Решение ошибки OpenAI \»field messages is required\»: подробное объяснение форматов запросов Responses API и Chat Completions

Сталкиваетесь с ошибкой field messages is required при вызове новых моделей типа GPT-5-nano? Это распространённая проблема для разработчиков, переходящих на новую версию OpenAI API. В этой статье я подробно разберу ключевые различия между Responses API и Chat Completions API и помогу вам быстро найти и исправить ошибки в формате запросов.

Что вы получите: После прочтения вы поймёте разницу между двумя API, научитесь правильно работать с моделями серии GPT-5 и раз и навсегда избавитесь от ошибки field messages is required.

Суть ошибки field messages is required

Разбор конкретной ошибки

Судя по предоставленной информации об ошибке:

{
  "original_error": {
    "status_code": 400,
    "error": {
      "message": "field messages is required",
      "type": "shell_api_error",
      "code": "invalid_text_request"
    }
  },
  "request_params": {
    "model": "gpt-5-nano",
    "instructions": "# Role\n\nYou generate alt text..."
  }
}

Диагноз: В запросе присутствуют только параметры model и instructions, отсутствует обязательный параметр input. Responses API требует обязательной передачи пользовательского ввода.

Почему возникает ошибка field messages is required

В настоящее время OpenAI предлагает два основных API для генерации текста:

1. Chat Completions API (/v1/chat/completions) — использует массив messages
2. Responses API (/v1/responses) — использует разделённые параметры input + instructions

Когда формат вашего запроса не соответствует целевому API endpoint, возникает ошибка field messages is required или подобная. Для моделей серии GPT-5 (включая gpt-5-nano) по умолчанию рекомендуется использовать Responses API.

Правильные форматы запросов: детальное руководство

1. Responses API (рекомендуется для GPT-5)

Базовая структура запроса:

import openai

client = openai.OpenAI(api_key="ваш-ключ-api")

response = client.responses.create(
    model="gpt-5-nano",
    instructions="Ты — полезный ассистент, генерирующий краткие ответы.",
    input="Объясни квантовую физику простыми словами"
)

print(response.output)

Важные параметры:

Пример работы с инструментами (функциями):

response = client.responses.create(
    model="gpt-5-nano",
    instructions="Ты — ассистент для работы с погодой.",
    input="Какая погода в Москве?",
    tools=[{
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_weather",
            "description": "Получить текущую погоду в городе",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "city": {"type": "string"}
                },
                "required": ["city"]
            }
        }
    }]
)

2. Chat Completions API (для старых моделей)

Базовая структура запроса:

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Ты — полезный ассистент."},
        {"role": "user", "content": "Привет!"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Формат messages:

messages = [
    {
        "role": "system",  # system/user/assistant
        "content": "Твои инструкции"
    },
    {
        "role": "user",
        "content": "Запрос пользователя"
    }
]

3. Миграция с Chat Completions на Responses API

Было (Chat Completions):

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "Ты — эксперт по программированию на Python"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Как реализовать декоратор?"
        }
    ],
    temperature=0.7
)

Стало (Responses API):

response = client.responses.create(
    model="gpt-5-nano",
    instructions="Ты — эксперт по программированию на Python",
    input="Как реализовать декоратор?",
    temperature=0.7
)

Сравнительная таблица:

Типичные ошибки и их решения

Ошибка 1: Отсутствие обязательного параметра input

❌ Неправильно:

response = client.responses.create(
    model="gpt-5-nano",
    instructions="Ты — помощник"
    # Забыли добавить input!
)

✅ Правильно:

response = client.responses.create(
    model="gpt-5-nano",
    instructions="Ты — помощник",
    input="Какой сегодня день?"  # Обязательный параметр
)

Ошибка 2: Использование messages в Responses API

❌ Неправильно:

response = client.responses.create(
    model="gpt-5-nano",
    messages=[  # Это неправильный параметр для Responses API
        {"role": "user", "content": "Привет"}
    ]
)

✅ Правильно:

response = client.responses.create(
    model="gpt-5-nano",
    input="Привет"
)

Ошибка 3: Неверный endpoint URL

❌ Неправильно:

# Отправка формата Responses на endpoint Chat Completions
response = requests.post(
    "https://api.openai.com/v1/chat/completions",
    json={
        "model": "gpt-5-nano",
        "input": "Привет"  # Этот формат не подходит для chat/completions
    }
)

✅ Правильно:

