从 Chat Completions 到 Responses：一文彻底搞懂 OpenAI 新一代统一接口设计

在过去两年里，大模型 API 的接口形态其实发生了一次非常关键的变化。

很多开发者可能已经习惯使用这样的接口：

bash 复制代码

POST /v1/chat/completions

无论是 OpenAI、Azure OpenAI，还是各种兼容 OpenAI 协议的模型平台，大多数对话应用都是基于这个接口构建的。

然而从 2024 年开始，OpenAI 官方逐步推出并推荐一个新的接口：

bash 复制代码

POST /v1/responses

很多开发者第一次看到这个接口时都会产生疑问：

/v1/responses 和 /v1/chat/completions 到底有什么区别？
为什么 OpenAI 要推出新的接口？
旧接口会不会被淘汰？
如果我要做 AI API 聚合平台，该如何设计？

本文将从 接口设计理念、参数结构、能力范围、使用场景、架构趋势 等多个角度，带你彻底理解这次 API 设计升级。

一、从 ChatGPT API 说起

在 GPT-3.5 和 GPT-4 时代，最核心的接口就是：

bash 复制代码

/v1/chat/completions

这个接口本质上是为 聊天模型（Chat Model） 设计的。

典型调用示例如下：

json 复制代码

POST /v1/chat/completions

json 复制代码

{
  "model": "gpt-4",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "You are a helpful assistant"
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "解释一下什么是微服务架构"
    }
  ],
  "temperature": 0.7
}

这里有一个非常重要的概念：

messages

它表示对话历史。

role	含义
system	系统设定
user	用户输入
assistant	AI回复

例如：

sql 复制代码

user：你好
assistant：你好，请问有什么可以帮你
user：什么是AI

这是一段 多轮对话上下文。

二、Chat Completions 的局限性

随着 AI 应用的发展，开发者逐渐发现一个问题：

chat/completions 接口太"单一"了。

它主要是为 文本聊天场景 设计的。

但现在 AI 的能力已经远远超出了聊天。

例如：

图片理解
文档分析
语音识别
代码执行
工具调用
JSON结构输出
Agent系统

而 chat/completions 在这些场景中逐渐显得不够灵活。

我们可以简单对比一下。

能力	chat/completions
文本对话	✅
多模态输入	❌
图片理解	❌
音频输入	❌
工具调用	部分
结构化输出	一般

于是 OpenAI 做了一个非常重要的决定：

设计一个新的统一接口。

三、新一代接口：Responses

新接口名称：

bash 复制代码

/v1/responses

名字非常直观：

Response（响应）

它代表：

模型对输入内容的响应。

不再局限于聊天。

四、Responses 的设计理念

OpenAI 在设计 responses API 时，其核心目标是：

统一所有生成能力。

也就是说：

未来所有 AI 能力都通过一个接口完成。

过去的 API 结构是这样的：

bash 复制代码

chat/completions
completions
images
audio
embeddings

未来希望变成：

复制代码

responses

一个接口解决所有问题。

五、接口请求结构对比

我们来看一个最直观的差异。

Chat Completions 请求

json 复制代码

POST /v1/chat/completions

json 复制代码

{
  "model": "gpt-4",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "介绍一下Java虚拟机"
    }
  ]
}

特点：

必须使用 messages
结构固定
只能处理文本

Responses 请求

json 复制代码

POST /v1/responses

json 复制代码

{
  "model": "gpt-4.1",
  "input": "介绍一下Java虚拟机"
}

更简单。

也可以写成多模态结构：

json 复制代码

{
  "model": "gpt-4.1",
  "input": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "这张图片里是什么？"
        },
        {
          "type": "input_image",
          "image_url": "https://example.com/image.png"
        }
      ]
    }
  ]
}

这里出现了一个重要变化：

content 可以包含不同类型的数据。

例如：

类型	含义
text	文本
input_image	图片
input_audio	音频

这就是 多模态输入。

六、返回结构差异

另一个重要区别在返回数据结构。

chat/completions 返回

json 复制代码

{
  "choices": [
    {
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Java虚拟机是..."
      }
    }
  ]
}

开发者通常这样取结果：

css 复制代码

choices[0].message.content

responses 返回

json 复制代码

{
  "output": [
    {
      "content": [
        {
          "type": "output_text",
          "text": "Java虚拟机是..."
        }
      ]
    }
  ]
}

取结果方式：

css 复制代码

output[0].content[0].text

也可以直接：

vbscript 复制代码

response.output_text

七、多模态能力对比

随着 GPT-4o 等模型的出现，多模态成为 AI 的核心能力之一。

我们用一个表格总结。

能力	chat/completions	responses
文本生成	✅	✅
图片理解	❌	✅
音频处理	❌	✅
JSON结构输出	一般	强
工具调用	部分	完整
Agent支持	一般	强

可以看到：

responses 是完全的升级版。

八、真实开发案例

我们来看一个真实应用场景。

假设你在做一个 合同分析系统。

用户上传一份 PDF 合同。

系统需要：

提取关键信息
分析风险
生成 JSON 数据

例如：

复制代码

合同金额
合同期限
违约责任

如果使用 chat/completions：

你只能这样做：

复制代码

把合同文本复制进 prompt
让 AI 返回文本
再用代码解析

非常不稳定。

而使用 responses：

可以直接要求 JSON。

示例：

json 复制代码

{
  "model": "gpt-4.1",
  "input": "分析合同",
  "response_format": {
    "type": "json_schema"
  }
}

AI 会直接返回结构化数据。

九、为什么 OpenAI 要升级接口

其实原因非常简单。

AI 的发展已经进入 Agent时代。

未来 AI 应用会越来越复杂：

例如：

复制代码

AI + 工具
AI + 数据库
AI + 浏览器
AI + 代码执行

这时候 API 需要支持：

tool calling
function calling
json schema
multimodal

而 chat/completions 已经不适合承载这些能力。

于是 responses 成为新的核心接口。

十、对开发者意味着什么

对于普通开发者来说：

短期内 chat/completions 仍然可用。

但未来趋势已经很明显。

建议新项目直接使用：

bash 复制代码

/v1/responses

原因有三点：

1️⃣ 支持多模态 2️⃣ 支持结构化输出 3️⃣ 更适合构建 AI Agent

十一、如果你在做 AI API 聚合平台

很多团队现在都在做：

AI API Gateway

例如统一接入：

OpenAI
Claude
DeepSeek
阿里百炼
Gemini

如果你在设计 API 兼容层，最佳实践是：

外部接口兼容：

bash 复制代码

/v1/chat/completions

内部统一转换：

bash 复制代码

/v1/responses

架构示意：

复制代码

客户端
   │
   ▼
OpenAI兼容层
   │
   ▼
Responses统一层
   │
   ▼
Provider适配层
   │
   ├─ OpenAI
   ├─ DeepSeek
   ├─ Claude
   └─ Gemini

这样可以极大降低系统复杂度。

十二、总结

我们用一句话总结两者的关系：

chat/completions 是旧时代的聊天接口，而 responses 是新时代的统一 AI 接口。

核心区别如下：

	chat/completions	responses
设计时代	GPT-4	GPT-4o
接口定位	聊天	通用生成
多模态	❌	✅
JSON输出	一般	强
Agent支持	一般	强

未来几年，大模型 API 的发展方向几乎可以确定：

统一接口 + 多模态 + Agent能力。

而 /v1/responses 正是这个趋势的起点。