Open Responses：让AI模型切换像换浏览器标签一样简单

你是否曾为在OpenAI、Anthropic、Claude、Gemini和本地部署的Llama之间来回切换而头疼？每次更换模型，都要重写请求格式、调整流式输出处理逻辑、重新适配工具调用方式——这不仅耗时，还让项目变得脆弱不堪。现在，这一切正在改变。

OpenAI联合OpenRouter、Hugging Face、Vercel、LM Studio、Ollama、vLLM等十余家行业主流平台，共同推出Open Responses——一个开源、中立、面向真实开发场景的LLM交互规范。它不是另一个API封装库，而是一套被广泛采纳的“通用协议”，让开发者用同一套代码，无缝对接任何支持该规范的模型服务。

为什么开发者需要Open Responses？

过去一年，AI模型市场呈现“百花齐放”但“互不相通”的局面：

• OpenAI用messages数组，Anthropic用messages + system字段，Claude 3要求特定的tool_choice格式，本地模型如Llama.cpp又用完全不同的JSON结构。
• 工具调用（Function Calling）在不同平台间参数名、返回格式、错误码都不同，导致一个插件系统要写三套适配逻辑。
• 流式响应（Streaming）的事件格式（如JSON Line、EventStream、自定义分隔符）五花八门，前端实时渲染代码几乎无法复用。

Open Responses的诞生，正是为了解决这些“重复造轮子”的痛点。它不试图统一模型能力，而是统一交互语言。

三大核心设计，直击开发痛点

1. 默认支持多提供商，不是“兼容”而是“原生”

Open Responses的Schema从设计之初就映射了主流厂商的API结构。无论是OpenAI的GPT-4o、Anthropic的Claude 3.5、Google的Gemini 1.5，还是本地运行的Qwen、Mistral、Llama 3，都能通过一套标准请求结构触发。你不需要记住每个平台的“方言”，只需按Open Responses格式发送一次请求，系统自动翻译成目标模型的原生协议。

2. 为真实应用而生：从“调用模型”到“构建AI界面”

它不只是一个API规范，更是一套完整的事件流模型：

• 消息流：支持完整的消息历史、角色（user/assistant/tool/system）、内容块（text/image/audio）统一格式。
• 工具调用生命周期：定义了tool_call、tool_result、tool_error等标准化事件，让前端能清晰展示“模型在思考”、“正在调用计算器”、“调用失败重试”等状态。
• 流式输出：统一使用text_delta、tool_call_delta等事件类型，让React、Vue等前端框架能直接用useStream()钩子渲染，无需为每个模型写定制解析器。

3. 稳定核心 + 灵活扩展，拒绝“一刀切”

Open Responses不强迫你放弃模型的特色功能。你可以通过provider_extensions字段，安全地传递厂商特定参数，比如：

{
  "messages": [...],
  "provider_extensions": {
    "anthropic": { "max_tokens": 8192 },
    "openai": { "temperature": 0.7, "seed": 42 }
  }
}

这样，你既保持了核心代码的可移植性，又能为特定模型启用高级功能，真正做到“一次开发，多端优化”。

谁在用？生态已全面铺开

截至2026年初，Open Responses已被以下主流平台原生支持：

• 云端API：OpenAI、Anthropic（通过OpenRouter）、Google Vertex AI（实验性）、Together AI
• 聚合平台：OpenRouter、Vercel AI SDK、Hugging Face Inference API
• 本地部署：Ollama、LM Studio、vLLM、Text Generation WebUI
• 开发工具：LangChain、LlamaIndex、AutoGen 已发布适配插件

这意味着，你现在就可以在本地用Ollama跑Llama 3，切换到云端用GPT-4o，再用Vercel的AI SDK做前端集成——代码完全不用改。

对开发者的真实价值：省时间、降风险、提效果

? 开发效率提升50%以上

一位使用Open Responses重构项目的开发者反馈：“过去我维护3套模型适配层，现在只剩1套。工具调用的错误处理代码从200行缩减到40行。”

? 摆脱供应商锁定，掌握主动权

再也不用担心“某厂商涨价”或“API突然下线”导致项目崩塌。你可以用A/B测试快速对比不同模型在你业务场景下的表现，选择性价比最高的方案，甚至在高峰期自动切换到更便宜的模型。

? 动态模型路由，让AI更智能

图文识别用Gemini 1.5 Pro，代码生成用Claude 3.5 Sonnet，长文本摘要用Llama 3 70B，情感分析用小巧的Mistral 7B——所有这些，都可以在同一个应用中，根据输入内容、成本预算、延迟要求，自动选择最优模型。Open Responses让“AI模型调度”成为可能，不再是幻想。

现在就能上手

无论你是独立开发者、初创团队，还是企业AI工程负责人，Open Responses都值得你现在就尝试：

官网
https://www.openresponses.org/

GitHub仓库（含完整Schema、示例代码、SDK）
https://github.com/openresponses/openresponses

项目采用Apache 2.0开源协议，无任何商业限制。社区已提供JavaScript、Python、Go三种语言的官方客户端库，文档清晰，示例丰富，10分钟即可接入你的项目。

AI的未来，不该是“谁家模型最强”，而是“谁能让开发者更自由地使用所有模型”。Open Responses，正在让这一天成为现实。