Azure Openai To Responses

הגירת אפליקציות פייתון מ-Azure OpenAI Chat Completions ל-Responses API

הנחיה מחייבת — עקוב במדויק

מיומנות זו מיגרת בסיסי קוד בפייתון המשתמשים ב-Azure OpenAI Chat Completions ל-API המאוחד Responses. עקוב אחרי ההוראות במדויק. אל תתעסק במיפויי פרמטרים או תמציא צורות API חדשות.

טריגרים

הפעל מיומנות זו כאשר המשתמש רוצה:

• להגר אפליקציית פייתון מ-Azure OpenAI Chat Completions ל-Responses API
• לשדרג שימוש ב-Python OpenAI SDK לצורת API העדכנית ביותר נגד Azure OpenAI
• להכין קוד פייתון למודלים GPT-5 או חדשים יותר שדורשים Responses על Azure
• לעבור מ-AzureOpenAI/AsyncAzureOpenAI ללקוח הסטנדרטי OpenAI/AsyncOpenAI עם נקודת קצה v1
• לתקן אזהרות התיישנות שקשורות לבנאי AzureOpenAI או api_version

⚠️ תאימות מודלים — בדוק קודם

לפני ההגירה, אמת שהפריסה שלך של Azure OpenAI תומכת ב-Responses API.

1. בדיקת עשן של הפריסה שלך (הכי מהיר)

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}")

הערה: ל-max_output_tokens יש מינימום של 16 ב-Azure OpenAI. ערכים מתחת ל-16 מחזירים שגיאת 400. השתמש ב-50+ לבדיקות עשן.

אם זה מחזיר 404, דגם הפריסה אינו תומך ב-Responses עדיין — בדוק את ההפניה למטה או פרוס מחדש עם דגם נתמך.

2. בדוק דגמים זמינים באזור שלך (מומלץ)

הפעל את כלי התאימות המובנה למודלים כדי לראות מה זמין עם תמיכה ב-Responses API באזור הספציפי שלך:

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

זה שואל את Azure ARM בשידור חי ומציג מטריצת תאימות — אילו דגמים תומכים ב-Responses, ביציאת נתונים מובנית, כלים וכו'. השתמש ב---filter gpt-5.1,gpt-5.2 לכווץ תוצאות או ב---json לסקריפטים.

3. הפניה מלאה לתמיכה בדגמים

• שאל חי: python migrate.py models (ראה למעלה — אזור ספציפי, תמיד מעודכן)
• עיין בזמינות: טבלת סיכום דגמים וזמינות אזור
• התחלה מהירה והנחיה: https://aka.ms/openai/start

⚠️ מגבלות דגמים ישנים

אזהרה: דגמים ישנים יותר (לפני gpt-4.1) ייתכן ואינם תומכים בכל תכונות ה-Responses API במלואן.

מגבלות ידועות עם דגמים ישנים:

• פרמטר reasoning: אינו נתמך בהרבה דגמים שאינם למטרות הסקה. העבר את reasoning רק אם היה קיים בקוד המקורי.
• פרמטר seed: אינו נתמך בכלל ב-Responses API — הסר מכל הבקשות.
• פלט מובנה דרך text.format: דגמים ישנים עשויים לא לאכוף במדויק סכמות JSON עם strict: true.
• אורקסטרציה של כלים: GPT-5 ומעלה מארגנים קריאות כלים כחלק מההסקה הפנימית. דגמים ישנים ב-Responses עדיין עובדים אך חסרה אינטגרציה עמוקה זו.
• מגבלות טמפרטורה: בהגירה ל-gpt-5 יש לדחות את הטמפרטורה או לקבועה ל-1. לדגמים ישנים אין מגבלה זו.

