Azure Openai To Responses

Prenos Python aplikacij iz Azure OpenAI Chat Completions na Responses API

AVTORITETNA NAVODILA — UPOŠTEVAJTE Natančno

Ta veščina prenese Python kode, ki uporabljajo Azure OpenAI Chat Completions na enoten Responses API. Natančno upoštevajte ta navodila. Ne improvizirajte z mapiranjem parametrov ali ne izmišljajte oblik API.

Sprožilci

Aktivirajte to veščino, ko uporabnik želi:

• Prenesti Python aplikacijo iz Azure OpenAI Chat Completions na Responses API
• Nadgraditi uporabo Python OpenAI SDK na najnovejšo obliko API z Azure OpenAI
• Pripraviti Python kodo za GPT-5 ali novejše modele, ki zahtevajo Responses na Azure
• Preklopiti iz AzureOpenAI/AsyncAzureOpenAI na standardni OpenAI/AsyncOpenAI klient z v1 endpointom
• Popraviti opozorila o zastarelosti, ki se nanašajo na konstruktorje AzureOpenAI ali api_version

⚠️ Združljivost modelov — PREVERITE NAJPREJ

Pred prenosom preverite, ali vaša Azure OpenAI namestitev podpira Responses API.

1. Najhitrejši test namestitve (smoke-test)

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}")

Opomba: max_output_tokens ima minimalno vrednost 16 na Azure OpenAI. Vrednosti pod 16 vrnejo napako 400. Za testiranje uporabite 50+.

Če to vrne 404, model namestitve še ne podpira Responses — glejte spodnjo referenco ali znova namestite z podprtim modelom.

2. Preverite razpoložljive modele v vaši regiji (priporočeno)

Zaženite vgrajeno orodje za združljivost modelov, da vidite, kateri modeli podpirajo Responses API v vaši regiji:

python migrate.py models --subscription YOUR_SUB_ID --location YOUR_REGION

To poizveduje Azure ARM v živo in prikaže matriko združljivosti — kateri modeli podpirajo Responses, strukturiran izhod, orodja itd. Uporabite --filter gpt-5.1,gpt-5.2 za omejitev rezultatov ali --json za skriptiranje.

3. Polna referenca podpore modelov

• Poizvedba v živo: python migrate.py models (glejte zgoraj — specifično za regijo, vedno posodobljeno)
• Poglejte razpoložljivost: Pregledna tabela modelov in razpoložljivost po regijah
• Hiter začetek & navodila: https://aka.ms/openai/start

⚠️ Omejitve starejših modelov

OPOZORILO: Starejši modeli (pred gpt-4.1) morda ne podpirajo vseh funkcij Responses API v celoti.

Znane omejitve starejših modelov:

• Parameter reasoning: Ni podprt na številnih modelih brez reasoning logike. Prenesite reasoning samo, če je bil že v izvorni kodi.
• Parameter seed: V Responses API sploh ni podprt — odstranite ga iz vseh zahtevkov.
• Strukturiran izhod z text.format: Starejši modeli morda ne upoštevajo zanesljivo JSON shem strict: true.
• Orkestracija orodij: GPT-5+ orkestrira klice orodij kot del notranjega reasoning-a. Starejši modeli pri Responses delujejo, vendar brez globoke integracije.
• Omejitve temperature: Pri prenosu na gpt-5 mora biti temperatura izpuščena ali nastavljena na 1. Starejši modeli te omejitve nimajo.

