Azure Openai To Responses

Migrar aplicaciones Python de Azure OpenAI Chat Completions a Responses API

GUIA AUTORIZADA — SEGUIR EXACTAMENTE

Esta habilidad migra bases de código Python que usan Azure OpenAI Chat Completions a la API unificada de Responses. Siga estas instrucciones con precisión. No improvise mapeos de parámetros ni invente formas de API.

Desencadenantes

Active esta habilidad cuando el usuario quiera:

• Migrar una aplicación Python de Azure OpenAI Chat Completions a Responses API
• Actualizar el uso del SDK OpenAI en Python a la forma de API más reciente contra Azure OpenAI
• Preparar código Python para modelos GPT-5 o más nuevos que requieren Responses en Azure
• Cambiar de AzureOpenAI/AsyncAzureOpenAI a cliente estándar OpenAI/AsyncOpenAI con el endpoint v1
• Corregir advertencias de deprecación relacionadas con constructores AzureOpenAI o api_version

⚠️ Compatibilidad del modelo — VERIFICAR PRIMERO

Antes de migrar, verifique que su implementación Azure OpenAI soporte la API de Responses.

1. Prueba rápida de implementación (más rápida)

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}")

Nota: max_output_tokens tiene un mínimo de 16 en Azure OpenAI. Valores por debajo de 16 devuelven error 400. Use 50+ para pruebas rápidas.

Si esto devuelve 404, el modelo de la implementación aún no soporta Responses — consulte la referencia a continuación o vuelva a implementar con un modelo compatible.

2. Verifique modelos disponibles en su región (recomendado)

Ejecute la herramienta incorporada de compatibilidad de modelos para ver qué está disponible con soporte para Responses API en su región específica:

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

Esto consulta Azure ARM en tiempo real y muestra una matriz de compatibilidad — qué modelos soportan Responses, salida estructurada, herramientas, etc. Use --filter gpt-5.1,gpt-5.2 para filtrar resultados o --json para scripting.

3. Referencia completa de soporte de modelos

• Consulta en vivo: python migrate.py models (ver arriba — específica por región, siempre actualizada)
• Navegar disponibilidad: Tabla resumen de modelos y disponibilidad por región
• Inicio rápido y guía: https://aka.ms/openai/start

⚠️ Limitaciones de modelos más antiguos

ADVERTENCIA: Los modelos antiguos (anteriores a gpt-4.1) pueden no soportar completamente todas las características de Responses API.

Limitaciones conocidas con modelos antiguos:

• Parámetro reasoning: No soportado en muchos modelos sin razonamiento. Migre reasoning solo si ya estaba presente en el código original.
• Parámetro seed: No soportado en Responses API en absoluto — elimínelo de todas las solicitudes.
• Salida estructurada vía text.format: Modelos antiguos pueden no aplicar esquemas JSON strict: true confiablemente.
• Orquestación de herramientas: GPT-5+ orquesta llamadas a herramientas como parte del razonamiento interno. Modelos antiguos en Responses funcionan pero carecen de esta integración profunda.
• Restricciones de temperatura: Al migrar a gpt-5, la temperatura debe omitirse o ponerse en 1. Modelos antiguos no tienen esta restricción.

Modelos de razonamiento serie O (o1, o3-mini, o3, o4-mini)

Los modelos serie O tienen restricciones únicas en parámetros. Al migrar aplicaciones que apuntan a modelos serie O:

• temperature: Debe ser 1 (o omitido). Modelos serie O no aceptan otros valores.
• max_completion_tokens → max_output_tokens: Aplicaciones que usan el específico de Azure max_completion_tokens deben cambiar a max_output_tokens. Use valores altos (4096+) porque los tokens de razonamiento cuentan para el límite.
• reasoning_effort: Si la app usa reasoning_effort (bajo/medio/alto), manténgalo — la Responses API soporta este parámetro para modelos serie O.
• Comportamiento de streaming: Modelos serie O pueden acumular salida hasta completar razonamiento antes de emitir eventos delta de texto. El streaming sigue funcionando, pero el primer response.output_text.delta puede llegar tras un retraso mayor que con modelos GPT.
• top_p: No soportado en serie O — elimínelo si está presente.
• Uso de herramientas: Modelos serie O soportan herramientas vía Responses API igual que modelos GPT, pero la calidad de la orquestación varía según el modelo.