דגמי הסקה מסדרת O (o1, o3-mini, o3, o4-mini)

לדגמי סדרת O יש מגבלות פרמטרים ייחודיות. בהגירת אפליקציות המיועדות לדגמי סדרת O:

• temperature: חייב להיות 1 (או להישמט). דגמי סדרת O אינם מקבלים ערכים אחרים.
• max_completion_tokens → max_output_tokens: אפליקציות המשתמשות ב-max_completion_tokens הייחודי ל-Azure חייבות לעבור ל-max_output_tokens. יש להגדיר ערכים גבוהים (4096+) כי אסימוני הסקה נספרים נגד המגבלה.
• reasoning_effort: אם האפליקציה משתמשת ב-reasoning_effort (נמוך/בינוני/גבוה), יש לשמור עליו — ה-Responses API תומך בפרמטר זה לדגמי סדרת O.
• התנהגות סטרימינג: דגמי סדרת O עשויים לאגור פלט עד לסיום ההסקה לפני שיוצרים אירועי דלתא טקסט. סטרימינג עדיין עובד, אך response.output_text.delta ראשוני עשוי להגיע מעכב יותר מאשר בדגמי GPT.
• top_p: אינו נתמך בסדרת O — הסר אם קיים.
• שימוש בכלים: דגמי סדרת O תומכים בכלים דרך Responses API כפי שמודלים GPT תומכים, אך איכות אורקסטרציית קריאות כלים משתנה לפי דגם.

פעולה — ייעוץ מודל יזום: במהלך שלב הסריקה, בדוק לאיזה דגם האפליקציה מיועדת (שמות פריסה, משתני סביבת עבודה, קונפיגורציה). אם הדגם מקדים ל-gpt-4.1 (לא gpt-4.1+), אמור למשתמש מראש:

• ההגירה תעבוד לטקסט בסיסי, צ'אט, סטרימינג וכלים בדגם הקיים שלהם.
• דגמים חדשים (gpt-5.1, gpt-5.2) מציעים אורקסטרציית כלים טובה יותר, אכיפת פלט מובנה, הסקה וזמינות בין-אזורית.
• עליהם לשקול שדרוג הפריסה כשהם מוכנים — זה לא חוסם את ההגירה.

אל תחסום או תסרב להגר לפי גרסת המודל. הייעוץ הוא לצורך מידע בלבד.

דגמי GitHub אינם תומכים ב-Responses API

דגמי GitHub (models.github.ai, models.inference.ai.azure.com) אינם תומכים ב-Responses API.

אם בסיס הקוד כולל נתיב קוד לדגמי GitHub (חפש base_url המכוון ל-models.github.ai או models.inference.ai.azure.com), הסר אותו לגמרי במהלך ההגירה. ה-Responses API דורש Azure OpenAI, OpenAI או נקודת קצה מקומית תואמת (למשל Ollama עם תמיכה ב-Responses).

פעולה במהלך הסריקה:

• סמן כל נתיב קוד לדגמי GitHub להסרה.

הגירת מסגרת עבודה

אפליקציות רבות משתמשות במסגרת עבודה ברמת גבוה מעל OpenAI. בהגירת אלו, ה-API של המסגרת משתנה — לא רק הקריאות התחתונות ל-OpenAI.

מסגרת סוכנים של מיקרוסופט (MAF)

בדוק תחילה את גרסת MAF שלך — ההגירה תלויה אם אתה על MAF 1.0.0+ או ביטא/RC לפני 1.0.0.

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

OpenAIChatClient כבר משתמש ב-Responses API — אין צורך בהגירה. אם בסיס הקוד משתמש ב-OpenAIChatCompletionClient הישן (שמשתמש ב-chat.completions.create), החלף ל-OpenAIChatClient.

לבדוק גרסה: python -c "import agent_framework_openai; print(agent_framework_openai.__version__)"

MAF לפני 1.0.0 (הוצאות ביטא/RC)

ב-MAF לפני 1.0.0, OpenAIChatClient השתמש ב-Chat Completions. שדרג ל-agent-framework-openai>=1.0.0 שבו OpenAIChatClient כבר משתמש ב-Responses API כברירת מחדל.

אין שינוי נוסף דרוש — ה-API של Agent והכלים נשארים זהים.

LangChain (langchain-openai)

הוסף use_responses_api=True ל-ChatOpenAI(). גם עדכן גישה לתגובה מ-.content ל-.text.

לדוגמאות קוד מלאות לפני/אחרי, ראה cheat-sheet.md.

