GoModel 与 OpenAI Agents SDK

如果您希望为智能体运行加上网关密钥、预算、审计日志、模型路由和用量追踪，可以将 GoModel 部署在 OpenAI Agents SDK 前面。流程： OpenAI Agents SDK -> GoModel /v1 -> selected provider

开始之前

安装 GoModel。
选择一个 GoModel 主密钥，例如 change-me。
至少配置一个上游模型提供商。
安装适用于 Python 或 JavaScript 的 OpenAI Agents SDK。

SDK 默认会将 Trace 导出到 OpenAI。如果 GoModel 是您唯一的 OpenAI 客户端端点，请禁用链路追踪或配置单独的 OpenAI 追踪密钥。

1. 运行 GoModel

使用主密钥和上游提供商密钥启动 GoModel。本示例使用 OpenAI 作为上游：

docker run --rm -p 8080:8080 \
  -e GOMODEL_MASTER_KEY="change-me" \
  -e OPENAI_API_KEY="sk-..." \
  enterpilot/gomodel

如果您使用其他提供商，请保持相同的 GoModel 基础 URL，并选择您的提供商通过 GoModel 提供的模型。

2. 确认 Responses 端点

通过 GoModel 发送一个简单的请求：

curl -s http://localhost:8080/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer change-me" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5-mini",
    "input": "Reply with exactly ok."
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="http://localhost:8080/v1", api_key="change-me")

response = client.responses.create(
    model="gpt-5-mini",
    input="Reply with exactly ok.",
)

print(response.output_text)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "http://localhost:8080/v1",
  apiKey: "change-me",
});

const response = await client.responses.create({
  model: "gpt-5-mini",
  input: "Reply with exactly ok.",
});

console.log(response.output_text);

如果网关连接正确，响应中会包含 ok。

3. 配置 SDK

将 SDK 的 OpenAI 客户端指向 GoModel：

import asyncio
import os

from agents import Agent, Runner, set_default_openai_client, set_tracing_disabled
from openai import AsyncOpenAI

set_default_openai_client(
    AsyncOpenAI(
        base_url=os.getenv("OPENAI_BASE_URL", "http://localhost:8080/v1"),
        api_key=os.getenv("GOMODEL_MASTER_KEY", "change-me"),
    ),
    use_for_tracing=False,
)
set_tracing_disabled(True)

agent = Agent(
    name="Gateway assistant",
    instructions="Be concise.",
    model=os.getenv("OPENAI_MODEL", "gpt-5-mini"),
)


async def main():
    result = await Runner.run(agent, "Reply with exactly ok.")
    print(result.final_output)


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

import OpenAI from "openai";
import {
  Agent,
  run,
  setDefaultOpenAIClient,
  setOpenAIAPI,
  setTracingDisabled,
} from "@openai/agents";

setDefaultOpenAIClient(
  new OpenAI({
    baseURL: process.env.OPENAI_BASE_URL ?? "http://localhost:8080/v1",
    apiKey: process.env.GOMODEL_MASTER_KEY ?? "change-me",
  }),
);
setOpenAIAPI("responses");
setTracingDisabled(true);

const agent = new Agent({
  name: "Gateway assistant",
  instructions: "Be concise.",
  model: process.env.OPENAI_MODEL ?? "gpt-5-mini",
});

const result = await run(agent, "Reply with exactly ok.");
console.log(result.finalOutput);

带命名空间的模型 ID

Python SDK 默认会将 anthropic/claude-sonnet-4-20250514 和 gemini/gemini-2.0-flash 这类字符串视为带提供商前缀的模型名称。如果您希望这些带命名空间的 GoModel ID 原样到达网关，请将 SDK 的模型提供商配置为模型 ID 透传模式：

import asyncio
import os

from agents import Agent, MultiProvider, RunConfig, Runner
from openai import AsyncOpenAI

client = AsyncOpenAI(
    base_url=os.getenv("OPENAI_BASE_URL", "http://localhost:8080/v1"),
    api_key=os.getenv("GOMODEL_MASTER_KEY", "change-me"),
)

run_config = RunConfig(
    model_provider=MultiProvider(
        openai_client=client,
        unknown_prefix_mode="model_id",
        openai_prefix_mode="model_id",
    )
)

agent = Agent(
    name="Gateway assistant",
    instructions="Be concise.",
    model=os.getenv("OPENAI_MODEL", "anthropic/claude-sonnet-4-20250514"),
)


async def main():
    result = await Runner.run(
        agent,
        "Reply with exactly ok.",
        run_config=run_config,
    )
    print(result.final_output)


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

支持的 SDK 路径

GoModel 支持 SDK 常规的 HTTP Responses 路径：

非流式 Runner.run(...)
通过 HTTP/SSE 进行流式传输的 Runner.run_streamed(...)
函数工具循环
编译为模型工具调用的 handoff 和 agents-as-tools
重放输入历史的 SDK 托管本地会话
用于服务端托管对话资源的 /v1/conversations
/v1/responses/input_tokens
/v1/responses/compact
通过 /v1/responses/{id} 和 /v1/responses/{id}/input_items 检索本地响应

对于原生支持 Responses 的提供商，GoModel 还会保留较新的 Responses 输入项。如果请求需要为未原生实现 Responses 的提供商翻译为 Chat Completions，GoModel 仅会为支持相应字段的 Chat 提供商将结构化 text 输出设置翻译为 Chat Completions 的 response_format （并透传 text.verbosity）；而对于有状态的或提供商原生的 Responses 字段，例如 previous_response_id、conversation 和托管工具项，则会返回明确的错误。完整的功能矩阵请参阅 Responses 兼容性。

存储行为

GoModel 会存储本地响应快照，因此即使上游提供商不支持响应检索，生命周期端点也能正常工作。如果 SDK 发送 store: false，GoModel 不会持久化该本地响应快照。

当前限制

尚未实现 Responses WebSocket 传输。请在 GoModel 上使用 SDK 的 HTTP/SSE 传输。
网页搜索、文件搜索和计算机操作（computer use）等托管工具需要支持相应工具载荷的原生上游提供商。Anthropic 和 Gemini 等通过 Chat 翻译的提供商会拒绝这些工具，除非 GoModel 为它们添加了明确的提供商能力映射。
在 Anthropic 上，text.format 由 Claude 原生的结构化输出（json_schema）或系统提示词指令（json_object）实现，而 text.verbosity 会被丢弃并给出警告——Anthropic 没有对应功能。
previous_response_id 会转发给原生支持 Responses 的提供商。对于通过 Chat 翻译的提供商，GoModel 会从其存储的响应中解析它，并重放上一轮的输入和输出，因此上一个响应在创建时必须保持 store 开启。对于所有提供商，conversation 都会从网关托管的对话中解析。
链路追踪与模型路由相互独立。请禁用 SDK 的链路追踪，或配置真实的 OpenAI 追踪密钥。

参考

OpenAI Agents SDK Python 配置： https://openai.github.io/openai-agents-python/config/
OpenAI Agents SDK JavaScript 配置： https://openai.github.io/openai-agents-js/guides/config/
OpenAI Agents SDK 运行智能体： https://openai.github.io/openai-agents-python/running_agents/

AI 编程工具

GoModel 与 OpenAI Agents SDK

开始之前

1. 运行 GoModel

2. 确认 Responses 端点

3. 配置 SDK

带命名空间的模型 ID

支持的 SDK 路径

存储行为

当前限制

更多示例

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​1. 运行 GoModel

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1. 运行 GoModel

2. 确认 Responses 端点

3. 配置 SDK

带命名空间的模型 ID

支持的 SDK 路径

存储行为

当前限制

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