Initial commit

src/api/handlers/openai_cli/__init__.py

@@ -0,0 +1,11 @@
+"""
+OpenAI CLI 透传处理器
+"""
+
+from src.api.handlers.openai_cli.adapter import OpenAICliAdapter
+from src.api.handlers.openai_cli.handler import OpenAICliMessageHandler
+
+__all__ = [
+    "OpenAICliAdapter",
+    "OpenAICliMessageHandler",
+]

src/api/handlers/openai_cli/adapter.py

@@ -0,0 +1,44 @@
+"""
+OpenAI CLI Adapter - 基于通用 CLI Adapter 基类的简化实现
+
+继承 CliAdapterBase，只需配置 FORMAT_ID 和 HANDLER_CLASS。
+"""
+
+from typing import Optional, Type
+
+from fastapi import Request
+
+from src.api.handlers.base.cli_adapter_base import CliAdapterBase, register_cli_adapter
+from src.api.handlers.base.cli_handler_base import CliMessageHandlerBase
+
+
+@register_cli_adapter
+class OpenAICliAdapter(CliAdapterBase):
+    """
+    OpenAI CLI API 适配器
+
+    处理 /v1/responses 端点的请求。
+    """
+
+    FORMAT_ID = "OPENAI_CLI"
+    name = "openai.cli"
+
+    @property
+    def HANDLER_CLASS(self) -> Type[CliMessageHandlerBase]:
+        """延迟导入 Handler 类避免循环依赖"""
+        from src.api.handlers.openai_cli.handler import OpenAICliMessageHandler
+
+        return OpenAICliMessageHandler
+
+    def __init__(self, allowed_api_formats: Optional[list[str]] = None):
+        super().__init__(allowed_api_formats or ["OPENAI_CLI"])
+
+    def extract_api_key(self, request: Request) -> Optional[str]:
+        """从请求中提取 API 密钥 (Authorization: Bearer)"""
+        authorization = request.headers.get("authorization")
+        if authorization and authorization.startswith("Bearer "):
+            return authorization.replace("Bearer ", "")
+        return None
+
+
+__all__ = ["OpenAICliAdapter"]

