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一个轻量级代理服务，让 gpt-5-codex、gpt-5-pro 等 Response API 模型秒变 Chat API，无缝接入你现有的所有工具链。

引言：当最强模型偏偏"不说普通话"

话说 OpenAI 推出 GPT-5 系列之后，开发者们都沸腾了。gpt-5-codex、gpt-5-pro这些新模型的能力让人垂涎三尺，恨不得立刻把项目里的模型全换成它们。

然而，当你兴冲冲地打开 API 文档准备对接时，却发现了一个令人窒息的事实——这些新模型用的是 Response API 协议，而不是我们熟悉的 Chat API！

那一刻，你的内心大概是崩溃的。

你手里的 ChatGPT 客户端、OpenAI SDK、各种自动化工具……全都是基于 Chat API 开发的。现在要用新模型，难道要把整套工具链都重写一遍？

这就好比你买了一台最新款的游戏主机，结果发现家里的电视接口不兼容。主机是好主机，电视也没毛病，就是连不上——太憋屈了！

别慌，今天要介绍的这个开源项目——Response2Chat，就是专门来解决这个"协议不兼容"问题的。它就像一个万能转接头，让你的 Chat API 客户端能够无缝调用gpt-5-codex、gpt-5-pro等使用 Response API 的最新模型。

一句话总结：有了它，你现有的所有工具都能直接用上最新最强的模型，代码一行不用改。

项目背景：GPT-5 系列为何"特立独行"？

在深入代码之前，我们先来搞清楚一个根本问题：为什么 gpt-5-codex、gpt-5-pro 这些模型不能直接用 Chat API 调用？

Chat Completion API：我们熟悉的"老朋友"

如果你用过 OpenAI 的 API，那你大概率已经和 Chat API 打过交道。从 GPT-3.5 到 GPT-4，我们一直用的是这套接口：

{ "model": "gpt-4", "messages": [ {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手"}, {"role": "user", "content": "你好！"} ], "stream": true }

这种格式已经成为事实上的行业标准。无论是各种 ChatGPT 客户端、OpenAI 官方 SDK，还是大量的第三方库，都是基于这套接口规范开发的。可以说，Chat API 就是 AI 接口界的"普通话"。

Response API：GPT-5 系列的"新语言"

然而，随着 GPT-5 系列（gpt-5-codex、gpt-5-pro等）的推出，OpenAI 启用了一套全新的 Response API 规范。这套接口采用了不同的数据结构：

{ "model": "gpt-4", "input": [ { "type": "message", "role": "developer", "content": "你是一个有帮助的助手" }, { "type": "message", "role": "user", "content": "你好！" } ], "stream": true }

乍一看差不多，但仔细观察你会发现几个关键差异：

1. 字段名变了：messages变成了input

2. 角色名变了：system角色变成了developer

3. 结构更复杂：每条消息都需要额外的type字段

4. 响应格式不同：返回的数据结构也完全不一样

这就导致了一个尴尬的局面：你想用 gpt-5-codex 写代码、用 gpt-5-pro 做推理，但你的 Chat 客户端根本调不通。

为什么 GPT-5 要用新协议？

说实话，这个问题我也想过。可能的原因包括：

• Response API 设计上更加灵活，支持 GPT-5 系列更强大的推理和工具调用能力

• 新协议为多模态交互（图片、音频、视频）提供了更好的支持

• 或者，这就是 OpenAI 为下一代模型铺路的战略选择

但不管原因是什么，作为开发者，我们需要的是一个解决方案，而不是干瞪眼。

这就是 Response2Chat 诞生的背景——一个轻量级的协议转换代理，让你的 Chat 客户端能够无缝调用gpt-5-codex、gpt-5-pro等最新模型。

