OpenAI API(1)补全Responses（Chat Completions）API和记忆Assistants API对比分析

一、核心区别概览

维度	Chat Completions API	Assistants API
状态管理	无状态（需手动维护上下文）	有状态（自动管理对话线程 Thread）
文件处理	❌ 不支持	✔️ 支持上传/解析（PDF/CSV等）
工具调用	需通过函数调用实现	内置工具（代码解释器、函数调用）
延迟	低（直接响应）	较高（需异步执行 Run）
成本	按Token计费	额外工具使用费（如代码解释器）

特别说明下： Completions API（旧版）与 Chat Completions API是不同的， Completions
API（旧版）❌ 逐步淘汰（2023年后不再更新），只是单纯的文本补全，不在本文讨论范围内

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二、Chat Completions API 详解

1. 核心功能

• 单次请求-响应，适合简单对话或生成任务。
• 需通过 messages 数组传递完整上下文。

2. 代码示例

import openai# 设置API密钥
openai.api_key = "your-api-key"# 发起对话请求
response = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-4",messages=[{"role": "system", "content": "你是一个翻译助手"},{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}]
)# 输出回复
print(response.choices[0].message.content)

输出：

你好，你今天怎么样？

3. 上下文管理图解

• 每次请求需携带完整历史记录，服务器不保存状态。

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三、Assistants API 详解

1. 核心组件

• Assistant：定义AI行为（模型、指令、工具）。
• Thread：保存对话状态（自动管理上下文）。
• Run：执行任务（可调用工具或处理文件）。

2. 代码示例

步骤1：创建Assistant

assistant = openai.Assistant.create(name="Data Analyst",instructions="你是一个数据分析助手，可以读取CSV文件并回答问题。",model="gpt-4-turbo",tools=[{"type": "code_interpreter"}]
)

步骤2：创建Thread并添加消息

thread = openai.Thread.create()# 上传文件（如CSV）
file = openai.File.create(file=open("data.csv", "rb"),purpose="assistants"
)# 添加用户消息（附带文件）
message = openai.Thread.Message.create(thread_id=thread.id,content="请分析这份销售数据，并给出总结。",file_ids=[file.id]
)

步骤3：执行Run

run = openai.Run.create(thread_id=thread.id,assistant_id=assistant.id
)# 检查执行状态
while run.status != "completed":run = openai.Run.retrieve(thread_id=thread.id,run_id=run.id)# 获取最终回复
messages = openai.Thread.Message.list(thread_id=thread.id)
print(messages.data[0].content)

输出：

销售数据显示，Q3季度同比增长20%，最畅销产品是XXX。

3. 工作流程图解

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四、关键对比场景

1. 文件处理能力

API	代码示例	输出
Chat Completions	❌ 无法直接处理文件	-
Assistants	file_ids=[uploaded_file.id]	解析CSV/PDF内容并回答

2. 工具调用对比

Chat Completions API（需手动实现）

response = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-4",messages=[...],functions=[{"name": "get_weather","parameters": {"location": "string"}}]
)
# 需自行处理函数调用逻辑

Assistants API（内置工具）

assistant = openai.Assistant.create(tools=[{"type": "code_interpreter"}]
)
# 自动执行代码并返回结果

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五、如何选择？

1. 使用 Chat Completions API 当：

• 需要快速、低延迟的简单交互。
• 预算有限，无需复杂功能。
• 示例场景：客服机器人、文案生成。

2. 使用 Assistants API 当：

• 需处理用户上传文件（如数据分析）。
• 需要多轮对话记忆（如教学助手）。
• 示例场景：Excel自动化分析、技术文档问答。

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六、总结

• 轻量级交互 → Chat Completions API（代码简单，成本低）。
• 复杂任务 → Assistants API（功能强大，支持长期记忆和工具调用）。

通过合理选择API，可以高效实现从简单对话到企业级AI代理的所有需求。