src/api/handlers/openai_cli/handler.py

@@ -0,0 +1,211 @@
+"""
+OpenAI CLI Message Handler - 基于通用 CLI Handler 基类的简化实现
+
+继承 CliMessageHandlerBase，只需覆盖格式特定的配置和事件处理逻辑。
+代码量从原来的 900+ 行减少到 ~100 行。
+"""
+
+from typing import Any, Dict, Optional
+
+from src.api.handlers.base.cli_handler_base import (
+    CliMessageHandlerBase,
+    StreamContext,
+)
+
+
+class OpenAICliMessageHandler(CliMessageHandlerBase):
+    """
+    OpenAI CLI Message Handler - 处理 OpenAI CLI Responses API 格式
+
+    使用新三层架构 (Provider -> ProviderEndpoint -> ProviderAPIKey)
+    通过 FallbackOrchestrator 实现自动故障转移、健康监控和并发控制
+
+    响应格式特点：
+    - 使用 output[] 数组而非 content[]
+    - 使用 output_text 类型而非普通 text
+    - 流式事件：response.output_text.delta, response.output_text.done
+
+    模型字段：请求体顶级 model 字段
+    """
+
+    FORMAT_ID = "OPENAI_CLI"
+
+    def extract_model_from_request(
+        self,
+        request_body: Dict[str, Any],
+        path_params: Optional[Dict[str, Any]] = None,  # noqa: ARG002
+    ) -> str:
+        """
+        从请求中提取模型名 - OpenAI 格式实现
+
+        OpenAI API 的 model 在请求体顶级字段。
+
+        Args:
+            request_body: 请求体
+            path_params: URL 路径参数（OpenAI 不使用）
+
+        Returns:
+            模型名
+        """
+        model = request_body.get("model")
+        return str(model) if model else "unknown"
+
+    def apply_mapped_model(
+        self,
+        request_body: Dict[str, Any],
+        mapped_model: str,
+    ) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        OpenAI CLI (Responses API) 的 model 在请求体顶级字段。
+
+        Args:
+            request_body: 原始请求体
+            mapped_model: 映射后的模型名
+
+        Returns:
+            更新了 model 字段的请求体
+        """
+        result = dict(request_body)
+        result["model"] = mapped_model
+        return result
+
+    def _process_event_data(
+        self,
+        ctx: StreamContext,
+        event_type: str,
+        data: Dict[str, Any],
+    ) -> None:
+        """
+        处理 OpenAI CLI 格式的 SSE 事件
+
+        事件类型：
+        - response.output_text.delta: 文本增量
+        - response.completed: 响应完成（包含 usage）
+        """
+        # 提取 response_id
+        if not ctx.response_id:
+            response_obj = data.get("response")
+            if isinstance(response_obj, dict) and response_obj.get("id"):
+                ctx.response_id = response_obj["id"]
+            elif "id" in data:
+                ctx.response_id = data["id"]
+
+        # 处理文本增量
+        if event_type in ["response.output_text.delta", "response.outtext.delta"]:
+            delta = data.get("delta")
+            if isinstance(delta, str):
+                ctx.collected_text += delta
+            elif isinstance(delta, dict) and "text" in delta:
+                ctx.collected_text += delta["text"]
+
+        # 处理完成事件
+        elif event_type == "response.completed":
+            ctx.has_completion = True
+            response_obj = data.get("response")
+            if isinstance(response_obj, dict):
+                ctx.final_response = response_obj
+
+                usage_obj = response_obj.get("usage")
+                if isinstance(usage_obj, dict):
+                    ctx.final_usage = usage_obj
+                    ctx.input_tokens = usage_obj.get("input_tokens", 0)
+                    ctx.output_tokens = usage_obj.get("output_tokens", 0)
+
+                    details = usage_obj.get("input_tokens_details")
+                    if isinstance(details, dict):
+                        ctx.cached_tokens = details.get("cached_tokens", 0)
+
+                # 如果没有收集到文本，从 output 中提取
+                if not ctx.collected_text and "output" in response_obj:
+                    for output_item in response_obj.get("output", []):
+                        if output_item.get("type") != "message":
+                            continue
+                        for content_item in output_item.get("content", []):
+                            if content_item.get("type") == "output_text":
+                                text = content_item.get("text", "")
+                                if text:
+                                    ctx.collected_text += text
+
+        # 备用：从顶层 usage 提取
+        usage_obj = data.get("usage")
+        if isinstance(usage_obj, dict) and not ctx.final_usage:
+            ctx.final_usage = usage_obj
+            ctx.input_tokens = usage_obj.get("input_tokens", 0)
+            ctx.output_tokens = usage_obj.get("output_tokens", 0)
+
+            details = usage_obj.get("input_tokens_details")
+            if isinstance(details, dict):
+                ctx.cached_tokens = details.get("cached_tokens", 0)
+
+        # 备用：从 response 字段提取
+        response_obj = data.get("response")
+        if isinstance(response_obj, dict) and not ctx.final_response:
+            ctx.final_response = response_obj
+
+    def _extract_response_metadata(
+        self,
+        response: Dict[str, Any],
+    ) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        从 OpenAI 响应中提取元数据
+
+        提取 model、status、response_id 等字段作为元数据。
+
+        Args:
+            response: OpenAI API 响应
+
+        Returns:
+            提取的元数据字典
+        """
+        metadata: Dict[str, Any] = {}
+
+        # 提取模型名称（实际使用的模型）
+        if "model" in response:
+            metadata["model"] = response["model"]
+
+        # 提取响应 ID
+        if "id" in response:
+            metadata["response_id"] = response["id"]
+
+        # 提取状态
+        if "status" in response:
+            metadata["status"] = response["status"]
+
+        # 提取对象类型
+        if "object" in response:
+            metadata["object"] = response["object"]
+
+        # 提取系统指纹（如果存在）
+        if "system_fingerprint" in response:
+            metadata["system_fingerprint"] = response["system_fingerprint"]
+
+        return metadata
+
+    def _finalize_stream_metadata(self, ctx: StreamContext) -> None:
+        """
+        从流上下文中提取最终元数据
+
+        在流传输完成后调用，从收集的事件中提取元数据。
+
+        Args:
+            ctx: 流上下文
+        """
+        # 从 response_id 提取响应 ID
+        if ctx.response_id:
+            ctx.response_metadata["response_id"] = ctx.response_id
+
+        # 从 final_response 提取更多元数据
+        if ctx.final_response and isinstance(ctx.final_response, dict):
+            if "model" in ctx.final_response:
+                ctx.response_metadata["model"] = ctx.final_response["model"]
+            if "status" in ctx.final_response:
+                ctx.response_metadata["status"] = ctx.final_response["status"]
+            if "object" in ctx.final_response:
+                ctx.response_metadata["object"] = ctx.final_response["object"]
+            if "system_fingerprint" in ctx.final_response:
+                ctx.response_metadata["system_fingerprint"] = ctx.final_response["system_fingerprint"]
+
+        # 如果没有从响应中获取到 model，使用上下文中的
+        if "model" not in ctx.response_metadata and ctx.model:
+            ctx.response_metadata["model"] = ctx.model
+