# Azure Openai To Responses > Миграция Python-приложений с Azure OpenAI Chat Completions на Responses API - Skill: `gabrielmoreira/azure-openai-to-responses-36` (Agent Skill) - Install (CLI): `npx skillmds@latest add gabrielmoreira/azure-openai-to-responses-36` - Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/gabrielmoreira/azure-openai-to-responses-36/raw - Safety review: pending - Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex - Category: DevOps & Infra - License: MIT - Author: gabrielmoreira (https://skillmd.com/u/gabrielmoreira) - Updated: 2026-09-21 - Page: https://skillmd.com/skills/gabrielmoreira/azure-openai-to-responses-36 --- # Миграция Python-приложений с Azure OpenAI Chat Completions на Responses API > **АВТОРИТЕТНЫЕ РЕКОМЕНДАЦИИ — СЛЕДУЙТЕ ТОЧНО** > > Этот навык выполняет миграцию Python-кода с использованием Azure OpenAI Chat Completions > на единый Responses API. Следуйте этим инструкциям точно. > Не придумывайте сопоставления параметров и не изобретайте структуру API. --- ## Триггеры Активируйте этот навык, когда пользователь хочет: - Мигрировать Python-приложение с Azure OpenAI Chat Completions на Responses API - Обновить использование Python OpenAI SDK до последней версии API для Azure OpenAI - Подготовить Python-код для моделей GPT-5 или новее, требующих Responses на Azure - Переключиться с `AzureOpenAI`/`AsyncAzureOpenAI` на стандартные клиенты `OpenAI`/`AsyncOpenAI` с конечной точкой v1 - Исправить предупреждения об устаревании, связанные с конструкторами `AzureOpenAI` или параметром `api_version` --- ## ⚠️ Совместимость моделей — ПРОВЕРЬТЕ СНАЧАЛА > **Перед миграцией убедитесь, что ваше развертывание Azure OpenAI поддерживает Responses API.** ### 1. Быстрая проверка развертывания (самый быстрый способ) ```python import os from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key=os.environ["AZURE_OPENAI_API_KEY"], base_url=f"{os.environ['AZURE_OPENAI_ENDPOINT'].rstrip('/')}/openai/v1/", ) try: resp = client.responses.create( model=os.environ["AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT"], input="ping", max_output_tokens=50, store=False, ) print(f"✅ Deployment supports Responses API: {resp.output_text}") except Exception as e: print(f"❌ Deployment does NOT support Responses API: {e}") ``` > **Примечание**: `max_output_tokens` имеет **минимум 16** в Azure OpenAI. Значения меньше 16 вызывают ошибку 400. Для проверки используйте значение 50 и выше. Если возвращается 404, модель в развертывании пока не поддерживает Responses — проверьте ссылку ниже или разверните с поддерживаемой моделью. ### 2. Проверьте доступные модели в вашем регионе (рекомендуется) Запустите встроенный инструмент проверки совместимости моделей, чтобы увидеть доступные модели с поддержкой Responses API в вашем регионе: ```bash python migrate.py models --subscription YOUR_SUB_ID --location YOUR_REGION ``` Этот запрос обращается к Azure ARM в реальном времени и показывает матрицу совместимости — какие модели поддерживают Responses, структурированный вывод, инструменты и т. д. Используйте `--filter gpt-5.1,gpt-5.2` для сужения результатов или `--json` для скриптов. ### 3. Полная справочная информация по поддержке моделей - **Живой запрос**: `python migrate.py models` (см. выше — регионально-специфичный, всегда актуальный) - **Просмотр доступности**: [Таблица сводки моделей и доступность по регионам](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/foundry/foundry-models/concepts/models-sold-directly-by-azure?tabs=global-standard-aoai%2Cglobal-standard&pivots=azure-openai#model-summary-table-and-region-availability) - **Быстрый старт и руководство**: **https://aka.ms/openai/start** ### ⚠️ Ограничения старых моделей > **ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ**: Старые модели (предшествующие `gpt-4.1`) могут не полностью поддерживать все возможности Responses API. > > Известные ограничения старых моделей: > - **Параметр `reasoning`**: Не поддерживается во многих моделях без рассуждений. Мигрируйте `reasoning` только если он уже был в исходном коде. > - **Параметр `seed`**: Не поддерживается в Responses API вообще — удалите из всех запросов. > - **Структурированный вывод через `text.format`**: Старые модели могут не надёжно применять JSON-схемы с `strict: true`. > - **Оркестрация инструментов**: GPT-5 и новее оркестрируют вызовы инструментов как часть внутренних рассуждений. Старые модели с Responses работают, но без глубокой интеграции. > - **Ограничения по температуре**: При миграции на `gpt-5` температуру нужно убирать или выставлять равной `1`. У старых моделей таких ограничений нет. ### Модели серии O (o1, o3-mini, o3, o4-mini) Модели серии O имеют уникальные ограничения параметров. При миграции приложений, нацеленных на модели этой серии: - **`temperature`**: Должна быть `1` (или отсутствовать). Модели серии O не принимают другие значения. - **`max_completion_tokens` → `max_output_tokens`**: Приложения, использующие Azure-специфичный `max_completion_tokens`, должны перейти на `max_output_tokens`. Указывайте высокие значения (4096+), поскольку токены рассуждений учитываются в лимите. - **`reasoning_effort`**: Если приложение использует `reasoning_effort` (low/medium/high), сохраняйте его — Responses API поддерживает этот параметр для моделей серии O. - **Поведение потоковой передачи**: Модели серии O могут буферизировать вывод до завершения рассуждений, прежде чем отправлять дельты текста. Потоковая передача всё ещё работает, но первый `response.output_text.delta` может появиться с большей задержкой, чем у моделей GPT. - **`top_p`**: Не поддерживается в серии O — удалите, если присутствует. - **Использование инструментов**: Модели серии O поддерживают инструменты через Responses API как и GPT-модели, но качество оркестрации вызовов зависит от конкретной модели. **Действие — проактивное уведомление по модели**: Во время фазы сканирования проверьте, на какую модель направлено приложение (имена развертываний, переменные окружения, конфигурация). Если модель предшествует `gpt-4.1` (не gpt-4.1+), сообщите пользователю: - Миграция будет работать для базового текста, чата, потоковой передачи и инструментов на их текущей модели. - Новые модели (`gpt-5.1`, `gpt-5.2`) предлагают улучшенную оркестрацию инструментов, строгость структурированного вывода, рассуждения и кросс-региональную доступность. - Рекомендуется рассмотреть обновление развертывания при готовности — это не блокирует миграцию. Не блокируйте и не отказывайте в миграции на основе версии модели. Уведомление носит информационный характер. ### GitHub Models НЕ поддерживает Responses API > **GitHub Models (`models.github.ai`, `models.inference.ai.azure.com`) не поддерживает Responses API.** Если в коде есть код для GitHub Models (ищите `base_url`, указывающий на `models.github.ai` или `models.inference.ai.azure.com`), **полностью удалите его** при миграции. Responses API требует Azure OpenAI, OpenAI или совместимую локальную конечную точку (например, Ollama с поддержкой Responses). Действие во время сканирования: - Отметьте все пути с кодом GitHub Models для удаления. --- ## Миграция фреймворков Многие приложения используют высокоуровневые фреймворки поверх OpenAI. При миграции таких приложений меняется API самого фреймворка — не только вызовы базового OpenAI. ### Microsoft Agent Framework (MAF) **Сначала проверьте вашу версию MAF** — миграция зависит от того, используете ли вы MAF 1.0.0+ или бета/rc версию до 1.0.0. #### MAF 1.0.0+ (agent-framework-openai >= 1.0.0) `OpenAIChatClient` **уже использует Responses API** — миграция не требуется. Если в коде встречается устаревший `OpenAIChatCompletionClient` (использующий `chat.completions.create`), замените его на `OpenAIChatClient`. | До | После | |--------|-------| | `from agent_framework.openai import OpenAIChatCompletionClient` | `from agent_framework.openai import OpenAIChatClient` | | `OpenAIChatCompletionClient(...)