站长注：深入分析 OpenAI 的两大 API 设计：传统的 Chat Completions 与新兴的 Responses API，解析其架构差异、应用场景及如何在 API易 平台上高效使用。

在 OpenAI 的 API 生态系统中，开发者可能注意到有两个看似相似但实际功能定位不同的 API 端点：传统的 v1/chat/completions 和较新的 v1/responses。这两种 API 设计反映了 OpenAI 对大型语言模型应用架构的不同理念，本文将深入分析它们的区别、各自优势以及如何选择最适合的 API 接口。

欢迎免费试用 API易，3 分钟跑通 API 调用 www.apiyi.com
API易 平台支持 OpenAI 所有 API 接口，包括 Chat Completions 和 Responses API
注册可送 1.1 美金额度起，约 300万 Tokens 额度体验。立即免费注册
加站长个人微信：8765058，发送你《大模型使用指南》等资料包，并加赠 1 美金额度。

OpenAI API 设计背景与演进

从单一端点到双轨体系

OpenAI 的 API 设计经历了几个关键阶段的演变：

  1. 最初的 Completions API（v1/completions）：专为单轮文本补全设计，适用于 text-davinci-003 等较早的模型
  2. 广泛采用的 Chat Completions API（v1/chat/completions）：为对话式交互优化，成为行业标准
  3. 新兴的 Responses API（v1/responses）：提供更丰富的功能集，特别是对工具使用、代码执行和状态管理的简化

值得注意的是，OpenAI 已经明确表示 Chat Completions API 将"无限期支持"，这表明新的 Responses API 并非替代品，而是针对特定使用场景的补充解决方案。这种双轨设计给开发者提供了根据需求选择合适工具的灵活性。

行业标准的形成与挑战

Chat Completions API 因其简单性和灵活性迅速成为行业标准，被众多其他 AI 服务提供商采用和克隆。这种标准化虽然促进了生态系统的发展，但也带来了一些挑战：

  • 随着对话历史的增长，请求负载会变得庞大
  • 集成工具使用时状态管理复杂
  • 缺乏服务端会话管理机制

Responses API 正是为解决这些问题而设计的。

API 易，新用户赠送 1美金欢迎试用体验

Chat Completions API 和 Responses API 的详细对比

维度 | Chat Completions
POST /v1/chat/completions | Responses
POST /v1/responses
设计初衷 | 轻量、无状态的“对话生成”标准接口 | 面向Agent / RAG / 多工具协作的统一入口
上下文管理 | 完全由开发者持久化——每次都要把历史 messages 发回去 | 可选 store:true 把历史托管给 OpenAI，并用 previous_response_id 续写对话；还提供 GET /v1/responses/{id} 取回记录 Simon Willison’s Weblog
输入格式 | messages: [{role, content}]（文本为主；图像需走另一个 vision 端点） | input 或 input_items：同一请求里可混合文本、图片 URL、文件引用等；依然兼容经典 messages
内建工具 | 仅支持 function calling | 直接挂载 tools 数组：
web_search_preview、file_search（向量检索）、computer_use_preview + function calling，一次请求就能接多种工具 Simon Willison’s WeblogThe Verge
数据留存 | 默认保留 ≤30 天做安全审计；无法检索历史 | 默认也保留 ≤30 天，但你可以通过 store 与 ID 检索；未来还会支持自定义留存策略
价格模型 | 纯按 tokens 计费 | tokens + 每个工具单独计价（如 web search $25–50/1K queries） The Verge
适用场景 | 聊天机器人、单轮问答、你自己掌控状态的应用 | 多轮对话 + 工具调用 + 复杂任务或长文件检索；需要让 OpenAI 帮你“记住”上下文，或只想发增量信息

什么时候决定选哪个？

你的需求 | 推荐端点
简单聊天，自己有数据库保存历史 | Chat Completions（最少改动，生态成熟）
需要文件检索 / 上网搜索 / 电脑操作 | Responses（这些工具只在此端点提供）
想把上下文托管给 OpenAI，节省带宽 | Responses
服务端完全Stateless，希望完全控制上下文 | 仍可用 Chat Completions
当前项目量产，社区/框架大量基于 messages | 继续使用 Chat Completions，再评估迁移成本