O-serija reasoning modeli (o1, o3-mini, o3, o4-mini)

O-serijski modeli imajo posebne omejitve parametrov. Pri prenosu aplikacij, ki ciljajo o-serijo:

• temperature: Mora biti 1 (ali izpuščena). O-serijski modeli ne sprejemajo drugih vrednosti.
• max_completion_tokens → max_output_tokens: Aplikacije, ki uporabljajo Azure-specifični max_completion_tokens, morajo preklopiti na max_output_tokens. Nastavite visoke vrednosti (4096+), ker se reasoning tokeni štejejo proti omejitvi.
• reasoning_effort: Če aplikacija uporablja reasoning_effort (low/medium/high), ohranite — Responses API podpira ta parameter za o-serijo.
• Streaming vedenje: O-serijski modeli lahko zadržijo izhod do konca reasoning-a, preden sprostijo tekstovne delta dogodke. Streaming deluje, vendar lahko prvi response.output_text.delta prispe po daljšem zamiku kot pri GPT modelih.
• top_p: Ni podprt na o-seriji — odstranite, če je prisoten.
• Uporaba orodij: O-serijski modeli podpirajo orodja preko Responses API enako kot GPT modeli, ampak kakovost orkestracije klicev se razlikuje med modeli.

Dejanje — proaktivno svetovanje glede modela: Med pregledom preverite, kateri model aplikacija cilja (imena namestitev, env vars, konfiguracija). Če je model starejši od gpt-4.1 (ne gpt-4.1+), uporabnika proaktivno obvestite:

• Prenos bo deloval za osnovni tekst, klepete, streaming in orodja na njihovem trenutnem modelu.
• Novejši modeli (gpt-5.1, gpt-5.2) nudijo boljšo orkestracijo orodij, uveljavljanje strukturiranega izhoda, reasoning in razpoložljivost čez regije.
• Naj razmislijo o nadgradnji namestitve, ko bodo pripravljeni — to ne ovira prenosa.

Ne blokirajte ali zavrnite prenosa zaradi različice modela. Svetovanje je informativno.

GitHub modeli NE podpirajo Responses API

GitHub modeli (models.github.ai, models.inference.ai.azure.com) ne podpirajo Responses API.

Če koda vsebuje potek kode za GitHub modele (preverite base_url, ki kaže na models.github.ai ali models.inference.ai.azure.com), ga popolnoma odstranite med prenosom. Responses API zahteva Azure OpenAI, OpenAI ali združljiv lokalni endpoint (npr. Ollama z podporo Responses).

Dejanje med pregledom:

• Oznaka vseh poti kode za GitHub modele za odstranitev.

Prenos okvira

Veliko aplikacij uporablja višje nivojske okvire na vrhu OpenAI. Pri prenosu teh se spremeni API okvira — ne samo osnovni OpenAI klici.

Microsoft Agent Framework (MAF)

Preverite svojo različico MAF najprej — prenos je odvisen od tega, ali imate MAF 1.0.0+ ali predhodno beta/rc različico.

MAF 1.0.0+ (agent-framework-openai >= 1.0.0)

OpenAIChatClient že uporablja Responses API — prenos ni potreben. Če koda uporablja legacy OpenAIChatCompletionClient (ki uporablja chat.completions.create), zamenjajte z OpenAIChatClient.

Za preverjanje različice: python -c "import agent_framework_openai; print(agent_framework_openai.__version__)"

MAF pre-1.0.0 (beta/rc izdaje)

V pre-1.0.0 MAF je OpenAIChatClient uporabljal Chat Completions. Nadgradite na agent-framework-openai>=1.0.0, kjer OpenAIChatClient privzeto uporablja Responses API.

Druge spremembe niso potrebne — Agent in orodni API ostaneta enaka.

LangChain (langchain-openai)

Dodajte use_responses_api=True v ChatOpenAI(). Prav tako spremenite dostop do odgovora iz .content v .text.

Za celostne primere kode pred in po, si oglejte cheat-sheet.md.

Navodila za prenos na frontendu

Responses API je zadeva na strani strežnika. Prenesite vaš Python backend; HTTP protokol frontenda naj ostane nespremenjen, razen če je backend zgolj tanek prehod — v tem primeru razmislite o uporabi oblike responses zahtevkov za odpravo prevajanja. Če frontend kliče OpenAI direktno s klientskim ključem, premaknite te klice na backend.

