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# 从 OpenAI 迁移

> 从 OpenAI 的 API 切到 ByteSpike 只需要改三个东西：base URL、API key、model id。还是 OpenAI SDK、还是你的代码、用我们目录里所有模型。

如果你已经在用 OpenAI 的 API，切到 ByteSpike 就是**改三个东西然后
发版**。OpenAI SDK 不动；请求结构一样；只有 endpoint、key 和
model id 不同。

## 三处修改

```diff theme={null}
- client = OpenAI(api_key="sk-...")
+ client = OpenAI(
+   base_url="https://llm.bytespike.ai/v1",
+   api_key="sk-byts-...",
+ )
```

就这些。你代码里剩下的部分 —— 工具定义、结构化输出、流式、重试 ——
原样跑。

## Model id 映射

ByteSpike 的目录里 model id 基本和 OpenAI 一致，外加非 OpenAI
provider 的 id：

| 你之前用的 OpenAI id     | ByteSpike id（直接替换）                          |
| ------------------- | ------------------------------------------- |
| `gpt-4o`            | `gpt-5-4`                                   |
| `gpt-4o-mini`       | `gpt-5-4-mini`                              |
| `gpt-5`（最新）         | `gpt-5-5`                                   |
| `gpt-5-nano`        | `gpt-5-4-mini`                              |
| `gpt-5-mini`        | `gpt-5-4-mini`                              |
| `o1-preview` / `o1` | `gpt-5-4-mini`（最接近的推理能力） —— 想要可复现就钉到一个具体 id |
| `gpt-image-1`       | `gpt-image-2`                               |

完整的实时目录在 `GET /v1/models` 或
[bytespike.ai/pricing](https://bytespike.ai/pricing)。

## 你能多拿到什么

| OpenAI 直连     | ByteSpike                                   |
| ------------- | ------------------------------------------- |
| 只有 OpenAI 模型  | 所有前沿模型都在一把 key 下（Claude、Gemini、DeepSeek、……） |
| 每家厂商单独计费      | 一个钱包，一张发票                                   |
| 每家厂商单独限速      | 一套限速封装，按 key 配置                             |
| 失败也计费         | 失败不计费                                       |
| Stripe + 手动开票 | Console + Stripe 自动处理                       |

## 不变的东西

* **OpenAI SDK** —— Python、TypeScript、Go，所有官方客户端。只改 `base_url`。
* **请求体结构** —— `messages`、`tools`、`tool_choice`、`response_format`、`stream` 等等 —— 完全一致。
* **响应结构** —— `choices[].message.content`、`tool_calls`、`usage` —— 完全一致。
* **流式协议** —— SSE 的 `data: {json}` + `data: [DONE]` —— 逐字节兼容。
* **工具调用** —— 带 `function` 对象的 `tools` 数组 + `tool_choice` —— 完全一致。
* **结构化输出** —— `response_format: {type: "json_schema", ...}` —— 完全一致（GPT 原生路径上；走 Claude/Gemini 路径时会翻译成该模型的原生形状）。

## 具体例子

### 聊天补全

```python theme={null}
# 原来:
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
r = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5-4",
    messages=[{"role": "user", "content": "ping"}],
)

# 现在:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    base_url="https://llm.bytespike.ai/v1",
    api_key="sk-byts-...",
)
r = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5-4",  # 同一个 id；或者换成 gpt-5-5 / claude-sonnet-4-6 / gemini-3-5-flash
    messages=[{"role": "user", "content": "ping"}],
)
```

### 工具调用

```python theme={null}
tools = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "Get current weather",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {"city": {"type": "string"}},
            "required": ["city"]
        }
    }
}]

# 同样的调用结构 —— 对 gpt-5、claude、gemini 等都能跑。
r = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    messages=[{"role": "user", "content": "weather in Tokyo?"}],
    tools=tools,
)
```

