Azure Openai To Responses

Migrácia Python aplikácií z Azure OpenAI Chat Completions na Responses API

AUTORITATÍVNE USMERNENIE — POSTUPUJTE PRESNE

Tento skill migruje Python kódy používajúce Azure OpenAI Chat Completions na jednotné Responses API. Dodržiavajte tieto inštrukcie presne. Neimprovizujte mapovanie parametrov ani nevymýšľajte nové tvary API.

Spúšťače

Aktivujte tento skill, keď používateľ chce:

• Migrovať Python aplikáciu z Azure OpenAI Chat Completions na Responses API
• Aktualizovať použitie Python OpenAI SDK na najnovší tvar API proti Azure OpenAI
• Pripraviť Python kód pre GPT-5 alebo novšie modely, ktoré vyžadujú Responses na Azure
• Prejsť z AzureOpenAI/AsyncAzureOpenAI na štandardný OpenAI/AsyncOpenAI klient s v1 endpointom
• Opraviť upozornenia na zastaranie týkajúce sa konštruktorov AzureOpenAI alebo api_version

⚠️ Kompatibilita modelu — SKONTROLUJTE NAJVPRV

Pred migráciou overte, či vaše Azure OpenAI nasadenie podporuje Responses API.

1. Rýchly test nasadenia (najrýchlejší)

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}")

Poznámka: max_output_tokens má na Azure OpenAI minimálnu hodnotu 16. Hodnoty pod 16 vrátia chybu 400. Pre rýchle testy použite hodnotu 50 a viac.

Ak to vráti 404, model nasadenia ešte nepodporuje Responses — pozrite referenciu nižšie alebo znovu nasadte podporovaný model.

2. Skontrolujte dostupné modely vo vašom regióne (odporúčané)

Spustite vstavaný nástroj pre kompatibilitu modelov, aby ste videli, čo je dostupné s podporou Responses API vo vašom regióne:

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

Táto požiadavka oslovuje Azure ARM v reálnom čase a zobrazí maticu kompatibility — ktoré modely podporujú Responses, štruktúrovaný výstup, nástroje atď. Použite --filter gpt-5.1,gpt-5.2 pre zúženie výsledkov alebo --json pre skriptovanie.

3. Kompletná referencia podpory modelov

• Live dotaz: python migrate.py models (viď vyššie — špecifické pre región, vždy aktuálne)
• Prehliadanie dostupnosti: Prehľadová tabuľka modelov a dostupnosť v regiónoch
• Rýchly štart & usmernenia: https://aka.ms/openai/start

⚠️ Obmedzenia starších modelov

UPOZORNENIE: Staršie modely (pred gpt-4.1) nemusia plne podporovať všetky funkcie Responses API.

Známé obmedzenia u starších modelov:

• parameter reasoning: Nie je podporovaný na mnohých modeloch bez reasoning. Migrujte reasoning iba ak bol už prítomný v pôvodnom kóde.
• parameter seed: V Responses API vôbec nie je podporovaný — odstráňte zo všetkých požiadaviek.
• Štruktúrovaný výstup pomocou text.format: Staršie modely nemusia spoľahlivo vynucovať JSON schémy s strict: true.
• Orchestrace nástrojov: GPT-5+ orchestruje volania nástrojov ako súčasť vnútorného reasoning. Staršie modely na Responses stále fungujú, ale bez tejto hlbokej integrácie.
• Obmedzenia teploty: Pri migrácii na gpt-5 musí byť teplota vynechaná alebo nastavená na 1. Staršie modely takéto obmedzenie nemajú.

O-series reasoning modely (o1, o3-mini, o3, o4-mini)

Modely O-series majú jedinečné parametrové obmedzenia. Pri migrácii aplikácií cieľujúcich O-series modely:

• temperature: Musí byť 1 (alebo vynechané). O-series modely neprijímajú iné hodnoty.
• max_completion_tokens → max_output_tokens: Aplikácie používajúce Azure špecifické max_completion_tokens musia prejsť na max_output_tokens. Nastavte vysoké hodnoty (4096+), lebo tokeny reasoning sa ráta k limitu.
• reasoning_effort: Ak aplikácia využíva reasoning_effort (low/medium/high), zachovajte ho — Responses API tento parameter podporuje pre O-series modely.
• Streaming správanie: O-series modely môžu bufferovať výstup až do ukončenia reasoning pred emitovaním textových delta udalostí. Streaming stále funguje, ale prvý response.output_text.delta môže prísť s väčším oneskorením než u GPT modelov.
• top_p: Nie je podporované na O-series — odstráňte ak sa vyskytuje.
• Použitie nástrojov: O-series modely podporujú nástroje cez Responses API rovnako ako GPT modely, ale kvalita orchestrace volaní nástrojov závisí od modelu.