Odstranitev @microsoft/ai-chat-protocol

Paket npm @microsoft/ai-chat-protocol je zastarel in ga je treba zamenjati z ndjson-readablestream. Če ga najdete v frontend kodi:

1. Zamenjajte CDN skriptni tag:

   <!-- Before -->
   <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@microsoft/ai-chat-protocol@.../dist/iife/index.js"></script>
   <!-- After -->
   <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/ndjson-readablestream@1.0.7/dist/ndjson-readablestream.umd.js"></script>
   

2. Odstranite instanciranje AIChatProtocolClient (new ChatProtocol.AIChatProtocolClient("/chat")).
3. Zamenjajte client.getStreamedCompletion(messages) z direktnim klicem fetch() na backend streaming endpoint.
4. Zamenjajte for await (const response of result) z for await (const chunk of readNDJSONStream(response.body)).
5. Posodobite dostop do lastnosti iz response.delta.content / response.error na chunk.delta.content / chunk.error.

Cilji

• Našteti vse Python klice, ki uporabljajo Chat Completions ali legacy Completions proti Azure OpenAI.
• Predlagati načrt in vrstni red prenosa Python kode.
• Izvesti varne, minimalne spremembe za preklop na Responses API.
• Posodobiti klice, da porabijo Responses izhodno shemo; brez nazaj združljivih ovojnic.
• Zagnati teste/linte; popraviti trivialne napake, povzete s prenosom.
• Pripraviti majhne, pregledne spremembe in zagotoviti končni povzetek z razlikami (ne izvajajte commita).

Zagotovila

• Spreminjajte samo datoteke znotraj git workspace. Nikoli zunaj.
• Ne ohranjajte nazaj združljivih ovojnic; prenesite kodo na novo obliko API.
• Ne puščajte grobov/komentarjev prehoda ali varnostnih kopij.
• Ohranite streaming semantiko, če je bila prej uporabljena; sicer uporabite ne-streaming.
• Zaženi vprašaj za odobritev pred tekom ukazov ali omrežnih klicev, če ste v režimu odobritve.
• Ne zaženite git add/git commit/git push; ustvarite samo popravke delovnega drevesa.

Korak 0: Prenos Azure OpenAI klienta (predpogoj)

Če koda uporablja konstruktorje AzureOpenAI ali AsyncAzureOpenAI, najprej prenesite na standardne konstruktorje OpenAI / AsyncOpenAI. Azure-specifični konstruktorji so zastareli v openai>=1.108.1.

Zakaj uporabljati v1 API pot?

Novi /openai/v1 endpoint uporablja standardni OpenAI() klient namesto AzureOpenAI(), ne zahteva parametra api_version in deluje enako za OpenAI in Azure OpenAI. Enaka koda je pripravljena za prihodnost — ni potrebe po upravljanju različic.

Ključne spremembe

Kontrolni seznam čiščenja

• Odstranite api_version argument iz konstruktorja klienta.
• Odstranite okoljske spremenljivke AZURE_OPENAI_VERSION / AZURE_OPENAI_API_VERSION iz .env, nastavitvenih datotek in Bicep/infrastrukturnih datotek.
• Preimenujte AZURE_OPENAI_CLIENT_ID → AZURE_CLIENT_ID v .env, nastavitvah aplikacije, Bicep/infrastrukturnih datotek in testnih priborih (standardna konvencija Azure Identity SDK).
• Poskrbite, da je openai>=1.108.1 v requirements.txt ali pyproject.toml.

Migracija okoljskih spremenljivk

Za primere nastavitve klienta (sinhrono, asinhrono, EntraID, API ključ, več najemnikov) si oglejte cheat-sheet.md.

Korak 1: Detekcija legacy klicev

Zaženite skripto detect_legacy.py, da najdete vse klicne točke, ki jih je treba prenesti:

python skills/azure-openai-to-responses/scripts/detect_legacy.py .

