System messages. OpenAI: messaggio normale con role: "system" . Anthropic: campo system top-level sul request. Spostiamo e concateniamo se ne hai più di uno. Tool-call (lato assistant). OpenAI: tool_calls: [{id, type:'function', function:{name, arguments:'JSON-string'}}] . Anthropic: blocco tool_use dentro content con {id, name, input} (oggetto parsato, non stringa). Parsiamo gli arguments escapati di OpenAI in input strutturato; il senso opposto ri-serializza. Tool result. OpenAI: messaggio separato con role: "tool" , tool_call_id , content . Anthropic: blocco tool_result nel content del prossimo messaggio user con tool_use_id . Messaggi tool consecutivi di OpenAI vengono coalesced in un singolo user Anthropic con più tool_result . Immagini. OpenAI: {type:'image_url', image_url:{url}} . Anthropic: {type:'image', source:{type:'base64',media_type,data}} o URL-source. Rileviamo URL data: e convertiamo; URL semplici passano come URL-source. Testo semplice. OpenAI usa stringa; Anthropic accetta stringa o array [{type:'text', text}] a un elemento. Usiamo ciò che è più semplice.

Escaping arguments OpenAI. arguments di OpenAI è una stringa JSON-encoded, non oggetto parsato. Se è malformato (raro, capita con modelli piccoli), lo mettiamo in _raw dentro input Anthropic invece di lanciare. System top-level Anthropic. In OpenAI → Anthropic il risultato è {system, messages} . Se vuoi solo l'array, usa .messages — ma ricordati di attaccare system al request separatamente. Alternanza stretta. Anthropic esige user/assistant in alternanza stretta (dopo il system opzionale). Il convertitore preserva in generale; se la sorgente OpenAI ha due user consecutivi, anche l'output Anthropic — e l'API rifiuterà. Mergeli prima. Multi-modal in OpenAI. Un messaggio user OpenAI con immagini usa un content array invece di stringa. Lo gestiamo; assicurati solo che il tuo input parsi come JSON. Privacy. Niente lascia la pagina. Conversione in JS puro; nessuna API key, nessuna chiamata di rete.

Convertitore OpenAI ⇄ Anthropic

Converti array di messages tra OpenAI Chat Completions e Anthropic Messages API. Gestisce system message, tool call, blocchi immagine, multi-turno. Nel browser, senza API key.

OpenAI → Anthropic Anthropic → OpenAI

Source (OpenAI Chat Completions)

Target (Anthropic Messages API)

A cosa serve?

L'API Chat Completions di OpenAI e la Messages API di Anthropic permettono entrambe conversazioni multi-turno, ma strutturano il JSON in modo abbastanza diverso da impedire ai prompt e alle trace di tool-call di transitare puliti quando cambi provider. Le differenze sono piccole (posizione del system message, tool-call vs tool-use, forma dei blocchi immagine, role: 'tool' vs tool_result nel content) ma ognuna è una tana di coniglio da 10 minuti quando sei sotto deadline. Questo convertitore fa la traduzione: incolli una conversazione OpenAI e ottieni la versione Anthropic (o viceversa).

Cosa viene tradotto

System messages. OpenAI: messaggio normale con role: "system". Anthropic: campo system top-level sul request. Spostiamo e concateniamo se ne hai più di uno.
Tool-call (lato assistant). OpenAI: tool_calls: [{id, type:'function', function:{name, arguments:'JSON-string'}}]. Anthropic: blocco tool_use dentro content con {id, name, input} (oggetto parsato, non stringa). Parsiamo gli arguments escapati di OpenAI in input strutturato; il senso opposto ri-serializza.
Tool result. OpenAI: messaggio separato con role: "tool", tool_call_id, content. Anthropic: blocco tool_result nel content del prossimo messaggio user con tool_use_id. Messaggi tool consecutivi di OpenAI vengono coalesced in un singolo user Anthropic con più tool_result.
Immagini. OpenAI: {type:'image_url', image_url:{url}}. Anthropic: {type:'image', source:{type:'base64',media_type,data}} o URL-source. Rileviamo URL data: e convertiamo; URL semplici passano come URL-source.
Testo semplice. OpenAI usa stringa; Anthropic accetta stringa o array [{type:'text', text}] a un elemento. Usiamo ciò che è più semplice.

Cosa non viene tradotto

Eventi di streaming. Gestiamo JSON di request/response, non gli stream SSE. Se hai un dump di stream, ricostruisci prima il messaggio finale.
Campi provider-specifici. logprobs di OpenAI, stop_sequences di Anthropic, parametri di sampling — stanno al top-level del request, non dentro i messaggi.
Hint cache-control. Il cache_control: {type:'ephemeral'} di Anthropic non ha equivalente OpenAI. Sopravvive a OpenAI → Anthropic (nessuna sorgente), ma viene scartato in Anthropic → OpenAI.
Definizioni di tool. Lo schema dei tuoi tool (campo tools del request) sta fuori dall'array messages. Formato diverso tra provider — converti separatamente.

Trappole comuni

Escaping arguments OpenAI. arguments di OpenAI è una stringa JSON-encoded, non oggetto parsato. Se è malformato (raro, capita con modelli piccoli), lo mettiamo in _raw dentro input Anthropic invece di lanciare.
System top-level Anthropic. In OpenAI → Anthropic il risultato è {system, messages}. Se vuoi solo l'array, usa .messages — ma ricordati di attaccare system al request separatamente.
Alternanza stretta. Anthropic esige user/assistant in alternanza stretta (dopo il system opzionale). Il convertitore preserva in generale; se la sorgente OpenAI ha due user consecutivi, anche l'output Anthropic — e l'API rifiuterà. Mergeli prima.
Multi-modal in OpenAI. Un messaggio user OpenAI con immagini usa un content array invece di stringa. Lo gestiamo; assicurati solo che il tuo input parsi come JSON.
Privacy. Niente lascia la pagina. Conversione in JS puro; nessuna API key, nessuna chiamata di rete.