Akcia — proaktívne upozornenie na model: Počas fázy skenovania skontrolujte, na ktorý model appka cieli (mená deploymentov, env premenne, konfigurácia). Ak model predchádza gpt-4.1 (nie gpt-4.1+), proaktívne upozornite používateľa:

• Migrácia bude fungovať pre základný text, chat, streaming a nástroje na ich aktuálnom modeli.
• Novšie modely (gpt-5.1, gpt-5.2) ponúkajú lepšiu orchestrace nástrojov, vynucovanie štruktúrovaného výstupu, reasoning a dostupnosť v rôznych regiónoch.
• Mali by zvážiť upgrade nasadenia, keď budú pripravení — migráciu to neblokuje.

Neblokujte ani neodmietajte migráciu na základe verzie modelu. Upozornenie má informatívny charakter.

GitHub Models NEpodporujú Responses API

GitHub Models (models.github.ai, models.inference.ai.azure.com) nepodporujú Responses API.

Ak má kódová báza cestu pre GitHub Models (hľadajte base_url ukazujúci na models.github.ai alebo models.inference.ai.azure.com), odstráňte ju úplne počas migrácie. Responses API vyžaduje Azure OpenAI, OpenAI alebo kompatibilný lokálny endpoint (napr. Ollama s podporou Responses).

Akcia počas skenu:

• Označte všetky cesty kódu GitHub Models na odstránenie.

Migrácia frameworku

Mnoho aplikácií používa vyššie úrovňové frameworky nad OpenAI. Pri ich migrácii sa mení API samotného frameworku — nie len podkladové OpenAI volania.

Microsoft Agent Framework (MAF)

Najskôr skontrolujte vašu verziu MAF — migrácia závisí od toho, či máte MAF 1.0.0+ alebo predbežnú beta/rc verziu pred 1.0.0.

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

OpenAIChatClient už používa Responses API — migrácia nie je potrebná. Ak kód používa starý OpenAIChatCompletionClient (používajúci chat.completions.create), nahraďte ho OpenAIChatClient.

Pre kontrolu verzie použite: python -c "import agent_framework_openai; print(agent_framework_openai.__version__)"

MAF pred 1.0.0 (beta/rc verzie)

V predbežných verziách MAF OpenAIChatClient používal Chat Completions. Upgradujte na agent-framework-openai>=1.0.0, kde OpenAIChatClient štandardne používa Responses API.

Iné zmeny nie sú potrebné — API Agent a nástrojov zostáva rovnaké.

LangChain (langchain-openai)

Pridajte use_responses_api=True k ChatOpenAI(). Tiež upravte prístup k odpovedi z .content na .text.

Kompletné príklady kódov pred a po nájdete v cheat-sheet.md.

Usmernenie pre migráciu frontendu

Responses API je záležitosť serverovej strany. Migrujte back-end Pythonu; HTTP rozhranie frontendu by malo ostať nezmenené, pokiaľ váš backend nie je tenká priepustka — v tom prípade zvážte použitie tvaru Requests Responses API aby ste eliminovali vrstvu prekladu. Ak frontend volá OpenAI priamo s kľúčom klienta, presuňte tieto volania najskôr na backend.

Deprecácia @microsoft/ai-chat-protocol

Npm balíček @microsoft/ai-chat-protocol je zastaraný a mal by byť nahradený ndjson-readablestream. Ak ho nájdete vo fronte:

1. Nahraďte CDN script 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. Odstráňte inštanciu AIChatProtocolClient (new ChatProtocol.AIChatProtocolClient("/chat")).
3. Nahraďte client.getStreamedCompletion(messages) priamym volaním fetch() na backend streaming endpoint.
4. Nahraďte for await (const response of result) s for await (const chunk of readNDJSONStream(response.body)).
5. Aktualizujte prístup k vlastnostiam z response.delta.content / response.error na chunk.delta.content / chunk.error.

Ciele

• Vyhľadať všetky Python volania používajúce Chat Completions alebo staré Completions proti Azure OpenAI.
• Navrhnúť plán migrácie a poradové usporiadanie pre Python kód.
• Aplikovať bezpečné, minimálne úpravy pre prechod na Responses API.
• Aktualizovať volajúce strany na používanie výstupnej schémy Responses; žiadne spätné kompatibilné obaly.
• Spustiť testy/linty; opraviť triviálne chyby spôsobené migráciou.
• Pripraviť malé, prehľadné zmeny a poskytnúť konečné zhrnutie s diffmi (nezapracovávať do verziovacieho systému).