# Правильное соответствие: Responses формат → Responses endpoint
response = requests.post(
    "https://api.openai.com/v1/responses",
    json={
        "model": "gpt-5-nano",
        "input": "Привет"
    },
    headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"}
)

Работа с диалогами и контекстом

Responses API: встроенное управление состоянием

Один из главных плюсов Responses API — автоматическое сохранение контекста:

# Первый запрос
response1 = client.responses.create(
    model="gpt-5-nano",
    instructions="Ты — математический репетитор",
    input="Объясни теорему Пифагора"
)

# Получаем ID контекста
context_id = response1.context.id

# Продолжаем диалог
response2 = client.responses.create(
    model="gpt-5-nano",
    context_id=context_id,  # Ссылка на предыдущий контекст
    input="А как это применить на практике?"
)

Chat Completions API: ручное управление историей

messages = [
    {"role": "system", "content": "Ты — математический репетитор"}
]

# Первый запрос
messages.append({"role": "user", "content": "Объясни теорему Пифагора"})
response1 = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=messages
)
messages.append({"role": "assistant", "content": response1.choices[0].message.content})

# Второй запрос
messages.append({"role": "user", "content": "А как это применить на практике?"})
response2 = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=messages
)

Продвинутые техники использования

Стриминг ответов в Responses API

stream = client.responses.create(
    model="gpt-5-nano",
    instructions="Ты — креативный писатель",
    input="Напиши короткий рассказ про кота",
    stream=True  # Включаем потоковую передачу
)

for chunk in stream:
    if chunk.output:
        print(chunk.output, end="", flush=True)

Параллельный вызов функций

response = client.responses.create(
    model="gpt-5-nano",
    input="Какая погода в Москве и курс доллара?",
    tools=[
        {
            "type": "function",
            "function": {
                "name": "get_weather",
                "description": "Получить погоду",
                "parameters": {
                    "type": "object",
                    "properties": {"city": {"type": "string"}},
                    "required": ["city"]
                }
            }
        },
        {
            "type": "function",
            "function": {
                "name": "get_exchange_rate",
                "description": "Получить курс валюты",
                "parameters": {
                    "type": "object",
                    "properties": {"currency": {"type": "string"}},
                    "required": ["currency"]
                }
            }
        }
    ],
    parallel_tool_calls=True  # Разрешаем параллельные вызовы
)

Обработка ошибок

from openai import OpenAIError

try:
    response = client.responses.create(
        model="gpt-5-nano",
        instructions="Ты — помощник",
        input="Привет"
    )
except OpenAIError as e:
    if "field messages is required" in str(e):
        print("Проверьте формат запроса: используйте 'input', а не 'messages'")
    elif "invalid_text_request" in str(e):
        print("Неверный формат запроса для выбранного endpoint")
    else:
        print(f"Ошибка API: {e}")

Полный рабочий пример

Вот полноценный пример, объединяющий всё вышесказанное:

import openai
from typing import Optional

class AIAssistant:
    def __init__(self, api_key: str):
        self.client = openai.OpenAI(api_key=api_key)
        self.context_id: Optional[str] = None
    
    def chat(self, user_message: str, system_prompt: str = "Ты — полезный ассистент"):
        """Отправка сообщения с сохранением контекста"""
        
        params = {
            "model": "gpt-5-nano",
            "input": user_message,
            "temperature": 0.8
        }
        
        # Добавляем инструкции только для нового диалога
        if not self.context_id:
            params["instructions"] = system_prompt
        else:
            params["context_id"] = self.context_id
        
        try:
            response = self.client.responses.create(**params)
            
            # Сохраняем context_id для следующих запросов
            if hasattr(response, 'context'):
                self.context_id = response.context.id
            
            return response.output
            
        except Exception as e:
            return f"Ошибка: {str(e)}"
    
    def reset_conversation(self):
        """Начать новый диалог"""
        self.context_id = None

# Использование
assistant = AIAssistant(api_key="ваш-ключ-api")

# Первое сообщение
print(assistant.chat(
    "Объясни разницу между списками и кортежами в Python",
    system_prompt="Ты — опытный Python-разработчик"
))

