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大模型本身没有记忆——它不会记得你上一句说了什么。所谓”多轮对话”，本质是每次请求都把完整的对话历史一起发给模型。本指南讲清在 API易 平台上，四种调用格式各自怎么维护历史、有哪些坑。
本文示例端点统一为 https://api.apiyi.com，密钥用你的 API易 令牌。涉及模型：gpt-5.4-mini、deepseek-v4-pro、gemini-3.5-flash、claude-sonnet-4-6。

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核心原理：自己维护历史

记住一句话就够了：模型无状态，对话历史由你（客户端）维护，每轮把全部历史重新发一遍。 
第1轮：发 [用户问1]                          → 得 [回复1]
第2轮：发 [用户问1, 回复1, 用户问2]           → 得 [回复2]
第3轮：发 [用户问1, 回复1, 用户问2, 回复2, 用户问3] → 得 [回复3]
每多一轮，就把上一轮的”用户提问”和”模型回复”追加到历史数组末尾，再整体发出。四种格式的差异只是历史数组叫什么名字、角色怎么写而已。
在 API易 平台，请一律采用”自己维护历史”的方式。 不要依赖任何服务端会话状态（如 OpenAI Responses 的 previous_response_id）——经网关转发后该机制不保证生效，详见下文 OpenAI 原生一节。

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OpenAI 兼容模式（多模型通用）

最通用的方式，端点 /v1/chat/completions。历史放在 messages 数组里，每条带 role（system / user / assistant）。换个 model 名就能用同一套代码调不同模型（gpt、deepseek、claude、gemini…）。 
from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY", base_url="https://api.apiyi.com/v1")

messages = [{"role": "system", "content": "你是一个友好的助手。"}]

def chat(user_input, model="gpt-5.4-mini"):
    messages.append({"role": "user", "content": user_input})
    resp = client.chat.completions.create(model=model, messages=messages)
    reply = resp.choices[0].message.content
    messages.append({"role": "assistant", "content": reply})  # 追加回复进历史
    return reply

print(chat("我叫小明，今年28岁，请记住。"))
print(chat("我今年多少岁？再加5岁是多少？"))  # 模型记得 → 28，33
一套代码多模型：把上面的 model 换成 deepseek-v4-pro、claude-sonnet-4-6、gemini-3.5-flash 等任意模型，多轮逻辑完全不变。模型清单见 模型与价格总览。

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推理模型的历史处理

像 deepseek-v4-pro 这样的推理模型，响应里会多一个 reasoning_content（思考过程）字段。
历史里只放 content，不要回传 reasoning_content。 思考过程只是本轮的中间产物，回传它既浪费 token，也不符合上游规范（DeepSeek 官方直连甚至会因此报 400）。正确做法是追加历史时只取 content：
messages.append({"role": "assistant", "content": resp.choices[0].message.content})
# 不要把 resp.choices[0].message.reasoning_content 放进去
推理模型在响应解析上的更多细节，见 推理模型输出。

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OpenAI 原生格式（Responses API）

端点 /v1/responses。多轮时把完整历史作为 input 数组传入（每条带 role / content），用法与兼容模式同理： 
from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY", base_url="https://api.apiyi.com/v1")

resp = client.responses.create(
    model="gpt-5.4-mini",
    input=[
        {"role": "user", "content": "记住暗号：紫色大象。"},
        {"role": "assistant", "content": "记住了，暗号是紫色大象。"},
        {"role": "user", "content": "暗号是什么？"},
    ],
)
print(resp.output_text)   # 暗号是：紫色大象。
不要依赖 previous_response_id / conversation / store 等服务端状态。 经 API易 网关实测：传 previous_response_id 不报错（返回 200），但下一轮并不会记得上一轮内容，GET /v1/responses/{id} 也不可用。因此在 API易 平台，Responses API 也请按上面的自管理历史（input 数组）方式使用。

