原生 OpenAI 格式(Responses)
curl --request POST \
--url https://api.gravitex.ai/v1/responses \
--header 'Authorization: <authorization>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '
{
"model": "<string>",
"input": [
{}
],
"instructions": "<string>",
"max_output_tokens": 123,
"stream": true,
"temperature": 123,
"top_p": 123,
"reasoning": {},
"tools": [
{}
],
"tool_choice": {},
"parallel_tool_calls": true,
"max_tool_calls": 123,
"previous_response_id": "<string>",
"truncation": "<string>",
"metadata": {},
"user": "<string>"
}
'对话与文本
原生 OpenAI 格式(Responses)
POST
/
v1
/
responses
原生 OpenAI 格式(Responses)
curl --request POST \
--url https://api.gravitex.ai/v1/responses \
--header 'Authorization: <authorization>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '
{
"model": "<string>",
"input": [
{}
],
"instructions": "<string>",
"max_output_tokens": 123,
"stream": true,
"temperature": 123,
"top_p": 123,
"reasoning": {},
"tools": [
{}
],
"tool_choice": {},
"parallel_tool_calls": true,
"max_tool_calls": 123,
"previous_response_id": "<string>",
"truncation": "<string>",
"metadata": {},
"user": "<string>"
}
'Documentation Index
Fetch the complete documentation index at: https://docs.gravitex.ai/llms.txt
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简介
Responses API 是 OpenAI 推出的新一代对话接口,专为 GPT-5 系列与高级功能设计。相比传统的 Chat Completions API,Responses API 提供了更精细的推理控制、内置工具支持和多模态输入能力。适用场景
- 推理密集型任务:使用 GPT-5.5、GPT-5.4、GPT-5.4 Pro 等具备深度推理能力的模型
- 需要联网搜索:内置 Web Search Preview 工具
- 高级工具调用:支持 Function Call 和 Custom Tool Call
- 多轮对话延续:通过
previous_response_id实现对话历史管理
认证
Bearer Token,如
Bearer sk-xxxxxxxxxx请求参数
模型标识,支持的模型包括:
- GPT-5 系列:
gpt-5.5、gpt-5.4、gpt-5.4-pro、gpt-5.4-mini、gpt-5.4-nano等 - GPT-4 系列:
gpt-4o、gpt-4.1、gpt-4o-mini等
输入消息列表,支持多种格式:
- 简化格式:
[{"role": "user", "content": "文本"}](类似 Chat Completions) - 标准格式:
[{"type": "input_text", "text": "文本"}] - 多模态:支持
input_image、input_file类型
系统指令,等同于 Chat Completions 中的 system message
最大输出 token 数,控制回复长度
是否启用流式输出,返回 SSE 格式的分片数据
随机性控制,0-2,值越高回复越随机
核采样参数,0-1,控制生成的多样性
推理配置,用于控制推理模型的行为:
effort:推理力度,可选"none"、"low"、"medium"、"high"summary:推理摘要,可选"auto"、"none"、"detailed"
工具列表,支持三种类型:
- 内置 Web 搜索工具:
{"type": "web_search_preview", "search_context_size": "medium"} - 内置文件搜索工具:
{"type": "file_search"} - 自定义函数工具:标准 OpenAI Function Call 格式
工具选择策略:
"auto":由模型自动决定是否调用工具"none":禁用工具调用{"type": "function", "function": {"name": "函数名"}}:强制调用指定函数
是否允许并行调用多个工具
最大工具调用次数限制
前一个响应的 ID,用于延续对话历史
截断策略:
"auto" 或 "disabled"请求元数据,用于跟踪和调试
用户标识符
基础示例
- 简单对话(非流式)
- 简单对话(流式)
- Python SDK
curl -X POST "https://api.gravitex.ai/v1/responses" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer sk-xxxxxxxxxx" \
-d '{
"model": "gpt-5.2",
"max_output_tokens": 2048,
"input": [
{"role": "system", "content": "你是一个有用的助手"},
{"role": "user", "content": "请用中文简要介绍人工智能"}
]
}'
curl -N -X POST "https://api.gravitex.ai/v1/responses" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer sk-xxxxxxxxxx" \
-d '{
"model": "gpt-5.2",
"stream": true,
"max_output_tokens": 2048,
