OpenAI Assistants API 下线（8 月 26 日）之后的替代方案对比

OpenAI Assistants API 将于 2026 年 8 月 26 日硬性关闭，距今只剩八天。届时所有 openai.beta.threads、openai.beta.assistants 和 openai.beta.threads.runs 调用都会返回错误。OpenAI 官方推荐的路径是 Responses API，但它并非唯一选择。如果你正在评估接下来往哪里走，这篇对比覆盖了四种现实可行的替代方案以及各自的关键取舍。

我们通过配置好的供应商路由 OpenAI 兼容请求，在产品路径实际支持的范围内提供供应商/模型路由与回退能力。我们不会声称支持所有模型、保证最低价格或零宕机。

OpenAI 兼容指供应商提供一个 chat-completions 接口，其请求与响应结构与 OpenAI API 契约足够接近——只需替换三个值（API key、base URL、模型名），原来的 OpenAI SDK 调用即可直接工作。最小实践面是POST /v1/chat/completions 带 messages、model， 并返回 OpenAI 形式的流式响应。

四条路径速览

路径 1：OpenAI Responses API

Responses API 是官方继任者。OpenAI 把 Assistants 的每个概念都映射到了 Responses 中的对应物（Assistants migration guide，2026-08-18 检索）。

获得什么

• 内置工具方面，web search、file search、code interpreter、computer use 和 MCP 连接器都是 Responses 的原生能力（Migrate to Responses，2026-08-18 检索）。
• 缓存命中率更高。OpenAI 内部测试显示，与 Chat Completions 相比，缓存命中率提升 40%~80%（Migrate to Responses，2026-08-18 检索）。
• 有状态 Conversations API 提供服务器端持久存储对话状态的能力，涵盖消息、工具调用和输出。
• 推理模型改进体现在 GPT-5.4 开始，推理模式下的工具调用仅通过 Responses 支持，Chat Completions 不再支持（Migrate to Responses，2026-08-18 检索）。

失去什么

• 供应商可移植性丧失。Responses API 仅限 OpenAI，没有其他供应商原生实现这套接口（DeepSeek 为 V4-Pro 添加了支持，但那是供应商特定的，非通用标准）。
• Prompts 只能在 Dashboard 创建，和 Assistants 不同，Prompts 没有 API 创建入口。而且 Prompts 本身也已列入弃用计划，预计 2026 年 11 月 30 日关闭（Deprecations，2026-08-18 检索）。
• 没有自动 Thread 迁移工具。OpenAI 没有提供将现有 Threads 转换为 Conversations 的自动化工具，需要手动回填（Assistants migration guide，2026-08-18 检索）。

迁移代码对比

# 之前：Assistants API
thread = openai.beta.threads.create()
openai.beta.threads.messages.create(thread_id=thread.id, role="user", content="Hello")
run = openai.beta.threads.runs.create(thread_id=thread.id, assistant_id="asst_xxx")

# 之后：Responses API
conversation = openai.conversations.create()
response = openai.responses.create(
    model="gpt-5.5",
    input=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
    conversation=conversation.id,
)
print(response.output_text)

判断

如果你完全绑定 OpenAI 模型，需要托管工具（file search、code interpreter、web search），并且希望迁移范围最小，Responses API 是最直接的路径。但要意识到你在加倍锁定 OpenAI，而且 Prompts 功能本身也在弃用倒计时中。

路径 2：LangChain / LangGraph 编排

LangChain 是一个供应商无关的 LLM 应用构建框架。LangGraph 在此基础上扩展了基于图的 Agent 编排，支持循环、分支和通过 checkpointers 实现的持久状态。

获得什么

• 供应商无关。更换模型绑定即可在 OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek、DashScope 等供应商之间切换，编排逻辑不用动。
• 图 Agent 层面，LangGraph 支持带有显式状态机的多步 Agent 循环，Assistants API 原本通过隐式（且不透明的）方式处理同样的事情。
• 持久状态。LangGraph checkpointers 把对话状态存储在 PostgreSQL、SQLite 或自定义后端中，数据归你所有。
• 工具生态完善，function calling、检索、搜索和自定义工具全部是一等公民。

失去什么

• 额外抽象层。LangChain 引入一个依赖项，带有自己的 API 表面、版本节奏和学习曲线。
• 没有托管工具。Assistants API 内置的 code interpreter 和 file search 在 LangChain 中没有对应物，需要自己搭建（Jupyter、沙箱执行、向量存储）。
• 迁移是一次重写。从 Assistants API 转到 LangChain 不存在概念映射，属于架构级别的改造。

示例代码

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langgraph.prebuilt import create_react_agent

