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OpenAI Response API

OpenAI 的新一代响应协议 /v1/responses，图灵平台以兼容模式代理到 Azure / OpenAI 后端。相比 Chat Completions，它主打推理模型（GPT-5 / o 系列）、有状态思考、MCP tool connector 等 GPT-5 专有能力。

完整 schema 与 Try-It

本页讲概念、差异与典型用法。完整请求 / 响应字段、交互式 Try-It 与多语言代码样例在 API 参考 → Create a response。

什么时候选这个接口​

  • 用 GPT-5.x / o-series 做推理任务：reasoning 参数在这里是一等公民
  • 需要有状态（stateful）思考保持多轮 rs_id：非 Response 接口做不到
  • 要调用 MCP 服务器端工具：Response 原生支持 MCP tool connector

其它选择：

概览​

项目说明
端点POST /api/v1/responses
协议兼容OpenAI Responses API ↗
主要用途GPT-5 推理、有状态思考、MCP tool、图像理解、函数调用
支持模型以 Response 模型清单 为准
输入字段input（string 或消息数组；不是 messages）
不支持的 built-in tools

图灵平台目前 不支持 OpenAI 的以下 built-in tools：code_interpreter / file_search / web_search。需要这些能力请用自定义 function 工具或 MCP 连接器。

SDK 版本

本文档基于 OpenAI Python SDK v1.102.0 验证。

能力集成​

推理 / 思考​

推理类模型（o1/o3/o4、GPT-5 推理模式）支持 reasoning 参数：

curl $TURING_BASE_URL/responses \
  -H "Authorization: Bearer $TURING_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "turing/gpt-5.5",
    "input": "正方形对角线 10cm，求面积。",
    "reasoning": {"effort": "high", "summary": "auto"}
  }'
  • effort：思考强度。强度越高，思考 token 越多，计费越贵。
  • summary：思考过程的摘要展示模式；null 表示不回显（仍按 reasoning token 计费）。

思考 token 按 output_cost_per_reasoning_token 计费（未设则 fallback 到 output_cost_per_token）。详见 思考模型配置。

有状态思考（stateful）​

支持 stateful 的思考模型在多轮对话中可以复用前一轮的思考状态，避免重复 reasoning。通过 tags: ["stateful"] 启用：

stateful 的适用范围
  • 需要：以 Response 模型清单 中支持 stateful reasoning 的推理型号为准，或请求里带 rs_id（response id）。
  • 不需要：GPT-5.1-chat 等非思考模型，按普通多轮处理即可。
  • 这是能力限定示例，不是通用模型推荐；普通推理优先从 gpt-5.5 / gpt-5.4 系列选择。
curl $TURING_BASE_URL/responses \
  -H "Authorization: Bearer $TURING_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "turing/gpt-5.2",
    "input": "...",
    "tags": ["stateful"]
  }'

MCP 工具连接器​

MCP (Model Context Protocol) ↗ 让模型连接远程 MCP 服务器使用其工具。Response API 原生支持，无需自己实现 tool_use 循环。

curl $TURING_BASE_URL/responses \
  -H "Authorization: Bearer $TURING_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "turing/gpt-5.4-mini",
    "input": "Roll 2d4+1",
    "tools": [{
      "type": "mcp",
      "server_label": "dmcp",
      "server_description": "A Dungeons and Dragons MCP server.",
      "server_url": "https://dmcp-server.deno.dev/sse",
      "require_approval": "never"
    }]
  }'

图像理解​

input_image content block 接受 base64 data URL 或 HTTPS URL：

curl $TURING_BASE_URL/responses \
  -H "Authorization: Bearer $TURING_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "turing/gpt-5.4-mini",
    "input": [{
      "role": "user",
      "content": [
        {"type": "input_text", "text": "这张图里有什么？"},
        {"type": "input_image", "image_url": "https://example.com/image.jpg"}
      ]
    }]
  }'

base64 形式："image_url": "data:image/jpeg;base64,<base64_image>"。

与 Chat Completions 的关键差异​

  • 字段是 input（不是 messages）。
  • 输出是 output 数组（多种类型 block：message / tool_call / reasoning 等）。便利字段 output_text 直接给最终文本。
  • 流式是 SSE，事件类型更细（response.created / response.output_item.added / response.output_text.delta / response.completed 等）。
  • Response API 的 function tool 是扁平结构（没有外层 function 包装），参数直接在顶层。
  • usage 用 input_tokens_details / output_tokens_details（对应 Chat Completions 的 prompt_tokens_details / completion_tokens_details）；output_tokens_details.reasoning_tokens 是思考 token 数量，纳入输出总量一起计。

字段到账单单价的映射见 计费与用量 → 计费维度速查表。

turing_options​

图灵平台扩展的 turing_options 字段（请求体顶层；OpenAI SDK 里用 extra_body 传），用于配置超时、重试、fallback 等平台行为。字段定义与取值见 超时、重试与 Fallback。

See also​