הנחיות הגירת פרונטאנד

Responses API הוא נושא צד-שרת. הגר את הבקאנד בפייתון שלך; חוזה HTTP בצד הפרונטאנד צריך להישאר ללא שינוי אלא אם הבקאנד שלך הוא מעקף דק — במקרה זה שקול לאמץ את צורת הבקשה של Responses כדי לבטל שכבת תרגום. אם הפרונטאנד קורא ל-OpenAI ישירות עם מפתח בצד לקוח, העבר את הקריאות לבקאנד קודם.

הפסקת שימוש ב-@microsoft/ai-chat-protocol

חבילת ה-npm @microsoft/ai-chat-protocol הוסרה ויש להחליפה ב-ndjson-readablestream. אם נתקל בה בפרונטאנד:

1. החלף את תגית סקריפט CDN:

   <!-- 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. הסר יצירת מופע AIChatProtocolClient (new ChatProtocol.AIChatProtocolClient("/chat")).
3. החלף את client.getStreamedCompletion(messages) בקריאה ישירה ל-fetch() לנקודת הקצה סטרימינג בבקאנד.
4. החלף for await (const response of result) ב-for await (const chunk of readNDJSONStream(response.body)).
5. עדכן גישה למאפיינים מ-response.delta.content / response.error ל-chunk.delta.content / chunk.error.

מטרות

• למנות את כל אתרי הקריאה בפייתון המשתמשים ב-Chat Completions או ב-Completions ישן נגד Azure OpenAI.
• להציע תוכנית והסדר הגירה עבור בסיס הקוד בפייתון.
• לבצע שינויים מינימליים ובטוחים לעבור ל-Responses API.
• לעדכן קוראים לצריכת סכמת הפלט של Responses; ללא עטיפות תאימות אחורית.
• להריץ בדיקות/לינטים; לתקן תקלות משניות שנגרמו מההגירה.
• להכין קבוצות שינויים קטנות וכנות לסקירה ולספק סיכום סופי עם הבדלים (לא לבצע commit).

כללי שמירת גבולות

• לשנות רק קבצים בתוך סביבת ה-git. לעולם אל תכתוב מחוץ לה.
• אל תשמור התאמות תאימות לאחור; הגר את הקוד לצורת ה-API החדשה.
• אל תשאיר הערות מעבר/מעבר או קבצי גיבוי.
• שמור על סמנטיקת סטרימינג אם הייתה בשימוש קודם; אחרת השתמש ללא סטרימינג.
• בקש אישור לפני הרצת פקודות או קריאות רשת אם במצב אישורים.
• אל תריץ git add/git commit/git push; הפק רק שינויים בעץ העבודה.

שלב 0: הגירת לקוח Azure OpenAI (דרישה מוקדמת)

אם בסיס הקוד משתמש בבנאי AzureOpenAI או AsyncAzureOpenAI, הגר תחילה לבנאי הסטנדרטי OpenAI / AsyncOpenAI. בנאים ייחודיים ל-Azure אינם נתמכים ב-openai>=1.108.1.

למה נקודת קצה v1?

נקודת הקצה החדשה /openai/v1 משתמשת בלקוח הסטנדרטי OpenAI() במקום AzureOpenAI(), אינה דורשת פרמטר api_version, ופועלת זהה ב-OpenAI וב-Azure OpenAI. קוד הלקוח זהה והכין לעתיד — ללא צורך בניהול גרסאות.

שינויים עיקריים

רשימת ניקוי

• הסר את ארגומנט api_version מבניית הלקוח.
• הסר משתני סביבה AZURE_OPENAI_VERSION / AZURE_OPENAI_API_VERSION מקובץ .env, הגדרות אפליקציה וקבצי Bicep/תשתית.
• שנה את AZURE_OPENAI_CLIENT_ID ל־AZURE_CLIENT_ID בקובץ .env, הגדרות אפליקציה, Bicep/תשתית ודגמי בדיקה (הסכם סטנדרטי של Azure Identity SDK).
• ודא openai>=1.108.1 בקובץ requirements.txt או pyproject.toml.

הגירת משתני סביבה

לדוגמאות קוד של פעולת הלקוח (סינכרוני, אסינכרוני, EntraID, מפתח API, מולטי טננט), ראה cheat-sheet.md.

