上一篇我们用 DeepSeek 写出了第一个 AI 对话接口。今天来验证 Spring AI 最核心的价值：一次编写，到处接入。

如果你跟着上一篇的教程一路走下来，现在你的项目里应该有一个 /chat 接口，调用的是 DeepSeek。现在老板说：“咱们要换个模型，用 OpenAI 的 ChatGPT。” 你的第一反应可能是：要改代码？要换依赖？要重新看文档？

答案是：都不用。改两行配置就够了。

这就是 Spring AI 的抽象魅力。今天我们会用同一套代码，接入 OpenAI ChatGPT，体验模型切换零成本的快感，同时加深对 Spring AI 统一 API 的理解。

一、为什么可以无缝切换？

先回想一下上一篇的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId>
</dependency>

这个 starter 的名字里有 “openai”，但我们在上一篇用它接了 DeepSeek。原因很简单：DeepSeek、通义千问、月之暗面等大量模型提供商的 API，都兼容 OpenAI 的接口格式。 Spring AI 正是利用这一点，把 “openai” 这个 starter 做成了一个 通用的 HTTP 客户端，通过配置不同的 base-url 和 api-key 就能接入任何兼容 OpenAI 格式的服务。

你可以这样理解：

• spring-ai-starter-model-openai 是一个万能遥控器。
• base-url 是你要遥控的电视品牌（DeepSeek、OpenAI、通义千问……）。
• api-key 是遥控器的电池，没它不行。

今天我们只是把遥控器指向另一个品牌的电视，其他什么都不用动。

二、环境准备：只需要一个 OpenAI API Key

2.1 获取 OpenAI API Key

访问 platform.openai.com/api-keys，登录后创建一个新的 API Key。

注意：OpenAI 对新用户的免费额度政策经常变化，目前通常需要绑定信用卡或预充值才能使用。如果你暂时没有条件，可以继续使用 DeepSeek 或其他国内模型，本文的知识点完全一样。你也可以用通义千问、Moonshot 等来替代体验——它们的接入方式几乎完全相同。

2.2 修改配置文件

打开 src/main/resources/application.yml，把 DeepSeek 的配置注释掉，换上 OpenAI 的：

spring:
  application:
    name: spring-ai-hello-world

  ai:
    openai:
      # 切换为 OpenAI
      api-key: ${OPENAI_API_KEY}            # 注意环境变量名也换了
      base-url: https://api.openai.com      # OpenAI 官方地址
      chat:
        options:
          model: gpt-4.1                    # 或 gpt-4o、gpt-4.1-mini 等
          temperature: 0.7

如果你想把两个配置都留着方便随时切换，可以用 Spring 的多环境配置（application-deepseek.yml、application-openai.yml），但这不属于今天的重点，暂时不展开。

2.3 设置新的环境变量

同样，不要把 Key 硬编码在文件里。在操作系统中设置：

# Mac / Linux
export OPENAI_API_KEY=sk-proj-你的密钥

# Windows PowerShell
$env:OPENAI_API_KEY="sk-proj-你的密钥"

如果使用 IDEA，记得在 Run Configuration 中更新环境变量。

三、代码：完全不动一行

这就是最令人舒适的地方——我们上一篇写的 ChatController 不需要做任何修改。直接放上上一篇的代码来重温一下：

package com.example.springaihelloworld;

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class ChatController {

    private final ChatClient chatClient;

    public ChatController(ChatClient chatClient) {
        this.chatClient = chatClient;
    }

    @GetMapping("/chat")
    public String chat(@RequestParam(defaultValue = "你好，请介绍一下你自己") String message) {
        return chatClient
                .prompt()
                .user(message)
                .call()
                .content();
    }
}

启动类也完全一样。代码零改动，模型全切换。 这就是 Spring AI 的抽象层带来的最大收益——你的业务逻辑依赖的是 ChatClient 接口，而不是具体的 DeepSeek 或 OpenAI 实现。

