从 OpenAI 官方迁移

保留 OpenAI SDK，改地址、Key 和模型 ID，先迁移一次 Chat Completions 请求。更换模型会改变回答行为；这不是让 DeepSeek 变成 GPT-4o。

 client = OpenAI(
-    base_url="https://api.openai.com/v1",
-    api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"],
+    base_url="https://api.deepraxis.ai/openai/v1",
+    api_key=os.environ["PRAXIS_API_KEY"],
 )
-model = "gpt-4o"
+model = "deepseek-flash"

2. 选择模型 ID

下表是迁移选择，不是别名或等价效果承诺。可用性核对于 2026-10-12；切换流量前再查模型目录。

原 ID	Praxis 选择	需要注意
`gpt-4o`、`gpt-4o-mini`	`deepseek-flash`	原 ID 不存在；重新评估提示词、工具与回答质量
`gpt-4.1`、`o3-mini`、`gpt-5`	`deepseek-flash`	不自动映射；原 ID 返回 404
必须使用 OpenAI 系模型	`gpt-5.6-sol`	可用 Chat Completions，不支持 Responses
原代码使用 Responses	`deepseek-flash` 或 `glm-5.3-flash`	当前可用的 Responses 选择

使用 Responses 时，确认选定 ID 出现在 GET /openai/v1/models?api=responses（Python：client.models.list(extra_query={"api": "responses"})）。也可查看 GET /model/v1/models 或 GET /model/v1/models/{id} 的 supported_apis，确认包含 openai.responses。OpenAI 面还可按 chat、embeddings、images、audio、videos 筛选；逗号分隔表示匹配任一协议。

行为差异

同协议请求按原协议转发，不代表所有官方模型、端点、字段都可用。
列表内的模型仍可能对某个操作返回 404 model_protocol_not_offered；Chat 与 Responses 要分别确认。
切流量前用自己的提示词检查流式、工具执行、结构化输出和思考行为。字段差异以 Chat Completions 与 Responses 为准。
原服务的文件、会话与响应 ID 不随地址修改自动迁移；保留源数据，并重建应用需要的资源。
Chat 的 usage.cost 是实付金额；Responses 和 Messages 目前不返回该字段。收到 X-Praxis-Generation-Id 时，可按生成记录 API 用 GET /model/v1/generation?id=生成ID 查费用（记录可能延迟几秒）。若响应没有该头，去控制台 → 用量与费用查本次调用；不要把响应正文的 id 或 X-Request-Id 当成生成 ID，也不要将缺失费用当成零。

不支持的端点与替代

以下路径相对于 /openai/v1，调用返回 404。替代流程不保证与原端点等价；有依赖时先拆分调用，保留原服务。

原端点	迁移选择
`moderations`	无直接替代，继续使用原审核服务
`batches`	由应用逐次调用并控制并发
`fine_tuning`	选已有模型；保留原微调流程
`assistants`	重新组织为 Responses / Conversations 与应用工具循环
`completions`	改用 `chat/completions` 和 `messages`
`audio/translations`	先转写，再用对话翻译
`uploads`	改用 `files`；核对文件大小与用途限制
`images/variations`	用 `images/edits` 提交图片与编辑提示词，重新评估效果

可用端点包括 chat/completions、responses、embeddings、images/generations、images/edits、audio/speech、audio/transcriptions、videos、files、models。可用端点不表示每个模型都支持该能力；具体操作与限制见 OpenAI API 参考。

3. 验证一次请求

设置好 PRAXIS_API_KEY 后运行以下完整示例：

unset HTTP_PROXY HTTPS_PROXY ALL_PROXY http_proxy https_proxy all_proxy
uv run -q --no-project --with openai --with anthropic python - <<'PY'
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.deepraxis.ai/openai/v1",
    api_key=os.environ["PRAXIS_API_KEY"],
    timeout=90.0,
    max_retries=0,
)
models = client.models.list(extra_query={"api": "chat"})
assert "deepseek-flash" in {m.id for m in models.data}
raw = client.chat.completions.with_raw_response.create(
    model="deepseek-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Reply OK."}],
    max_tokens=1024,
)
reply = raw.parse()
text = reply.choices[0].message.content
print("HTTP", raw.status_code)
print("X-Request-Id:", raw.headers.get("x-request-id"))
print("X-Praxis-Generation-Id:", raw.headers.get("x-praxis-generation-id"))
print(text)
assert raw.status_code == 200 and text and text.strip()
assert raw.headers.get("x-request-id")
PY

期望：退出码 0，输出 HTTP 200、非空正文（通常为 OK.）和 X-Request-Id。断言同时检查模型存在与真实回复；不是只检查能否连接。保留请求 ID 便于排查，不要记录 Key。示例会产生少量调用费用。

失败分支

实测报错	处理
`404`，`Model "gpt-4o" does not exist.`	地址与 Key 之外也要改模型；使用目录中的完整 ID
`404 model_protocol_not_offered`	换支持该操作的模型；Responses 选 `deepseek-flash` 或 `glm-5.3-flash`
上表端点返回 `404 Not Found`	按表替代，或让该请求继续使用原服务

4. 回滚

一起恢复三个原值：https://api.openai.com/v1、OPENAI_API_KEY 中的原 Key、原模型 ID。移除 Praxis 专有请求字段，恢复原资源 ID。重启应用让客户端加载旧配置，再跑原有冒烟请求并保留请求 ID。

期望：原端点成功返回可用正文。配置回滚不会退还已发生的调用费用，也不会在服务之间复制会话状态。

API 参考 → · 兼容指南 →