> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://gomodel.enterpilot.io/docs/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Responses-Kompatibilität > Erfahren Sie, welche Features der Responses API GoModel für Chat-Provider übersetzen kann, welche native Provider-Unterstützung erfordern und wie sich das auf Agent-SDKs auswirkt. GoModel akzeptiert OpenAI-kompatible `/v1/responses`-Requests und routet sie an den ausgewählten Modell-Provider. Manche Provider stellen eine native, Responses-kompatible Oberfläche bereit. Andere bieten Chat Completions oder provider-eigene Chat-APIs an, sodass GoModel den Request übersetzt. Die Kompatibilitätsregel folgt Postels Gesetz: GoModel übersetzt portable Modell-Features und akzeptiert unbekannte Tool-Deklarationen, ohne sie an einen Provider weiterzuleiten, der sie nicht ausführen kann. Felder, die die Bedeutung der Modellausgabe verändern würden, werden weiterhin abgelehnt, wenn sie sich nicht sicher übersetzen lassen. ## Routing-Modi | Modus | Was passiert | | - | - | | Nativer Responses-Provider | GoModel leitet den Responses-Payload an den Responses-kompatiblen Endpunkt des Providers weiter. Provider-native Features können funktionieren, wenn der Provider sie unterstützt. | | Chat-übersetzter Provider | GoModel wandelt `/v1/responses` in Chat-Semantik um, ruft die Chat-API des Providers auf und wandelt das Ergebnis anschließend zurück in ein Responses-Format. | Zu den Chat-übersetzten Providern gehört das native Routing zu Anthropic und Gemini. Sie funktionieren gut für Text, Streaming, vom jeweiligen Adapter unterstützte multimodale Eingaben und Schleifen mit Function Tools. Von OpenAI gehostete Tools können sie nicht sicher ausführen. ## Verhalten der Features | Feature | Nativer Responses-Provider | Chat-übersetzter Provider | | - | - | - | | Texteingabe und `instructions` | Weitergeleitet | In Chat-Nachrichten umgewandelt | | Streaming über HTTP/SSE | Weitergeleitet | Aus Chat-Streaming-Events in die OpenAI-Event-Folge umgewandelt: `response.created` und `response.in_progress`, Lifecycle-Events für Output-Items und Content-Parts sowie eine `sequence_number` bei jedem Event | | Function Tools | Weitergeleitet | In Function-/Tool-Deklarationen des Providers umgewandelt | | Function-Call-Output-Items | Weitergeleitet | In Chat-Nachrichten mit Tool-Ergebnissen umgewandelt | | Metadaten wiedergegebener Output-Items (`id`, `status`, `annotations`, `logprobs`) | Weitergeleitet | Vor dem Versand verworfen: Chat-Provider haben keinen Platz dafür, und Groq und Fireworks lehnen sie strikt ab | | Structured Output über `text.format` | Weitergeleitet | In `response_format` umgewandelt, sofern der Provider es unterstützt | | Reine Responses-Tools (`web_search`, `file_search`, `computer_use_preview` und `namespace`) | Provider entscheidet | Akzeptiert und weggelassen | | `previous_response_id` | Weitergeleitet, außer GoModel hat die ID für einen Chat-übersetzten Provider erzeugt oder ein inhaltsverändernder Prompt-Guardrail läuft: Dann wird sie wie rechts beschrieben aufgelöst | Von GoModel aufgelöst: Die Input-Items und die Ausgabe der gespeicherten vorherigen Response werden dem Input vorangestellt. Die vorherige Response muss gespeichert sein (`store` aktiviert gelassen), sonst liefert der Request 404 (siehe [Gespeicherte Responses](https://gomodel.enterpilot.io/docs/de/advanced/responses-api.md#gespeicherte-responses)) | | `conversation` | Von GoModel aus der vom Gateway verwalteten Conversation aufgelöst | Von GoModel aus der vom Gateway verwalteten Conversation aufgelöst | | `include`-Annotationen | Weitergeleitet | Akzeptiert und ignoriert, außer `message.output_text.logprobs` | | Unbekannte Responses-Input-Item-Typen | Beibehalten | Abgelehnt | | WebSocket-Transport für Responses | Von GoModel nicht implementiert | Von GoModel nicht implementiert | > [!NOTE] > > Bei Anthropic wird `text.format` über die nativen Structured Outputs des > Providers (`json_schema`) oder über eine Anweisung im System-Prompt > (`json_object`) umgesetzt – siehe > [Anthropic](https://gomodel.enterpilot.io/docs/de/providers/anthropic.md#structured-output). `text.verbosity` hat > bei Anthropic kein Gegenstück und wird mit einer Warnung verworfen. ## Das Feld `include` `include` fordert zusätzliche Annotationen an Response-Items an, etwa `reasoning.encrypted_content` oder `file_search_call.results`. Es ändert nie, was das Modell tut, daher akzeptieren Chat-übersetzte Provider es und liefern eine Response ohne diese Annotationen – genau wie ein nativer Provider, der sie nicht unterstützt. Clients, die `include` immer mitsenden, etwa Codex mit `wire_api = "responses"`, funktionieren ohne zusätzliche