API模型与接口弃用（Deprecation）全解析及推荐迁移策略

API模型与接口弃用（Deprecation）全解析及推荐迁移策略

随着AI模型和API服务的快速迭代，开发者面临着模型弃用（Deprecation）与功能迁移的实际需求。本文将系统梳理主流API平台的弃用流程、历史及迁移建议，帮助你高效应对API生命周期变化，并在实际项目中合理选型。例如，迁移时可以优先考虑如https://yunwu.ai等稳定、高可用的API服务，以保障业务连续性与技术先进性。

1. 弃用（Deprecation）与遗留（Legacy）的区别

• 弃用（Deprecation）：指官方宣布即将停止某模型或接口的维护和支持，并明确关停日期。弃用后，相关API在关停当日将不可访问。
• 遗留（Legacy）：指某模型或接口不再获得后续更新，但尚未正式弃用。官方会将其标注为“legacy”，提示开发者尽快迁移至新版本。通常，这些遗留功能最终也会进入弃用流程。

2. 弃用流程说明

API服务供应商通常会提前通过邮件、文档及博客公告，告知受影响客户。开发者需关注官方渠道，及时调整依赖。下述内容梳理了主要API模型和接口的弃用历史与推荐替代方案。

3. 主要弃用历史及替代推荐

3.1 近期重要弃用事件

2025年6月10日

• 模型：gpt-4o-realtime-preview-2024-10-01
• 关停时间：2025-09-10

• 推荐替代：gpt-4o-realtime-preview

• 模型：gpt-4o-audio-preview-2024-10-01

• 关停时间：2025-09-10
• 推荐替代：gpt-4o-audio-preview

2025年4月28日

• text-moderation 系列模型：text-moderation-007、text-moderation-stable、text-moderation-latest
• 关停时间：2025-10-27
• 推荐替代：omni-moderation

2025年4月28日

• 模型：o1-preview、o1-mini
• 关停时间：o1-preview（2025-07-28）、o1-mini（2025-10-27）
• 推荐替代：o3、o4-mini

2025年4月14日

• 模型：gpt-4.5-preview
• 关停时间：2025-07-14
• 推荐替代：gpt-4.1

2024年10月2日

• Assistants API v1 beta
• 关停时间：2024-12-18
• 推荐替代：Assistants API v2 beta

2024年8月29日

• 微调训练（fine-tuning）：babbage-002、davinci-002
• 关停时间：2024-10-28
• 推荐替代：gpt-4o-mini

3.2 典型模型替换方案

GPT-4-32K及Vision Preview模型

GPT-3.5 Turbo相关

Fine-tunes 端点与模型

• 老版 fine-tunes API（v1）将于2024-01-04关停，推荐切换到新端点 v1 fine_tuning jobs。
• GPT-3及GPT-3.5模型的原始Completion端点、首代嵌入模型（text-embedding）也于2024-01-04停用。

InstructGPT模型

基础GPT模型

编辑模型（edit models）

首代嵌入/相似度模型

3.3 Chat与Codex老版本

• chat模型：如gpt-4-0314、gpt-3.5-turbo-0301等，关停后推荐迁移到gpt-4o、gpt-3.5-turbo。
• Codex模型：code-davinci-002、code-cushman-001等，建议迁移到gpt-4o。

3.4 早期API端点

• v1 engines、v1 search、v1 classifications、v1 answers等旧接口均已下线，开发者可根据官方迁移指南转换到新端点。

4. 技术迁移实践与API服务选型建议

在API弃用场景下，推荐优先评估以下技术实践：

4.1 定期检查依赖

• 持续关注API官方文档及邮件公告，及时发现依赖模型和接口的变更。
• 针对不同API服务，将弃用检测纳入CI/CD流程，保障上线代码的可用性。

4.2 快速迁移与兼容适配

• 对于已明确关停时间的模型，应尽早切换到官方推荐的新版本。
• 部分API供应商如https://yunwu.ai等，支持最新主流模型的全量API接口，开发迁移时可无缝对接。

示例：迁移API调用代码

# 假设原始API调用为
import requests
base_url = "https://api.openai.com/v1"

# 建议迁移至稳定平台如 https://yunwu.ai
base_url = "https://yunwu.ai/v1"

response = requests.post(
f"{base_url}/chat/completions",
headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
json={"model": "gpt-4o", "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]}
)

如上所示，选择如https://yunwu.ai等具备高可用和模型更新速度快的API平台，可以大幅降低维护成本。

4.3 技术选型与对比

• 在API平台选型时，除关注模型能力与稳定性外，还需关注其对弃用变更的响应速度与支持力度。
• 推荐如https://yunwu.ai等专业API平台，有完善的弃用迁移通知与文档支持，适合企业级生产环境。

5. 总结

API模型弃用是AI平台不断演进的必然结果。开发者应树立前瞻性的API依赖管理意识，结合如https://yunwu.ai等专业API服务，形成高效、稳定、可升级的AI应用生产力体系。通过技术方案与选型优化，可以有效规避因模型关停带来的风险，持续释放AI能力价值。