Acción — asesoría proactiva de modelo: Durante la fase de escaneo, verifique qué modelo usa la app (nombres de implementaciones, variables de entorno, configuración). Si el modelo es anterior a gpt-4.1 (no gpt-4.1+), informe proactivamente al usuario:

• La migración funcionará para texto básico, chat, streaming y herramientas en su modelo actual.
• Modelos más nuevos (gpt-5.1, gpt-5.2) ofrecen mejor orquestación de herramientas, aplicación estricta de salida estructurada, razonamiento y disponibilidad regional cruzada.
• Deben considerar actualizar su implementación cuando estén listos — no bloquea la migración.

No bloquee ni rechace la migración basada en la versión del modelo. La asesoría es solo informativa.

GitHub Models NO soporta Responses API

GitHub Models (models.github.ai, models.inference.ai.azure.com) no soporta Responses API.

Si la base de código tiene una ruta para GitHub Models (busque base_url apuntando a models.github.ai o models.inference.ai.azure.com), elimínela completamente durante la migración. La Responses API requiere Azure OpenAI, OpenAI o un endpoint local compatible (p. ej., Ollama con soporte Responses).

Acción durante el escaneo:

• Señale cualquier ruta de código GitHub Models para eliminación.

Migración de frameworks

Muchas apps usan frameworks de alto nivel sobre OpenAI. Al migrar estas, cambian las API propias del framework — no solo las llamadas internas a OpenAI.

Microsoft Agent Framework (MAF)

Verifique su versión de MAF primero — la migración depende de si está en MAF 1.0.0+ o en beta/rc pre-1.0.0.

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

OpenAIChatClient ya usa Responses API — no necesita migración. Si la base usa el legado OpenAIChatCompletionClient (que usa chat.completions.create), reemplácelo por OpenAIChatClient.

Para revisar su versión: python -c "import agent_framework_openai; print(agent_framework_openai.__version__)"

MAF pre-1.0.0 (versiones beta/rc)

En MAF pre-1.0.0, OpenAIChatClient usaba Chat Completions. Actualice a agent-framework-openai>=1.0.0 donde OpenAIChatClient usa por defecto Responses API.

No se necesitan otros cambios — las APIs Agent y de herramientas permanecen igual.

LangChain (langchain-openai)

Añada use_responses_api=True a ChatOpenAI(). También actualice acceso a respuesta de .content a .text.

Para ejemplos completos antes y después, vea cheat-sheet.md.

Guía de migración frontend

La Responses API es un asunto del lado servidor. Migre su backend Python; el contrato HTTP del frontend debería mantenerse sin cambios a menos que su backend sea un paso delgado — en tal caso, considere adoptar la forma Requests de Responses para eliminar una capa de traducción. Si el frontend llama directamente a OpenAI con una clave del cliente, mueva esas llamadas primero al backend.

Deprecated @microsoft/ai-chat-protocol

El paquete npm @microsoft/ai-chat-protocol está deprecado y debe reemplazarse por ndjson-readablestream. Si lo encuentra en un frontend:

1. Reemplace la etiqueta de script 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. Elimine la instancia AIChatProtocolClient (new ChatProtocol.AIChatProtocolClient("/chat")).
3. Reemplace client.getStreamedCompletion(messages) con llamada directa fetch() al endpoint streaming backend.
4. Reemplace for await (const response of result) con for await (const chunk of readNDJSONStream(response.body)).
5. Actualice acceso a propiedades de response.delta.content / response.error a chunk.delta.content / chunk.error.

Objetivos

• Enumerar todos los lugares de llamada Python que usan Chat Completions o Completions legados contra Azure OpenAI.
• Proponer un plan de migración y secuencia para la base de código Python.
• Aplicar ediciones seguras y mínimas para cambiar a Responses API.
• Actualizar llamadas para consumir el esquema de salida Responses; sin envoltorios de compatibilidad.
• Ejecutar tests/lint; corregir fallas triviales introducidas por la migración.
• Preparar conjuntos de cambios pequeños y revisables y proveer resumen final con diffs (no hacer commit).