Bezpečnostné opatrenia

• Upravujte iba súbory nachádzajúce sa vo vašom git workspace. Nikdy mimo.
• Nemožno zachovávať spätné kompatibilné shimy; migrujte kód na nový tvar API.
• Nezanechávajte komentáre prechodovej fázy alebo záložné súbory.
• Zachovajte streaming správanie, ak bolo predtým použité; inak používajte ne-streaming.
• Pri režime s požiadavkou schválenia žiadajte o potvrdenie pred spustením príkazov alebo sieťových volaní.
• Nespúšťajte git add/git commit/git push; produkujte iba úpravy pracovného stromu.

Krok 0: Migrácia Azure OpenAI klienta (predpoklad)

Ak kód používa konštruktory AzureOpenAI alebo AsyncAzureOpenAI, najskôr migrujte na štandardné konštruktory OpenAI / AsyncOpenAI. Azure špecifické konštruktory sú zastarané v openai>=1.108.1.

Prečo v1 API cesta?

Nový endpoint /openai/v1 používa štandardný klient OpenAI() namiesto AzureOpenAI(), nevyžaduje parameter api_version a funguje rovnako na OpenAI aj Azure OpenAI. Rovnaký klientovací kód je budúcnosti odolný — nie je potrebná žiadna správa verzií.

Kľúčové zmeny

Kontrolný zoznam upratovania

• Odstráňte argument api_version z konštrukcie klienta.
• Odstráňte environmentálne premenné AZURE_OPENAI_VERSION / AZURE_OPENAI_API_VERSION zo .env, nastavení app a Bicep/infra súborov.
• Premenujte AZURE_OPENAI_CLIENT_ID na AZURE_CLIENT_ID v .env, nastaveniach app, Bicep/infra a testovacích fixtures (štandardná konvencia Azure Identity SDK).
• Zabezpečte openai>=1.108.1 v requirements.txt alebo pyproject.toml.

Migrácia environmentálnych premenných

Pre príklady nastavenia klienta (sync, async, EntraID, API kľúč, multi-tenant) pozrite cheat-sheet.md.

Krok 1: Detekcia starých volaní

Spustite skript detect_legacy.py na nájdenie všetkých volaní, ktoré je potrebné migrovať:

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

Alebo spustite tieto vyhľadávania manuálne — každý nájdený zápas je cieľom migrácie:

# Volania zastaralého API (treba prepísať)
rg "chat\.completions\.create"
rg "ChatCompletion\.create"
rg "Completion\.create"

# Zastaralé konštruktory Azure klientov (treba nahradiť)
rg "AzureOpenAI\("
rg "AsyncAzureOpenAI\("

# Vzory prístupu k štruktúre odpovede (treba aktualizovať)
rg "choices\[0\]\.message\.content"
rg "choices\[0\]\.delta\.content"
rg "choices\[0\]\.message\.function_call"
rg "choices\[0\]\.message\.tool_calls"

# Definície nástrojov v starej vnorené forme (treba zjednotiť)
rg '"function":\s*{\s*"name"'
rg "pydantic_function_tool"

# Výsledky nástrojov v starom formáte (treba previesť na function_call_output)
rg '"role":\s*"tool"'
rg '"tool_call_id"'

# Zastaralé parametre (treba odstrániť alebo premenovať)
rg "response_format"
rg "max_tokens\b"        # premenovať na max_output_tokens
rg "['\"]seed['\"]"      # remove entirely

# Zastaralé premenné prostredia (upratať)
rg "AZURE_OPENAI_API_VERSION|AZURE_OPENAI_VERSION"
rg "AZURE_OPENAI_CLIENT_ID"  # malo by byť AZURE_CLIENT_ID

# GitHub Models endpointy (treba odstrániť — API odpovedí nie je podporované)
rg "models\.github\.ai|models\.inference\.ai\.azure"

# Vzory úrovne frameworku (treba aktualizovať)
rg "OpenAIChatCompletionClient"  # MAF 1.0.0+: nahradiť OpenAIChatClient
rg "ChatOpenAI\(" | grep -v "use_responses_api"  # LangChain: potrebuje use_responses_api=True

# Testovacia infraštruktúra (treba aktualizovať)
rg "ChatCompletionChunk|AsyncCompletions\.create" tests/
rg "_azure_ad_token_provider" tests/
rg "prompt_filter_results|content_filter_results" tests/
rg "choices\[0\]" tests/

# Prístup k telu chyby filtrov obsahu (treba aktualizovať — štruktúra sa zmenila)
rg 'innererror.*content_filter_result|error\.body\["innererror"\]'
rg "content_filter_result\[" # stará jednotná forma — teraz content_filter_results (množné číslo) vo vnútri poľa content_filters

# Surové HTTP volania na endpoint Chat Completions (treba aktualizovať URL)
rg "/openai/deployments/.*/chat/completions"
rg "api-version="

Heuristiky (detekcia a prepísanie)

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

• Konstruktory Azure klientov: AzureOpenAI(...) → OpenAI(base_url=..., api_key=...).