` | `OpenAIChatClient(...)` | Для проверки версии: `python -c "import agent_framework_openai; print(agent_framework_openai.__version__)"` #### MAF до версии 1.0.0 (бета/rc релизы) В версиях MAF до 1.0.0 `OpenAIChatClient` использовал Chat Completions. Обновитесь до `agent-framework-openai>=1.0.0`, где `OpenAIChatClient` по умолчанию использует Responses API. Других изменений не требуется — API `Agent` и инструментов остаются прежними. ### LangChain (`langchain-openai`) Добавьте `use_responses_api=True` в `ChatOpenAI()`. Также обновите доступ к ответу с `.content` на `.text`. | До | После | |--------|-------| | `ChatOpenAI(model=..., base_url=..., api_key=...)` | `ChatOpenAI(model=..., base_url=..., api_key=..., use_responses_api=True)` | | `result['messages'][-1].content` | `result['messages'][-1].text` | Полные примеры кода до и после смотрите в [cheat-sheet.md](./references/cheat-sheet.md). --- ## Руководство по миграции фронтенда > **Responses API — это серверная часть.** Мигрируйте ваш Python-бэкенд; HTTP-контракт фронтенда должен оставаться без изменений, если только ваш бэкенд не является легким прокси — в таком случае рассмотрите возможность использования формы запроса Responses для устранения слоя трансляции. Если фронтенд вызывает OpenAI напрямую с клиентским ключом, сначала перенесите эти вызовы на бэкенд. ### Устаревание `@microsoft/ai-chat-protocol` Пакет `@microsoft/ai-chat-protocol` для npm устарел и должен быть заменён на [`ndjson-readablestream`](https://www.npmjs.com/package/ndjson-readablestream). Если вы встретите его во фронтенде: 1. Замените CDN-тег скрипта: ```html ``` 2. Удалите создание экземпляра `AIChatProtocolClient` (`new ChatProtocol.AIChatProtocolClient("/chat")`). 3. Замените `client.getStreamedCompletion(messages)` прямым вызовом `fetch()` к эндпоинту потоковой передачи на бэкенде. 4. Замените `for await (const response of result)` на `for await (const chunk of readNDJSONStream(response.body))`. 5. Обновите доступ к свойствам с `response.delta.content` / `response.error` на `chunk.delta.content` / `chunk.error`. --- ## Цели - Перечислить все вызовы Python, использующие Chat Completions или устаревшие Completions для Azure OpenAI. - Предложить план миграции и последовательность для Python-кодовой базы. - Внести безопасные минимальные изменения для перехода на Responses API. - Обновить вызывающий код для использования схемы вывода Responses; без обёрток для обратной совместимости. - Запустить тесты/линтеры; исправить тривиальные ошибки, внесённые миграцией. - Подготовить небольшие удобные для обзора наборы изменений и предоставить финальное резюме с диффами (не коммитить). --- ## Ограничения - Изменять только файлы внутри git-репозитория. Никогда не писать за его пределами. - Не сохранять шимы обратной совместимости; мигрировать код на новую структуру API. - Не оставлять комментарии переходного периода или резервные копии файлов. - Сохранять семантику потоковой передачи, если она использовалась ранее; иначе использовать непротоковый режим. - Запрашивать подтверждение перед выполнением команд или сетевых вызовов в режиме подтверждения. - Не выполнять `git add`, `git commit` или `git push`; генерировать только изменения в рабочем