# 兼容矩阵

> 103 个 chat 模型 × 4 个客户端协议（OpenAI Chat / Anthropic Messages / OpenAI Responses / Gemini Native），逐模型标注原生直通 / 网关翻译 / 上游转换 / 无通道，由线上通道表生成

来源：https://model.dflop.top/docs/reference/compatibility-matrix

本平台对外暴露 **4 个客户端协议端点**，同一把 `sk-gpushare-*` API Key 通用：

| 协议 | 端点 | 典型客户端 |
|---|---|---|
| OpenAI Chat | `POST /v1/chat/completions` | OpenAI SDK、绝大多数第三方客户端 |
| Anthropic Messages | `POST /v1/messages` | Anthropic SDK、Claude Code |
| OpenAI Responses | `POST /v1/responses` | OpenAI Responses SDK、Codex CLI |
| Gemini Native | `POST /v1beta/models/{model}:generateContent` / `:streamGenerateContent` | Google `genai` SDK |

不是每个模型都支持全部 4 个协议。**矩阵的真源是通道布线**——每个模型由哪类上游通道服务、该通道声明了哪些协议——而不是「模型厂商 × 协议」的理论推导。下表**由线上通道表逐模型生成**,每格的含义见符号说明。

## 符号说明

| 符号 | 含义 |
|---|---|
| **✅** | **原生直通** —— 客户端协议与上游通道协议一致，网关字节级透传 |
| **🔄 T1** / **🔄 T2** | **网关侧翻译** —— 网关做协议转换，响应带 `X-Protocol-Translation` header（见下） |
| **🔄 上游** | **上游侧转换** —— 网关字节透传，转换发生在上游内部，**没有** `X-Protocol-Translation` header |
| **—** | **无通道** —— 返回 503 `no_channel_available`（注意：是 503，不是 404） |

🔄 的两类，客户端可以从响应 header 区分：

- **网关侧翻译**（T1 / T2，见下表）：网关把请求体转成上游协议、把响应转回客户端协议，响应带 `X-Protocol-Translation` header。
- **上游侧转换**（表中标 `🔄 上游`）：网关字节级透传，协议转换发生在上游服务内部，**没有** `X-Protocol-Translation` header。协议形状对客户端完整，但另一协议独有的特性（如 Anthropic 的 `cache_control`、thinking 块）不保证语义保真。

## 网关侧翻译路径速查

| 路径 | 方向（客户端 → 上游） | `X-Protocol-Translation` 值 | 当前是否触发 |
|---|---|---|---|
| T1 | OpenAI Chat → Anthropic 上游 | `openai_chat_to_anthropic_messages` | ✅ 生产在用（Claude 池 / 体验池的 `/v1/chat/completions` 流量） |
| T2 | OpenAI Chat → Gemini 上游 | `openai_chat_to_gemini_native` | ✅ 生产在用（Gemini 池的 `/v1/chat/completions` 流量） |
| T3 | Anthropic Messages → OpenAI 上游 | `anthropic_messages_to_openai_chat` | 已实现，当前无通道组合触发 |
| T4 | Gemini Native → OpenAI 上游 | `gemini_native_to_openai_chat` | 已实现，当前无通道组合触发 |
| T6 | Gemini Native → Anthropic 上游 | `anthropic_messages_to_gemini_native` | 已实现，当前无通道组合触发 |

T3 / T4 / T6 是为未来通道布线预留的：今天 Anthropic Messages / Gemini Native 的跨协议流量全部由上游通道在上游侧转换承接，网关侧这三条翻译器不会被路由命中。

## 矩阵(按模型)

来源列是不透明代号:**x1** = 自建号池,**x2** = 第三方中转,**x3** = 腾讯系。一个模型有多个来源代号,表示它有多条通道做 failover(标注的是所有通道的并集)。