• Nástroje: konvertujte definície nástrojov na volanie funkcií z vnoreného formátu ({"type": "function", "function": {"name": ...}}) do plochého formátu Responses ({"type": "function", "name": ...}); používajte tool_choice; vracajte výsledky nástrojov ako položky {"type": "function_call_output", "call_id": ..., "output": ...} (nie {"role": "tool", ...}).

• Obojsmerné volania nástrojov: keď model vracia volania funkcií, pridajte položky response.output do konverzácie (nie manuálny slovník {"role": "assistant", "tool_calls": [...]}), potom pridajte položky function_call_output pre každý výsledok.

• Príklady nástrojov s niekoľkými príkladmi: ak konverzácia obsahuje hardcoded príklady volaní nástrojov, konvertujte ich na položky {"type": "function_call", "id": "fc_...", "call_id": "fc_...", ...} + {"type": "function_call_output", ...}. ID musia začínať s fc_.

• pydantic_function_tool(): tento pomocný nástroj stále generuje starý vnorený formát a nie je kompatibilný s responses.create(). Nahraďte manuálnymi definíciami nástrojov alebo wrapperom na zploštenie.

• Viacnásobné kolá: uchovávajte históriu konverzácie v aplikácii; predchádzajúce kolá posielajte cez položky input.

• Formátovanie: nahraďte vrcholový response_format v Chate za text.format v Responses. Kanonický tvar: text={"format": {"type": "json_schema", "name": "Output", "strict": True, "schema": {...}}}.

• Položky obsahu: nahraďte v Chate content[].type: "text" za v Responses content[].type: "input_text" pre užívateľské/systémové kolá.

• Položky obsahu obrázkov: nahraďte v Chate content[].type: "image_url" za v Responses content[].type: "input_image". Pole image_url sa mení z vnoreného objektu {"url": "..."} na plochý reťazec. Pozrite prehľadový list pre príklady pred/po.

• Úsilie o odôvodnenie: migrujte reasoning len ak už existuje v pôvodnom kóde.

• Spracovanie chýb filtra obsahu: štruktúra tela chyby sa zmenila. Chat Completions používal error.body["innererror"]["content_filter_result"] (jednotné číslo); Responses API používa error.body["content_filters"][0]["content_filter_results"] (množné, v poli). Kód pristupujúci k innererror vyvolá KeyError. Prepracujte na nový cestu.

• Priame HTTP volania: ak aplikácia volá Azure OpenAI REST API priamo (cez requests, httpx atď.) pomocou /openai/deployments/{name}/chat/completions?api-version=..., prepíšte na /openai/v1/responses. Telo požiadavky sa mení: messages → input, pridajte max_output_tokens a store: false, odstráňte query parameter api-version. Telo odpovede sa mení: choices[0].message.content → output[0].content[0].text (poznámka: output_text je pohodlná vlastnosť SDK, nie je prítomná v surovom REST JSON).

Krok 2: Aplikujte migráciu

Poznámky k migrácii (Chat Completions → Responses)

• Prečo migrovať: Responses je jednotné API pre text, nástroje a streamovanie; Chat Completions je zastarané. S GPT-5 je Responses nutné pre najlepšie výkony.
• HTTP: Azure endpoint sa prepína z /openai/deployments/{name}/chat/completions na /openai/v1/responses.
• Polia: messages → input, max_tokens → max_output_tokens. temperature zostáva rovnaké.
• Formátovanie: response_format → text.format so správnym objektom.
• Položky obsahu: Nahraďte v Chate content[].type: "text" za v Responses content[].type: "input_text" pre systémové/užívateľské kolá.
• Položky obsahu obrázkov: Nahraďte v Chate content[].type: "image_url" za v Responses content[].type: "input_image". Zplošťte pole image_url z {"image_url": {"url": "..."}} na {"image_url": "..."} (čistý reťazec — buď HTTPS URL alebo data:image/...;base64,... data URI).

Referencia mapovania parametrov

Pre kompletné príklady kódu pred/po pozrite cheat-sheet.md.

Pre migráciu testovacej infraštruktúry (mocks, snapshots, assertions) pozrite test-migration.md.

Pre riešenie problémov a úskalia pozrite troubleshooting.md.

