代码
OpenAI Agents SDK
Agents SDK 通过聊天补全在 nokeep 上运行。给它一个带有 nokeep 基础 URL 的 AsyncOpenAI 客户端，并把模型包装进 OpenAIChatCompletionsModel。
核对于 2026年10月29日
安装与连接
pip install openai-agents
export NOKEEP_API_KEY="sk-nokeep-test" # your own key once it connectsimport os
from openai import AsyncOpenAI
from agents import Agent, OpenAIChatCompletionsModel, set_tracing_disabled
client = AsyncOpenAI(
base_url="https://nokeep.ai/v1",
api_key=os.environ["NOKEEP_API_KEY"],
)
set_tracing_disabled(True) # traces go to OpenAI's dashboard, which a nokeep key can't reach
model = OpenAIChatCompletionsModel(model="deepseek-v4.1-flash-uncensored", openai_client=client)
from agents import Runner
agent = Agent(name="Editor", instructions="You are a blunt editor.", model=model)
result = Runner.run_sync(agent, "Cut this opening line to ten words: ...")
print(result.final_output)除非另行设置，SDK 会调用 Responses API（/v1/responses），而 nokeep 只提供聊天补全。把模型包装进 OpenAIChatCompletionsModel，才能让它正常工作。
或为所有智能体统一设置一次
import os
from openai import AsyncOpenAI
from agents import Agent, set_default_openai_api, set_default_openai_client, set_tracing_disabled
set_default_openai_client(AsyncOpenAI(base_url="https://nokeep.ai/v1", api_key=os.environ["NOKEEP_API_KEY"]), use_for_tracing=False)
set_default_openai_api("chat_completions")
set_tracing_disabled(True)
agent = Agent(name="Editor", instructions="You are a blunt editor.", model="deepseek-v4.1-flash-uncensored")之后，智能体直接使用字符串形式的模型 ID。智能体之间的交接同样适用。
工具
from agents import Agent, Runner, function_tool
@function_tool
def get_weather(city: str) -> str:
"""Get the weather in a city."""
return f"18°C and clear in {city}"
agent = Agent(
name="Weather",
instructions="Answer questions about the weather.",
model=model,
tools=[get_weather],
)
print(Runner.run_sync(agent, "What's the weather in Lisbon?").final_output)SDK 会以 strict: true 发送每个工具，并运行循环：模型请求调用工具，SDK 运行该工具并把结果送回，直到模型给出回答。参见工具调用。
流式输出与用量
import asyncio
from agents import Runner
from openai.types.responses import ResponseTextDeltaEvent
async def main():
result = Runner.run_streamed(agent, "Tell me a story in three lines.")
async for event in result.stream_events():
if event.type == "raw_response_event" and isinstance(event.data, ResponseTextDeltaEvent):
print(event.data.delta, end="", flush=True)
print("\n", result.context_wrapper.usage)
asyncio.run(main())SDK 在流式输出时会请求用量信息，因此 context_wrapper.usage 保存整次运行的 token 计数，即每次模型调用的总和。
推理强度与其他设置
from agents import Agent, ModelSettings
from openai.types.shared import Reasoning
planner = Agent(
name="Planner",
instructions="Plan before you answer.",
model=model,
model_settings=ModelSettings(
reasoning=Reasoning(effort="high"), # sent as reasoning_effort
max_tokens=4000,
extra_body={"min_p": 0.05}, # fields ModelSettings has no argument for
),
)思考内容计入 max_tokens，所以要为会思考的智能体留出足够空间。参见思考。
注意事项
- `reasoning_effort` 只接受模型自身的取值。
deepseek-v4.1-flash-uncensored接受none、low、high、max；glm-5.3-flash-uncensored接受low、high。其他应用传入的minimal、medium和xhigh会按模型最接近的档位运行（medium按high，模型支持时xhigh按max）；任何其他值都会返回400 invalid_reasoning_effort。参见思考。 - GLM 自己选择工具。
glm-5.3-flash-uncensored只接受tool_choice为auto或none。强制调用工具（required，或指定某个函数名）会返回400 unsupported_tool_choice。需要强制调用时请用 DeepSeek。在 SDK 中，即ModelSettings(tool_choice="required")，或指定工具名。 - 模型不支持的字段会被丢弃，而不是拒绝。 调用仍会返回结果，响应头
x-nokeep-ignored会列出被丢弃的内容。GLM 只保留tools、tool_choice和reasoning_effort，因此它的temperature和response_format会被丢弃。参见各模型支持的字段。 - 只支持聊天补全。 没有
/v1/responses，也没有/v1/embeddings；默认使用其中之一的框架需要改为指向聊天补全，而嵌入功能需要另一家提供方。
托管工具，例如网页搜索、文件搜索和代码解释器，通过 Responses API 在 OpenAI 自己的服务器上运行。它们无法用于其他任何 API，包括 nokeep。请将它们写成函数工具。
常见问题
我还需要 OpenAI 密钥吗？
不需要。每次模型调用都使用你的 nokeep 密钥发送到 nokeep。追踪数据会上传到 OpenAI 的控制台；若开启了追踪却没有设置 OpenAI 密钥，SDK 会打印 OPENAI_API_KEY is not set, skipping trace export，智能体仍会照常运行。set_tracing_disabled(True) 可以让它保持安静。
智能体应该使用哪个模型？
deepseek-v4.1-flash-uncensored：它可以被引导去调用工具，能读取图片，并支持所有设置。glm-5.3-flash-uncensored 费用更低，适合让模型自行选择工具的智能体。