对chat api=>response api转换器进行了一番改造，终于让它可以跑了。

可能很多人都是把response api=>chat api，这样可以把国产大模型给codex用。但其实，codex就那么回事，它并不算是什么先进的agent，它的上下文管理很糟糕，因此非常浪费tokens。

所以，更好的方法，是把gpt模型的api转给其它省tokens的agent用。不要迷信codex，它的能力还是靠模型。

之前的问题是，转换器只是把chat机械转换为response api，但是，response api，是不输出明文思考（reasoning）内容的，思考内容加密，防止竞争对手蒸馏。而llm在接到指令自动工作的时候，模式就是：思考=>工具调用=>思考=>工具调用，过程中根本不会说话，埋头苦干。

而转换器的做法，是把加密的reasoning抛弃（看不懂留着也没意义），而不是发回去。因此，gpt在服务端，就不知道上次调用工具是为了什么（因为加密的思考内容没发回去），失去记忆。

解决的方法，就是在发请求的时候，指定让转换器发， "reasoning": { "effort": "medium", "summary": "auto" }

这样，response api就会发一个 reasoning的明文summary，然后，转换器再把这个reasoning summary转换为chat api的reasoning，这样就不会丢失上下文了。虽然不是全部的reasoning，但有总比没有好。至少能工作了。而且，推理并不需要思考的细节，只需要知道思考的决策是什么，实际上有个summary正好压缩了上下文。

本来这个项目是js写的，我看代码量不大（1000行级别），就让ai重写了，改成了c井，这样就跟我的其它项目结合起来了，将来还能作为兼容层，放到我自己的agent里。

AI写这种小工具的确很快。差不多一天能搞好，比手写效率还是快。手写可能要一周时间。