дереве. --- ## Шаг 0: Миграция клиента Azure OpenAI (предварительное условие) Если в кодовой базе используются конструкторы `AzureOpenAI` или `AsyncAzureOpenAI`, сначала мигрируйте их на стандартные конструкторы `OpenAI` / `AsyncOpenAI`. Azure-специфические конструкторы устарели в `openai>=1.108.1`. ### Почему путь API v1? Новый эндпоинт `/openai/v1` использует стандартный клиент `OpenAI()`, а не `AzureOpenAI()`, не требует параметра `api_version` и одинаково работает как с OpenAI, так и с Azure OpenAI. Тот же клиентный код защищён от изменений — управление версиями не нужно. ### Ключевые изменения | До | После | |--------|-------| | `AzureOpenAI` | `OpenAI` | | `AsyncAzureOpenAI` | `AsyncOpenAI` | | `azure_endpoint` | `base_url` | | `azure_ad_token_provider` | `api_key` | | `api_version=...` | Полностью удалить | ### Чеклист очистки - Удалите аргумент `api_version` из конструктора клиента. - Удалите переменные окружения `AZURE_OPENAI_VERSION` / `AZURE_OPENAI_API_VERSION` из `.env`, настроек приложения, файлов Bicep/инфраструктуры. - Переименуйте `AZURE_OPENAI_CLIENT_ID` в `AZURE_CLIENT_ID` в `.env`, настройках приложения, Bicep/инфраструктуре и тестах (общепринятое соглашение Azure Identity SDK). - Убедитесь, что `openai>=1.108.1` указана в `requirements.txt` или `pyproject.toml`. ### Миграция переменных окружения | Старая переменная | Действие | Примечания | |-------------|--------|-------| | `AZURE_OPENAI_VERSION` | **Удалить** | `api_version` не нужен с эндпоинтом v1 | | `AZURE_OPENAI_API_VERSION` | **Удалить** | То же, что выше | | `AZURE_OPENAI_CLIENT_ID` | **Переименовать** → `AZURE_CLIENT_ID` | Общепринятое соглашение Azure Identity SDK для `ManagedIdentityCredential(client_id=...)` | | `AZURE_OPENAI_ENDPOINT` | **Оставить** | Нужно для построения `base_url` | | `AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT` | **Оставить** | Используется как параметр `model` в `responses.create` | | `AZURE_OPENAI_API_KEY` | **Оставить** | Используется как `api_key` для аутентификации по ключу | Для примеров настройки клиента (синхронный, асинхронный, EntraID, API-ключ, мультиарендность) смотрите [cheat-sheet.md](./references/cheat-sheet.md). --- ## Шаг 1: Обнаружение устаревших точек вызова Запустите скрипт [detect_legacy.py](../../../../../.agents/skills/azure-openai-to-responses/scripts/detect_legacy.py) для поиска всех точек вызова, требующих миграции: ```bash python skills/azure-openai-to-responses/scripts/detect_legacy.py . ``` Или выполните эти поиски вручную — каждое совпадение является целью миграции: ```bash # Вызовы устаревшего API (нужно переписать) rg "chat\.completions\.create" rg "ChatCompletion\.create" rg "Completion\.create" # Устаревшие конструкторы клиента Azure (нужно заменить) rg "AzureOpenAI\(" rg "AsyncAzureOpenAI\(" # Паттерны доступа к форме ответа (нужно обновить) rg "choices\[0\]\.message\.content" rg "choices\[0\]\.delta\.content" rg "choices\[0\]\.message\.function_call" rg "choices\[0\]\.message\.tool_calls" # Определения инструментов в старом вложенном формате (нужно упростить) rg '"function":\s*{\s*"name"' rg "pydantic_function_tool" # Результаты инструментов в старом формате (нужно преобразовать в function_call_output) rg '"role":\s*"tool"' rg '"tool_call_id"' # Устаревшие параметры (нужно удалить или переименовать) rg "response_format" rg "max_tokens\b" # переименовать в max_output_tokens rg "['\"]seed['\"]" # remove entirely # Устаревшие переменные окружения (нужно очистить) rg "AZURE_OPENAI_API_VERSION|AZURE_OPENAI_VERSION" rg "AZURE_OPENAI_CLIENT_ID" # должно быть AZURE_CLIENT_ID # Конечные точки моделей GitHub (нужно удалить — API ответов не поддерживается) rg "models\.github\.ai|models\.inference\.ai\.azure" # Легаси паттерны на уровне фреймворка (нужно обновить) rg "OpenAIChatCompletionClient" # MAF 1.0.0+: заменить на OpenAIChatClient rg "ChatOpenAI\(" | grep -v "use_responses_api" # LangChain: нужен use_responses_api=True # Тестовая инфраструктура (нужно обновить) rg "ChatCompletionChunk|AsyncCompletions\.create" tests/ rg "_azure_ad_token_provider" tests/ rg "prompt_filter_results|content_filter_results" tests/ rg "choices\[0\]" tests/ # Доступ к телу ошибки фильтра содержимого (нужно обновить — структура изменилась) rg 'innererror.