AI API 协议介绍：Chat Completions、Messages、generateContent

AI API 的”协议碎片化”确实是最让开发者头疼的事儿之一。本质原因是 OpenAI 的 Chat Completions 虽已成为事实标准，但 Anthropic 和 Google 两家坚持了自己的一套原生协议，再加上 OpenAI 自己又在 2026 年推了新一代的 Responses API，所以现在市场上至少并存着 4 种原生风格。

一、先看三家原生协议的核心差异

OpenAI（Chat Completions）/ Anthropic（Messages）/ Google（generateContent）三者虽然都是 HTTP + JSON + SSE 流式，但细节上都有不同。

维度	OpenAI Chat	Anthropic Messages	Google Gemini
端点	/v1/chat/completions	/v1/messages	/v1beta/models/{model}:generateContent
认证	Authorization: Bearer sk-	x-api-key + anthropic-version	x-goog-api-key 或 Bearer
消息字段	messages	messages	contents
System Prompt	塞进 messages[{role:"system"}]	顶层 system 字段独立	systemInstruction 字段
content 格式	字符串或数组都行	必须是数组（每个有 type）	parts[] 数组
助手角色名	assistant	assistant	model
max_tokens	可选	必填，不传报错	generationConfig.maxOutputTokens
流式 SSE	data: {choices[0].delta} → [DONE]	event: content_block_delta 带类型	data: {candidates[0].content.parts}
结束原因	finish_reason: "stop"	stop_reason: "end_turn"	finishReason: "STOP"

---

二、OpenAI 自己还分了两条线：Chat Completions vs Responses API

这个很多人混淆。Chat Completions 没死，但 OpenAI 官方推荐新项目用 Responses API 。

Chat Completions（老，无状态）

• 核心是 messages[] 数组，每次你把完整历史传上去
• 纯”消息交换”模型，工具调用要自己编排循环
• 生态最广，几乎所有第三方（包括国产模型）都兼容它

Responses API（新，2026 推的，偏 Agent）

• 核心是 input（可以是字符串或结构化），返回 response 对象含 output[]
• 服务端有状态：previous_response_id 可以续上下文，不用自己拼历史
• 内置工具：web_search / file_search / code_interpreter / computer_use，甚至 remote MCP
• 对推理模型（o 系列）支持 reasoning.effort，Chat Completions 没有
• 缓存利用率比 Chat Completions 高 40-80%（官方数据）

---

三、”兼容 OpenAI 格式”已经成为行业默契

这是关键的趋势信号：Anthropic 和 Google 坚持原生协议，但几乎所有其他玩家都选了 OpenAI Chat Completions 兼容路线——

• 国产：通义千问、豆包、DeepSeek、GLM、MiniMax，全都暴露 /v1/chat/completions 兼容端点
• 开源推理层：vLLM、SGLang、Ollama、LM Studio
• 云厂商兼容层：Azure OpenAI（完全兼容）、阿里百炼、腾讯云 MAAS
• 聚合层：OpenRouter（290+ 模型，统一 OpenAI 格式）、Together、Fireworks、Groq