在 2026 年，构建 AI 应用，尤其是智能体（Agent），绕不开两个核心接口：OpenAI 的 Responses API 和 Anthropic 的 Messages API。Responses API 是 OpenAI 为新一代智能体工作流打造的统一接口，而 Anthropic Messages API 则以其在推理、编码和长文本上的稳定表现见长。

下面是它们的核心区别速览：

特性	OpenAI Responses API	Anthropic Messages API
核心定位	面向智能体（Agent） 的统一、有状态 API	Claude 模型的原生、无状态对话接口
状态管理	有状态 (可选)。服务端可自动存储对话历史	无状态。需客户端自行管理并传递完整历史
内置工具	丰富。原生支持网页搜索、文件搜索、代码解释器等	基础。主要通过函数调用（Tool Use）实现
独特能力	后台模式、推理摘要、加密推理项	Extended Thinking（扩展思考）、Prompt Caching（提示缓存）
设计哲学	“一体化”平台，提供开箱即用的智能体构建模块	“原语”优先，提供可靠、可控的核心构建块
供应商锁定	较高。API 为 OpenAI 专属	较高。API 为 Anthropic 专属
适用场景	需要复杂工具调用、持久化会话的智能体应用	深度推理、长文档处理、对输出一致性要求高的任务

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OpenAI Responses API：智能体的“一站式工作台”

它旨在简化复杂智能体的构建，将 Chat Completions (文本生成) 和 Assistants (助手) 的功能合二为一。

• 状态化管理：通过 store: true 或传入 previous_response_id，让 OpenAI 服务端帮你管理对话历史。
• 强大的内置工具：无需自己搭建，即可让模型调用网页搜索、文件搜索、代码解释器等能力。
• 异步与可观测性：支持后台模式处理长时任务，并提供推理摘要帮助调试模型的“思考”过程。
• 统一的发展方向：OpenAI 计划在 2026 年中期逐步淘汰旧版 Chat Completions API，Responses API 是未来的标准。

简单入门示例 (Python)：

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="gpt-4o",
    input="今天天气怎么样？",
    tools=[{"type": "web_search"}],  # 使用内置的网页搜索工具
    store=True  # 开启状态管理
)

print(response.output_text)
# 可以轻松延续对话
response2 = client.responses.create(
    model="gpt-4o",
    previous_response_id=response.id,
    input="那明天呢？"
)

Anthropic Messages API：专注推理的“可靠专家”

它更专注于提供高质量的文本生成和推理能力，是 Claude 模型能力的最佳体现。

• Extended Thinking：允许模型在回答前进行更长时间的“思考”，从而在数学、编程等复杂任务上表现更优。
• Prompt Caching：通过缓存长提示词（如大量文档），显著降低成本和延迟。
• Computer Use：支持模型模拟操作计算机，完成自动化任务。
• 极致的可靠性：以输出的一致性和安全性著称，非常适合对稳定性要求高的企业级应用。

简单入门示例 (Python)：

import anthropic
client = anthropic.Anthropic()

message = client.messages.create(
    model="claude-3-5-sonnet-20241022",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "解释一下量子纠缠"}
    ]
)

print(message.content[0].text)

🤔 如何选择？

• 选 OpenAI Responses API：如果你想快速构建功能复杂的智能体，需要网页搜索、代码执行等开箱即用的工具，并且希望简化对话状态的管理。
• 选 Anthropic Messages API：如果你的任务对推理深度、长文本处理和输出可靠性有极高要求，例如复杂的代码生成、严谨的学术分析或法律文档处理。

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🚀 从入门到精通学习路径

第一阶段：入门 (1-2周)

• Responses API: 阅读 官方迁移指南，从 Chat Completions 迁移过来，并尝试使用 web_search 等内置工具。
• Messages API: 跟随 Python 快速入门，完成第一次 API 调用，并理解其 user / assistant 消息轮替结构。

第二阶段：进阶 (2-4周)

• Responses API: 深入探索文件搜索和代码解释器工具，并利用 previous_response_id 构建有状态的、多轮对话的客服机器人。
• Messages API: 重点掌握 Extended Thinking 和 Prompt Caching 功能，学习如何为长文档处理编写高效提示词。

第三阶段：精通 (1个月以上)

• Responses API: 结合 Agents SDK 构建复杂的多智能体协作系统，并利用后台模式和推理摘要 优化性能和可观测性。
• Messages API: 探索 Computer Use 等高级功能，并学习在生产环境中进行性能调优和成本控制。
• 终极实践: 尝试使用 Portkey 等工具，在同一套代码中同时接入两个 API，评估它们的表现，为自己的项目做出最佳选择。

💎 总结

Responses API 与 Anthropic Messages API 代表了两种不同的设计哲学。前者是 OpenAI 为构建下一代 AI 智能体打造的“一体化工作台”，后者则是 Anthropic 提供的高度专注、可靠的“专家级工具”。你的选择，取决于你的项目是更需要功能的广度与便捷，还是更需要推理的深度与可靠性。

希望这份指南能帮助你理清思路，在 2026 年更好地开启你的 AI 应用开发之旅。