四、运行与演示：验证切换成功

4.1 启动项目

在 IDEA 中直接运行，或者 mvn spring-boot:run。

4.2 测试接口

浏览器访问：

http://localhost:8080/chat?message=你是什么模型？

如果配置正确，你会得到类似这样的回复：

我是基于 OpenAI 的 GPT-4.1 模型构建的 AI 助手……

再试一个：

http://localhost:8080/chat?message=讲一个关于 Java 的笑话

一切都和上一篇一样流畅，只是背后的“大脑”换成了 ChatGPT。

4.3 体验差异：对比一下两个模型的回答风格

你可以用同一个问题分别测试 DeepSeek 和 ChatGPT（通过切换配置重启项目），直观感受不同模型在语气、详略、逻辑上的差异。例如问：“请解释一下面向对象编程的三大特性。”

这能帮助你理解：Spring AI 让你从“怎么接入不同模型”的繁琐细节中解脱出来，把精力放回“如何用好 AI”上。

五、常见问题与避坑提示

问题一：404 Not Found 或 “model not found”

org.springframework.ai.retry.NonTransientAiException: 404 The model `gpt-4.1` does not exist

原因：模型名写错了，或者你账号没有该模型的访问权限。

解决：

• 确认模型名正确。常见的可用模型包括 gpt-4.1、gpt-4.1-mini、gpt-4o 等。可以查阅 OpenAI 官方文档的模型列表。
• 如果是新注册的账号，某些模型可能需要申请权限才能使用。换成 gpt-4.1-mini 试试，这个一般都能用。

问题二：429 Too Many Requests

429 You exceeded your current quota

原因：免费额度用完了，或者请求太频繁触发了速率限制。

解决：

• 检查 OpenAI 账户的 usage 页面，确认是否还有余额。
• 降低调用频率，或在代码中增加重试逻辑（后续文章会讲）。

问题三：API Key 前缀问题

OpenAI 的 API Key 通常以 sk-proj- 或 sk- 开头。如果 Key 复制漏了前缀或者多了空格，会报 401 错误。和上一篇排查 401 的思路完全一样。

问题四：网络连接问题

国内环境直连 api.openai.com 可能会不稳定或超时。如果你遇到 Connection timed out，可以考虑：

• 使用代理，并在 application.yml 中配置 proxy-url（上一篇文章提过）。
• 或者继续使用国内可直连的模型（DeepSeek、通义千问等）来学习，知识点完全相同。

六、进阶思考：多模型共存的场景

你可能会问：“如果我一个应用里想同时用多个模型怎么办？比如用 DeepSeek 做日常对话，用 GPT-4.1 做复杂推理。”

Spring AI 完全支持这种场景。你可以定义多个 ChatClient Bean，分别注入不同的配置。这个话题我们在后面的综合项目里会展开实战，现在先留个印象：统一抽象的威力不止于单模型切换，更在于多模型编排。

七、小结与下一步预告

本篇回顾

• 复习了 spring-ai-starter-model-openai 的万能遥控器原理
• 只修改 application.yml 中的 api-key 和 base-url，代码零改动
• 成功将同一个 /chat 接口从 DeepSeek 切换为 ChatGPT
• 加深了对 Spring AI 统一抽象层的理解

关键心法

改配置，不改代码 = Spring AI 的核心价值

下一步预告

下一篇，我们将深入 ChatClient 的内部世界，彻底掌握它的强大能力：

• 同步调用与异步调用的区别和场景
• 如何给 AI “预设角色”（让它扮演客服、翻译、代码审查员……）
• 如何打印请求/响应日志，方便调试
• ChatClient 与底层 ChatModel 的关系

这些都是构建真实 AI 应用的必备技能。下一篇见。

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本系列博客基于 Spring AI 1.1.6 版本编写。建议在实际开发时查阅 Spring AI 官方文档 获取最新信息。OpenAI API 文档见 platform.openai.com/docs。