### Anthropic (11)

| 模型 | OpenAI Chat | Anthropic Messages | OpenAI Responses | Gemini Native | 来源 |
|---|---|---|---|---|---|
| `claude-fable-5` | 🔄 T1 | ✅ | — | — | x2 |
| `claude-haiku-4-5-20251001` | 🔄 T1 | ✅ | 🔄 上游 | — | x1 x2 |
| `claude-opus-4-5-thinking` | 🔄 T1 | ✅ | — | — | x2 |
| `claude-opus-4-6` | 🔄 T1 | ✅ | 🔄 上游 | — | x1 x2 |
| `claude-opus-4-6-thinking` | ✅ | ✅ | — | — | x1 x2 |
| `claude-opus-4-7` | 🔄 T1 | ✅ | 🔄 上游 | — | x1 x2 |
| `claude-opus-4-8` | 🔄 T1 | ✅ | 🔄 上游 | — | x1 x2 |
| `claude-opus-5` | 🔄 T1 | ✅ | — | — | x2 |
| `claude-sonnet-4-5-20250929` | 🔄 T1 | ✅ | — | — | x2 |
| `claude-sonnet-4-6` | 🔄 T1 | ✅ | 🔄 上游 | — | x1 x2 |
| `claude-sonnet-5` | 🔄 T1 | ✅ | 🔄 上游 | — | x1 x2 |

### OpenAI (7)

| 模型 | OpenAI Chat | Anthropic Messages | OpenAI Responses | Gemini Native | 来源 |
|---|---|---|---|---|---|
| `gpt-5.5` | ✅ | 🔄 上游 | 🔄 上游 | — | x1 x2 |
| `gpt-5.6-luna` | ✅ | 🔄 上游 | 🔄 上游 | — | x1 |
| `gpt-5.6-sol` | ✅ | 🔄 上游 | 🔄 上游 | — | x1 |
| `gpt-5.6-terra` | ✅ | 🔄 上游 | 🔄 上游 | — | x1 |
| `gpt-6` | ✅ | 🔄 上游 | 🔄 上游 | — | x1 |
| `gpt-6-astra` | ✅ | 🔄 上游 | 🔄 上游 | — | x1 |
| `gpt-oss-120b-medium` | ✅ | — | — | — | x1 |

### Google (9)

| 模型 | OpenAI Chat | Anthropic Messages | OpenAI Responses | Gemini Native | 来源 |
|---|---|---|---|---|---|
| `gemini-3-flash` | ✅ | ✅ | — | ✅ | x1 x2 |
| `gemini-3-flash-agent` | ✅ | — | — | ✅ | x1 |
| `gemini-3-pro` | ✅ | — | — | ✅ | x2 |
| `gemini-3.1-flash-lite` | ✅ | — | — | ✅ | x1 |
| `gemini-3.1-pro-low` | ✅ | ✅ | — | ✅ | x1 x2 |
| `gemini-3.5-flash-low` | ✅ | — | — | ✅ | x1 x2 |
| `gemini-3.6-flash` | ✅ | — | — | ✅ | x1 x2 |
| `gemini-3.7-flash` | ✅ | — | — | ✅ | x1 |
| `gemini-pro-agent` | ✅ | — | — | ✅ | x1 |

### xAI (10)

| 模型 | OpenAI Chat | Anthropic Messages | OpenAI Responses | Gemini Native | 来源 |
|---|---|---|---|---|---|
| `grok-3-mini` | ✅ | — | 🔄 上游 | — | x1 |
| `grok-3-mini-fast` | ✅ | — | 🔄 上游 | — | x1 |
| `grok-4.20-0309-non-reasoning` | ✅ | — | 🔄 上游 | — | x1 |
| `grok-4.20-0309-reasoning` | ✅ | — | 🔄 上游 | — | x1 |
| `grok-4.20-multi-agent-0309` | ✅ | — | 🔄 上游 | — | x1 |
| `grok-4.3` | ✅ | — | 🔄 上游 | — | x1 |
| `grok-4.5` | ✅ | — | 🔄 上游 | — | x1 |
| `grok-4.6` | ✅ | — | 🔄 上游 | — | x1 |
| `grok-build-0.1` | ✅ | — | 🔄 上游 | — | x1 |
| `grok-composer-2.5-fast` | ✅ | — | 🔄 上游 | — | x1 |

