调用gpt-6-astra须用client.responses.create接口，输入为input+instructions，输出取response.output_text；禁用temperature等参数，改用low/medium/high/xhigh/max推理强度；密钥须通过.env或环境变量管理；OpenRouter可简化多模型接入。
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直接用 OpenAI 官方 Python SDK 调用 gpt-6-astra 模型，核心是换接口、改参数、删旧字段——不是改个 model 名字就能跑通。
必须用 Responses API（工具调用/Agent 场景）
只要你的项目涉及函数调用、多步规划或需要状态延续，就不能再用 client.chat.completions.create。必须迁移到 client.responses.create：
- 输入结构变成
input（主任务）+instructions（角色与风格约束），不再用messages数组 - 输出文本从
response.output_text获取，不是choices[0].message.content - 工具调用的 schema、返回解析、流式事件都围绕
Response对象重新设计，不能只改函数名
推理强度代替 temperature/top_p
Astra 不支持 temperature、top_p 等采样参数，继续传会报错。改用推理强度 + 明确指令控制输出质量：
- 合法值只有：
low、medium、high、xhigh、max（none已移除） - 原来设
temperature=0的场景，建议先试low，再按需上调 - 把“要什么结果”写进
instructions，比如：「用中文分点回答，每点不超过20字，不解释原理」
API 配置与环境管理
别把密钥硬编码进代码，推荐三步走：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
- 本地开发：用
.env文件存OPENAI_API_KEY和可选的OPENAI_BASE_URL（如走 OpenRouter） - 加
.env到.gitignore，防止密钥泄露 - 生产环境：用系统环境变量、K8s Secret 或云厂商密钥服务，避免配置漂移
OpenRouter 是更省心的接入方式
如果你要对比模型、做 fallback、或统一管理多个后端，OpenRouter 值得优先考虑：
- 一个 API Key 调所有模型（Astra / Claude / Llama 等），不用维护多套凭证
- 请求里传
models=["gpt-6-astra", "gpt-6-sol"]，自动静默降级，失败不中断 - 接口完全兼容 OpenAI 标准，原有 Chat Completions 代码几乎不用改，只需换 endpoint 和 key