*content_filter_result|error\.body\["innererror"\]' rg "content_filter_result\[" # старая единственная форма — теперь content_filter_results (множественное число) внутри массива content_filters # Прямые HTTP вызовы к конечной точке Chat Completions (нужно обновить URL) rg "/openai/deployments/.*/chat/completions" rg "api-version=" ``` ### Эвристики (обнаружение и переписывание) - **Chat Completions клиент**: `client.chat.completions.create` → `client.responses.create(...)`. - **Конструкторы клиента Azure**: `AzureOpenAI(...)` → `OpenAI(base_url=..., api_key=...)`. - **Инструменты**: преобразуйте определения инструментов для вызова функций из вложенного формата (`{"type": "function", "function": {"name": ...}}`) в плоский формат Responses (`{"type": "function", "name": ...}`); используйте `tool_choice`; возвращайте результаты инструментов как элементы `{"type": "function_call_output", "call_id": ..., "output": ...}` (а не `{"role": "tool", ...}`). - **Обратные вызовы инструментов**: когда модель возвращает вызовы функций, добавляйте элементы `response.output` в разговор (а не ручной словарь `{"role": "assistant", "tool_calls": [...]}`), затем добавляйте элементы `function_call_output` для каждого результата. - **Примеры использования инструментов с несколькими примерами**: если разговор включает жёстко заданные примеры вызова инструментов, преобразуйте их в элементы `{"type": "function_call", "id": "fc_...", "call_id": "fc_...", ...}` + `{"type": "function_call_output", ...}`. Идентификаторы должны начинаться с `fc_`. - **`pydantic_function_tool()`**: этот помощник по-прежнему генерирует старый вложенный формат и **не совместим** с `responses.create()`. Замените ручными определениями инструментов или обёрткой для уплощения. - **Многошаговый диалог**: храните историю разговора в приложении; передавайте предыдущие шаги через элементы `input`. - **Форматирование**: замените топ-левел `response_format` в Chat на `text.format` в Responses. Каноническая форма: `text={"format": {"type": "json_schema", "name": "Output", "strict": True, "schema": {...}}}`. - **Элементы содержимого**: замените Chat `content[].type: "text"` на Responses `content[].type: "input_text"` для ходов пользователя/системы. - **Элементы содержимого с изображениями**: замените Chat `content[].type: "image_url"` на Responses `content[].type: "input_image"`. Поле `image_url` изменяется с вложенного объекта `{"url": "..."}` на плоскую строку. Смотрите шпаргалку для примеров до и после. - **Усилия рассуждения**: **переносите `reasoning` только если оно уже существует в исходном коде**. - **Обработка ошибок фильтрации контента**: структура тела ошибки изменилась. Chat Completions использовал `error.body["innererror"]["content_filter_result"]` (единственное число); Responses API использует `error.body["content_filters"][0]["content_filter_results"]` (множественное число, внутри массива). Код, обращающийся к `innererror`, вызовет `KeyError`. Перепишите с использованием нового пути. - **Прямые HTTP вызовы**: если приложение вызывает Azure OpenAI REST API напрямую (через `requests`, `httpx` и т.д.) используя `/openai/deployments/{name}/chat/completions?api-version=...