### 智谱 GLM (8)

| 模型 | OpenAI Chat | Anthropic Messages | OpenAI Responses | Gemini Native | 来源 |
|---|---|---|---|---|---|
| `glm-4.7` | ✅ | 🔄 上游 | — | 🔄 上游 | x2 |
| `glm-5` | ✅ | 🔄 上游 | — | 🔄 上游 | x2 x3 |
| `glm-5-turbo` | ✅ | 🔄 上游 | — | 🔄 上游 | x2 |
| `glm-5.1` | ✅ | 🔄 上游 | — | 🔄 上游 | x2 x3 |
| `glm-5.2` | ✅ | 🔄 上游 | — | 🔄 上游 | x2 |
| `glm-5.3` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `glm-5.3-flash` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `glm-5v-turbo` | ✅ | — | — | — | x2 |

### DeepSeek (6)

| 模型 | OpenAI Chat | Anthropic Messages | OpenAI Responses | Gemini Native | 来源 |
|---|---|---|---|---|---|
| `deepseek-v3-0324` | ✅ | — | — | — | x3 |
| `deepseek-v3.1` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `deepseek-v3.1-terminus` | ✅ | — | — | — | x3 |
| `deepseek-v3.2` | ✅ | — | — | — | x3 |
| `deepseek-v4-flash` | ✅ | — | — | — | x2 x3 |
| `deepseek-v4-pro` | ✅ | — | — | — | x2 x3 |

### 字节跳动 豆包 (14)

| 模型 | OpenAI Chat | Anthropic Messages | OpenAI Responses | Gemini Native | 来源 |
|---|---|---|---|---|---|
| `doubao-1-5-lite-32k-250115` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `doubao-1-5-pro-32k-250115` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `doubao-seed-1-6-250615` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `doubao-seed-1-6-flash-250828` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `doubao-seed-1-6-vision` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `doubao-seed-1-8-251228` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `doubao-seed-2-0-code-preview-260215` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `doubao-seed-2-0-lite-260215` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `doubao-seed-2-0-lite-260428` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `doubao-seed-2-0-mini-260215` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `doubao-seed-2-0-mini-260428` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `doubao-seed-2-0-pro-260215` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `doubao-seed-2-1-pro-260628` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `doubao-seed-2-1-turbo-260628` | ✅ | — | — | — | x2 |

### 腾讯混元 (4)

| 模型 | OpenAI Chat | Anthropic Messages | OpenAI Responses | Gemini Native | 来源 |
|---|---|---|---|---|---|
| `hunyuan-2.0-instruct-20251111` | ✅ | — | — | — | x3 |
| `hunyuan-2.0-thinking-20251109` | ✅ | — | — | — | x3 |
| `hunyuan-role-latest` | ✅ | — | — | — | x3 |
| `hy3` | ✅ | — | — | — | x2 |

### Moonshot Kimi (4)

| 模型 | OpenAI Chat | Anthropic Messages | OpenAI Responses | Gemini Native | 来源 |
|---|---|---|---|---|---|
| `kimi-k2.5` | ✅ | — | — | — | x2 x3 |
| `kimi-k2.6` | ✅ | — | — | — | x2 x3 |
| `kimi-k2.7-code` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `kimi-k3` | ✅ | — | — | — | x2 |

### MiniMax (3)

| 模型 | OpenAI Chat | Anthropic Messages | OpenAI Responses | Gemini Native | 来源 |
|---|---|---|---|---|---|
| `MiniMax-M2.5` | ✅ | — | — | — | x3 |
| `MiniMax-M2.7` | ✅ | — | — | — | x3 |
| `MiniMax-M3` | ✅ | — | — | — | x2 |