Reglas de seguridad

• Modifique solo archivos dentro del espacio de trabajo git. Nunca escriba fuera.
• No preserve adaptadores de compatibilidad hacia atrás; migre código a la nueva forma de API.
• No deje comentarios de transición ni archivos respaldo.
• Preservar semántica de streaming si se usaba previamente; si no, usar no streaming.
• Solicite aprobación antes de ejecutar comandos o llamadas de red si está en modo de aprobación.
• No ejecute git add/git commit/git push; producir solo ediciones en el árbol de trabajo.

Paso 0: Migración del cliente Azure OpenAI (Prerrequisito)

Si la base usa constructores AzureOpenAI o AsyncAzureOpenAI, migre primero a constructores estándar OpenAI / AsyncOpenAI. Los constructores específicos de Azure están deprecados en openai>=1.108.1.

¿Por qué el path API v1?

El nuevo endpoint /openai/v1 usa el cliente estándar OpenAI() en lugar de AzureOpenAI(), no requiere parámetro api_version y funciona idéntico en OpenAI y Azure OpenAI. El mismo código cliente es a prueba de futuro — sin necesidad de gestión de versiones.

Cambios clave

Lista de limpieza

• Eliminar argumento api_version de la construcción del cliente.
• Eliminar variables de entorno AZURE_OPENAI_VERSION / AZURE_OPENAI_API_VERSION de .env, configuraciones de app, y archivos Bicep/infra.
• Renombrar AZURE_OPENAI_CLIENT_ID → AZURE_CLIENT_ID en .env, configuraciones de app, Bicep/infra, y fixtures de tests (convención estándar Azure Identity SDK).
• Asegurarse que openai>=1.108.1 esté en requirements.txt o pyproject.toml.

Migración de variables de entorno

Para ejemplos de código de setup cliente (sync, async, EntraID, clave API, multi-inquilino), vea cheat-sheet.md.

Paso 1: Detectar lugares de llamada legados

Ejecute el script detect_legacy.py para encontrar todos los lugares de llamada que requieren migración:

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

O ejecute estas búsquedas manualmente — cada coincidencia es un objetivo de migración:

# Llamadas a la API heredada (deben reescribirse)
rg "chat\.completions\.create"
rg "ChatCompletion\.create"
rg "Completion\.create"

# Constructores de clientes de Azure obsoletos (deben reemplazarse)
rg "AzureOpenAI\("
rg "AsyncAzureOpenAI\("

# Patrones de acceso a la forma de respuesta (deben actualizarse)
rg "choices\[0\]\.message\.content"
rg "choices\[0\]\.delta\.content"
rg "choices\[0\]\.message\.function_call"
rg "choices\[0\]\.message\.tool_calls"

# Definiciones de herramientas en formato antiguo anidado (deben aplanarse)
rg '"function":\s*{\s*"name"'
rg "pydantic_function_tool"

# Resultados de herramientas en formato antiguo (deben convertirse a function_call_output)
rg '"role":\s*"tool"'
rg '"tool_call_id"'

# Parámetros obsoletos (deben eliminarse o renombrarse)
rg "response_format"
rg "max_tokens\b"        # renombrar a max_output_tokens
rg "['\"]seed['\"]"      # remove entirely

# Variables de entorno obsoletas (limpiar)
rg "AZURE_OPENAI_API_VERSION|AZURE_OPENAI_VERSION"
rg "AZURE_OPENAI_CLIENT_ID"  # debería ser AZURE_CLIENT_ID

# Endpoints de modelos de GitHub (deben eliminarse — API de respuestas no soportada)
rg "models\.github\.ai|models\.inference\.ai\.azure"

# Patrones heredados a nivel de framework (deben actualizarse)
rg "OpenAIChatCompletionClient"  # MAF 1.0.0+: reemplazar con OpenAIChatClient
rg "ChatOpenAI\(" | grep -v "use_responses_api"  # LangChain: necesita use_responses_api=True

# Infraestructura de pruebas (debe actualizarse)
rg "ChatCompletionChunk|AsyncCompletions\.create" tests/
rg "_azure_ad_token_provider" tests/
rg "prompt_filter_results|content_filter_results" tests/
rg "choices\[0\]" tests/

# Acceso al cuerpo de error del filtro de contenido (debe actualizarse — estructura cambiada)
rg 'innererror.*content_filter_result|error\.body\["innererror"\]'
rg "content_filter_result\[" # forma singular antigua — ahora content_filter_results (plural) dentro del arreglo content_filters

# Llamadas HTTP en bruto al endpoint de Chat Completions (debe actualizarse la URL)
rg "/openai/deployments/.*/chat/completions"
rg "api-version="

Heurísticas (detectar y reescribir)

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

• Constructores del cliente Azure: AzureOpenAI(...) → OpenAI(base_url=..., api_key=...).