技术架构解析：小身材，大智慧

Response2Chat 的核心理念非常清晰：做一个透明的协议翻译层。它就像外交场合的同声传译，你说你的，它负责翻译，对方听到的就是能理解的内容。

整体架构一览

┌─────────────────┐ ┌─────────────────────┐ ┌─────────────────┐ │ Chat Client │────▶│ Response2Chat │────▶│ Response API │ │ (OpenAI SDK) │◀────│ Proxy (FastAPI) │◀────│ (Upstream) │ └─────────────────┘ └─────────────────────┘ └─────────────────┘ ▲ │ │ ▼ Chat API 格式 自动协议转换

这个架构图简洁明了：

1. 左侧：你的应用，使用标准的 Chat API 格式发送请求

2. 中间：Response2Chat 代理服务，负责协议转换

3. 右侧：上游的 Response API 服务

整个过程对你的应用来说是完全透明的。你只需要把 API 地址从原来的上游服务改成 Response2Chat 的地址，其他代码一行都不用动。

技术选型：为什么是 FastAPI + httpx？

看过源码后，我发现作者在技术选型上颇有讲究：

FastAPI：Python 生态里最快的 Web 框架之一

• 原生支持异步编程，对于代理服务这种 I/O 密集型场景简直是绝配

• 内置的 Pydantic 模型验证，让请求参数校验变得优雅

• 自动生成 OpenAPI 文档，方便调试和对接

httpx：现代化的 Python HTTP 客户端

• 支持异步请求，与 FastAPI 珠联璧合

• 完善的流式响应处理能力

• 内置连接池管理，性能优异

这套组合可以说是"小而美"的典范。整个项目核心代码就一个main.py文件，700 多行代码，却实现了完整的协议转换功能。

核心实现思路：魔鬼藏在细节中

让我们深入代码，看看这个"翻译官"是如何工作的。

请求转换：从 Chat 到 Response

项目的核心转换逻辑在convert_chat_to_response_request函数中。这个函数接收一个 Chat API 格式的请求，然后把它"翻译"成 Response API 格式。

最关键的转换逻辑是消息格式的处理：

def convert_chat_to_response_request(chat_request: ChatCompletionRequest) -> Dict[str, Any]: """将 Chat API 请求转换为 Response API 请求""" input_items = [] for msg in chat_request.messages: # 处理角色转换：system → developer role = msg.role if role == "system": role = "developer" # 处理内容格式转换 if isinstance(msg.content, str): converted_content = msg.content elif isinstance(msg.content, list): # 多模态内容需要特殊处理 converted_content = [] for part in msg.content: if part.get("type") == "text": converted_content.append({ "type": "input_text", "text": part.get("text", "") }) elif part.get("type") == "image_url": converted_content.append({ "type": "input_image", "image_url": part.get("image_url", {}).get("url", "") }) item = { "type": "message", "role": role, "content": converted_content } input_items.append(item) return { "model": chat_request.model, "input": input_items, "stream": True, # Response API 始终使用流式 # ... 其他参数映射 }

这段代码看似简单，但处理了几个关键细节：

1. 角色映射：Response API 不认识system角色，必须转成developer

2. 多模态适配：图片格式从image_url嵌套结构转成扁平结构

3. 参数名映射：max_tokens→max_output_tokens等

工具调用的格式转换

如果你的应用用到了 Function Calling（函数调用）功能，那就更需要仔细处理了。两种 API 的 tools 定义格式也不一样：

Chat API 格式：

{ "type": "function", "function": { "name": "get_weather", "description": "获取天气信息", "parameters": {...} } }

Response API 格式：

{ "type": "function", "name": "get_weather", "description": "获取天气信息", "parameters": {...} }

看到区别了吗？Response API 把function这层嵌套去掉了。代码中对此做了专门处理：

if chat_request.tools is not None: converted_tools = [] for tool in chat_request.tools: if tool.get("type") == "function" and "function" in tool: func = tool["function"] converted_tool = { "type": "function", "name": func.get("name", ""), "description": func.get("description", ""), } if "parameters" in func: converted_tool["parameters"] = func["parameters"] converted_tools.append(converted_tool) response_request["tools"] = converted_tools

