POST /v1/responses — OpenAI Responses API 调用

POST https://geekapis.com/v1/responses 是 OpenAI 推出的新一代 Agentic 接口，相比传统 Chat Completions 提供了更强大的能力：内置工具（联网搜索）、自定义函数调用、服务端自动维护多轮上下文（previous_response_id）以及精细化推理力度控制（reasoning.effort）。

Responses Only 模型以下模型仅支持 Responses API，不支持 Chat Completions 接口，调用时请使用本端点：

gpt-5-pro-official
gpt-5.3-codex-official

完整模型列表及支持的接口类型请参阅模型一览。

鉴权

string

required

Bearer Token 认证。在请求头中添加：

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

前往 API Key 管理页面获取您的 API Key。

请求参数

string

required

模型名称。示例："gpt-5-pro-official"、"gpt-5.3-codex-official"、"gpt-5.2-official"

string | object[]

required

用户输入，支持两种格式：

字符串：简单的单轮文本输入
消息数组：多轮对话格式

Show 消息数组格式

string

required

消息角色：user、assistant 或 developer。

string | object[]

required

消息内容，支持纯文本字符串或包含图片的内容块数组。

string

系统指令，指导模型行为，等同于 Chat Completions 中的 system 消息。

boolean

default:"false"

是否启用流式输出（Server-Sent Events）。

integer

生成内容的最大 token 数量。

number

default:"1"

采样温度，控制输出随机性。范围：0 ~ 2。

number

default:"1"

核采样概率阈值。范围：0 ~ 1。建议不要同时修改 temperature 和 top_p。

string

上一次响应的 id，用于服务端自动拼接多轮对话上下文。使用此字段后无需客户端自行传递完整历史消息。

object

推理配置，控制模型的思考深度。

Show reasoning 字段

string

推理力度，可选值：high、medium、low、none。值越高，模型思考越深入，消耗的 reasoning tokens 越多，响应时间也更长。

object[]

可用工具列表，模型可在响应中调用这些工具。

Show tools[n] 字段

string

required

工具类型：

function：自定义函数调用
web_search_preview：内置联网搜索

string

函数名称，type 为 function 时必填。

string

函数描述，帮助模型理解何时调用此函数。

object

函数参数的 JSON Schema 定义，type 为 function 时使用。

string

default:"auto"

工具选择策略：

auto：由模型自行决定是否调用工具
none：禁止调用任何工具
required：强制调用至少一个工具

响应字段

string

响应的唯一标识符，可直接用作下次请求的 previous_response_id 以延续对话。

string

固定为 response。

string

响应状态：completed（已完成）/ failed（失败）/ in_progress（处理中）。

string

实际使用的模型名称。

object[]

输出项列表，可能包含以下一种或多种类型：

Show output[n] 字段

string

输出类型：

message：文本回复
function_call：函数调用请求
reasoning：推理过程（reasoning.effort 非 none 时出现）
web_search_call：联网搜索调用记录

string

消息角色，type 为 message 时为 assistant。

object[]

内容块列表，type 为 message 时包含。

content[].type：output_text
content[].text：生成的文本内容

string

函数名称，type 为 function_call 时包含。

string

函数调用参数（JSON 字符串），type 为 function_call 时包含。

object

token 消耗统计。

Show usage 字段

integer

输入 token 数。

integer

输出 token 数（包含推理 token）。

object

输出 token 详情，包含 reasoning_tokens（推理消耗的 token 数）。

integer

总 token 数。

代码示例

curl --request POST \
  --url https://geekapis.com/v1/responses \
  --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "model": "gpt-5.3-codex-official",
    "instructions": "你是一个专业的代码助手",
    "input": "用 Python 写一个快速排序"
  }'

curl --request POST \
  --url https://geekapis.com/v1/responses \
  --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "model": "gpt-5.3-codex-official",
    "input": "今天有什么重要的 AI 新闻？",
    "tools": [
      { "type": "web_search_preview" }
    ]
  }'

# 第二轮对话：传入上一轮的响应 ID
curl --request POST \
  --url https://geekapis.com/v1/responses \
  --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "model": "gpt-5.3-codex-official",
    "input": "能帮我优化一下这段代码的性能吗？",
    "previous_response_id": "resp_abc123"
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://geekapis.com/v1"
)

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.3-codex-official",
    instructions="你是一个专业的代码助手",
    input="用 Python 写一个快速排序"
)

# 获取文本输出
for item in response.output:
    if item.type == "message":
        print(item.content[0].text)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: "YOUR_API_KEY",
  baseURL: "https://geekapis.com/v1"
});

const response = await client.responses.create({
  model: "gpt-5.3-codex-official",
  instructions: "你是一个专业的代码助手",
  input: "用 Python 写一个快速排序"
});

for (const item of response.output) {
  if (item.type === "message") {
    console.log(item.content[0].text);
  }
}

响应示例

200 - 文本响应

{
  "id": "resp_abc123",
  "object": "response",
  "status": "completed",
  "model": "gpt-5.3-codex-official",
  "output": [
    {
      "type": "message",
      "role": "assistant",
      "content": [
        {
          "type": "output_text",
          "text": "```python\ndef quicksort(arr):\n    if len(arr) <= 1:\n        return arr\n    pivot = arr[len(arr) // 2]\n    left = [x for x in arr if x < pivot]\n    middle = [x for x in arr if x == pivot]\n    right = [x for x in arr if x > pivot]\n    return quicksort(left) + middle + quicksort(right)\n```"
        }
      ]
    }
  ],
  "usage": {
    "input_tokens": 25,
    "output_tokens": 80,
    "total_tokens": 105
  }
}

200 - 函数调用响应

{
  "id": "resp_def456",
  "object": "response",
  "status": "completed",
  "model": "gpt-5.3-codex-official",
  "output": [
    {
      "type": "function_call",
      "name": "get_weather",
      "arguments": "{\"city\": \"北京\", \"unit\": \"celsius\"}"
    }
  ],
  "usage": {
    "input_tokens": 40,
    "output_tokens": 15,
    "total_tokens": 55
  }
}

错误码

HTTP 状态码	说明	解决方案
`400`	请求参数错误（如模型不支持该接口）	确认所用模型支持 Responses API，检查参数格式
`401`	身份验证失败	检查 `Authorization` 头中的 API Key 是否有效
`429`	请求频率超限	降低并发请求数或实现退避重试策略

聊天

图像生成

视频生成

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代码示例

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