OpenAI Chat Completions API 详解

核心设计理念

Chat Completions API 的核心思想是简单直接：将对话格式化为一系列消息，每条消息都有特定的角色（系统、用户或助手）。这种设计有几个关键特点：

  1. 无状态设计：API 不存储任何会话状态，每个请求必须包含完整的对话历史
  2. 灵活的消息格式：支持文本、图像等多种内容类型
  3. 完全客户端控制：开发者可以完全掌控对话流程和历史管理

典型请求结构

以下是一个典型的 Chat Completions API 请求示例：

{
  "model": "gpt-4o",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "你是一个专业的技术顾问。"
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "解释一下 API 是什么？"
    },
    {
      "role": "assistant",
      "content": "API（应用程序编程接口）是..."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "有哪些常见的认证方式？"
    }
  ]
}

这种结构要求开发者负责跟踪和管理整个对话历史，随着对话的进行，请求体会变得越来越大。

优势与局限

优势：

  • 简单直观，容易理解和实现
  • 对开发者提供高度控制权
  • 被广泛采用，有丰富的资源和工具支持
  • 适合前端直接集成

局限：

  • 随着对话长度增加，请求体积会显著增大
  • 工具使用场景下状态管理复杂
  • 没有内置的会话持久化机制
  • 开发者需要自行处理上下文窗口限制问题

OpenAI Responses API 剖析

创新设计理念

Responses API 代表了 OpenAI 在 API 设计上的新尝试，它保留了 Chat Completions 的核心功能，同时引入了几个关键创新：

  1. 服务器端状态管理：可以选择在 OpenAI 服务器上存储对话状态
  2. 简化的工具使用：为工具调用、代码执行等提供更直观的接口
  3. 内置功能工具：提供网络搜索、文件搜索等预配置工具
  4. 更灵活的请求格式：除了 JSON 外，还支持 HTML 表单编码

对比请求结构

Responses API 的基本请求可以非常简洁：

{
  "model": "gpt-4o",
  "input": "什么是 API？",
  "store": true
}

收到响应后，可以使用 previous_response_id 继续对话：

{
  "model": "gpt-4o",
  "input": "有哪些常见的认证方式？",
  "previous_response_id": "resp_abc123"
}

这种方式极大简化了开发流程，尤其是在需要多轮交互的场景中。

内置工具集成

Responses API 的一个显著优势是其内置的工具支持：

  1. Web 搜索：{"type": "web_search_preview"}
  2. 文件搜索：{"type": "file_search", "vector_store_ids": [...]}
  3. 计算机使用：{"type": "computer_use_preview", ...}

这些工具直接集成到 API 中，无需复杂的设置过程，大大简化了开发流程。

优势与应用场景

优势：

  • 服务端状态管理减轻客户端负担
  • 简化工具使用流程
  • 内置高级功能工具
  • 更适合构建复杂代理（agents）系统

最佳应用场景：

  • 需要长期保持对话状态的应用
  • 需要使用工具功能的复杂系统
  • 构建自主代理（agents）
  • 需要搜索和文件处理能力的应用

API易 平台上的两种 API 使用对比

API易 平台完整支持 OpenAI 的两种 API 设计，让开发者可以根据需求灵活选择。下面是在 API易 平台上使用这两种 API 的示例：

Chat Completions API 使用示例

import requests
import json

# API易 平台配置
api_key = "您的API易平台密钥"
url = "https://vip.apiyi.com/v1/chat/completions"

headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {api_key}"
}

# 请求数据
data = {
    "model": "gpt-4o",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "你是一个专业的Python编程助手。"},
        {"role": "user", "content": "如何使用Python实现快速排序算法？"}
    ]
}

response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))
print(response.json())

Responses API 使用示例

import requests
import json

# API易 平台配置
api_key = "您的API易平台密钥"
url = "https://vip.apiyi.com/v1/responses"

headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {api_key}"
}

# 初始请求
data = {
    "model": "gpt-4o",
    "input": "如何使用Python实现快速排序算法？",
    "store": true,
    "tools": [{"type": "web_search_preview"}]  # 启用网络搜索能力
}

response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))
first_response = response.json()
response_id = first_response["id"]

