背景

  • 此前已经介绍过了OpenAI的 Chat Completions API 或 Assistants API。然而从 2024 年底开始，OpenAI 推出了 Responses API，并且明确这是未来的统一入口。

  • 官方规划是：

    Responses API 将逐步取代 Assistants API，并可能在几年内覆盖 Chat Completions 的大部分场景。

  • 本文将介绍新 API 与旧 API 再功能与用法伤的区别。

功能对比

对比维度 Chat Completions API / Assistants API（旧） Responses API（新）
功能覆盖 文本/多轮对话（Chat），Assistants API 支持工具调用、文件搜索等，但 API 分散 单一接口统一支持对话、多模态、工具调用、文件处理等
多模态输入 GPT-4 Turbo 等支持图片输入，但调用方式不统一 原生支持文本 + 图片 + 文件 + 语音输入
工具调用 function_call（Chat）或 Assistants API 内置工具，扩展难度较高 tools 参数直接声明，可调用内置工具（代码执行、搜索、画图等）或 MCP 远程工具
推理控制 基本只有 temperature、top_p 等采样参数 新增 reasoning_effort（推理深度）和 verbosity（回答详略）
长任务支持 Assistants API 的 thread / run 机制，使用复杂 支持后台执行（background mode）和推理摘要（reasoning summary）
统一性 多种 API，学习成本高 一个接口全包，体验更一致
未来规划 Chat Completions 会保留但功能停滞，Assistants API 会逐渐淘汰 持续迭代，优先支持新功能

代码对比

旧 Chat Completions API

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from openai import OpenAI
client = OpenAI()

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手"},
        {"role": "user", "content": "写一个Python冒泡排序"}
    ]
)
print(resp.choices[0].message.content)

新 Responses API

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from openai import OpenAI
client = OpenAI()

resp = client.responses.create(
    model="gpt-5",
    input=[
        {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手"},
        {"role": "user", "content": "写一个Python冒泡排序"}
    ],
    reasoning_effort="medium",   # 控制推理深度
    verbosity="high",            # 控制回答详略
    tools=[{"type": "code_interpreter"}]  # 调用内置工具
)
print(resp.output_text)

区别：

  • 参数名 messages → input
  • 新增推理和输出控制参数
  • 内置工具调用直接在 tools 中声明
  • 所有能力集中在一个 API

五、总结

  • Responses API 是 OpenAI 的未来主力接口，统一了多轮对话、多模态、工具调用等能力。
  • 对比旧 API，它不仅减少了接口碎片化，还提供了推理深度、回答详略等更细粒度的控制。
  • 迁移建议：对于已有项目，如果只是简单文本生成，Chat Completions 仍然可用，不必急着迁移。而如果是agent项目，Assistants API 会被替代，Responses API 是长期方向。

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