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Gemini 原生格式

端点 /v1beta/models/{model}:generateContent。历史放在 contents 数组里，注意 role 取值是 user / model（不是 assistant），每条的内容在 parts 里。 
from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY",
                      http_options={"base_url": "https://api.apiyi.com"})

contents = [
    {"role": "user", "parts": [{"text": "记住暗号：紫色大象。"}]},
    {"role": "model", "parts": [{"text": "好的，我记住了：紫色大象。"}]},
    {"role": "user", "parts": [{"text": "暗号是什么？"}]},
]
resp = client.models.generate_content(model="gemini-3.5-flash", contents=contents)
print(resp.text)   # 暗号是：紫色大象。
更省事的写法：官方 google-genai SDK 的 client.chats.create(...) 会自动维护 contents 历史，你只管 send_message，无需手动拼接。
Gemini 3 系列响应的 part 上会带 thoughtSignature（思维签名）。普通文本多轮只回传 text 即可记住上下文（更省 token）；只有在函数调用等需要严格推理连续性的场景才需把 thoughtSignature 原样回传——官方 SDK 会自动处理。详见 Gemini 原生调用 与 函数调用。

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Anthropic 原生格式

端点 /v1/messages。历史放在 messages 数组里，role 取值 user / assistant，content 用字符串简写即可。注意 max_tokens 必填。 
import requests

def chat(messages):
    r = requests.post(
        "https://api.apiyi.com/v1/messages",
        headers={
            "content-type": "application/json",
            "anthropic-version": "2023-06-01",
            "x-api-key": "YOUR_API_KEY",
        },
        json={"model": "claude-sonnet-4-6", "max_tokens": 200, "messages": messages},
        timeout=60,
    )
    return "".join(b["text"] for b in r.json()["content"] if b["type"] == "text")

messages = [{"role": "user", "content": "记住暗号：紫色大象。"}]
reply = chat(messages)
messages.append({"role": "assistant", "content": reply})       # 追加回复
messages.append({"role": "user", "content": "暗号是什么？"})
print(chat(messages))   # 暗号是：紫色大象。
也可以用官方 anthropic SDK，把 base_url 指向 https://api.apiyi.com 即可。响应是 content 块数组，解析细节见 Claude 流式与非流式响应。

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四种格式对比

维度OpenAI 兼容OpenAI 原生(Responses)Gemini 原生Anthropic 原生
端点/v1/chat/completions/v1/responses/v1beta/…:generateContent/v1/messages
历史字段messagesinputcontentsmessages
role 取值system/user/assistantuser/assistantuser/modeluser/assistant
内容写法content 字符串content 字符串parts: [{text}]content 字符串
历史维护方自己拼自己拼自己拼自己拼
服务端会话状态无⚠️ 不可用无无
多模型通用✅ 换 model 名即可仅 OpenAI 系仅 Gemini仅 Claude
选型建议：要用同一套代码调多家模型 → 首选 OpenAI 兼容模式；要用某家原生独有能力（Gemini 思维签名 / 代码执行、Claude 思考块与缓存、OpenAI 内置工具）→ 用对应原生格式。

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常见问题

是。每轮都要把完整历史重新发送，所以输入 token 随轮数增长，费用也随之上升。省钱主要靠上下文缓存：相同的历史前缀会自动命中缓存价（远低于原价）。各家缓存见 OpenAI 缓存、Claude 缓存、Gemini 缓存。
没有硬性要求，但历史越长越贵、也可能超出模型上下文窗口。常见策略：① 滑动窗口——只保留最近 N 轮；② 摘要压缩——把早期对话总结成一段话放进 system；③ 始终保留 system 指令 + 最近若干轮。按业务对”记忆深度”的需要权衡。
OpenAI 兼容与 Anthropic：放在 messages 最前面（兼容模式用 role:"system"；Anthropic 用顶层 system 字段或首条消息）。Gemini：用 config.system_instruction。系统指令只需设置一次，不必每轮重复追加。
不要。 思考过程是本轮中间产物，历史里只回传最终 content（Gemini 只回传 text）。回传思考既费 token，部分上游还会报错。函数调用场景下 Gemini 的 thoughtSignature 是例外——官方 SDK 会自动处理。
在 API易 平台不建议依赖服务端会话状态。OpenAI Responses 的 previous_response_id 经网关转发后不保证生效（实测不记忆）。请统一采用客户端自维护历史的方式，行为最稳定、跨模型一致。

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