`, перепишите на `/openai/v1/responses`. Тело запроса меняется: `messages` → `input`, добавляются `max_output_tokens` и `store: false`, удаляется параметр запроса `api-version`. Тело ответа меняется: `choices[0].message.content` → `output[0].content[0].text` (примечание: `output_text` — удобное свойство SDK, отсутствует в сыром JSON REST). --- ## Шаг 2: Применение миграции ### Примечания по миграции (Chat Completions → Responses) - **Зачем мигрировать**: Responses — унифицированный API для текста, инструментов и потоковой передачи; Chat Completions — устаревший. Для GPT-5 Responses необходим для лучшей производительности. - **HTTP**: конечная точка Azure меняется с `/openai/deployments/{name}/chat/completions` на `/openai/v1/responses`. - **Поля**: `messages` → `input`, `max_tokens` → `max_output_tokens`. `temperature` остаётся без изменений. - **Форматирование**: `response_format` → `text.format` с правильным объектом. - **Элементы содержимого**: замените Chat `content[].type: "text"` на Responses `content[].type: "input_text"` для ходов системы/пользователя. - **Элементы содержимого с изображениями**: замените Chat `content[].type: "image_url"` на Responses `content[].type: "input_image"`. Упрощение поля `image_url` с `{"image_url": {"url": "..."}}` до `{"image_url": "..."}` (обычная строка — либо HTTPS URL, либо URI данных `data:image/...;base64,...`). ### Справочная таблица сопоставления параметров | Chat Completions | Responses API | |-----------------|---------------| | `prompt` | `input` | | `messages` | `input` (массив элементов) | | `max_tokens` | `max_output_tokens` | | `response_format` | `text.format` (объект) | | `temperature` | `temperature` (без изменений) | | `stop` | `stop` (без изменений) | | `frequency_penalty` | `frequency_penalty` (без изменений) | | `presence_penalty` | `presence_penalty` (без изменений) | | `tools` / вызов функций | `tools` (без изменений) | | `seed` | **Удалить** (не поддерживается) | | `store` | `store` (установить в `false`) | | `content[].type: "text"` | `content[].type: "input_text"` | | `content[].type: "image_url"` | `content[].type: "input_image"` | | `"image_url": {"url": "..."}` | `"image_url": "..."` (плоская строка) | Для полных примеров кода до и после смотрите [cheat-sheet.md](./references/cheat-sheet.md). Для миграции тестовой инфраструктуры (моки, снимки, утверждения) смотрите [test-migration.md](./references/test-migration.md). Для устранения ошибок и проблем смотрите [troubleshooting.md](./references/troubleshooting.md). --- ## Хранение данных и состояние - Устанавливайте `store: false` во всех запросах Responses. - Не полагайтесь на предыдущие ID сообщений или контекст, хранящийся на сервере; храните состояние на клиенте и минимизируйте метаданные. --- ## Критерии приемки ### Ворота на уровне кода (все должны пройти) - [ ] Нет совпадений для `rg "chat\.completions\.create|ChatCompletion\.create|Completion\.create"` в мигрированных файлах. - [ ] Нет совпадений для `rg "AzureOpenAI\(|AsyncAzureOpenAI\("` — все конструкторы используют `OpenAI`/`AsyncOpenAI` с конечной точкой v1. - [ ] Нет совпадений для `rg "models\.github\.ai|models\.inference\.ai\.azure"` — удалены кодовые пути моделей GitHub. - [ ] Нет совпадений для `rg "OpenAIChatCompletionClient"` — код MAF 1.0.0+ использует `OpenAIChatClient` (который использует Responses API). В версиях ниже 1.0.0 — обновитесь до `agent-framework-openai>=1.0.0`. - [ ] Все вызовы `ChatOpenAI(...)` включают `use_responses_api=True`. - [ ] Нет совпадений для `rg "choices\[0\]"` — весь доступ к ответам использует `resp.output_text` или схемы вывода Responses. - [ ] Нет `response_format` на верхнем уровне; весь структурированный вывод использует `text={"format": {...