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OpenAI 10 月 23 日的模型关停:什么会停止工作、什么替代它、本周该做什么

OpenAI 将于 2026 年 10 月 23 日关停一批较旧的模型快照及其别名。这里是官方替代表、受影响的范围,以及本周的迁移顺序。

OpenAI 10 月 23 日的模型关停:什么会停止工作、什么替代它、本周该做什么

七天之后,OpenAI 将关停一批较旧的模型。这是这件事的运维版本:2026 年 10 月 23 日,一份已公布的旧版 GPT 快照、o 系列推理模型和微调变体的访问将终止,而官方弃用页面 为每一个都给出了当前世代的替代模型。如果你技术栈中任何模型字符串出现在那份名单上,这周就不是看新闻的时候,而是迁移并验证的时候。以下内容是按官方发布原样的关停清单、谁受影响,以及能在不发生故障的前提下完成变更的操作顺序,全程以官方文档为准。

OpenAI 公告了什么

公告位于“2026-04-22: Legacy GPT model snapshots”这一标题之下。引言按发布原文引用如下:

为了提高可靠性并让开发者更容易选到合适的模型,我们正在弃用一组较旧的 OpenAI 模型。对这些模型的访问将在下述日期关停。

对这一批模型,那个日期是 2026 年 10 月 23 日。简短地说:这就是 2026 年 10 月的 OpenAI 模型关停,名单上的一切都在同一天离开 API,替代模型已提前公布。表中每一行都带同一个关停日期,每一行都把某个模型快照(以及它存在的别名)映射到一个替代模型。请把该页面当作权威:它是一份活的文档,所以随着日期临近,要对照官方页面确认细节。

关停清单,完全按官方发布

快照与替代模型,保留官方表格及其顺序。别名显示在它所指向的快照同一行:

| 关闭日期 | 模型快照 | 替代模型 |
| --- | --- | --- |
| 2026 年 10 月 23 日 | gpt-3.5-turbo-0125 | gpt-3.5-turbo、gpt-3.5-turbo-completions | gpt-5.6-terra |
| 2026 年 10 月 23 日 | gpt-4-0613 | gpt-4、gpt-4-0613-completions、gpt-4-completions | gpt-5.6-sol |
| 2026 年 10 月 23 日 | gpt-4-1106-preview | gpt-5.6-sol |
| 2026 年 10 月 23 日 | gpt-4-turbo | gpt-4-turbo-2024-04-09、gpt-4-turbo-completions | gpt-5.6-sol |
| 2026 年 10 月 23 日 | gpt-4.1-nano | gpt-4.1-nano-2025-04-14 | gpt-5.6-luna |
| 2026 年 10 月 23 日 | gpt-4o-2024-05-13 | gpt-5.6-sol |
| 2026 年 10 月 23 日 | gpt-image-1 | gpt-image-2.5-sunburst 或 gpt-image-2.5-flare |
| 2026 年 10 月 23 日 | o1-2024-12-17 | o1 | gpt-5.6-sol |
| 2026 年 10 月 23 日 | o1-pro-2025-03-19 | o1-pro | gpt-5.6-sol(reasoning.mode: pro) |
| 2026 年 10 月 23 日 | o3-mini-2025-01-31 | o3-mini | gpt-5.6-sol |
| 2026 年 10 月 23 日 | ft-o4-mini-2025-04-16 | gpt-5.6-terra |
| 2026 年 10 月 23 日 | o4-mini-2025-04-16 | o4-mini | gpt-5.6-terra |

页面还附了第二张表:“我们同时移除如下的微调版本”,并为每一个给出推荐的替代基础模型:

| 关闭日期 | 模型快照 | 推荐的替代基础模型 |
| --- | --- | --- |
| 2026 年 10 月 23 日 | ft-gpt-3.5-turbo | gpt-5.6-terra |
| 2026 年 10 月 23 日 | ft-gpt-4 | gpt-5.6-sol |
| 2026 年 10 月 23 日 | ft-gpt-4.1-nano-2025-04-14 | gpt-5.6-luna |
| 2026 年 10 月 23 日 | ft-babbage-002 | gpt-5.6-terra |
| 2026 年 10 月 23 日 | ft-davinci-002 | gpt-5.6-terra |

关于图像条目的一个说明:gpt-image-1 在这一批中关停,而弃用页面另外列出了另一个 GPT Image 批次,日期为 2026 年 12 月 1 日。如果你生成图像,在宣布迁移完成之前请检查这两个部分。

谁受影响

拿这份名单去对照现实,而不是凭记忆:

  • 任何硬编码了快照名的人。 旧快照是显而易见的群体,但表格刻意把别名放在它们旁边:gpt-4 与 gpt-4-0613 一起关停,而 o4-mini 与 o4-mini-2025-04-16 一起关停。使用别名并不比使用快照更安全;它就是同一张表的同一行。
  • o 系列推理模型用户。 名单上有四个推理时代的条目(o1、o1-pro、o3-mini、o4-mini,另有一行微调的 o4-mini 行),其中几个映射到 gpt-5.6-sol,其中 o1-pro 带有文档记载的 reasoning.mode: pro 注释。
  • 微调用户。 这里两张表都相关:第一张表中的 ft-o4-mini-2025-04-16 行,以及第二张表中五个微调变体及其推荐的替代基础模型。
  • 图像流水线。 gpt-image-1 在 10 月这一批中;12 月那一批涵盖其他图像模型。

常见的盲区是只在运行时才做检查的那个环境。模型字符串存在的地方比你记得的那一个文件更多:应用代码、部署配置、CI 环境变量、密钥存储、客户端应用,以及别人会照抄的文档。真正有用的清点是字面上的,并且感知环境的。gpt-4 和 gpt-4o 是不同的字符串;gpt-4-turbo 和 gpt-4-turbo-2024-04-09 是同一行上的不同字符串;而一个从没人看的分支部署的定时作业,只要它调用这些名字之一,就仍然是生产环境。请分别搜索每个环境,因为在仓库里已更新的字符串,仍可能被冻进一个已部署的镜像、一个容器定义,或一份从未重建的仪表盘配置里。

本周的操作顺序

第一,清点。在所有可能存放模型字符串的系统里搜索上述快照和别名,并标记每一处命中。这一步的产出是一份清单,而不是一个修复:需要改什么、改在哪里、什么依赖它。上面表格中有两列很容易被少算,所以两处都要扫:带 completion 后缀的别名,以及第二张表里的微调行,即使你认为没人在用它们。

第二,在切换之前先在替代模型上验证。沿用本网站对任何模型变更所用的同一套验证纪律:定义成功标准,对替代模型运行黄金集,并在生产流量真正指向它之前对一小片真实流量做影子运行。对于要迁到 gpt-5.6-sol 的推理模型,把输出形态和用量当作一等回归面,而不只是文本质量。对于图像生成,官方公布了两个候选替代模型;要决定你在验证哪一个,而不是把选择留到部署当天。整个过程,包括评分器和影子运行,都写在测试指南中。

第三,更新并部署,同时准备一个你真正确认过的回滚。改字符串,走你正常的发布路径,并把旧配置留在一步之外——是演练过的,而不是想当然的——直到替代模型熬过一个完整的观察窗口。把切换安排在关停日期之前而不是当天,这样当天出现无关故障时还有诊断余地。这与迁移手册 对被迫的模型离场所施加的纪律相同;这里你只是多了在一周之内挑选时机的奢侈。

第四,观察。切换后以本网站其他部分所用的同一种分诊视角,观察错误率和用量:状态码族、错误类型,以及那些告诉你请求失败及其原因的字段,详见错误码指南。

如何确认究竟是哪个模型服务了请求

不要止步于“配置里写的是新名字”。配置会漂移,网关会覆盖,在一个 shell 里设置的环境变量在下一个里并不存在。真正算数的确认是响应:在日志中检查实际响应附带的模型标识符,同时对照你的可观测性栈已经记录的请求字段。切换后做一次快速核对,胜过一周的想当然:对每个已变更的集成发一个已知请求,读回它报告的模型标识符,与你部署的内容比对。这项检查的字段清单,包括该记录什么、绝不能记录什么,见可观测性指南。迁移不是在文件改动时完成;而是在日志说明正确的模型作答时才完成。

一点背景,一句话

作为对照,看看供应商处理方式有多不同:Google 的变更日志指出,2026 年 10 月 8 日,gemini-3.7-flash 被弃用并由 gemini-3.8-flash 取代,对旧名字的 API 请求会自动路由到新名字,依据Gemini API 变更日志。对 OpenAI 这一批来说,教训更窄也更严厉:这些模型在当天关停,所以“今天还能用”说明不了下周的任何事。

清单

  1. 列出代码、配置、CI 变量、密钥存储、客户端和文档中的每一个模型字符串。
  2. 把每一处命中都对照本文两张表以及实时弃用页面进行标记。
  3. 在切换任何东西之前,对每个替代模型运行黄金集。
  4. 在替代模型上对真实流量做影子运行,并提前设好切换阈值。
  5. 更新字符串并通过正常路径部署。
  6. 保留回滚配置并确认它有效,而不只是确认它存在。
  7. 在整个切换窗口内观察错误率和用量。
  8. 从日志确认实际响应来自预期的模型。

七天足够把这件事做对,却不太够随意地做完。当你的调用经过兼容端点时,端点级的具体细节就在平台自己的文档。