Conversor de Formatos de Chat

O que faz

O Conversor de Formato de Chat transforma uma transcrição de chat no formato de outro provedor: messages[] do OpenAI, messages[] do Anthropic com um system de nível superior, contents[] do Gemini (onde o assistente é model), ou uma transcrição Markdown simples. Cole uma transcrição, escolha os formatos de origem e destino, e receba o payload equivalente pronto para a outra API. Tudo roda 100% no cliente - nada do que você cola é enviado a um servidor, então é seguro para logs e payloads reais.

A conversão passa por uma lista interna compartilhada de mensagens, então os papéis mapeiam fielmente (system vira o system de nível superior do Anthropic e o systemInstruction do Gemini; o model do Gemini vira assistant) e chamadas de ferramenta, resultados de ferramenta e seus ids de correlação são preservados entre formatos. Campos que um formato de destino não consegue representar (chamadas de ferramenta em Markdown, nomes por mensagem em Anthropic/Gemini) são sinalizados como avisos em vez de descartados silenciosamente, e uma viagem de ida e volta OpenAI → OpenAI é sem perdas.

Como usar

1. Cole sua transcrição na caixa Transcript (ou pressione Sample para carregar uma conversa de demonstração).
2. Escolha o formato de origem em From e o destino em To - ou pressione o botão de troca entre eles para inverter a direção.
3. Leia a transcrição convertida em Output; pressione Copy output para copiá-la.
4. Confira Warnings (exibido apenas quando presente) para qualquer coisa que não pôde ser mapeada, como chamadas de ferramenta a caminho do Markdown.
5. Copy share link codifica a transcrição e ambos os formatos na URL, então um link reproduz a conversão exata.

Exemplos

OpenAI → Anthropic (o system sobe para o nível superior)

Entrada:

{
  "messages": [
    { "role": "system", "content": "You are terse." },
    { "role": "user", "content": "Hi" },
    { "role": "assistant", "content": "Hello." }
  ]
}

Saída:

{
  "system": "You are terse.",
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "Hi" },
    { "role": "assistant", "content": "Hello." }
  ]
}

OpenAI → Gemini (assistant vira model, system vira systemInstruction)

Saída:

{
  "systemInstruction": { "parts": [{ "text": "You are terse." }] },
  "contents": [
    { "role": "user", "parts": [{ "text": "Hi" }] },
    { "role": "model", "parts": [{ "text": "Hello." }] }
  ]
}

OpenAI → Markdown (um turno com uso de ferramenta - as chamadas são sinalizadas, não perdidas)

Uma mensagem de assistente carregando tool_calls converte para blocos **assistant**: / **tool**: e relata message 0: tool calls are not representable in Markdown and were dropped, para que você saiba exatamente o que não sobreviveu à viagem.

Bom saber

• Tool calls sobrevivem entre os formatos JSON: tool_calls do OpenAI ↔ blocos tool_use/tool_result do Anthropic ↔ partes functionCall/functionResponse do Gemini, com os ids (ou nomes do Gemini) mantidos como chave de correlação.
• Viagem de ida e volta sem perdas no mesmo formato: converter OpenAI → OpenAI faz o parse para o formato interno e de volta sem alterar mensagens de conteúdo em string.
• Compartilhável: a transcrição e ambos os formatos são codificados na URL (?t=…&from=…&to=…).
• Privado: todo o parse acontece localmente - seguro para logs, prompts e credenciais reais.
• Ferramentas relacionadas: Token Estimator, LLM Cost Calculator, JSON Formatter.