OpenAI Deep Research w API – nareszcie automatyczny research z głową

Co to właściwie jest i dlaczego warto się tym zainteresować

Deep Research to funkcja, która robi za ciebie research – ale porządnie.
https://community.openai.com/t/deep-research-in-the-api-webhooks-and-web-search-with-o3/1299919

Nie chodzi tu o szybkie Googlowanie i sklejanie pierwszych wyników. OpenAI stworzył system, który:

• Planuje – rozbija złożone pytania na części
• Szuka – przeszukuje internet w kilku turach
• Analizuje – przetwarza setki źródeł jednocześnie
• Weryfikuje – sprawdza informacje między sobą
• Pisze – tworzy strukturalny raport z cytatami

Działa na modelu o3 (najnowszym z serii reasoning models) i może pracować do 30 minut nad jednym zapytaniem. To znacznie więcej niż standardowe kilka sekund. A to daje nam dużo bardziej precyzyjne wyniki.

Różnica między ChatGPT a API

W ChatGPT:

• Włączasz Deep Research z interfejsu
• Czekasz 5-30 minut na wynik
• Dostajesz gotowy raport

W API:
Możesz to zautomatyzować – zintegrować z własnymi systemami, uruchamiać w tle, dostawać powiadomienia przez webhooks. Nie musisz być programistą – możesz to zrobić za pomocą narzędzi no code jak Bubble czy za pomocą N8N lub Make.com

Modele dostępne w API

OpenAI udostępniło dwa modele Deep Research:

o3-deep-research – pełna wersja

• $10 za 1M tokenów wejściowych
• $40 za 1M tokenów wyjściowych

o4-mini-deep-research – lżejsza wersja

• $2 za 1M tokenów wejściowych
• $8 za 1M tokenów wyjściowych

Webhooks – koniec z pollingiem

Największą nowością są webhooks. Wcześniej musiałeś ciągle pytać API „czy już skończyłeś?”. Teraz system sam ci powie, kiedy research będzie gotowy.

Webhooks działają dla:

• Deep Research (długotrwałe zadania)
• Batch jobs
• Fine-tuning

Jak to działa:

1. Wysyłasz zapytanie do Deep Research
2. Otrzymujesz ID zadania
3. Idziesz robić coś innego
4. Webhook zawiadamia cię, gdy wynik będzie gotowy

Web Search w o3 – nowe możliwości

Web search teraz działa z reasoningiem. Model o3 nie tylko szuka informacji, ale rozumuje podczas szukania – może zmienić strategię w trakcie, pogłębić pewne wątki, zignorować mniej istotne źródła.

Ceny web search:

• Modele GPT-4o/4.1: $25 za 1K wywołań
• Modele o-series: $10 za 1K wywołań

Uwaga: Web search może być droższy niż myślisz. Jedno zapytanie może uruchomić kilka wewnętrznych wyszukiwań – każde jest liczone osobno.

Praktyczne zastosowania

Analiza rynku:
Automatyczne zbieranie danych o konkurencji, trendach, cenach.

Research naukowy:
Przeszukiwanie literatury, porównanie wyników badań.

Due diligence:
Weryfikacja firm, partnerów biznesowych, projektów.

Monitoring mediów:
Śledzenie wzmianek, analiza sentiment, crisis management.

Ograniczenia, o których warto wiedzieć

Czas: Do 30 minut na zapytanie – nie dla pilnych zadań.

Koszt: Znacznie droższy od standardowych modeli.

Dostępność: Początkowo ograniczona dostępność w różnych regionach.

Jakość: Na benchmarku “Humanity’s Last Exam” osiągnął 26.6% accuracy – lepiej od konkurencji, ale wciąż daleko do perfekcji.

Kiedy warto używać Deep Research

Tak:

• Gdy potrzebujesz dogłębnej analizy
• Masz budżet na droższe zapytania
• Jakość ważniejsza od szybkości
• Chcesz zweryfikowane źródła

Nie:

• Dla prostych pytań
• Gdy potrzebujesz natychmiastowej odpowiedzi
• Dla zadań, które nie wymagają web search
• Gdy koszt jest głównym ograniczeniem

Podsumowanie

Deep Research w API to game changer dla tych, którzy potrzebują regularnie robić research. Automatyzacja procesów, które wcześniej zajmowały godziny, w połączeniu z webhookami i web search – to solidny krok w kierunku prawdziwych AI agentów.

Pytanie brzmi: czy jesteś gotowy zapłacić za jakość? Bo jeśli tak, to Deep Research może znacznie uprościć ci życie.