שלב 1: זיהוי אתרי קריאה ישנים

הפעל את הסקריפט detect_legacy.py כדי למצוא את כל אתרי הקריאה שצריך להגר:

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

או בצע חיפושים אלו ידנית — כל התאמה היא יעד להגרה:

# קריאות API ישנות (חייבים לשכתב)
rg "chat\.completions\.create"
rg "ChatCompletion\.create"
rg "Completion\.create"

# בוני לקוח Azure מיושנים (חייבים להחליף)
rg "AzureOpenAI\("
rg "AsyncAzureOpenAI\("

# דפוסי גישה לצורת התגובה (חייבים לעדכן)
rg "choices\[0\]\.message\.content"
rg "choices\[0\]\.delta\.content"
rg "choices\[0\]\.message\.function_call"
rg "choices\[0\]\.message\.tool_calls"

# הגדרות כלים בפורמט מקונן ישן (חייב לפשט)
rg '"function":\s*{\s*"name"'
rg "pydantic_function_tool"

# תוצאות כלים בפורמט ישן (חייב להמיר ל-function_call_output)
rg '"role":\s*"tool"'
rg '"tool_call_id"'

# פרמטרים מיושנים (חייבים להסיר או לשנות שם)
rg "response_format"
rg "max_tokens\b"        # שנה שם ל- max_output_tokens
rg "['\"]seed['\"]"      # remove entirely

# משתני סביבה מיושנים (לנקות)
rg "AZURE_OPENAI_API_VERSION|AZURE_OPENAI_VERSION"
rg "AZURE_OPENAI_CLIENT_ID"  # צריך להיות AZURE_CLIENT_ID

# נקודות קצה של מודלים ב-GitHub (חייב להסיר — API לתגובות לא נתמך)
rg "models\.github\.ai|models\.inference\.ai\.azure"

# דפוסי מורשת ברמת התשתית (חייבים לעדכן)
rg "OpenAIChatCompletionClient"  # MAF 1.0.0+: להחליף עם OpenAIChatClient
rg "ChatOpenAI\(" | grep -v "use_responses_api"  # LangChain: צריך use_responses_api=True

# תשתית לבדיקות (חייבת לעדכן)
rg "ChatCompletionChunk|AsyncCompletions\.create" tests/
rg "_azure_ad_token_provider" tests/
rg "prompt_filter_results|content_filter_results" tests/
rg "choices\[0\]" tests/

# גישת גוף שגיאת סינון תוכן (חייב לעדכן — המבנה השתנה)
rg 'innererror.*content_filter_result|error\.body\["innererror"\]'
rg "content_filter_result\[" # צורת יחיד ישנה — עכשיו content_filter_results (רבים) בתוך מערך content_filters

# קריאות HTTP גולמיות לנקודת הסיום Chat Completions (חייב לעדכן URL)
rg "/openai/deployments/.*/chat/completions"
rg "api-version="

היוריסטיקות (גילוי וכתיבה מחדש)

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

• קונסטרוקטורים של לקוח Azure: AzureOpenAI(...) → OpenAI(base_url=..., api_key=...).

• כלים: המרת הגדרות כלי-קריאה לפונקציה מפורמט מקונן ({"type": "function", "function": {"name": ...}}) לפורמט Responses שטוח ({"type": "function", "name": ...}); השתמש ב-tool_choice; החזר תוצאות כלי כפריטים מסוג {"type": "function_call_output", "call_id": ..., "output": ...} (ולא {"role": "tool", ...}).

• סיורים של כלים: כאשר המודל מחזיר קריאות פונקציה, הוסף פריטי response.output לשיחה (ולא מילון ידני {"role": "assistant", "tool_calls": [...]}), ואז הוסף פריטי function_call_output עבור כל תוצאה.

• דוגמאות כלים עם מספר דוגמאות: אם השיחה כוללת דוגמאות קריאה לכלי מקודדות בקוד, המר אותם לפריטים {"type": "function_call", "id": "fc_...", "call_id": "fc_...", ...} + {"type": "function_call_output", ...}. מזהים חייבים להתחיל ב-fc_.

• pydantic_function_tool(): העזר הזה עדיין מייצר את הפורמט המקונן הישן ואינו תואם ל-responses.create(). החלף בהגדרות כלי ידניות או עטיפה שמשטיחה.

