rápida

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