### 图像生成

```python theme={null}
# OpenAI 的 images.generate 在 ByteSpike 目录上也能用：
r = client.images.generate(
    model="gpt-image-2",       # 或 "nano-banana-pro"、"nano-banana-v2"、……
    prompt="A timelapse of Tokyo at sunset",
    size="1024x1024",
    n=1,
)
print(r.data[0].url)
```

### Responses API（o-系列 + GPT-5 + agents）

```python theme={null}
r = client.responses.create(
    model="gpt-5-5",
    input="Summarize the doc at https://example.com/doc",
    reasoning={"effort": "medium"},
)
```

对目录里所有模型都生效 —— ByteSpike 在背后会把 Responses 翻译成
非 GPT id 各模型的原生协议。

## 需要再确认的点

<AccordionGroup>
  <Accordion title="单 key 的模型可用性">
    每把 ByteSpike key 绑到一个**路由分组**。挑包含你要调的模型的
    分组。如果同一个客户端里要既调 GPT-5 又调 Claude，要么建两把
    key（每个分组一把），要么挑一个多分组的 key 套餐。详见
    [模型](/zh/models)。
  </Accordion>

  <Accordion title="token 计数与价格">
    token 计数算法一致（OpenAI 模型用 OpenAI 的 tokenizer）。价格可能
    不同 —— 非 OpenAI provider 在 ByteSpike 这边通常更便宜，OpenAI
    透传则持平。实时费率：[bytespike.ai/pricing](https://bytespike.ai/pricing)。
  </Accordion>

  <Accordion title="Organization / project ID">
    OpenAI 的 `organization` 和 `project` 头会被接受但忽略 —— ByteSpike
    自己有一套组织模型。要按项目归因消费，每个项目建一把 key 配独立的
    `quota`。
  </Accordion>

  <Accordion title="Files / Assistants / Vector store API">
    ByteSpike 不提供 OpenAI 的有状态 API（`/files`、`/assistants`、
    `/vector_stores`）。如果你依赖它们，那部分继续直连 OpenAI；chat
    completions 可以照常走 ByteSpike。两个客户端并存没问题。
  </Accordion>

  <Accordion title="Fine-tuning">
    同上 —— ByteSpike 没有 fine-tuning 接口。直连 fine-tune、直连
    部署，chat 走 ByteSpike。
  </Accordion>
</AccordionGroup>

## 分步操作

1. 在 [console.bytespike.ai](https://console.bytespike.ai) **注册账号** —— 详见 [注册账号](/zh/register)。
2. **充值** 至少 \$5 用于真实测试 —— 详见 [充值 credits](/zh/top-up)。
3. 在匹配你所需模型的分组（`default` / `claude-default` / 等等）下**创建一把 key**。
4. 在代码里**改一处 `base_url` + `api_key`**。
5. **先打 `gpt-5-4`**（直接替换）确认接线没问题，再去换模型。
6. **逐个换上非 OpenAI id**（`claude-sonnet-4-6`、`gemini-3-5-flash`、`deepseek-v4-pro`）。
7. 在一份代表性样本上**对比 token 计数 + 延迟**。非 OpenAI id 通常 ByteSpike 更有优势；OpenAI 透传持平。

## 反向迁移

要回到 OpenAI 直连，把上面三处修改反过来即可。想 A/B 路由就把两个
客户端一起留在代码里 —— 唯一不同的点只在 SDK 构造函数。

## 下一步

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="从 Anthropic 迁移" icon="arrow-right-arrow-left" href="/zh/migrate-from-anthropic">
    同样思路，Anthropic 那一边。
  </Card>

  <Card title="配置你的客户端" icon="terminal" href="/zh/configure-client">
    各 SDK 完整配置细节。
  </Card>

  <Card title="/chat/completions 参考" icon="code" href="/zh/api-reference/text/openai-chat-completions">
    请求 / 响应 / 流式协议。
  </Card>

  <Card title="Models" icon="boxes-stacked" href="/zh/models">
    迁移完后能调用的完整目录。
  </Card>
</CardGroup>