Ali pa izvedite te iskalne poizvedbe ročno — vsak zadetek je cilj prenosa:

# Klici zastarele API (potrebna ponovna pisava)
rg "chat\.completions\.create"
rg "ChatCompletion\.create"
rg "Completion\.create"

# Zastarele konstruktorje Azure odjemalcev (potrebno zamenjati)
rg "AzureOpenAI\("
rg "AsyncAzureOpenAI\("

# Vzorce dostopa do oblike odziva (potrebno posodobiti)
rg "choices\[0\]\.message\.content"
rg "choices\[0\]\.delta\.content"
rg "choices\[0\]\.message\.function_call"
rg "choices\[0\]\.message\.tool_calls"

# Definicije orodij v starem gnezdenem formatu (potrebno sploščiti)
rg '"function":\s*{\s*"name"'
rg "pydantic_function_tool"

# Rezultati orodij v starem formatu (potrebno pretvoriti v function_call_output)
rg '"role":\s*"tool"'
rg '"tool_call_id"'

# Zastareli parametri (odstraniti ali preimenovati)
rg "response_format"
rg "max_tokens\b"        # preimenuj v max_output_tokens
rg "['\"]seed['\"]"      # remove entirely

# Zastarele okoljske spremenljivke (počistiti)
rg "AZURE_OPENAI_API_VERSION|AZURE_OPENAI_VERSION"
rg "AZURE_OPENAI_CLIENT_ID"  # mora biti AZURE_CLIENT_ID

# GitHub Models končne točke (odstraniti — Responses API ni podprt)
rg "models\.github\.ai|models\.inference\.ai\.azure"

# Zastareli vzorci na ravni ogrodja (potrebno posodobiti)
rg "OpenAIChatCompletionClient"  # MAF 1.0.0+: zamenjaj z OpenAIChatClient
rg "ChatOpenAI\(" | grep -v "use_responses_api"  # LangChain: zahteva use_responses_api=True

# Testna infrastruktura (potrebno posodobiti)
rg "ChatCompletionChunk|AsyncCompletions\.create" tests/
rg "_azure_ad_token_provider" tests/
rg "prompt_filter_results|content_filter_results" tests/
rg "choices\[0\]" tests/

# Dostop do telesa napake filtra vsebine (potrebno posodobiti — struktura se je spremenila)
rg 'innererror.*content_filter_result|error\.body\["innererror"\]'
rg "content_filter_result\[" # stara samostalna oblika — zdaj content_filter_results (množina) znotraj polja content_filters

# Neobdelani HTTP klici za Chat Completions končno točko (potrebno posodobiti URL)
rg "/openai/deployments/.*/chat/completions"
rg "api-version="

Hevristike (detekcija in prepisovanje)

• Chat Completions klient: client.chat.completions.create → client.responses.create(...).

• Konstruktorji odjemalcev Azure: AzureOpenAI(...) → OpenAI(base_url=..., api_key=...).

• Orodja: pretvorite definicije orodij za klic funkcij iz gnezdene oblike ({"type": "function", "function": {"name": ...}}) v plosko obliko Responses ({"type": "function", "name": ...}); uporabite tool_choice; rezultate orodja vrnite kot elemente {"type": "function_call_output", "call_id": ..., "output": ...} (ne kot {"role": "tool", ...}).

• Povratni klici orodij: ko model vrne klice funkcij, prilepite elemente response.output v pogovor (ne sami ročno {"role": "assistant", "tool_calls": [...]} slovar), nato pa prilepite elemente function_call_output za vsak rezultat.

• Primeri orodij z nekaj strelčki: če pogovor vključuje vnaprej določene primere klicev orodij, jih pretvorite v elemente {"type": "function_call", "id": "fc_...", "call_id": "fc_...", ...} + {"type": "function_call_output", ...}. ID-ji morajo začeti z fc_.

• pydantic_function_tool(): ta pomočnik še vedno ustvarja staro gnezdeno obliko in ni združljiv z responses.create(). Zamenjajte z ročnimi definicijami orodij ali ovojnico za sploščitev.