• Herramientas: convertir definiciones de herramientas para llamadas a funciones de formato anidado ({"type": "function", "function": {"name": ...}}) a formato plano de Responses ({"type": "function", "name": ...}); usar tool_choice; devolver resultados de herramientas como ítems {"type": "function_call_output", "call_id": ..., "output": ...} (no {"role": "tool", ...}).

• Recorridos de herramientas: cuando el modelo devuelve llamadas a funciones, agregar ítems response.output a la conversación (no un dict manual {"role": "assistant", "tool_calls": [...]}), luego agregar ítems function_call_output para cada resultado.

• Ejemplos de herramientas con pocos disparos: si la conversación incluye ejemplos codificados de llamadas a herramientas, convertirlos a ítems {"type": "function_call", "id": "fc_...", "call_id": "fc_...", ...} + {"type": "function_call_output", ...}. Los IDs deben comenzar con fc_.

• pydantic_function_tool(): este asistente aún genera el formato anidado antiguo y no es compatible con responses.create(). Reemplazar con definiciones manuales de herramientas o un envoltorio para aplanar.

• Multi-turn: mantener el historial de la conversación en la app; pasar los turnos previos a través de ítems input.

• Formato: reemplazar el response_format de nivel superior de Chat con text.format en Responses. Forma canónica: text={"format": {"type": "json_schema", "name": "Output", "strict": True, "schema": {...}}}.

• Ítems de contenido: reemplazar content[].type: "text" de Chat con content[].type: "input_text" en Responses para turnos de usuario/sistema.

• Ítems de contenido de imagen: reemplazar content[].type: "image_url" de Chat con content[].type: "input_image" en Responses. El campo image_url cambia de un objeto anidado {"url": "..."} a una cadena plana. Ver la hoja de referencia para ejemplos antes/después.

• Esfuerzo de razonamiento: solo migrar reasoning si ya existe en el código original.

• Manejo de errores del filtro de contenido: la estructura del cuerpo de error cambió. Chat Completions usaba error.body["innererror"]["content_filter_result"] (singular); Responses API usa error.body["content_filters"][0]["content_filter_results"] (plural, dentro de un arreglo). El código que acceda a innererror lanzará KeyError. Reescribir para usar la nueva ruta.

• Llamadas HTTP sin procesar: si la app realiza llamadas directas REST al Azure OpenAI API (mediante requests, httpx, etc.) usando /openai/deployments/{name}/chat/completions?api-version=..., reescribir a /openai/v1/responses. El cuerpo de la petición cambia: messages → input, agregar max_output_tokens y store: false, eliminar el parámetro de consulta api-version. El cuerpo de la respuesta cambia: choices[0].message.content → output[0].content[0].text (nota: output_text es una propiedad de conveniencia del SDK que no está presente en JSON REST sin procesar).

Paso 2: Aplicar la migración

Notas de migración (Chat Completions → Responses)

• Por qué migrar: Responses es la API unificada para texto, herramientas y streaming; Chat Completions es legado. Con GPT-5, Responses es requerido para el mejor desempeño.
• HTTP: el endpoint de Azure cambia de /openai/deployments/{name}/chat/completions a /openai/v1/responses.
• Campos: messages → input, max_tokens → max_output_tokens. temperature permanece igual.
• Formato: response_format → text.format con un objeto apropiado.
• Ítems de contenido: Reemplazar content[].type: "text" de Chat con content[].type: "input_text" de Responses para turnos de sistema/usuario.
• Ítems de contenido de imagen: Reemplazar content[].type: "image_url" de Chat con content[].type: "input_image" de Responses. Aplanar el campo image_url de {"image_url": {"url": "..."}} a {"image_url": "..."} (una cadena simple, ya sea una URL HTTPS o un URI de datos data:image/...;base64,...).

Referencia de mapeo de parámetros

Para ejemplos completos de código antes y después, ver cheat-sheet.md.

Para la migración de infraestructura de pruebas (mocks, snapshots, asersiones), ver test-migration.md.

Para solución de problemas y puntos críticos, ver troubleshooting.md.

