> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.neosantara.xyz/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Percakapan & State

> Simpan riwayat percakapan otomatis di sisi server menggunakan parameter previous_response_id.

Responses API (`/v1/responses`) mengeliminasi kebutuhan mengirim ulang seluruh riwayat pesan percakapan di setiap putaran interaksi. Dengan mengaktifkan `store=True` pada OpenAI SDK, Neosantara menyimpan state percakapan di gateway dan memungkinkan kelanjutan instan melalui `previous_response_id`.

## Alur Percakapan Multi-Turn

Kirimkan pesan pertama dengan parameter `store=True`. Pada putaran berikutnya, sertakan `previous_response_id` yang merujuk ke ID respons sebelumnya. Gateway akan menggabungkan konteks secara otomatis.

<CodeGroup>
  ```python Python (OpenAI SDK) icon="python" theme={"theme":{"light":"ayu-dark","dark":"catppuccin-latte"}}
  from openai import OpenAI
  import os

  client = OpenAI(
      base_url="https://api.neosantara.xyz/v1",
      api_key=os.environ["NEOSANTARA_API_KEY"]
  )

  # Putaran 1: Simpan konteks awal di gateway
  turn1 = client.responses.create(
      model="deepseek-v4.1-flash",
      input="Halo, nama saya Budi dan saya adalah teknisi jaringan di Jakarta.",
      instructions="Jawab dengan ramah dan profesional.",
      store=True
  )

  print(f"Putaran 1 ID: {turn1.id}")
  print(f"Jawaban 1:\n{turn1.output_text}\n")

  # Putaran 2: Lanjutkan percakapan dengan mereferensikan ID putaran 1
  turn2 = client.responses.create(
      model="deepseek-v4.1-flash",
      input="Berdasarkan peran dan lokasi saya, sertifikasi apa yang paling tepat saya ambil?",
      previous_response_id=turn1.id,
      store=True
  )

  print(f"Putaran 2 ID: {turn2.id}")
  print(f"Jawaban 2 (Mengingat konteks Budi):\n{turn2.output_text}\n")

  # Putaran 3: Melanjutkan rantai percakapan dari putaran 2
  turn3 = client.responses.create(
      model="deepseek-v4.1-flash",
      input="Berapa perkiraan biaya ujian untuk sertifikasi tersebut di Indonesia?",
      previous_response_id=turn2.id,
      store=True
  )

  print(f"Jawaban 3:\n{turn3.output_text}")
  ```

  ```javascript TypeScript (Node.js) icon="js" theme={"theme":{"light":"ayu-dark","dark":"catppuccin-latte"}}
  import OpenAI from "openai";

  const client = new OpenAI({
    baseURL: "https://api.neosantara.xyz/v1",
    apiKey: process.env.NEOSANTARA_API_KEY,
  });

  // Putaran 1: Simpan konteks awal
  const turn1 = await client.responses.create({
    model: "deepseek-v4.1-flash",
    input: "Halo, nama saya Budi dan saya adalah teknisi jaringan di Jakarta.",
    store: true,
  });

  console.log("Jawaban 1:", turn1.output_text);

  // Putaran 2: Meneruskan previous_response_id
  const turn2 = await client.responses.create({
    model: "deepseek-v4.1-flash",
    input: "Berdasarkan peran saya, apa rekomendasi sertifikasi pertama?",
    previous_response_id: turn1.id,
    store: true,
  });

  console.log("Jawaban 2:", turn2.output_text);

  // Putaran 3: Lanjutan rantai
  const turn3 = await client.responses.create({
    model: "deepseek-v4.1-flash",
    input: "Berapa perkiraan biaya ujian untuk sertifikasi tersebut di Indonesia?",
    previous_response_id: turn2.id,
    store: true,
  });

  console.log("Jawaban 3:", turn3.output_text);
  ```
</CodeGroup>

## Inspeksi State Percakapan

Anda dapat memverifikasi atau mengambil kembali metadata dan rincian penggunaan token dari respons yang tersimpan kapan saja menggunakan `client.responses.retrieve`.

<CodeGroup>
  ```python Python (OpenAI SDK) icon="python" theme={"theme":{"light":"ayu-dark","dark":"catppuccin-latte"}}
  from openai import OpenAI
  import os

  client = OpenAI(
      base_url="https://api.neosantara.xyz/v1",
      api_key=os.environ["NEOSANTARA_API_KEY"]
  )

  # Ambil rincian token dan metadata dari respons yang tersimpan
  saved_response = client.responses.retrieve("resp_01j7x8abc...")

  print(f"Model yang Digunakan: {saved_response.model}")
  print(f"Status: {saved_response.status}")
  print(f"Token Total: {saved_response.usage.total_tokens}")
  ```

  ```javascript TypeScript (Node.js) icon="js" theme={"theme":{"light":"ayu-dark","dark":"catppuccin-latte"}}
  import OpenAI from "openai";

  const client = new OpenAI({
    baseURL: "https://api.neosantara.xyz/v1",
    apiKey: process.env.NEOSANTARA_API_KEY,
  });

  const savedResponse = await client.responses.retrieve("resp_01j7x8abc...");

  console.log(`Model yang Digunakan: ${savedResponse.model}`);
  console.log(`Status: ${savedResponse.status}`);
  console.log(`Token Total: ${savedResponse.usage.total_tokens}`);
  ```
</CodeGroup>

## Keuntungan State Server-Side

* **Hemat Bandwidth Jaringan:** Klien tidak perlu mengirim balik ribuan token riwayat pesan chat yang terus bertambah.
* **Konsistensi Konteks:** Gateway mengelola rantai percakapan secara aman pada lapisan cache berkecepatan tinggi.
* **Ringan untuk Klien:** Sangat ideal untuk aplikasi mobile, bot Telegram/WhatsApp, dan asisten suara yang sensitif terhadap ukuran payload request.

## Langkah Selanjutnya

| Kebutuhan                 | Panduan                                                       |
| :------------------------ | :------------------------------------------------------------ |
| Tugas Latar Belakang      | [Background Tasks](/id/gateway/responses-api/background-jobs) |
| Integrasi Server Tools    | [Tools & MCP](/id/gateway/responses-api/tools)                |
| Spesifikasi Responses API | [Responses API](/id/gateway/responses-api)                    |


## Related topics

- [OpenResponses API](/id/gateway/responses-api.md)
- [Tugas Latar Belakang & Webhook](/id/gateway/responses-api/background-jobs.md)
- [Chat Completions](/id/gateway/chat-completions.md)