OpenAI GPT-6.1 Sol 发布后工具调用怎样迁移

如果你的应用原来在 Chat Completions 里做函数调用，切换到 GPT-6.1 Sol 时，不能只把模型名替换成 gpt-6.1-sol。当前官方边界是：GPT-6.1 Sol 的工具调用使用 Responses API，Chat Completions 仍可用于不带工具的请求；推理档位支持 low、medium、high、xhigh 和 max，不支持 none 与 minimal。

官方地址：https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-sol

我会把迁移范围收窄到一个只读工具：模型请求查询库存位置，应用执行查询，再把结果交回模型。这样可以先验证接口链路，不把业务写入、权限审批和复杂的多工具编排同时带进变更。

迁移的关键不是换模型名，而是把请求配置、响应输出项和工具结果关联三件事一起改掉。

先确认 GPT-6.1 Sol 的迁移边界

OpenAI 在更新记录中将 GPT-6.1 Sol 定位为适合复杂编码和专业工作的模型，并明确工具调用使用 Responses API。迁移前先在配置层记录四个值：模型名、API 入口、推理档位和是否启用工具。不要让旧的 reasoning_effort: "none"、minimal、temperature 或 top_p 习惯悄悄跟着请求进入新模型。

如果原代码只是普通文本生成，先换模型并比较代表性任务即可；如果包含工具，就应把迁移当作协议调整。模型本身只提出工具调用，真正的查询、授权、参数校验和错误处理仍由你的服务负责。

把旧请求改成 Responses API

Responses API 中，应用可以把长期规则放在 instructions，把本轮问题放在 input，工具定义使用同层的 type、name、description 和 parameters。下面的示例只读查询一个收纳盒位置；工具白名单、参数长度和业务权限都由应用检查。

import json
from openai import OpenAI

# 只读数据用于说明迁移链路，不连接真实仓库或执行模型生成的代码。
BOXES = {"收纳盒A": "二号架上层", "收纳盒B": "三号架下层"}

TOOLS = [{
    "type": "function",
    "name": "lookup_box",
    "description": "查询收纳盒登记位置",
    "strict": True,
    "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {"item_name": {"type": "string"}},
        "required": ["item_name"],
        "additionalProperties": False,
    },
}]

client = OpenAI()
response = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    reasoning={"effort": "low"},  # GPT-6.1 Sol 用 low 起步，别沿用 none/minimal。
    instructions="只查询收纳盒位置；没有登记时明确说明。",
    tools=TOOLS,
    input="收纳盒A放在哪里？",
)

# output 是带类型的集合，先筛选 function_call，再处理最终文本。
calls = [item for item in response.output if item.type == "function_call"]
print(len(calls))

这里最容易漏掉的是参数位置：Responses API 的工具声明不应继续套用旧的嵌套 function 外壳。若暂时不使用工具，仍可以把文本请求迁移到 Responses API；但只要保留工具，就必须同时改响应解析。

用 call_id 把工具结果接回去

模型返回工具调用后，应用要执行自己的函数，再发送一个 function_call_output 项。它必须携带模型这次调用返回的 call_id。不要拿响应的 id、输出项的其他标识或自造字符串代替。

def execute_tool(call):
    # 工具名和参数都由服务端再次校验，不能把 schema 当成授权系统。
    if call.name != "lookup_box":
        raise ValueError("不允许的工具")
    args = json.loads(call.arguments)
    name = args.get("item_name")
    if not isinstance(name, str) or not name.strip() or len(name) > 80:
        raise ValueError("物品名称无效")
    location = BOXES.get(name)
    return {"found": location is not None, "location": location}

results = []
for call in calls:
    # 每个调用保留自己的 call_id，多个调用也不能混用结果。
    result = execute_tool(call)
    results.append({
        "type": "function_call_output",
        "call_id": call.call_id,
        "output": json.dumps(result, ensure_ascii=False),
    })

follow_up = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    reasoning={"effort": "low"},  # 续接请求也明确给出兼容的推理设置。
    instructions="根据工具结果回答，不要补造未返回的位置。",
    tools=TOOLS,
    input=results,
    previous_response_id=response.id,
)
print(follow_up.output_text)

如果应用不保存响应，就需要手动维护后续请求所需的上下文，不能只截取工具调用而丢掉其他必要输出项。流式请求还要另行迁移事件解析和参数增量拼接，不能把非流式示例直接当成完整的流式适配方案。

清理参数后再做灰度迁移

建议先把请求分成两组：一组是没有工具的普通任务，用来比较模型质量、延迟和成本；另一组是只读工具任务，用来比较工具选择、参数合法率、结果回传和最终回答。旧代码中的 temperature、top_p、logprobs 等参数不要机械复制；推理请求应按 GPT-6 系列迁移指南重新整理。

灰度期间保留旧模型和新模型的请求标记，抽取相同输入做对照；只比较“回答看起来像不像”是不够的，还要记录是否正确调用工具、工具参数是否通过服务端校验、是否出现空输出以及单次请求耗时。确认只读链路稳定后，再单独设计写入型工具的授权、人工确认和幂等策略。

常见问题

GPT-6.1 Sol 还能调用 Chat Completions 吗？可以用于不带工具的请求；官方模型页对工具调用的建议是使用 Responses API。

把 temperature 删除后怎样控制结果差异？先使用支持的 reasoning.effort 档位，并用固定任务集比较结果，不要用旧参数名强行模拟。

工具函数要不要迁到 OpenAI 侧？不需要。应用仍执行自己的白名单函数，Responses API 负责承载模型提出的调用和结果关联。

官方参考：https://developers.openai.com/api/docs/changelog；https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model?model=gpt-6-astra；https://developers.openai.com/api/docs/guides/function-calling