# 继续对话
follow_up_data = {
    "model": "gpt-4o",
    "input": "这个算法的时间复杂度是多少？",
    "previous_response_id": response_id
}

follow_up_response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(follow_up_data))
print(follow_up_response.json())

如何选择合适的 API

决策指南

选择合适的 API 取决于你的具体需求：

  1. 选择 Chat Completions API 的情况：

    • 构建简单的对话应用
    • 需要最大的控制权和自定义能力
    • 与现有系统集成，该系统已经处理状态管理
    • 需要广泛的跨平台兼容性

  2. 选择 Responses API 的情况：

    • 构建复杂的多轮对话系统
    • 需要使用工具功能（尤其是内置工具）
    • 希望减轻客户端状态管理负担
    • 构建自主代理（agents）系统

迁移考虑因素

如果你正在考虑从 Chat Completions 迁移到 Responses API，需要考虑以下因素：

  • 兼容性：Responses API 支持类似的消息格式，但实现细节有所不同
  • 状态管理：需要重新思考应用的状态管理策略
  • 工具使用：可能需要重构工具集成逻辑
  • 依赖性：考虑现有库和框架的兼容性

OpenAI API 常见问题解答

为什么存在两种 API？

OpenAI 推出 Responses API 是为了解决 Chat Completions API 在某些复杂场景下的限制，特别是状态管理和工具使用方面的挑战。两种 API 针对不同的使用场景，提供不同的优势。

Chat Completions API 会被淘汰吗？

不会。OpenAI 已明确表示将"无限期支持" Chat Completions API，因为它已成为行业标准。Responses API 是对现有功能的补充，而非替代。

两种 API 的定价有何不同？

基础使用的定价模型相似，都基于输入和输出的 token 数量。然而，Responses API 的某些高级功能（如网络搜索）有额外的定价。在 API易 平台上，两种 API 的基础使用价格保持一致。

如何在 API易 平台上获取支持？

API易 平台为两种 API 提供全面的技术支持：

  • 详细的 API 文档和示例代码
  • 7×24 小时技术支持
  • 中文社区和学习资源
  • 多种模型和功能的一站式集成

未来发展趋势与最佳实践

API 设计趋势展望

随着大语言模型技术的发展，API 设计也在不断演进：

  1. 功能分化：不同 API 端点针对不同场景优化
  2. 状态管理创新：更智能的上下文处理机制
  3. 工具集成深化：更丰富、更强大的内置工具
  4. 多模态能力增强：处理更多类型的输入和输出

开发者最佳实践

无论选择哪种 API，以下最佳实践都值得考虑：

  1. 理解模型能力边界：不同模型在不同 API 下表现可能有差异
  2. 优化提示设计：良好的提示设计对任何 API 都至关重要
  3. 实施适当的错误处理：包括重试逻辑和回退策略
  4. 控制成本：监控使用情况，优化 token 使用
  5. 保持灵活性：设计能够适应 API 变化的架构

总结：双轨并行的 API 设计

OpenAI 的两种 API 设计代表了不同的思考方式：Chat Completions API 提供了简单直接的接口，将控制权交给开发者；而 Responses API 则通过服务端状态管理和内置工具提供了更丰富的功能集。

这种双轨并行的设计为开发者提供了更多选择，能够根据具体需求选择最合适的 API。对于简单应用，Chat Completions API 仍然是理想选择；而对于需要复杂状态管理和高级功能的应用，Responses API 提供了更简化的开发体验。

通过 API易 平台，目前仅支持了 Chat Completions API，会尽快支持 Responses API，利用其强大功能构建各种创新应用。无论技术如何发展，API易 平台都将持续提供最新、最全面的 API 支持，帮助开发者充分发挥大语言模型的潜力。

欢迎免费试用 API易，3 分钟跑通 API 调用 www.apiyi.com
支持 OpenAI 所有 API 接口，包括最新的 Responses API，稳定可靠
加站长个人微信：8765058，发送你《大模型使用指南》等资料包，并加赠 1 美金额度。

CTA：免费试用 API易

本文作者：API易团队

欢迎关注我们的更新，持续分享 AI 开发经验和最新动态。

免费试用 API易 https://www.apiyi.com
稳定可靠的大模型API聚合服务， 新用户注册就送300万Tokens

类似文章