}}`. - [ ] В `requirements.txt` или `pyproject.toml` есть `openai>=1.108.1` и `azure-identity`; зависимости переустановлены. - [ ] В каждом вызове `responses.create` установлен `store=False`. - [ ] Нет `api_version` в конструкторе клиента; `AZURE_OPENAI_API_VERSION` удалён из файлов окружения и инфраструктуры. ### Ворота тестовой инфраструктуры (все должны пройти) - [ ] Нет совпадений для `rg "ChatCompletionChunk|AsyncCompletions\.create|chat\.completions" tests/`. - [ ] Нет совпадений для `rg "_azure_ad_token_provider" tests/` — утверждения обновлены для проверки `isinstance(client, AsyncOpenAI)` или `base_url`. - [ ] Нет совпадений для `rg "prompt_filter_results|content_filter_results" tests/` — удалены Azure-специфичные мок-объекты фильтров. - [ ] Моковые фикстуры используют `kwargs.get("input")` вместо `kwargs.get("messages")`. - [ ] Снимки / золотые файлы обновлены под формат потоковой передачи Responses (без `choices[0]`, `function_call`, `logprobs` и т.п.). - [ ] `pytest` проходит без сбоев после всех обновлений тестов. ### Поведенческие ворота (проверка вручную или через тестовую оболочку) - [ ] **Основное завершение**: нестриминговый `responses.create` возвращает непустой `output_text`. - [ ] **Параллельность потока**: если исходный код использовал потоковую передачу, мигрированный код также использует поток и выдает события `response.output_text.delta` с непустыми дельтами. - [ ] **Структурированный вывод**: если используется `text.format` с `json_schema`, то `json.loads(resp.output_text)` завершается успешно и соответствует схеме. - [ ] **Цикл вызовов инструментов**: если используются инструменты, модель вызывает их, приложение выполняет, последующий запрос возвращает финальный `output_text` (без бесконечной петли). - [ ] **Параллельность async**: если использовался `AsyncAzureOpenAI`, эквивалент `AsyncOpenAI` работает с `await`. - [ ] **Уровень ошибок**: нет новых ошибок 400/401/404 по сравнению с базовым уровнем до миграции. ### Результаты - В резюме указаны отредактированные файлы, количество устаревших вызовов до и после, а также следующие шаги. - Изменения находятся только в рабочем дереве (без коммитов). --- ## Требования к версиям SDK | Пакет | Минимальная версия | |---------|----------------| | `openai` | `>=1.108.1` | | `azure-identity` | Последняя (для аутентификации EntraID) | --- ## Ссылки - [Шпаргалка — все примеры кода](./references/cheat-sheet.md) - [Миграция тестов — моки, снимки, утверждения](./references/test-migration.md) - [Устранение неполадок — ошибки, таблица рисков, подводные камни](./references/troubleshooting.md) - [detect_legacy.py — автоматический сканер](../../../../../.agents/skills/azure-openai-to-responses/scripts/detect_legacy.py) - [Стартовый набор Azure OpenAI](https://aka.ms/openai/start) - [Документация Azure OpenAI Responses API](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/openai/how-to/responses) - [Жизненный цикл версии Azure OpenAI API](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/openai/api-version-lifecycle?view=foundry-classic&tabs=python#api-evolution) - [Справочник OpenAI Responses API](https://platform.openai.com/docs/api-reference/responses) --- **Отказ от ответственности**: Этот документ был переведен с использованием сервиса машинного перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Несмотря на наши усилия по обеспечению точности, имейте в виду, что автоматический перевод может содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется обратиться к профессиональному человеческому переводу. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные толкования, возникшие в результате использования этого перевода.