OpenAI Responses对比Chat Completions

翻译自：https://platform.openai.com/docs/guides/responses-vs-chat-completions?api-mode=responses

比较响应（Responses）API和聊天补全（Chat Completions）API。

Responses API 和 Chat Completions API 是与 OpenAI 的模型交互的两种不同方式。本指南解释了这两个 API 之间的主要区别。

为什么选择Responses API？

Responses API是我们最新的核心API，也是一个代理性（Agentic）的API原语，它结合了聊天补全任务的简单性和执行更多能动任务的能力。随着模型能力的发展，Responses API是构建以行动为导向的应用程序的灵活基础，其内置了多种工具：

• 网页搜索
• 文件搜索
• 电脑使用

如果您是新用户，我们推荐使用Responses API。

Capabilities	Chat Completions API	Responses API
Text generation	√	√
Audio	√	即将推出
Vision	√	√
Structured Outputs	√	√
Function calling	√	√
Web search	√	√
File search	×	√
Computer use	×	√
Code interpreter	×	即将推出

Chat Completions API不会消失

Chat Completions API 是构建 AI 应用程序的行业标准，我们打算无限期地继续支持这个 API。我们引入的 Responses API 旨在简化涉及工具使用、代码执行和状态管理的工作流程。我们相信这个新的 API 原语将使我们能够在未来更有效地增强 OpenAI 平台。

具有状态的API和语义事件

使用Responses API可以使事件处理更为简单。它拥有一个可预测的事件驱动架构，而Chat Completions API在生成字符时会不断向内容字段追加，这要求您手动跟踪每个状态之间的差异。多步骤的会话逻辑和推理通过Responses API来实施会更加容易。

Responses API 明确发出了语义事件，详细说明了发生了什么变化（例如，具体的文本添加），因此您可以编写针对特定发出事件（例如，文本更改）的集成，从而简化集成并提高类型安全性。

比较代码

以下示例展示了如何对聊天补全API和Responses API进行基本的API调用。

文本生成示例

这两个API都使我们能够轻松地从模型生成输出。一个completion需要一个messages数组，但是一个response需要一个input（字符串或数组，如下所示）。

聊天补全API

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

completion = client.chat.completions.create(
  model="gpt-4o",
  messages=[
      {
          "role": "user",
          "content": "Write a one-sentence bedtime story about a unicorn."
      }
  ]
)

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

响应 API

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

response = client.responses.create(
  model="gpt-4o",
  inputs=[
      {
          "role": "user",
          "content": "Write a one-sentence bedtime story about a unicorn."
      }
  ]
)

print(response.output_text)

当你从Responses API收到回复时，字段有细微差异。你会收到一个带有独立id的类型化response对象，而不是一个message。默认情况下会存储响应。对于新账户，默认情况下会存储聊天补全信息。要在使用任一API时禁用存储，请设置store: false。

聊天补全API

[
  {
      "index": 0,
      "message": {
          "role": "assistant",
          "content": "在柔和的月光下，独角兽露娜跳舞穿梭在闪烁的星尘中，为每一个沉睡的孩子留下梦境的轨迹。",
          "refusal": null
      },
      "logprobs": null,
      "finish_reason": "stop"
  }
]

响应 API

在月光柔和的照耀下，独角兽露娜在闪烁的星尘田野中舞动，为每一个熟睡的孩子留下梦境的轨迹。

其他值得注意的差异

• 响应返回output，而聊天补全返回一个choices数组。
• Structured Outputs API 的结构不同。使用 Responses 中的 text.format 而不是 response_format。在结构化输出指南中了解更多信息。
• 函数调用API的形式不同——这体现在请求中的函数配置以及响应中发回的函数调用上。详见函数调用指南中的完整差异。
• 推理是不同的。在聊天续写API中使用reasoning_effort，而在Responses API中使用reasoning.effort。阅读推理指南中更多的细节。
• Responses SDK 有一个 output_text 助手函数，而 Chat Completions 没有。
• 对话状态：在聊天补全中，你必须自己管理对话状态，而响应中有previous_response_id来帮助你处理长时间运行的对话。
• Responses API响应默认情况下会被存储。对于新账户，默认也会存储聊天补全接口结果。要禁用存储，请设置store: false。

这对现有的API意味着什么

聊天补全API

Chat Completions API 仍然是我们使用最广泛的 API。我们将通过新模型和功能继续支持它。如果您的应用程序不需要内置工具，您可以放心地继续使用 Chat Completions。

我们将继续发布新的聊天补全模型，只要它们的功能不依赖内置工具或多个模型调用。当你准备好使用为代理工作流程专门设计的高级功能时，我们推荐使用Responses API。

助手

根据开发者对Assistants API测试版的反馈，我们在Responses API 中整合了关键的改进，使其更加灵活、快速以及易于使用。Responses API 代表了在 OpenAI 上构建代理的未来方向。

我们正在努力实现Assistants API与Responses API之间的全部功能对等，包括对助手式和线程式对象以及代码解释工具的支持。完成后，我们计划在2026年上半年前正式宣布停用助手API，并确定一个目标停用日期。

在弃用后，我们将提供从Assistants API到Responses API的明确迁移指南，该指南允许开发人员保留所有数据并迁移他们的应用程序。在我们正式宣布弃用之前，我们将继续向Assistants API提供新模型。