这种对细节的关注，正是一个优秀代理服务的关键所在。

流式响应处理：实时翻译的艺术

流式响应（Streaming）是现代 AI 应用的标配。没有人愿意干等几十秒看一个"思考中"的转圈圈，然后突然蹦出一大段文字。流式输出让用户能够看到 AI "思考"的过程，体验更加流畅。

但是，两种 API 的流式响应格式也不一样。Response2Chat 需要实时地把上游的流式数据"翻译"成 Chat 格式，这就需要一个专门的处理器：

class ResponseStreamProcessor: """处理 Response API 的流式响应""" def __init__(self, chat_id: str, model: str, include_usage: bool = False): self.chat_id = chat_id self.model = model self.accumulated_content = "" self.accumulated_reasoning = "" self.tool_calls = [] self.current_tool_call = None def process_event(self, event_type: str, event_data: Dict[str, Any]) -> List[str]: """处理单个 SSE 事件，返回要发送的 Chat chunks""" chunks = [] if event_type == "response.created": # 开始时发送 role delta chunks.append(create_chat_stream_chunk( self.chat_id, self.model, {"role": "assistant", "content": ""} )) elif event_type == "response.output_text.delta": # 文本增量：直接转发 delta_text = event_data.get("delta", "") if delta_text: self.accumulated_content += delta_text chunks.append(create_chat_stream_chunk( self.chat_id, self.model, {"content": delta_text} )) elif event_type == "response.reasoning_summary_text.delta": # 推理内容：转换为 reasoning_content 字段 delta_text = event_data.get("delta", "") if delta_text: chunks.append(create_chat_stream_chunk( self.chat_id, self.model, {"reasoning_content": delta_text} )) # ... 更多事件类型处理 return chunks

这个处理器的精妙之处在于：

1. 状态管理：通过类实例维护整个响应的状态，包括累积的文本、工具调用等

2. 事件分发：根据不同的事件类型进行不同的处理

3. 实时转换：每收到一个事件就立即转换并发送，保证流式体验

Server-Sent Events (SSE) 的处理

SSE 是流式响应的核心技术。它允许服务器主动向客户端推送数据，非常适合 AI 对话场景。

Response2Chat 需要同时扮演 SSE 的消费者（接收上游数据）和生产者（向客户端发送数据）两个角色：

async def stream_generator(): processor = ResponseStreamProcessor(chat_id, model, include_usage) current_event_type = None async with client.stream("POST", url, headers=headers, json=request_body) as response: async for line in response.aiter_lines(): line = line.strip() if not line: continue if line.startswith("event:"): current_event_type = line[6:].strip() elif line.startswith("data:"): data_str = line[5:].strip() if data_str == "[DONE]": for chunk in processor.get_final_chunks(): yield chunk return event_data = json.loads(data_str) chunks = processor.process_event(current_event_type, event_data) for chunk in chunks: yield chunk

这段代码展示了一个经典的流式处理模式：

1. 使用async with client.stream()建立流式连接

2. 通过aiter_lines()异步遍历每一行数据

3. 解析 SSE 格式（event 和 data 字段）

4. 调用处理器转换后立即 yield 出去

整个过程完全异步，资源占用极低，即使同时处理大量请求也游刃有余。

非流式模式：同样不能落下

虽然流式响应是主流，但有些场景确实需要等待完整响应。比如后端批量处理、需要完整上下文再做后续逻辑等。

Response2Chat 对非流式模式的处理方式很巧妙：底层依然使用流式请求，但在代理层收集完整响应后再返回。

async def handle_non_stream_response(...) -> JSONResponse: processor = ResponseStreamProcessor(chat_id, model, include_usage=True) async with client.stream("POST", url, headers=headers, json=request_body) as response: async for line in response.aiter_lines(): # 解析并处理每个事件 # 但不立即返回，而是累积在 processor 中 pass # 返回累积的完整响应 result = processor.get_accumulated_response() return JSONResponse(content=result)

