要从 OpenAI API 平台的提示词 (Prompts) 迁移，请将提示词内容从托管的 prompt 对象中移出，放入您的应用程序代码中。这使您能更好地掌控审查、测试、部署和版本控制。
迁移前：使用提示词对象
使用提示词对象
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import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI();
const response = await client.responses.create({
prompt: {
prompt_id: "pmpt_123",
version: "1",
variables: {
customer_name: "Acme",
issue: "billing question",
},
},
});迁移后：在代码中内联提示词
在代码中内联提示词
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import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI();
const response = await client.responses.create({
model: "gpt-5.1",
input: [
{
role: "system",
content:
"You are a helpful support assistant. Be concise, accurate, and friendly.",
},
{
role: "user",
content: `
Customer name: Acme
Issue: billing question
Write a response to the customer.
`.trim(),
},
],
});
console.log(response.output_text);使用 Codex 进行迁移
使用 OpenAI Developers 插件 和 OpenAI Docs skill 来自动化迁移流程，并加速基于 OpenAI API 的开发。
$openai-docs update this project to store prompts in code instead of using a prompts object变更内容
不再在 API 请求中引用已保存的提示词对象，而是将提示词文本存储在您的代码库中，并将生成的 消息直接作为 input 传入 Responses API 调用。
- 将提示词内容移入源代码，以便提示词的变更能够经历与产品逻辑相同的审查和发布流程。
- 用函数参数替换提示词变量，从而使动态值在您的应用程序中更加明确且类型化。
- 在 Responses API 调用中通过
input传入消息，而不是使用prompt对象。 - 使用 git 提交、PR 审查以及测试或评估 (evals)，将版本控制迁移至您的代码库中。
- 优先保留静态内容，将动态内容置后，以维持提示词缓存 (Prompt caching) 的优势，因为缓存命中取决于精确的前缀匹配。
示例
使用辅助函数构建提示词
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import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI();
function buildSupportPrompt({ customerName, issue }) {
return [
{
role: "system",
content: `
You are a helpful support assistant.
Be concise, accurate, and friendly.
Do not invent policy details.
`.trim(),
},
{
role: "user",
content: `
Customer name: ${customerName}
Issue: ${issue}
Write a response to the customer.
`.trim(),
},
];
}
const response = await client.responses.create({
model: "gpt-5.1",
input: buildSupportPrompt({
customerName: "Acme",
issue: "billing question",
}),
});您将获得什么
您将获得更严谨的工程管控：提示词与产品代码共存，变更需经过 PR，测试和评估可在 CI 中运行，发布或实验可通过您自己的配置或功能标志 (feature flags) 进行管理。
不要将提示词分散内联在代码库各处。创建一个小型 prompts/ 模块，将每个提示词作为一个具名的构建器函数保留，并添加轻量级的评估夹具 (eval fixtures)，以便像审查产品逻辑一样审查提示词的变更。