# Продолжение диалога (автоматически используется контекст)
print(assistant.chat("А какие у них есть методы?"))

# Начать нов

## Правильный формат запроса к Responses API

### Минималистичный пример

Вот как правильно вызывать GPT-5-nano:

```python
import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)

# Правильный формат Responses API
response = client.responses.create(
    model="gpt-5-nano",
    instructions="You generate alt text for images.",
    input="Describe the sunset photo"
)
print(response.output_text)

import openai
from typing import Optional

def call_responses_api(
    input_text: str,
    model: str = "gpt-5-nano",
    instructions: Optional[str] = None
) -> str:
    """
    Правильный вызов OpenAI Responses API

    Args:
        input_text: Пользовательский ввод (обязательно!)
        model: Название модели
        instructions: Системные инструкции

    Returns:
        Ответ модели
    """
    client = openai.OpenAI(
        api_key="YOUR_API_KEY",
        base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
    )

    try:
        # Формат Responses API: input + instructions (разделённые)
        response = client.responses.create(
            model=model,
            input=input_text,  # Обязательный параметр!
            instructions=instructions
        )
        return response.output_text
    except Exception as e:
        return f"Error: {str(e)}"

# Пример правильного вызова
result = call_responses_api(
    input_text="A golden sunset over the ocean with waves",
    model="gpt-5-nano",
    instructions="You generate alt text for HTML img tags. Keep it concise, under 125 characters."
)
print(result)

Совет: Получите бесплатные тестовые кредиты через APIYI apiyi.com — платформа поддерживает оба формата (Chat Completions и Responses API), что удобно для отладки и проверки.

Формат запроса к Chat Completions API

Если вам привычнее работать с Chat Completions API, можете продолжать его использовать, но в правильном формате:

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)

# Правильный формат Chat Completions API
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5-nano",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "You generate alt text for HTML img tags."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Describe the sunset photo"
        }
    ]
)
print(response.choices[0].message.content)

Сравнение параметров двух API

Типичные ошибки и решения

Ошибка 1: field messages is required

Причина: В эндпоинт Responses API отправлен запрос в формате Chat Completions

Решение:

• Вариант А: Используйте input + instructions вместо messages
• Вариант Б: Переключитесь на эндпоинт /v1/chat/completions с параметром messages

Ошибка 2: invalid_text_request

Причина: Формат тела запроса не соответствует целевому API

Решение: Проверьте, не пропущены ли обязательные параметры (например, input для Responses API)

Ошибка 3: Missing required parameter: tools[0].function

Причина: Форматы определения инструментов различаются между Chat Completions и Responses API

Решение: Перепишите код в соответствии со спецификацией определения инструментов нужного API

Часто задаваемые вопросы

Характеристики модели GPT-5-nano

🎯 Совет по экономии: GPT-5-nano — самая доступная модель в линейке GPT-5, отлично подходит для задач классификации, создания резюме, простых вопросов-ответов. При использовании через платформу APIYI можно получить дополнительные скидки.

Резюме

Ключевые моменты ошибки field messages is required:

1. Корень проблемы: Отправка запроса в формате Chat Completions на Responses API, или отсутствие обязательного параметра input
2. Решение: Используйте правильный формат параметров — для Responses API нужны input + instructions, для Chat Completions — messages
3. Лучшие практики: Для новых проектов с моделями GPT-5 рекомендуется Responses API, существующие проекты могут продолжать использовать Chat Completions

При проблемах с форматом API сначала определите целевой endpoint, затем проверьте соответствие параметров.

Рекомендуем быстро проверить работу через APIYI apiyi.com — платформа поддерживает оба формата API и предоставляет бесплатные тестовые кредиты.

Справочные материалы

⚠️ О формате ссылок: Все внешние ссылки даны в формате Название ресурса: domain.com — удобно копировать, но нельзя кликнуть, чтобы избежать потери SEO-веса.

1. Документация OpenAI Responses API: Официальное руководство по использованию Responses API

   • Ссылка: platform.openai.com/docs/api-reference/responses
   • Описание: Полный справочник по параметрам и использованию Responses API

2. Руководство по миграции OpenAI API: Переход с Chat Completions на Responses API

   • Ссылка: platform.openai.com/docs/guides/migrate-to-responses
   • Описание: Официальный гайд по миграции и соответствие параметров

3. Документация модели GPT-5 nano: Характеристики и рекомендации для GPT-5-nano

   • Ссылка: platform.openai.com/docs/models/gpt-5-nano
   • Описание: Возможности модели и сценарии применения

Автор: Техническая команда
Обсуждение: Приглашаем к дискуссии в комментариях, дополнительные материалы — в техническом сообществе APIYI apiyi.com