OpenAI ⇄ Anthropic Converter

यह किसके लिए है?

OpenAI की Chat Completions API और Anthropic की Messages API दोनों आपको multi-turn conversation भेजने देती हैं, लेकिन JSON को इतना अलग shape करती हैं कि provider switch करने पर prompts और tool-call traces cleanly drop in नहीं होते। Differences छोटे हैं (system message placement, tool-call vs tool-use, image block shape, role: 'tool' vs content में tool_result) लेकिन हर एक deadline के नीचे होने पर 10-minute rabbit hole है। यह converter translation handle करता है ताकि आप OpenAI conversation paste करें और Anthropic-shaped version back मिले (या उल्टा)।

क्या translate होता है

• System messages। OpenAI role: "system" के साथ regular message रखता है। Anthropic इसे top-level system field के रूप में request पर रखता है। हम move करते हैं और concatenate करते हैं अगर एक से ज़्यादा हों।
• Tool calls (assistant side)। OpenAI: tool_calls: [{id, type:'function', function:{name, arguments:'JSON-string'}}]। Anthropic: assistant के content array के अंदर tool_use block {id, name, input} के साथ (parsed object, string नहीं)। हम OpenAI के escaped JSON arguments को structured input में parse करते हैं; reverse direction फिर से stringify करता है।
• Tool results। OpenAI: separate message role: "tool", tool_call_id, और content के साथ। Anthropic: next user message के content array के अंदर tool_result block tool_use_id के साथ। Consecutive OpenAI tool messages एक Anthropic user message में coalesce होते हैं जिसमें multiple tool_result blocks होते हैं।
• Images। OpenAI: {type:'image_url', image_url:{url}}। Anthropic: {type:'image', source:{type:'base64',media_type,data}} या URL-source। हम data: URLs detect करते हैं और convert करते हैं; bare URLs URL-source images के रूप में pass through होते हैं।
• Plain text content। OpenAI string use करता है; Anthropic string और one-element [{type:'text', text}] array दोनों accept करता है। हम जो simpler है वो use करते हैं।

क्या translate नहीं होता

• Streaming events। यह converter request/response JSON handle करता है, SSE event streams नहीं। अगर आपके पास stream dump है, पहले full final message reconstruct करें।
• Provider-specific fields। OpenAI के logprobs, Anthropic के stop_sequences, sampling parameters — ये request top-level पर रहते हैं, messages के अंदर नहीं।
• Cache control hints। Anthropic के cache_control: {type:'ephemeral'} hints का कोई OpenAI equivalent नहीं है। OpenAI → Anthropic में survive करते हैं (कोई source attach करने को नहीं), लेकिन Anthropic → OpenAI में drop होते हैं।
• Tool definitions। आपके tools का schema (request पर tools field) messages array के बाहर रहता है। हर provider का tool-definition shape अलग है — उन्हें अलग से convert करें।

Common gotchas

• OpenAI argument escaping। OpenAI का arguments JSON-encoded string है, parsed object नहीं। अगर malformed है (rare, छोटे models के साथ होता है), हम इसे throw करने के बजाय Anthropic input में _raw के नीचे डालते हैं।
• Anthropic top-level system। OpenAI → Anthropic convert करते समय result {system, messages} है। अगर आप सिर्फ messages array चाहते हैं, .messages field use करें — लेकिन याद रखें system को अपने API request के साथ separately attach करना है।
• Strict alternation। Anthropic strict alternation में user/assistant/user/assistant की मांग करता है (optional system के बाद)। Converter generally preserve करता है; अगर आपके OpenAI source में दो consecutive user messages हैं, तो Anthropic output में भी होंगे — और API reject करेगी। पहले merge करें।
• OpenAI में multi-modal। Images के साथ OpenAI user message string के बजाय content array use करता है। हम handle करते हैं; बस make sure करें कि आपका input JSON parse करे।
• Privacy। कुछ भी page से बाहर नहीं जाता। Conversion pure JavaScript है; कोई API keys नहीं, कोई network calls नहीं।