应选Responses接口,因其服务端自动缓存上下文并原生支持工具调用,避免手动维护历史和解析function_call;Chat接口需每次全量传messages且无状态,易导致断档和调用失败。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜

你需要在火山引擎上部署一个客服对话系统,既要支持用户连续追问的多轮会话,又要能自动触发知识库搜索和联网查最新政策,但不确定该用 Chat 接口还是 Responses 接口——选错会导致上下文断裂、工具调用失败或每次请求都得重传全部历史。
先看核心差异:不是“哪个更好”,而是“谁管状态”
Chat 接口要求你把整个对话历史(messages)完整发过去,服务端不存、不记、不关联;Responses 接口只要传一次 input,后续靠 【previous_response_id】 就能自动续上上下文,服务端默认开启状态缓存。
如果你的客服系统需要记住用户刚说过“我的订单号是10086”,然后下一句问“它发货了吗”,就必须用 Responses 接口。用 Chat 接口的话,第二轮请求必须手动把第一轮的 user 和 assistant 消息全塞进去,漏一条就断档。
判断是否要内置工具调用
方法一:直接查需求清单
如果业务明确要「自动搜公司内部知识库」「实时联网查社保新规」「上传合同 PDF 后提取金额条款」,选 Responses API。它原生支持 file_search、web_search、code_interpreter 等工具,声明即用,不用自己写函数调用解析逻辑。
方法二:看 SDK 调用链长度
Chat 接口调用工具需三步:模型返回 function_call → 你执行对应函数 → 把结果拼进新 messages 再发一次请求;Responses 接口只需在 input 里声明 tools 字段,其余由服务端闭环完成。
这一步省掉的不是代码行数,而是出错点——少一次 HTTP 请求,就少一次超时、限流、JSON 解析失败的风险。
多轮对话场景下的迁移路径
第一步:确认当前 Chat 接口是否已用 previous_response_id 字段
检查你正在调用的 /v1/chat/completions 接口响应体里有没有 response_id 字段。没有?说明你还在纯 messages 模式,没启用火山引擎的上下文缓存扩展能力。
第二步:把 messages 数组替换成 input 字段
原来传 {"messages": [{"role":"user","content":"你好"}]},改成 {"input": [{"role":"user","content":"你好"}]},其他参数(model、temperature)保持不变。
第三步:开启上下文复用
首次请求后拿到 resp.id(不是 response_id),下一次请求时加上 "previous_response_id": "resp_xxx"。注意:【这个 ID 必须来自同一 model 的上一次成功响应】,跨模型复用会报错 InvalidPreviousResponse。
第四步:验证工具是否生效
在 input 同级加 tools 字段,例如:"tools": [{"type": "web_search", "name": "search_policy"}],再发请求。如果返回里出现 tool_calls 而不是 content,说明已切入 Responses 工作流。