Konfiguration. Die einzige Ausnahme ist `message.output_text.logprobs`, das echte Modellausgabe statt einer Annotation anfordert. GoModel lehnt es aus demselben Grund ab wie `top_logprobs`. ## Gehostete Tools Gehostete Tools werden vom Upstream-Provider ausgeführt, nicht allein durch die Textvervollständigung des Modells. Ihre Payloads verweisen oft auf Ressourcen und Laufzeitzustand des Providers: * `web_search` und sein älterer Alias `web_search_preview` hängen von der Suchimplementierung und dem Event-Schema des Providers ab. * `file_search` verweist auf Vector Stores des Providers, etwa über `vector_store_ids`. * `computer_use_preview` hängt von einer vom Provider verwalteten Computer-Session, Display-Umgebung und einem Sicherheitsmodell ab. GoModel übersetzt diese nicht in Tool Calls für Anthropic, Gemini oder andere Chat-Provider. Eine vorgetäuschte Übersetzung würde ändern, wo das Tool läuft, wie der Zustand gespeichert wird und welche Sicherheitskontrollen greifen. Chat-übersetzte Provider akzeptieren den Request daher, lassen aber vor dem Versand an den Provider jedes Nicht-Function-Tool weg. Unterstützte Function Tools im selben Request funktionieren weiterhin normal. `namespace`-Tools werden als Einheit weggelassen, statt abgeflacht zu werden. Ein Abflachen würde die Tool-Namen ändern und den Routing-Vertrag des Clients brechen. Ein `tool_choice`, das ein weggelassenes Tool auswählt, wird ebenfalls weggelassen. Werden alle Tools weggelassen, wird auch `parallel_tool_calls` aus dem übersetzten Request entfernt. Das ist eine kontrollierte Einschränkung der Fähigkeiten, keine Emulation gehosteter Tools. Insbesondere bedeutet eine Response eines Chat-übersetzten Providers nicht, dass eine Websuche, Dateisuche oder Computer-Aktion stattgefunden hat. Verwenden Sie einen nativen Responses-Provider, wenn das Ergebnis davon abhängt, dass eines dieser Tools ausgeführt wird. ## Agent-SDKs Clients des OpenAI Agents SDK können für portable Abläufe über GoModel mit Anthropic- und Gemini-Modellen kommunizieren: * einfaches `Runner.run(...)` * `Runner.run_streamed(...)` über HTTP/SSE * lokale Function Tools * vom SDK verwaltete Wiedergabe des lokalen Verlaufs Vom Provider gehostete Tools werden von Chat-übersetzten Providern ignoriert. Serverseitig verwalteter Conversation-Zustand und der WebSocket-Transport für Responses hängen weiterhin von providerspezifischer Unterstützung ab. Zustandslose Wiedergabe funktioniert ebenfalls. Clients, die die Output-Items des vorherigen Turns als Input zurücksenden (`store: false`, Codex, vom SDK verwalteter Verlauf), schicken immer die Item-`id` mit, die die Responses API zurückgegeben hat. GoModel verwirft diese `id` zusammen mit den übrigen reinen Responses-Item-Metadaten, bevor ein Chat-Provider aufgerufen wird, sodass derselbe Wiedergabe-Body bei jedem Provider funktioniert. Für Clients des Python Agents SDK benötigen GoModel-Modell-IDs mit Namespace wie `anthropic/claude-sonnet-4-20250514` und `gemini/gemini-2.0-flash` den Durchreichmodus für Modell-IDs: ```python theme={null} from agents import MultiProvider, RunConfig from openai import AsyncOpenAI client = AsyncOpenAI( base_url="http://localhost:8080/v1", api_key="change-me", ) run_config = RunConfig( model_provider=MultiProvider( openai_client=client, unknown_prefix_mode="model_id", openai_prefix_mode="model_id", ) ) ``` Verwenden Sie diese `run_config` beim Aufruf von `Runner.run(...)` oder `Runner.run_streamed(...)`. ## Die Kompatibilitätsgrenze testen Die Beispiele zum OpenAI Agents SDK enthalten Prüfskripte für das Routing zu Anthropic über GoModel: ```bash theme={null} export OPENAI_BASE_URL=http://localhost:8080/v1 export GOMODEL_MASTER_KEY=change-me export OPENAI_MODEL=anthropic/claude-sonnet-4-20250514 python3 docs/examples/openai-agents-sdk/anthropic_responses_probe.py python3 docs/examples/openai-agents-sdk/anthropic_agents_probe.py ``` Das Responses-Prüfskript verifiziert sowohl unterstützte als auch nicht unterstützte Pfade: einfache Responses-Aufrufe, Function Tools, Ablehnung von Structured Output, Ablehnung zustandsbehafteter Felder, Ablehnung unbekannter Input-Items und das kontrollierte Weglassen gehosteter Tools. Das Agents-Prüfskript verifiziert einfache Läufe, Schleifen mit Function Tools und gestreamte Schleifen mit Function Tools. ## Roadmap Künftige Unterstützung für gehostete Tools sollte auf einer expliziten Zuordnung der Provider-Fähigkeiten beruhen. Das bedeutet, dass GoModel vor dem Annehmen eines Requests wissen sollte, welcher Provider, welches Modell, welcher API-Modus und welches Request-Format jedes Feature sicher verarbeiten kann. This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.