为什么要这样做呢？因为某些 Response API 服务可能只支持流式模式。这种设计让 Response2Chat 能够适配更多场景，同时保证对上游的兼容性。

实际应用案例：这货能干啥？

说了这么多技术细节，你可能会问：这东西实际能用在什么地方？让我列举几个典型场景：

案例一：让现有工具链直接用上 GPT-5-Codex

这是最典型的场景。你有一套用了很久的开发工具链，比如：

• 自己搭建的 AI 编程助手

• 基于 OpenAI SDK 的自动化脚本

• 各种 ChatGPT 客户端应用（NextChat、ChatBox 等）

现在你想用gpt-5-codex来提升编码能力，但这些工具全都只支持 Chat API。

部署 Response2Chat 后：

你的 ChatGPT 客户端 → Response2Chat → gpt-5-codex (Response API)

零代码改动，直接用上最新模型！

案例二：统一网关适配多种 AI 服务

如果你的公司同时使用多个 AI 服务提供商，有的支持 Chat API，有的支持 Response API。你肯定不想让每个业务系统都写两套对接代码。

解决方案：搭建一个统一的 AI 网关，把所有请求都转成 Chat API 格式。对于那些使用 Response API 的服务，在网关出口部署 Response2Chat 进行转换。

案例三：从 GPT-4 平滑升级到 GPT-5

你有一套用了很久的 AI 应用，代码里到处都是 Chat API 的调用，之前一直用gpt-4。现在想升级到gpt-5-pro获得更强的推理能力。

重写所有代码适配 Response API？那可能需要几周甚至几个月。

部署 Response2Chat？只需要改一下 API 地址和模型名，几分钟搞定。

案例四：开发测试环境

在开发和测试阶段，你可能需要在不同的 AI 服务之间切换。有了 Response2Chat，你只需要改一个环境变量，就能实现无缝切换。

部署指南：三分钟上手

作为一个面向实战的开源项目，Response2Chat 的部署非常简单。

方式一：直接运行（开发环境推荐）

# 1. 安装依赖 pip install -r requirements.txt # 2. 配置环境变量 cp .env.example .env # 编辑 .env 文件，设置 RESPONSE_API_BASE # 3. 启动服务 python main.py

就这么简单，三步搞定。

方式二：Docker 部署（生产环境推荐）

项目提供了完善的 Dockerfile，支持一键容器化部署：

FROM python:3.11-slim WORKDIR /app # 优化层：先复制 requirements.txt 利用缓存 COPY requirements.txt . RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt COPY main.py . EXPOSE 8000 ENV HOST=0.0.0.0 PORT=8000 DEFAULT_TIMEOUT=300 # 健康检查 HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=10s --start-period=5s --retries=3 \ CMD python -c "import urllib.request; urllib.request.urlopen('http://localhost:8000/health')" || exit 1 CMD ["python", "main.py"]

构建并运行：

docker build -t response2chat . docker run -d -p 8000:8000 \ -e RESPONSE_API_BASE=https://your-api.com/v1 \ response2chat

配置参数说明

进阶使用：更多玩法

支持的全部功能

Response2Chat 不仅仅是简单的格式转换，它还支持很多高级特性：

• ✅ 流式响应：完美支持 SSE 流式输出

• ✅ 非流式响应：自动收集完整响应

• ✅ 工具调用（Function Calling）：完整支持工具定义和调用结果

• ✅ 多模态输入：支持图片等多模态内容

• ✅ 推理内容：支持reasoning_content字段透传

• ✅ 使用统计：支持stream_options.include_usage

• ✅ 模型列表：透传/v1/models接口

参数映射对照表

了解参数映射关系，有助于你调试和排查问题：

日志调试

项目内置了详细的日志系统，默认为 DEBUG 级别。你可以通过日志快速定位问题：

2024-01-09 10:00:00 - response2chat - INFO - 收到请求: {"model": "gpt-4", ...} 2024-01-09 10:00:00 - response2chat - DEBUG - Token: sk-xxx... 2024-01-09 10:00:00 - response2chat - INFO - 转换后的 Response API 请求: {...} 2024-01-09 10:00:00 - response2chat - INFO - 转发到: https://api.xxx.com/v1/responses 2024-01-09 10:00:01 - response2chat - INFO - 上游响应状态码: 200 2024-01-09 10:00:01 - response2chat - DEBUG - 事件类型: response.output_text.delta

