如何用OpenAI API构建低成本深度研究助手：实践指南

在科技界，深度研究（Deep Research, DR）正在引领网络抓取和分析的新风潮。利用深度研究模型，用户可以规划研究步骤，抓取数百个网站的信息，并进行自我纠正，显著提升了这些模型在网络访问时的性能。然而，获取这种高级功能并非免费。截至2025年7月，OpenAI对ChatGPT Plus、Team、Enterprise和Edu用户的深研查询限制为每月25次，Pro用户则有125次深研和额外125次“轻量级”查询的能力，而免费用户无法进行深研查询。 对于不愿意支付高昂订阅费用的开发者而言，一个可行的解决方案是通过OpenAI的API构建“按需付费”的研究助手。这样做不仅可以降低成本，还能更好地满足个性化需求。具体来说，开发者可以利用Python编程语言调用OpenAI的深度研究API，完成高度定制化的研究报告生成。 整个过程主要分为三个阶段： 初始研究：这一步骤中，开发者需要调用深度研究模型（如o3-deep-research或o4-mini-deep-research），设置系统消息和用户查询，并配置必要的工具（如web_search_preview和code_interpreter）。例如，研究“司美格鲁肽对全球医疗体系的影响”，可以通过以下代码实现： python system_message = "你是准备为一个全球健康经济学团队撰写结构化、数据驱动报告的专业研究员。你的任务是分析用户提出的问题如何影响健康，要具体不要泛泛而谈，每个章节都要支持数据导向的推理，以便为医疗政策或财务建模提供参考。" user_query = "研究司美格鲁钛对全球医疗系统的影响。" response = client.responses.create( model="o3-deep-research", input=[ {"role": "developer", "content": [{"type": "input_text", "text": system_message}]}, {"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": user_query}]} ], reasoning={"summary": "auto"}, tools=[ {"type": "web_search_preview"}, {"type": "code_interpreter", "container": {"type": "auto"}} ] ) 批判与迭代：初次生成的研究报告会被传递给批评论员（Critique Agent）进行审查。如果批评论员认为报告存在不足，则可以请求再次运行深度研究模型。这一阶段还包括验证URL的功能，并通过MCP服务器获取GitHub仓库的详细信息。例如，确认特定仓库的存在和相关技术细节。 最终报告整合：在批评论员提供的反馈基础上，报告整合者（FinalReportAgent）会整理所有信息，形成最终的研究报告，并计算成本。报告中会包含数据的详细来源和统计，从而确保报告的完整性和准确性。通过自动抓取OpenAI网站上的价格信息并结合模型使用的Token数，可以估算出每次查询的成本。例如，一次完整的深研查询可能涉及多个模型，总成本约为1.5994美元。 业内人士普遍认为，这种方法不仅降低了成本，还提高了研究的灵活性和效率。尽管深度研究模型目前仍有一些限制，比如工具功能有限和响应速度较慢，但通过合理的代码设计和流程优化，这些问题都能得到有效解决。此外，开发者可以在GitHub上找到相应的代码示例，便于学习和应用。 OpenAI作为领先的人工智能研究实验室，致力于推动机器学习领域的创新和发展。它提供的深度研究API接口不仅帮助了学术界，也为中小企业和独立开发者提供了强大的技术支持。