• Večkratni krogi: ohranjajte zgodovino pogovora v aplikaciji; prejšnje poteze pošljite preko elementov input.

• Oblika: zamenjajte Chat-ov najvišji response_format z text.format v Responses. Kanonična oblika: text={"format": {"type": "json_schema", "name": "Output", "strict": True, "schema": {...}}}.

• Vsebinski elementi: zamenjajte Chat content[].type: "text" z Responses content[].type: "input_text" za poteze uporabnika/sistema.

• Vsebinski elementi slik: zamenjajte Chat content[].type: "image_url" z Responses content[].type: "input_image". Polje image_url se spremeni iz gnezdenega objekta {"url": "..."} v plosko nizko vrednost. Oglejte si priročnik za primere pred in po.

• Razlage: preselite reasoning samo, če že obstaja v originalni kodi.

• Upravljanje napak filtrov vsebine: struktura telesa napake se je spremenila. Chat Completions je uporabljal error.body["innererror"]["content_filter_result"] (ednina); Responses API uporablja error.body["content_filters"][0]["content_filter_results"] (množina, znotraj polja). Koda, ki dostopa do innererror, bo pričela KeyError. Prepišite na novo pot.

• Surovi HTTP klici: če aplikacija neposredno kliče Azure OpenAI REST API (prek requests, httpx ipd.) z /openai/deployments/{name}/chat/completions?api-version=..., prepišite na /openai/v1/responses. Telo zahteve se spremeni: messages → input, dodajte max_output_tokens in store: false, odstranite parametar poizvedbe api-version. Telo odgovora se spremeni: choices[0].message.content → output[0].content[0].text (opomba: output_text je lastnost priročnosti v SDK, ni prisotna v surovem REST JSON).

Korak 2: Uporabi migracijo

Opombe k migraciji (Chat Completions → Responses)

• Zakaj migrirati: Responses je združeni API za besedilo, orodja in pretočne podatke; Chat Completions je zastarel. Z GPT-5 je Responses obvezen za najboljšo zmogljivost.
• HTTP: Azure endpoint preide z /openai/deployments/{name}/chat/completions na /openai/v1/responses.
• Polja: messages → input, max_tokens → max_output_tokens. temperature ostane nespremenjen.
• Oblika: response_format → text.format s pravilnim objektom.
• Vsebinski elementi: zamenjajte Chat content[].type: "text" z Responses content[].type: "input_text" za poteze sistema/uporabnika.
• Vsebinski elementi slik: zamenjajte Chat content[].type: "image_url" z Responses content[].type: "input_image". Sploščite polje image_url iz {"image_url": {"url": "..."}} v {"image_url": "..."} (navaden niz — bodisi HTTPS URL ali data:image/...;base64,... podatkovni URI).

Referenca preslikave parametrov

Za popolne primere kode pred in po si oglejte cheat-sheet.md.

Za migracijo testne infrastrukture (mocks, snapshots, trditve) glejte test-migration.md.

Za odpravljanje napak in pasti glejte troubleshooting.md.

Hranjenje podatkov in stanje

• Nastavite store: false pri vseh zahtevah Responses.
• Ne zanašajte se na prejšnje ID-je sporočil ali kontekst, shranjen na strežniku; stanje naj ostane upravljano na strani odjemalca in zmanjšajte metapodatke.