• רב-סיבובים: שמור היסטוריית שיחה באפליקציה; העבר סיבובים קודמים כפריטי input.

• עיצוב: החלף את response_format של Chat בשכבת על ב-Responses עם text.format. צורה קאנונית: text={"format": {"type": "json_schema", "name": "Output", "strict": True, "schema": {...}}}.

• פריטי תוכן: החלף content[].type: "text" של Chat ל-content[].type: "input_text" ב-Responses עבור תורות של משתמש/מערכת.

• פריטי תוכן תמונה: החלף content[].type: "image_url" של Chat ל-content[].type: "input_image" ב-Responses. השדה image_url משתנה מאובייקט מקונן {"url": "..."} למחרוזת שטוחה. ראה את דף המרמה לדוגמאות לפני/אחרי.

• מאמץ טיעון: העבר רק את reasoning אם כבר קיים בקוד המקורי.

• טיפול בשגיאות סינון תוכן: מבנה גוף השגיאה השתנה. Chat Completions השתמש ב-error.body["innererror"]["content_filter_result"] (יחיד); Responses API משתמש ב-error.body["content_filters"][0]["content_filter_results"] (רבים בתוך מערך). קוד שניגש ל-innererror יגרום ל-KeyError. מחדש לנתיב חדש.

• קריאות HTTP גולמיות: אם האפליקציה עושה קריאה ישירה ל-Azure OpenAI REST API (דרך requests, httpx, וכו') באמצעות /openai/deployments/{name}/chat/completions?api-version=..., המיר ל-/openai/v1/responses. גוף הבקשה משתנה: messages → input, הוסף max_output_tokens ו-store: false, הסר פרמטר שאילתה api-version. גוף התגובה משתנה: choices[0].message.content → output[0].content[0].text (שים לב: output_text הוא מאפיין נוחות SDK שאינו קיים ב-JSON גולמי).

שלב 2: הפעלת ההגירה

הערות על ההגירה (Chat Completions → Responses)

• מדוע להגיר: Responses היא ה-API המאוחדת לטקסט, כלים וזרימה; Chat Completions הוא מורשת. עם GPT-5, Responses נדרש עבור ביצועים מיטביים.
• HTTP: נקודת הקצה של Azure משתנה מ-/openai/deployments/{name}/chat/completions ל-/openai/v1/responses.
• שדות: messages → input, max_tokens → max_output_tokens. temperature נשאר ללא שינוי.
• עיצוב: response_format → text.format כאובייקט נכון.
• פריטי תוכן: החלף content[].type: "text" של Chat ל-content[].type: "input_text" ב-Responses עבור תורות מערכת/משתמש.
• פריטי תוכן תמונה: החלף content[].type: "image_url" של Chat ל-content[].type: "input_image" ב-Responses. שטח את השדה image_url מ-{"image_url": {"url": "..."}} ל-{"image_url": "..."} (מחרוזת פשוטה — כתובת URL ב-HTTPS או URI של נתונים מסוג data:image/...;base64,...).

מפתחות פרמטרים להתייחסות

לדוגמאות קוד מלאות לפני/אחרי, ראה cheat-sheet.md.

להגירת תשתית בדיקות (מוקים, תמונות מצב, ואישורים), ראה test-migration.md.

לפתרון תקלות וטעויות, ראה troubleshooting.md.

שמירת מידע ומצב

• קבע store: false בכל בקשות Responses.
• אל תסתמך על מזהי הודעות קודמות או הקשר שנשמר בשרת; שמור מצב מנוהל-לקוח וצמצם מטא-דאטה.

קריטריוני קבלה

שערים ברמת הקוד (כולם חייבים לעבור)