### 阿里通义千问 (25)

| 模型 | OpenAI Chat | Anthropic Messages | OpenAI Responses | Gemini Native | 来源 |
|---|---|---|---|---|---|
| `qwen-flash` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `qwen-long` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `qwen-mt-turbo` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `qwen-plus` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `qwen3-coder-plus` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `qwen3-max` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `qwen3-max-preview` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `qwen3-omni-flash` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `qwen3-vl-flash` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `qwen3-vl-plus` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `qwen3.5-122b-a10b` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `qwen3.5-27b` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `qwen3.5-35b-a3b` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `qwen3.5-397b-a17b` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `qwen3.5-flash` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `qwen3.5-plus` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `qwen3.6-27b` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `qwen3.6-35b-a3b` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `qwen3.6-flash` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `qwen3.6-max-preview` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `qwen3.6-plus` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `qwen3.7-flash` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `qwen3.7-max` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `qwen3.7-plus` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `qwen3.8-27b` | ✅ | — | — | — | x2 |
| `qwen3.8-max` | ✅ | — | — | — | x2 |

### 小米 MiMo (1)

| 模型 | OpenAI Chat | Anthropic Messages | OpenAI Responses | Gemini Native | 来源 |
|---|---|---|---|---|---|
| `mimo-v2.5-pro` | ✅ | — | — | — | x2 |

> 图像 / 视频 / 音乐 / 声音 SKU 走独立端点族,不属于本页 4 协议矩阵,见 [图像 / 视频 API](./media-apis.md) 与 [完整模型列表](./models.md)。

## 翻译路径的副作用

走**网关侧翻译**（T1 / T2）时，响应附带诊断 header：

```http
X-Protocol-Translation: openai_chat_to_anthropic_messages
X-Protocol-Warning: response_format=json_object dropped (Anthropic has no equivalent); n=2 dropped (Anthropic returns one completion)
```

- `X-Protocol-Translation` 的值是 `{客户端协议}_to_{上游协议}` 格式（见上方速查表）。
- `X-Protocol-Warning` 按本次请求**实际丢弃的字段**生成，多条以 `; ` 连接；请求没有触发任何丢弃时不返回该 header。常见丢弃：
  - OpenAI Chat → Anthropic（T1）：`response_format`、`n`、`tools.image_generation` 等 Anthropic 无对应概念的字段
  - Anthropic → OpenAI（T3，预留）：`cache_control` 标记
  - Gemini → Anthropic（T6，预留）：`safetySettings` / `cachedContent` / `codeExecution`

如果你的请求强依赖这些字段，选择能原生承载的协议端点（矩阵中标 ✅ 的列）更稳。**上游侧转换**（标「上游转换」的格子）不带这两个 header——网关看到的就是字节流，丢弃行为取决于上游。

## 怎么验证某个组合是否可用

```bash
# 用你的 key 直接发请求,看 HTTP status 与响应 header
curl -i https://api.dflop.top/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-gpushare-xxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"<model-id>","messages":[{"role":"user","content":"hi"}]}'
```

- **200** —— 该组合可用；响应 header 里有 `X-Protocol-Translation` 说明走了网关侧翻译路径，没有则是原生直通或上游侧转换。
- **400 `model_not_found`** —— model id 根本不在模型注册表里（拼写错误或已下线），**任何协议下都一样**，message 形如 `` model `xxx` is not available ``。
- **503 `no_channel_available`** —— 模型存在，但**当前协议**没有可用通道。换矩阵中标 ✅ / 🔄 的端点（`/v1/messages`、`/v1/responses` 或 `/v1beta/models/{id}:generateContent`）再试。

标 — 的格子若实测返回 200，以实际响应为准（通道布线先于文档更新）。注意三种协议的错误响应体形状不同（OpenAI / Anthropic / Gemini 各按官方 schema），对照见 [错误码](./errors.md)。

## 实时性

本页的表格由线上通道表生成（最近一次生成：2026-08-18），通道布线一变就需重新生成。最新模型清单另见：

- 公开 catalog: [`GET /api/v1/models/public`](https://api.dflop.top/api/v1/models/public)（免鉴权；含 `callable=false` 占位 SKU 与非 chat SKU，脚本接入需按 `callable` 与 `endpoint_type` 过滤）
- 模型广场: [model.dflop.top/models](https://model.dflop.top/models)