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Response API 是 OpenAI 推出的新一代模型交互接口,专为构建有状态、多轮、多工具协作的 AI 应用而设计。相比传统的 Chat Completions API,它把对话状态、工具调用、推理过程和多模态输入统一成一个更简洁、更强大的编程模型。

什么是 Response API

Response API(/v1/responses)是 OpenAI 在 2025 年推出的统一模型调用接口。它把过去分散在 Chat Completions、Assistants、Tools 等多个 API 里的能力整合起来,让开发者用一次调用就能完成:
  • 多轮对话与上下文管理
  • 内置工具调用(网页搜索、文件检索、代码解释器、计算机操作等)
  • 自定义函数调用
  • 推理模型(如 o 系列)的思维链输出
  • 文本、图像、音频等多模态输入输出

与 Chat Completions 的核心区别

有状态 vs 无状态

Chat Completions 每次请求都要传完整历史消息。Response API 支持通过 previous_response_id 直接续接上一次响应,服务端自动管理上下文。

统一输入结构

Chat Completions 用 messages 数组。Response API 用 input 字段,可以是字符串、消息数组或包含图像、文件的多模态结构。

内置工具

Response API 原生支持 web_searchfile_searchcode_interpretercomputer_use 等托管工具,无需自己实现。

推理透明化

对 o1、o3 等推理模型,Response API 会在输出里显式返回 reasoning 项,方便追踪与调试。

一次最简单的调用

cURL
响应结构的核心字段:
  • id:本次响应的唯一 ID,可用于后续续接
  • output:模型生成的内容项数组(文本、工具调用、推理等)
  • output_text:所有文本内容拼接后的便捷字段
  • usage:token 消耗统计

多轮对话:告别手动拼接历史

传统写法每轮都要传完整 messages。Response API 只需传上一次的 id
Python
服务端会自动带上前一轮的上下文,客户端逻辑更简洁,也减少了重复 token 计费。

内置工具:一行开启网页搜索

Python
无需自己维护搜索服务、抓取网页、拼接引用,模型会自动决定何时检索、如何整合。类似的还有 file_search(对上传文件做 RAG)、code_interpreter(沙箱执行代码)和 computer_use(操作浏览器/桌面)。

流式输出

Response API 使用事件流(Server-Sent Events)返回结构化事件,比 Chat Completions 的 delta 更易解析:
Python
常见事件类型包括 response.createdresponse.output_text.deltaresponse.tool_call.createdresponse.completed 等。

什么时候用 Response API

推荐使用 Response API 的场景
  • 构建 Agent 或多步任务应用
  • 需要网页搜索、文件检索、代码执行等托管工具
  • 使用 o1、o3 等推理模型并想查看思维链
  • 希望简化多轮对话状态管理
暂时留在 Chat Completions 的场景
  • 已有大量代码基于 messages 结构,短期无迁移收益
  • 只需要一次性、无状态的补全,且不使用任何工具
  • 依赖某些尚未迁移到 Response API 的第三方封装库

迁移建议

1

替换 endpoint

/v1/chat/completions 换成 /v1/responsesmessages 改成 input
2

用 previous_response_id 管理会话

移除客户端保存的完整历史,改为只存最近一次的 response.id
3

用内置工具替换自研能力

评估自己实现的搜索、RAG、代码执行是否可以直接换成 web_searchfile_searchcode_interpreter
4

适配新的事件流

如果用了流式输出,把 delta 解析改成基于 event.type 的分派。

小结

Response API 把「模型 + 工具 + 状态 + 多模态」收敛到一个接口里,是 OpenAI 面向 Agent 时代的主推入口。对新项目,建议直接从 Response API 起步;对存量项目,可以按功能模块渐进迁移,优先享受内置工具和状态管理带来的复杂度收益。