System messages. OpenAI: mensagem normal com role: "system" . Anthropic: campo system top-level do request. Movemos e concatenamos se houver vários. Tool-calls (lado assistant). OpenAI: tool_calls: [{id, type:'function', function:{name, arguments:'JSON-string'}}] . Anthropic: bloco tool_use dentro do content com {id, name, input} (objeto parseado, não string). Parseamos os arguments escapados da OpenAI pra input estruturado; sentido oposto re-serializa. Tool results. OpenAI: mensagem separada com role: "tool" , tool_call_id , content . Anthropic: bloco tool_result dentro do content do próximo user com tool_use_id . Mensagens tool consecutivas da OpenAI são coalescidas em um único user Anthropic com múltiplos tool_result . Imagens. OpenAI: {type:'image_url', image_url:{url}} . Anthropic: {type:'image', source:{type:'base64',media_type,data}} ou URL-source. Detectamos URLs data: e convertemos; URLs simples passam como URL-source. Texto puro. OpenAI usa string; Anthropic aceita string ou array [{type:'text', text}] de um elemento. Usamos o mais simples.

Escaping dos arguments da OpenAI. arguments da OpenAI é string JSON-encoded, não objeto parseado. Se tá malformado (raro, acontece com modelos pequenos), colocamos em _raw no input da Anthropic em vez de lançar erro. System top-level da Anthropic. Em OpenAI → Anthropic o resultado é {system, messages} . Se você quer só o array, use .messages — mas lembre de anexar system ao request separadamente. Alternância estrita. Anthropic exige user/assistant em alternância estrita (após o system opcional). O conversor preserva em geral; se sua fonte OpenAI tem dois user seguidos, a saída Anthropic também — e a API rejeita. Faça merge antes. Multi-modal na OpenAI. Mensagem user da OpenAI com imagens usa content array em vez de string. Tratamos; só garanta que seu input parse como JSON. Privacidade. Nada sai da página. Conversão em JS puro; sem API keys, sem rede.

Conversor OpenAI ⇄ Anthropic

Converte arrays de messages entre OpenAI Chat Completions e Anthropic Messages API. Trata system messages, tool calls, blocos de imagem, multi-turno. No navegador, sem API keys.

OpenAI → Anthropic Anthropic → OpenAI

Source (OpenAI Chat Completions)

Target (Anthropic Messages API)

Pra que serve?

A Chat Completions API da OpenAI e a Messages API da Anthropic permitem conversas multi-turno, mas estruturam o JSON de forma diferente o suficiente pra prompts e traces de tool-call não caírem limpos quando você troca de provider. As diferenças são pequenas (posição do system message, tool-call vs tool-use, formato de blocos de imagem, role: 'tool' vs tool_result em content) mas cada uma é um buraco de coelho de 10 minutos quando você tá no prazo. Esse conversor faz a tradução: cola uma conversa OpenAI e recebe versão Anthropic (ou vice-versa).

O que é traduzido

System messages. OpenAI: mensagem normal com role: "system". Anthropic: campo system top-level do request. Movemos e concatenamos se houver vários.
Tool-calls (lado assistant). OpenAI: tool_calls: [{id, type:'function', function:{name, arguments:'JSON-string'}}]. Anthropic: bloco tool_use dentro do content com {id, name, input} (objeto parseado, não string). Parseamos os arguments escapados da OpenAI pra input estruturado; sentido oposto re-serializa.
Tool results. OpenAI: mensagem separada com role: "tool", tool_call_id, content. Anthropic: bloco tool_result dentro do content do próximo user com tool_use_id. Mensagens tool consecutivas da OpenAI são coalescidas em um único user Anthropic com múltiplos tool_result.
Imagens. OpenAI: {type:'image_url', image_url:{url}}. Anthropic: {type:'image', source:{type:'base64',media_type,data}} ou URL-source. Detectamos URLs data: e convertemos; URLs simples passam como URL-source.
Texto puro. OpenAI usa string; Anthropic aceita string ou array [{type:'text', text}] de um elemento. Usamos o mais simples.

O que não é traduzido

Eventos de streaming. Tratamos JSON de request/response, não streams SSE. Se você tem dump de stream, reconstrua a mensagem final primeiro.
Campos específicos do provider. logprobs da OpenAI, stop_sequences da Anthropic, parâmetros de sampling — ficam no top-level do request, não dentro dos messages.
Hints de cache-control. O cache_control: {type:'ephemeral'} da Anthropic não tem equivalente OpenAI. Sobrevive a OpenAI → Anthropic (sem fonte), mas é descartado em Anthropic → OpenAI.
Definições de tool. O schema dos seus tools (campo tools do request) fica fora do array messages. Formato diferente entre providers — converta separadamente.

Pegadinhas comuns

Escaping dos arguments da OpenAI. arguments da OpenAI é string JSON-encoded, não objeto parseado. Se tá malformado (raro, acontece com modelos pequenos), colocamos em _raw no input da Anthropic em vez de lançar erro.
System top-level da Anthropic. Em OpenAI → Anthropic o resultado é {system, messages}. Se você quer só o array, use .messages — mas lembre de anexar system ao request separadamente.
Alternância estrita. Anthropic exige user/assistant em alternância estrita (após o system opcional). O conversor preserva em geral; se sua fonte OpenAI tem dois user seguidos, a saída Anthropic também — e a API rejeita. Faça merge antes.
Multi-modal na OpenAI. Mensagem user da OpenAI com imagens usa content array em vez de string. Tratamos; só garanta que seu input parse como JSON.
Privacidade. Nada sai da página. Conversão em JS puro; sem API keys, sem rede.