源码亮点赏析：优雅代码的力量

作为一个技术人，我忍不住要夸一夸这个项目的代码质量。虽然只有 700 多行，但处处体现着 Python 的优雅和工程的严谨。

亮点一：Pydantic 模型的巧妙运用

class ChatCompletionRequest(BaseModel): model: str messages: List[ChatMessage] temperature: Optional[float] = Field(default=1, ge=0, le=2) top_p: Optional[float] = Field(default=1, ge=0, le=1) stream: Optional[bool] = False # ...

使用 Pydantic 进行请求校验，不仅代码简洁，还能自动生成清晰的错误提示。比如参数范围不对，会直接返回友好的错误信息。

亮点二：上下文管理器管理 HTTP 客户端

@asynccontextmanager async def lifespan(app: FastAPI): """应用生命周期管理""" app.state.http_client = httpx.AsyncClient(timeout=DEFAULT_TIMEOUT) yield await app.state.http_client.aclose()

使用 FastAPI 的 lifespan 事件管理 HTTP 客户端的生命周期，确保连接池被正确复用和关闭。这种写法既优雅又健壮。

亮点三：生成器函数实现流式响应

async def stream_generator(): # ... 异步生成器，每次 yield 一个 chunk yield f"data: {json.dumps(chunk)}\n\n" return StreamingResponse(stream_generator(), media_type="text/event-stream")

利用 Python 的异步生成器实现流式响应，代码可读性极高，且内存效率优异。

未来展望：还能更好吗？

任何开源项目都有改进空间，Response2Chat 也不例外。基于我对项目的理解，这里提几点可能的发展方向：

1. 支持反向转换

现有项目是 Chat → Response，未来可以考虑支持 Response → Chat，实现双向转换。这样无论你的上游是什么格式，都能统一对外暴露。

2. 配置化参数映射

目前的参数映射是硬编码的。可以考虑支持配置文件，让用户自定义映射规则，适配更多非标准的 API。

3. 负载均衡和故障转移

对于生产环境，可能需要对接多个上游服务实例。未来可以考虑内置简单的负载均衡和健康检查机制。

4. 请求/响应日志存储

对于需要审计的场景，可以增加请求和响应的持久化存储功能。

5. 监控指标暴露

接入 Prometheus 等监控系统，暴露请求延迟、成功率等关键指标。

总结：让最新模型触手可及

写到这里，让我们回顾一下 Response2Chat 这个项目的核心价值：

1. 解锁新模型：让gpt-5-codex、gpt-5-pro等 Response API 模型能够通过 Chat API 调用

2. 零改造成本：现有工具链、客户端、SDK 全部兼容，代码一行不用改

3. 轻量高效：一个文件，700 行代码，开箱即用

4. 功能完整：流式响应、工具调用、多模态，一个不落

5. 部署简单：三分钟上手，Docker 一键部署

在 AI 大模型快速迭代的今天，新模型层出不穷，协议标准的统一可能还需要时间。而在那之前，Response2Chat 这样的"协议转换器"，就是我们快速拥抱新模型、提升生产力的利器。

如果你也想用上gpt-5-codex写出更优雅的代码，用gpt-5-pro完成更复杂的推理任务，却被 Response API 挡在门外，不妨试试这个项目。说不定，它就是你一直在找的那把钥匙。

相关资源：

• 🔗 项目地址：https://github.com/xuzeyu91/Response2Chat

• 📖 OpenAI Chat API 文档

• 📖 OpenAI Response API 文档

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