"input": [
{"role": "user", "content": "请用中文简要介绍人工智能"}
]
}'
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="sk-xxxxxxxxxx",
base_url="https://api.gravitex.ai/v1"
)
# 使用 Responses API
response = client.responses.create(
model="gpt-5.2",
max_output_tokens=2048,
input=[
{"role": "user", "content": "请用中文简要介绍人工智能"}
]
)
print(response.output[0].content[0].text)
响应格式
非流式响应
{
"id": "resp_xxx",
"object": "response",
"created_at": 1768271369,
"model": "gpt-5.2",
"status": "completed",
"output": [
{
"id": "msg_xxx",
"type": "message",
"status": "completed",
"role": "assistant",
"content": [
{
"type": "output_text",
"text": "人工智能(AI)是计算机科学的一个分支...",
"annotations": []
}
]
}
],
"usage": {
"input_tokens": 25,
"output_tokens": 150,
"total_tokens": 175,
"input_tokens_details": {
"cached_tokens": 0
},
"output_tokens_details": {
"reasoning_tokens": 50
}
}
}
流式响应(SSE 事件)
流式响应使用 Server-Sent Events 格式,包含以下事件类型:| 事件类型 | 说明 |
|---|---|
response.created | 响应创建 |
response.in_progress | 响应进行中 |
response.output_item.added | 输出项添加(工具调用开始) |
response.output_text.delta | 文本增量 |
response.output_text.done | 文本完成 |
response.output_item.done | 输出项完成 |
response.completed | 响应完成 |
event: response.created
data: {"type":"response.created","response":{"id":"resp_xxx","status":"in_progress"}}
event: response.output_text.delta
data: {"type":"response.output_text.delta","delta":"人工","sequence_number":1}
event: response.output_text.delta
data: {"type":"response.output_text.delta","delta":"智能","sequence_number":2}
event: response.completed
data: {"type":"response.completed","response":{"id":"resp_xxx","status":"completed","usage":{...}}}
高级功能
1. 联网搜索(Web Search)
启用内置的 Web 搜索工具,让模型可以实时搜索互联网信息。- 基础示例
- 高级配置
curl -X POST "https://api.gravitex.ai/v1/responses" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer sk-xxxxxxxxxx" \
-d '{
"model": "gpt-5.2",
"stream": true,
"max_output_tokens": 2048,
"input": [
{"role": "user", "content": "今天的新闻头条是什么?"}
],
"tools": [
{
"type": "web_search_preview",
"search_context_size": "medium"
}
]
}'
curl -X POST "https://api.gravitex.ai/v1/responses" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer sk-xxxxxxxxxx" \
-d '{
"model": "gpt-5.2",
"stream": true,
"input": [
{"role": "user", "content": "纽约今天的天气如何?"}
],
"tools": [
{
"type": "web_search_preview",
"search_context_size": "high",
"user_location": {
"type": "approximate",
"country": "US",
"region": "NY",
"city": "New York",
"timezone": "America/New_York"
}
}
]
}'
-
search_context_size:搜索上下文大小"low":低上下文,更快但结果较少"medium":中等上下文(默认)"high":高上下文,更多搜索结果但更慢
-
user_location(可选):用户位置信息country:国家代码(如 “US”、“CN”)region:州/省份city:城市timezone:时区
2. 推理控制(Reasoning)
控制推理模型的思考深度和输出格式。- 自动推理摘要
- 详细推理过程
curl -X POST "https://api.gravitex.ai/v1/responses" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer sk-xxxxxxxxxx" \
-d '{
"model": "gpt-5.5",
"stream": true,
"reasoning": {
"summary": "auto"
},
"max_output_tokens": 8192,
"input": [
{"role": "user", "content": "汉诺塔的公式是什么?"}
]
}'
