摘要

2025年3月，OpenAI 正式推出了 Responses API（/v1/responses），标志着其 API 架构进入新阶段。本文将从技术架构、功能特性、适用场景等维度，对 Chat Completions API 与 Responses API 进行系统性对比分析，为开发者的技术选型提供参考依据。

一、背景与演进脉络

OpenAI 的 API 经历了三个主要阶段：

阶段	API 端点	发布时间	状态
第一代	/v1/completions	2020年	已废弃
第二代	/v1/chat/completions	2023年	当前主流
第三代	/v1/responses	2025年3月	新一代标准

Chat Completions API 自 GPT-3.5 发布以来，已成为行业事实标准，被众多厂商兼容实现。Responses API 则是 OpenAI 面向 Agent 时代推出的新一代接口，旨在整合 Chat Completions 与 Assistants API 的优势。

二、核心架构差异

2.1 设计理念

Chat Completions API 采用无状态设计，每次请求需携带完整的消息历史。其核心抽象是"消息列表"（messages），开发者需自行管理对话上下文。

Responses API 采用有状态设计，原生支持对话状态管理。其核心抽象是"响应"（response），系统自动维护对话历史，开发者可通过 previous_response_id 或 conversation 参数实现多轮对话。

2.2 请求结构对比

Chat Completions API 请求示例：

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"},
        {"role": "assistant", "content": "Hi there!"},
        {"role": "user", "content": "What's the weather?"}
    ],
    tools=[...],
    tool_choice="auto"
)

Responses API 请求示例：

response = client.responses.create(
    model="gpt-4o",
    input="What's the weather?",
    previous_response_id="resp_abc123",  # 自动继承上下文
    tools=[{"type": "web_search"}]
)

2.3 响应结构差异

Chat Completions API 返回 choices 数组，每个 choice 包含 message 对象：

{
  "choices": [{
    "message": {
      "role": "assistant",
      "content": "..."
    }
  }]
}

Responses API 返回 output 数组，包含多种类型的输出项：

{
  "id": "resp_xxx",
  "output": [
    {"type": "message", "content": [...]},
    {"type": "web_search_call", "status": "completed"},
    {"type": "reasoning", "summary": [...]}
  ]
}

三、功能特性对比

3.1 工具调用（Tool Use）

特性	Chat Completions	Responses API
自定义函数	functions / tools	FunctionTool
Web 搜索	需第三方实现	内置 web_search
代码解释器	需 Assistants API	内置 code_interpreter
文件搜索	需 Assistants API	内置 file_search
图像生成	需单独调用 DALL-E	内置 image_generation
MCP 协议	不支持	原生支持
Computer Use	不支持	computer_use_preview

Responses API 的内置工具显著降低了 Agent 应用的开发复杂度。开发者无需自行实现搜索、代码执行等能力，可直接声明使用。

3.2 状态管理

Chat Completions API：

• 完全无状态，每次请求需传递完整历史
• 开发者需自行实现上下文截断策略
• Token 消耗随对话轮次线性增长

Responses API：

• 原生有状态，支持 previous_response_id 链式调用
• 支持 conversation 参数自动管理对话
• 提供 truncation 参数控制上下文截断策略
• 支持 store 参数控制是否持久化

3.3 流式输出

两者均支持 SSE 流式输出，但事件结构存在差异：

Chat Completions API 采用增量追加模式，每个 chunk 包含 delta 字段，开发者需手动拼接：

{"choices": [{"delta": {"content": "Hello"}}]}
{"choices": [{"delta": {"content": " world"}}]}

Responses API 采用事件驱动架构，提供更细粒度的事件类型：

{"type": "response.output_text.delta", "delta": "Hello"}
{"type": "response.output_text.delta", "delta": " world"}
{"type": "response.output_text.done", "text": "Hello world"}

Responses API 的事件架构更具可预测性，便于实现复杂的 UI 交互。

3.4 推理能力（Reasoning）

Responses API 为推理模型（如 o1、o3）提供了专门支持：

• reasoning 参数：控制推理深度（effort: low/medium/high）
• ResponseReasoningItem：输出推理过程摘要
• encrypted_content：支持加密推理内容，用于多轮对话

