第十九课：流式响应与推理链

学习目标

• 理解 Responses API 的流式响应机制
• 掌握推理链的处理方式
• 了解流式输出到 TUI 的过程
• 学会利用推理链调试问题

一、Responses API

Codex 使用 OpenAI 的 Responses API，这是一个比 Chat Completions API 更强大的接口：

response = client.responses.create(
    model="codex-mini-latest",
    input=messages,
    tools=tools,
    stream=True  # 启用流式
)

与 Chat Completions API 的区别

特性	Chat Completions	Responses
Function Calling	✅	✅
流式响应	✅	✅
Reasoning	❌	✅
多轮对话	✅	✅
结构化输出	有限	完整

二、流式响应

2.1 响应类型

流式响应包含多种事件类型：

• message.delta：文本增量，实时显示助手回复
• function_call.delta：工具调用增量，收集工具请求
• reasoning.delta：推理过程增量，展示思考过程

2.2 处理流程

Codex 的 TUI 实时处理这些事件：

1. 收到 message.delta → 立即显示文本
2. 收到 function_call.delta → 收集完整的工具调用
3. 收到 reasoning.delta → 显示思考过程

三、推理链

3.1 什么是推理链

推理链是模型的思考过程，展示了模型如何分析问题、制定计划、做出决策。它类似于人类的内心独白。

3.2 推理链的价值

• 透明度：用户可以看到模型的思考过程
• 调试：帮助理解模型为什么做出某个决策
• 学习：从模型的思考方式中学习编程思维
• 信任：增加对模型决策的信任

3.3 推理链的展示

在 TUI 中，推理链以特殊样式显示：

• 折叠显示，可展开查看
• 灰色文字，与正式回复区分
• 支持搜索和复制

四、流式输出到 TUI

4.1 渲染流程

1. 收到流式事件
2. 解析事件类型
3. 渲染到终端
4. 更新进度指示器

4.2 代码高亮

代码块在流式输出时实时高亮，使用 rehype-highlight 库。

五、本课小结

要点	说明
Responses API	支持流式 + reasoning
流式事件	message/function_call/reasoning
推理链	模型的思考过程
TUI 渲染	实时显示 + 代码高亮

下一步

下一课我们将了解安全与沙盒机制。