Retención de datos y estado

• Fijar store: false en todas las peticiones a Responses.
• No confiar en IDs de mensajes previos ni en contexto almacenado en servidor; mantener estado gestionado por el cliente y minimizar metadatos.

Criterios de aceptación

Reglas a nivel de código (todas deben pasar)

• Cero coincidencias con rg "chat\.completions\.create|ChatCompletion\.create|Completion\.create" en archivos migrados.
• Cero coincidencias con rg "AzureOpenAI\(|AsyncAzureOpenAI\(" — todos los constructores usan OpenAI/AsyncOpenAI con el endpoint v1.
• Cero coincidencias con rg "models\.github\.ai|models\.inference\.ai\.azure" — rutas de código de modelos GitHub eliminadas.
• Cero coincidencias con rg "OpenAIChatCompletionClient" — código MAF 1.0.0+ usa OpenAIChatClient (que usa Responses API). En pre-1.0.0, actualizar a agent-framework-openai>=1.0.0.
• Todas las llamadas a ChatOpenAI(...) incluyen use_responses_api=True.
• Cero coincidencias con rg "choices\[0\]" — todo acceso a respuesta usa resp.output_text o el esquema de salida de Responses.
• No hay response_format en el nivel superior; toda salida estructurada usa text={"format": {...}}.
• openai>=1.108.1 y azure-identity en requirements.txt o pyproject.toml; dependencias reinstaladas.
• store=False establecido en cada llamada a responses.create.
• No hay api_version en la construcción del cliente; AZURE_OPENAI_API_VERSION eliminado de archivos de entorno e infra.

Reglas para infraestructura de pruebas (todas deben pasar)

• Cero coincidencias con rg "ChatCompletionChunk|AsyncCompletions\.create|chat\.completions" tests/.
• Cero coincidencias con rg "_azure_ad_token_provider" tests/ — asersiones actualizadas para verificar isinstance(client, AsyncOpenAI) o base_url.
• Cero coincidencias con rg "prompt_filter_results|content_filter_results" tests/ — mocks específicos de filtro Azure eliminados.
• Fixtures de mocks usan kwargs.get("input") no kwargs.get("messages").
• Archivos snapshot / golden actualizados al formato de streaming de Responses (sin choices[0], function_call, logprobs, etc.).
• pytest pasa con cero fallos tras todas las actualizaciones de pruebas.

Reglas comportamentales (verificar manualmente o mediante test harness)

• Completado básico: responses.create sin streaming devuelve output_text no vacío.
• Paridad en streaming: si el código original usaba streaming, el código migrado transmite y produce eventos response.output_text.delta con deltas no vacíos.
• Salida estructurada: si se usa text.format con json_schema, json.loads(resp.output_text) tiene éxito y coincide con el esquema.
• Bucle de llamadas a herramientas: si se usan herramientas, el modelo realiza llamadas a ellas, la app las ejecuta y la petición de seguimiento devuelve un output_text final (sin bucle infinito).
• Paridad async: si se usaba AsyncAzureOpenAI, el equivalente AsyncOpenAI funciona con await.
• Tasa de errores: no hay nuevos errores 400/401/404 comparado con la línea base antes de la migración.

Entregables

• El resumen incluye archivos editados, conteo antes/después de sitios de llamadas legacy y siguientes pasos.
• Los cambios son solo en el árbol de trabajo (sin commits).

Requisitos de versión del SDK

Referencias

• Hoja de referencia — todos los fragmentos de código
• Migración de pruebas — mocks, snapshots, asersiones
• Solución de problemas — errores, tabla de riesgos, puntos críticos
• detect_legacy.py — escáner automatizado
• Kit de inicio de Azure OpenAI
• Documentación API Responses de Azure OpenAI
• Ciclo de vida de la versión de API Azure OpenAI
• Referencia API OpenAI Responses

Descargo de responsabilidad: Este documento ha sido traducido utilizando el servicio de traducción automática Co-op Translator. Aunque nos esforzamos por la precisión, tenga en cuenta que las traducciones automatizadas pueden contener errores o inexactitudes. El documento original en su idioma nativo debe considerarse la fuente autorizada. Para información crítica, se recomienda una traducción profesional humana. No somos responsables de cualquier malentendido o interpretación errónea que surja del uso de esta traducción.

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