Chat Completions API 对推理模型的支持相对有限，缺乏细粒度控制。

四、适用场景分析

4.1 推荐使用 Chat Completions API 的场景

1. 简单对话应用：无需复杂工具调用的聊天机器人
2. 跨平台兼容：需要兼容多家模型厂商的应用
3. 存量系统迁移：已有大量基于 Chat Completions 的代码
4. 成本敏感场景：需要精细控制 Token 消耗

4.2 推荐使用 Responses API 的场景

1. Agent 应用：需要多步推理、工具调用的智能体
2. RAG 系统：需要内置文件搜索、Web 搜索能力
3. 复杂工作流：需要代码执行、图像生成等多模态能力
4. 长对话管理：需要系统自动管理对话状态
5. MCP 集成：需要连接外部 MCP 服务器

五、迁移建议

OpenAI 官方声明将无限期支持 Chat Completions API，开发者无需立即迁移。建议采用渐进式策略：

1. 新项目：优先评估 Responses API，尤其是 Agent 类应用
2. 存量项目：保持现有实现，按需迁移特定功能
3. 混合使用：简单对话使用 Chat Completions，复杂任务使用 Responses

六、对智能体开发框架的影响思考

Responses API 的推出，对当前主流的智能体开发框架生态将产生深远影响。

6.1 框架定位的重新审视

当前 LangChain、LlamaIndex、AutoGen 等框架的核心价值之一，在于封装了工具调用、记忆管理、RAG 等能力。然而，Responses API 将这些能力内置于 API 层：

框架提供的能力	Responses API 对应方案
Tool/Agent 抽象	内置 tools 参数
Memory 管理	previous_response_id / conversation
RAG 检索	内置 file_search
Web 搜索集成	内置 web_search
代码执行沙箱	内置 code_interpreter

这意味着，对于仅使用 OpenAI 模型的简单 Agent 应用，开发者可能不再需要引入重量级框架，直接调用 Responses API 即可满足需求。

6.2 框架的价值重构

尽管如此，智能体框架并不会因此失去存在价值，而是需要向更高层次演进：

1. 多模型编排能力

Responses API 是 OpenAI 专有接口，而实际生产环境往往需要：

• 多模型路由与负载均衡
• 成本优化的模型选择策略
• 私有化部署模型的统一接入

框架在跨模型抽象层面仍具不可替代性。

2. 复杂工作流编排

Responses API 擅长单次请求内的多步推理，但对于需要人工介入、条件分支、并行执行的复杂工作流，框架提供的 DAG 编排、状态机等能力仍然必要。

3. 可观测性与调试

框架通常提供完善的 Tracing、Logging、Evaluation 能力，这对于生产环境的问题排查和持续优化至关重要。Responses API 本身不提供此类能力。

4. 企业级特性

权限控制、审计日志、敏感信息过滤等企业级需求，仍需框架层面的支持。

6.3 生态演进趋势预判

基于以上分析，可以预见以下趋势：

短期（6-12个月）：

• 主流框架将快速适配 Responses API，提供统一抽象
• 简单 Agent 应用可能出现"去框架化"趋势
• 框架开始强化差异化能力（多模型、可观测性）

中期（1-2年）：

• 框架定位从"能力封装"转向"编排与治理"
• MCP 协议生态成熟，框架成为 MCP 服务的编排层
• 出现专注于特定垂直领域的轻量级框架

长期（2年以上）：

• API 层与框架层的边界趋于稳定
• 框架聚焦于多 Agent 协作、复杂推理等高阶场景
• 标准化程度提升，框架间互操作性增强

6.4 开发者的应对策略

1. 评估依赖必要性：对于新项目，先评估 Responses API 原生能力是否满足需求，避免过度设计
2. 关注框架演进：持续跟踪 LangChain、LlamaIndex 等框架对 Responses API 的适配进展
3. 保持抽象层：即使直接使用 Responses API，也建议封装一层抽象，为未来迁移预留空间
4. 投资可观测性：无论使用何种方案，完善的监控与调试能力都是生产环境的必备项

七、总结

Responses API 代表了 OpenAI 对 Agent 时代 API 设计的思考，其核心价值在于：

• 降低复杂度：内置工具减少了集成工作量
• 提升体验：有状态设计简化了多轮对话管理
• 面向未来：为 MCP、Computer Use 等新能力预留了扩展空间

Chat Completions API 作为行业标准，仍将在相当长时间内保持其地位。开发者应根据具体场景选择合适的 API，而非盲目追新。

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参考资料：

• OpenAI Responses API 官方文档
• Responses vs. Chat Completions - Simon Willison