# 同样的编排逻辑可以切换到 ChatAnthropic、ChatDeepSeek 等
llm = ChatOpenAI(model="gpt-5.5")
agent = create_react_agent(llm, tools=[...])

result = agent.invoke({"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]})

判断

如果你需要多供应商支持、复杂的 Agent 工作流、或者希望自己掌控对话状态，选 LangChain/LangGraph。代价是更大的迁移工作量和一个额外的框架依赖。

路径 3：LlamaIndex Workflows

LlamaIndex 聚焦数据连接的 LLM 应用，特别是 RAG（检索增强生成）。它的 Workflows 模块提供事件驱动、基于步骤的编排。

获得什么

• RAG 优先设计。如果你的 Assistants API 用法主要是 file search 和文档问答，LlamaIndex 的检索管线比 Responses API 的托管 file search 更自然贴合。
• 供应商无关，和 LangChain 一样，支持灵活切换模型。
• 工作流编排提供事件驱动的步骤流，带有显式控制流、上下文持久化和错误处理。
• 向量存储集成丰富，原生支持 Pinecone、Weaviate、Qdrant、Chroma 等。

失去什么

• 作用域较窄。LlamaIndex 在检索密集型场景最强，通用 Agent 编排不如 LangGraph 成熟。
• 社区规模较小，相比 LangChain，示例和集成更少。
• 迁移是完全重写，与 LangChain 同理，没有从 Assistants API 过来的概念映射。

判断

如果你的 Assistants API 主要用在文档检索和问答场景，选 LlamaIndex。通用 Agent 编排场景下，LangGraph 更成熟。

路径 4：直接多供应商路由

有些团队跳过框架，直接通过 OpenAI 兼容的 chat/completions 端点在多个供应商之间路由请求。API 路由网关在这里体现价值。

获得什么

• 零锁定。任何提供 OpenAI 兼容端点的供应商都能接入，切换供应商只需要改 model 参数。
• 供应商故障切换。如果某个供应商宕机，请求会自动路由到备选。我们在产品路径实际支持的范围内提供供应商/模型路由与回退能力。
• 成本优化。根据请求类型路由到最便宜的供应商，批处理用 DeepSeek，复杂推理用 OpenAI，中文任务用 DashScope。
• 最小迁移。如果你的 Assistants 用法主要是 chat + function calling（没有 file search、没有 code interpreter），迁移到标准 chat/completions 很直接。

失去什么

• 没有托管状态，对话状态需要你自己管理（数据库、Redis 或内存）。
• 没有托管工具。code interpreter、file search 和 web search 需要单独实现或采购。
• Responses API 专属功能不可用。MCP 连接器、computer use 和 deep research 是 Responses API 独有的，标准 chat 端点不支持。

示例代码

from openai import OpenAI

# 通过任意 OpenAI 兼容网关路由
client = OpenAI(
    base_url="https://api.therouter.ai/v1",
    api_key="your-api-key",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-5.5",  # 也可以是 "deepseek/deepseek-chat" 等
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

判断

如果你追求最大灵活性、最小供应商锁定，并且 Assistants 用法不依赖托管工具，选择直接路由。代价是你需要自己构建或采购状态管理和工具基础设施。

功能逐项对比

决策矩阵

选 Responses API，如果你完全绑定 OpenAI，需要托管工具（file search、code interpreter、web search），并且想要最小的迁移范围。

选 LangChain/LangGraph，如果你需要多供应商支持、复杂的多步 Agent 图，以及框架级编排加持久状态。

选 LlamaIndex，如果你的核心场景是基于 RAG 的文档检索和问答，并且需要一个数据优先的框架加上强大的向量存储集成。

选直接多供应商路由，如果你追求零锁定、通过供应商选择来优化成本，而且 Assistants 用法主要是 chat + function calling 没有用到托管工具。

倒计时已经开始

距离 8 月 26 日只剩八天。不管选哪条路径，现在要做三件事。

1. 今天审计，在代码库中搜索 openai.beta.assistants、openai.beta.threads 和 assistant_id。
2. 本周测试，把迁移方案部署到预发布环境，验证工具循环、streaming 和错误处理。
3. 8 月 25 日前切换，留出一天的回滚缓冲。

如果你已经通过我们的 Assistants-to-Responses 迁移指南完成了迁移，或者已经按照最终迁移清单逐项检查过了，这篇对比帮你评估长期路径选得对不对，或者框架/路由方案是否更适合你的下一步。

来源

• OpenAI Assistants migration guide，2026-08-18 检索
• OpenAI Deprecations page，2026-08-18 检索
• Migrate to the Responses API，2026-08-18 检索
• LangChain OpenAI integration，2026-08-18 检索
• Haystack documentation，2026-08-18 检索