curl -X POST "https://api.gravitex.ai/v1/responses" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer sk-xxxxxxxxxx" \
-d '{
"model": "gpt-5.5",
"stream": true,
"reasoning": {
"effort": "high",
"summary": "detailed"
},
"max_output_tokens": 16384,
"input": [
{"role": "user", "content": "证明费马大定理"}
]
}'
-
effort:推理力度"none":不进行推理"low":轻量推理"medium":中等推理(默认)"high":深度推理
-
summary:推理摘要"none":不输出推理摘要"auto":自动决定是否输出摘要"detailed":输出详细推理过程
3. 自定义函数调用
支持标准的 OpenAI Function Calling 格式。curl -X POST "https://api.gravitex.ai/v1/responses" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer sk-xxxxxxxxxx" \
-d '{
"model": "gpt-5.2",
"stream": true,
"input": [
{"role": "user", "content": "上海的天气怎么样?"}
],
"tools": [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"description": "获取指定城市的天气信息",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"city": {
"type": "string",
"description": "城市名称"
}
},
"required": ["city"]
}
}
}
],
"tool_choice": "auto"
}'
{
"output": [
{
"id": "call_xxx",
"type": "function_call",
"status": "completed",
"name": "get_weather",
"call_id": "call_xxx",
"arguments": "{\"city\":\"上海\"}"
}
]
}
4. 多模态输入
支持文本、图片、文件等多种输入类型。- 图片输入
- 文件输入
curl -X POST "https://api.gravitex.ai/v1/responses" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer sk-xxxxxxxxxx" \
-d '{
"model": "gpt-5.2",
"input": [
{
"type": "input_text",
"text": "这张图片里有什么?"
},
{
"type": "input_image",
"image_url": "https://example.com/image.jpg",
"detail": "high"
}
]
}'
curl -X POST "https://api.gravitex.ai/v1/responses" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer sk-xxxxxxxxxx" \
-d '{
"model": "gpt-5.2",
"input": [
{
"type": "input_text",
"text": "请分析这个PDF文档的内容"
},
{
"type": "input_file",
"file_url": "https://example.com/document.pdf"
}
]
}'
5. 对话延续
使用previous_response_id 延续之前的对话。
# 第一次对话
curl -X POST "https://api.gravitex.ai/v1/responses" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer sk-xxxxxxxxxx" \
-d '{
"model": "gpt-5.2",
"input": [
{"role": "user", "content": "什么是量子计算?"}
]
}'
# 响应包含 id: "resp_abc123"
# 第二次对话(延续)
curl -X POST "https://api.gravitex.ai/v1/responses" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer sk-xxxxxxxxxx" \
-d '{
"model": "gpt-5.2",
"previous_response_id": "resp_abc123",
"input": [
{"role": "user", "content": "它的应用场景有哪些?"}
]
}'
注意事项
- 模型兼容性:并非所有模型都支持 Responses API 的全部功能
- Web Search:仅 GPT-4o、GPT-4.1、GPT-5 和 o 系列模型支持
- 推理功能:仅 o 系列和部分 GPT-5 系列模型支持
reasoning参数 - 格式混淆:流式响应中的 delta 可能包含
obfuscation字段(内容混淆保护),完整明文在response.output_text.done事件中
- 如果您需要标准的 Chat Completions 格式,可以使用
/v1/chat/completions接口 +openai/模型前缀 - 系统会自动转换格式,提供更好的客户端兼容性
对比:Responses API vs Chat Completions API
| 特性 | Responses API | Chat Completions API |
|---|---|---|
| 推理模型支持 | ✅ 完整支持 | ⚠️ 有限支持 |
| 内置 Web Search | ✅ 原生支持 | ❌ 不支持 |
| 推理控制 | ✅ 精细控制 | ❌ 不支持 |
| 对话延续 | ✅ previous_response_id | ✅ 通过 messages |
| 流式输出 | ✅ SSE 格式 | ✅ SSE 格式 |
| 客户端兼容性 | ⚠️ 需要适配 | ✅ 标准格式 |
| 适用场景 | 推理、搜索、高级功能 | 通用对话 |
相关资源
Chat Completions API
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