Sprejemni kriteriji

Vratca na nivoju kode (vse morajo biti uspešne)

• Nobenih zadetkov za rg "chat\.completions\.create|ChatCompletion\.create|Completion\.create" v migriranih datotekah.
• Nobenih zadetkov za rg "AzureOpenAI\(|AsyncAzureOpenAI\(" — vsi konstruktorji uporabljajo OpenAI/AsyncOpenAI z v1 endpointom.
• Nobenih zadetkov za rg "models\.github\.ai|models\.inference\.ai\.azure" — odstranjene poti kode GitHub modelov.
• Nobenih zadetkov za rg "OpenAIChatCompletionClient" — koda MAF 1.0.0+ uporablja OpenAIChatClient (ki uporablja Responses API). Pred različico 1.0.0 nadgradite na agent-framework-openai>=1.0.0.
• Vsi klici ChatOpenAI(...) vključujejo use_responses_api=True.
• Nobenih zadetkov za rg "choices\[0\]" — ves dostop do odgovorov uporablja resp.output_text ali shemo izhoda Responses.
• Ni response_format na najvišji ravni; vsa strukturirana izhodna podatka uporabljata text={"format": {...}}.
• openai>=1.108.1 in azure-identity v requirements.txt ali pyproject.toml; ponovno nameščene odvisnosti.
• store=False nastavljeno pri vsakem klicu responses.create.
• Ni api_version pri konstrukciji odjemalca; AZURE_OPENAI_API_VERSION odstranjen iz okolijskih datotek in infrastrukture.

Vratca testne infrastrukture (vse morajo biti uspešne)

• Nobenih zadetkov za rg "ChatCompletionChunk|AsyncCompletions\.create|chat\.completions" tests/.
• Nobenih zadetkov za rg "_azure_ad_token_provider" tests/ — trditve so posodobljene za preverjanje isinstance(client, AsyncOpenAI) ali base_url.
• Nobenih zadetkov za rg "prompt_filter_results|content_filter_results" tests/ — odstranljeni so filtri za Azure.
• Mocks uporabljajo kwargs.get("input"), ne kwargs.get("messages").
• Datoteke snapshot / golden so posodobljene na pretočno obliko Responses (brez choices[0], function_call, logprobs itd.).
• pytest uspešno teče brez napak po vseh posodobitvah testov.

Vratca vedenja (preverite ročno ali prek testnega okvirja)

• Osnovna dokončanja: nepretočni responses.create vrne poln output_text.
• Pariteta pretoka: če je originalna koda uporabljala pretok, migrirana koda pretaka in daje dogodke response.output_text.delta z ne-praznimi delta vrednostmi.
• Strukturirani izhod: če uporabljate text.format z json_schema, json.loads(resp.output_text) uspe in se ujema s shemo.
• Zanka klica orodja: če se uporabljajo orodja, model vrne klice orodij, aplikacija jih izvaja, nato pa zahteva na koncu vrne končni output_text (brez neskončne zanke).
• Asinhrona pariteta: če je bil uporabljen AsyncAzureOpenAI, je podoben AsyncOpenAI, ki deluje z await.
• Stopnja napak: brez novih 400/401/404 napak v primerjavi z osnovno linijo pred migracijo.

Deliverables

• Povzetek vključuje urejene datoteke, štetje legacy klicnih mest pred in po, in naslednje korake.
• Spremembe so le delovni urejevalni popravki (brez commitov).

Zahteve glede različice SDK

Reference

• Priročnik — vsi odseki kode
• Migracija testov — mocks, snapshots, trditve
• Odpravljanje težav — napake, tabela tveganj, pasti
• detect_legacy.py — avtomatizirani skener
• Azure OpenAI Starter Kit
• Azure OpenAI Responses API dokumentacija
• Življenjski cikel različic Azure OpenAI API
• Referenca OpenAI Responses API

Omejitev odgovornosti: Ta dokument je bil preveden z uporabo AI prevajalske storitve Co-op Translator. Čeprav si prizadevamo za natančnost, vas prosimo, da upoštevate, da avtomatizirani prevodi lahko vsebujejo napake ali netočnosti. Izvirni dokument v njegovem izvirnem jeziku je treba obravnavati kot avtoritativni vir. Za kritične informacije je priporočljiv strokovni človeški prevod. Ne odgovarjamo za morebitna nesporazume ali napačne interpretacije, ki izhajajo iz uporabe tega prevoda.