• אין התאמות עבור rg "chat\.completions\.create|ChatCompletion\.create|Completion\.create" בקבצים שהוגרו.
• אין התאמות עבור rg "AzureOpenAI\(|AsyncAzureOpenAI\(" — כל הקונסטרוקטורים משתמשים ב-OpenAI/AsyncOpenAI עם נקודת הקצה v1.
• אין התאמות עבור rg "models\.github\.ai|models\.inference\.ai\.azure" — נתיבי קוד מודלים של GitHub הוסרו.
• אין התאמות עבור rg "OpenAIChatCompletionClient" — קוד MAF 1.0.0+ משתמש ב-OpenAIChatClient (שמשתמש ב-Responses API). בגרסאות לפני 1.0.0, שדרג ל-agent-framework-openai>=1.0.0.
• כל קריאות ChatOpenAI(...) כוללות use_responses_api=True.
• אין התאמות עבור rg "choices\[0\]" — כל גישות לתגובה משתמשות ב-resp.output_text או סכמת הפלט של Responses.
• אין response_format ברמת על; כל הפלט המובנה משתמש ב-text={"format": {...}}.
• openai>=1.108.1 ו-azure-identity בקבצי requirements.txt או pyproject.toml; תלותות הותקנו מחדש.
• store=False מוגדר בכל קריאה ל-responses.create.
• אין api_version בבניית הלקוח; AZURE_OPENAI_API_VERSION הוסר מקבצי הסביבה והתשתית.

שערים בתשתית בדיקות (כולם חייבים לעבור)

• אין התאמות עבור rg "ChatCompletionChunk|AsyncCompletions\.create|chat\.completions" tests/.
• אין התאמות עבור rg "_azure_ad_token_provider" tests/ — אישורים עודכנו לבדוק isinstance(client, AsyncOpenAI) או base_url.
• אין התאמות עבור rg "prompt_filter_results|content_filter_results" tests/ — מוקים ספציפיים ל-Azure להסינון הוסרו.
• מוקים משתמשים ב-kwargs.get("input") ולא ב-kwargs.get("messages").
• קבצי snapshot / golden מעודכנים לצורת הזרימה של Responses (ללא choices[0], function_call, logprobs וכו').
• pytest עובר ללא כשלונות לאחר כל עדכוני הבדיקות.

שערים התנהגותיים (בדיקה ידנית או דרך מסגרת בדיקות)

• השלמה בסיסית: responses.create שאינה זורמת מחזירה output_text שאינו ריק.
• עקיבות בזרימה: אם הקוד המקורי השתמש בזרימה, הקוד שהוגר זורם ומפיק אירועים response.output_text.delta עם דלתא לא ריקה.
• פלט מובנה: אם משתמשים ב-text.format עם json_schema, json.loads(resp.output_text) מצליח ותואם לסכמה.
• לולאת קריאה לכלים: אם משתמשים בכלים, המודל מוציא קריאות כלים, האפליקציה מבצעת אותן, והבקשה הבאה מחזירה פלט סופי output_text (ללא לולאה אינסופית).
• עקיבות אסינכרונית: אם השתמשו ב-AsyncAzureOpenAI, מקביל ב-AsyncOpenAI עובד עם await.
• שיעור שגיאות: אין שגיאות חדשות מסוג 400/401/404 בהשוואה לקו הבסיס לפני ההגירה.

תוצרי עבודה

• התקציר כולל קבצים שנערכו, מונים לפני/אחרי של אתרי קריאה מורשת, ושלבים הבאים.
• השינויים הם רק עריכות בעץ העבודה (ללא commits).

דרישות גרסת SDK

מקורות

• גיליון רמאות — כל קטעי הקוד
• הגירת בדיקות — מוקים, תמונות מצב, אישורים
• פתרון תקלות — שגיאות, טבלת סיכונים, מרעין בישין
• detect_legacy.py — סורק אוטומטי
• Azure OpenAI Starter Kit
• מסמכי Azure OpenAI Responses API
• מחזור חיים של גרסת Azure OpenAI API
• OpenAI Responses API reference

כתב ויתור: מסמך זה תורגם באמצעות שירות תרגום אוטומטי Co-op Translator. למרות שאנו שואפים לדיוק, יש לקחת בחשבון שתרגומים אוטומטיים עלולים להכיל שגיאות או אי-דיוקים. יש להחשיב את המסמך המקורי בשפתו הטבעית כמקור הסמכות. למידע קריטי מומלץ להשתמש בתרגום מקצועי על ידי מתרגם אדם. אנו לא אחראים לכל אי-הבנה או פירוש שגוי הנובע מהשימוש בתרגום זה.

Source: microsoft/ai-agents-for-beginners → translations/he/.agents/skills/azure-openai-to-responses/SKILL.md