Uchovávanie dát a stav

• Nastavte store: false na všetkých požiadavkách Responses.
• Nespoliehajte sa na predchádzajúce ID správ alebo serverom uložený kontext; stav udržiavajte klientsky a minimalizujte metadata.

Akceptačné kritériá

Brány na úrovni kódu (všetky musia prejsť)

• Nulové zhody pre rg "chat\.completions\.create|ChatCompletion\.create|Completion\.create" v migrovaných súboroch.
• Nulové zhody pre rg "AzureOpenAI\(|AsyncAzureOpenAI\(" — všetky konstruktory používajú OpenAI/AsyncOpenAI s v1 endpointom.
• Nulové zhody pre rg "models\.github\.ai|models\.inference\.ai\.azure" — odstránené cesty kódu GitHub modelov.
• Nulové zhody pre rg "OpenAIChatCompletionClient" — kód MAF 1.0.0+ používa OpenAIChatClient (ktorý používa Responses API). V pred 1.0.0 upgradujte na agent-framework-openai>=1.0.0.
• Všetky volania ChatOpenAI(...) obsahujú use_responses_api=True.
• Nulové zhody pre rg "choices\[0\]" — všetky prístupy k odpovediam používajú resp.output_text alebo schému výstupu Responses.
• Žiadne response_format na vrcholovej úrovni; všetok štruktúrovaný výstup používa text={"format": {...}}.
• openai>=1.108.1 a azure-identity v requirements.txt alebo pyproject.toml; závislosti znovu nainštalované.
• store=False nastavené na každom volaní responses.create.
• Žiadne api_version v konštrukcii klienta; AZURE_OPENAI_API_VERSION odstránený z env súborov a infraštruktúry.

Brány testovacej infraštruktúry (všetky musia prejsť)

• Nulové zhody pre rg "ChatCompletionChunk|AsyncCompletions\.create|chat\.completions" tests/.
• Nulové zhody pre rg "_azure_ad_token_provider" tests/ — assertion aktualizované na kontrolu isinstance(client, AsyncOpenAI) alebo base_url.
• Nulové zhody pre rg "prompt_filter_results|content_filter_results" tests/ — odstránené Azure-špecifické filtre mocky.
• Mock fixtures používajú kwargs.get("input"), nie kwargs.get("messages").
• Snapshoty / golden súbory aktualizované na tvar Responses streamovania (bez choices[0], function_call, logprobs atď.).
• pytest prebehne bez zlyhaní po všetkých aktualizáciách testov.

Brány správania (overiť manuálne alebo cez testovací harness)

• Základné dokončenie: ne-streamované responses.create vracia neprázdny output_text.
• Rovnosť streamu: ak pôvodný kód používal streamovanie, migrovaný kód streamuje a vydáva udalosti response.output_text.delta s neprázdnymi deltas.
• Štruktúrovaný výstup: ak sa používa text.format s json_schema, json.loads(resp.output_text) prejde a zodpovedá schéme.
• Smyčka volania nástrojov: ak sa používajú nástroje, model vydáva volania nástrojov, aplikácia ich vykoná a následná požiadavka vracia finálny output_text (bez nekonečnej slučky).
• Asynchrónna rovnosť: ak sa používal AsyncAzureOpenAI, ekvivalent AsyncOpenAI funguje s await.
• Miera chýb: žiadne nové chyby 400/401/404 oproti baseline pred migráciou.

Výstupy

• Súhrn zahŕňa upravené súbory, počet starých volaní pred/po a ďalšie kroky.
• Zmeny sú iba vo working tree (žiadne commity).

Požiadavky na verziu SDK

Referencie

• Cheat Sheet — všetky ukážky kódu
• Migrácia testov — mocky, snapshoty, assertions
• Riešenie problémov — chyby, tabuľka rizík, úskalia
• detect_legacy.py — automatický skener
• Azure OpenAI Starter Kit
• Azure OpenAI Responses API docs
• Lifecycle verzií Azure OpenAI API
• Referenčný manuál OpenAI Responses API

Vyhlásenie o zodpovednosti: Tento dokument bol preložený pomocou AI prekladateľskej služby Co-op Translator. Hoci sa snažíme o presnosť, vezmite prosím na vedomie, že automatické preklady môžu obsahovať chyby alebo nepresnosti. Pôvodný dokument v jeho natívnom jazyku by mal byť považovaný za autoritatívny zdroj. Pre kritické informácie sa odporúča profesionálny ľudský preklad. Nie sme zodpovední za žiadne nedorozumenia alebo nesprávne interpretácie vyplývajúce z použitia tohto prekladu.

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