Azure Openai To Responses

Migrera Python-appar från Azure OpenAI Chat Completions till Responses API

AUKTORITATIV VÄGLEDNING — FÖLJ PRECIS

Denna funktion migrerar Python-kodbaser som använder Azure OpenAI Chat Completions till det enhetliga Responses API. Följ dessa instruktioner noggrant. Improvise inte parametrar eller hitta på API-strukturer.

Utlösare

Aktivera denna funktion när användaren vill:

• Migrera en Python-app från Azure OpenAI Chat Completions till Responses API
• Uppgradera Python OpenAI SDK-användning till den senaste API-strukturen för Azure OpenAI
• Förbereda Python-kod för GPT-5 eller nyare modeller som kräver Responses på Azure
• Byta från AzureOpenAI/AsyncAzureOpenAI till standard OpenAI/AsyncOpenAI klient med v1-endpoint
• Fixa föråldringsvarningar relaterade till AzureOpenAI-konstruktörer eller api_version

⚠️ Modellkompatibilitet — KOLLA FÖRST

Innan migrering, verifiera att din Azure OpenAI-distribution stöder Responses API.

1. Snabbtest av distributionen (snabbast)

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}")

Notera: max_output_tokens har ett minimum på 16 på Azure OpenAI. Värden under 16 ger ett 400-fel. Använd 50+ för snabbtester.

Om detta returnerar 404, stödjer inte modellens distribution Responses än — kolla referensen nedan eller distribuera om med en stödjande modell.

2. Kolla tillgängliga modeller i din region (rekommenderas)

Kör det inbyggda verktyget för modellkompatibilitet för att se vad som är tillgängligt med Responses API-stöd i just din region:

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

Detta gör en live-fråga mot Azure ARM och visar en kompatibilitetsmatris — vilka modeller som stöder Responses, strukturerad output, verktyg etc. Använd --filter gpt-5.1,gpt-5.2 för att begränsa resultat eller --json för skript.

3. Full modellstödsreferens

• Live-fråga: python migrate.py models (se ovan — regionsspecifik, alltid uppdaterad)
• Bläddra tillgänglighet: Modellsammanfattningstabell och regiontillgänglighet
• Snabbstart & vägledning: https://aka.ms/openai/start

⚠️ Begränsningar för äldre modeller

VARNING: Äldre modeller (de som föregår gpt-4.1) kan sakna fullständigt stöd för alla Responses API-funktioner.

Kända begränsningar för äldre modeller:

• reasoning-parametern: Stöds inte på många modeller utan resonemang. Migrera endast reasoning om det redan fanns med i originalkoden.
• seed-parametern: Stöds inte alls i Responses API — ta bort från alla anrop.
• Strukturerad output via text.format: Äldre modeller kan ha svårt att pålitligt genomdriva strict: true JSON-scheman.
• Verktygsorkestrering: GPT-5+ orkestrerar verktygssamtal som del av internt resonemang. Äldre modeller i Responses fungerar fortfarande men saknar denna djupa integration.
• Temperaturbegränsningar: Vid migrering till gpt-5 måste temperatur utelämnas eller sättas till 1. Äldre modeller har inte denna begränsning.

O-seriens resonemangsmodeller (o1, o3-mini, o3, o4-mini)

O-seriens modeller har unika parameterbegränsningar. När appar migreras som riktar sig mot o-serien:

• temperature: Måste vara 1 (eller utelämnas). O-seriens modeller accepterar inga andra värden.
• max_completion_tokens → max_output_tokens: Appar som använder Azure-specifika max_completion_tokens måste växla till max_output_tokens. Sätt höga värden (4096+) då tokens för resonemang räknas mot gränsen.
• reasoning_effort: Om appen använder reasoning_effort (low/medium/high), behåll det — Responses API stödjer denna parameter för o-seriens modeller.
• Streamingbeteende: O-seriens modeller kan buffra output tills resonemanget är klart innan de skickar textdelta-events. Streaming fungerar ändå, men första response.output_text.delta kan komma med längre fördröjning än med GPT-modeller.
• top_p: Stöds inte på o-serien — ta bort om det finns.
• Verktygsanvändning: O-seriens modeller stödjer verktyg via Responses API likt GPT-modeller, men kvaliteten på orkestreringen varierar beroende på modell.

Åtgärd — proaktiv modellrådgivning: Under skanningsfas, kolla vilken modell appen riktar sig mot (distributionsnamn, miljövariabler, konfiguration). Om modellen föregår gpt-4.1 (inte gpt-4.1+), informera användaren proaktivt:

• Migreringen fungerar för grundläggande text, chatt, streaming och verktyg på deras nuvarande modell.
• Nyare modeller (gpt-5.1, gpt-5.2) erbjuder bättre verktygsorkestrering, striktare strukturerad output, resonemang och tillgång över regioner.
• De bör överväga att uppgradera sin distribution när de är redo — det blockerar inte migreringen.

Blockera inte eller vägra migrera baserat på modellversion. Rådgivningen är informativ.

GitHub Models stöder INTE Responses API

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

Om kodbasen har en GitHub Models-kodväg (sök efter base_url som pekar mot models.github.ai eller models.inference.ai.azure.com), ta bort den helt vid migrering. Responses API kräver Azure OpenAI, OpenAI eller en kompatibel lokal endpoint (t.ex. Ollama med Responses-stöd).

Åtgärd vid scanning:

• Markera alla GitHub Models-kodvägar för borttagning.

Ramverksmigrering

Många appar använder högre nivåers ramverk ovanpå OpenAI. Vid migrering ändras ramverkets egna API — inte bara underliggande OpenAI-anrop.

Microsoft Agent Framework (MAF)

Kolla din MAF-version först — migreringen beror på om du har MAF 1.0.0+ eller en pre-1.0.0 beta/rc.

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

OpenAIChatClient använder redan Responses API — ingen migrering behövs. Om kodbasen använder den äldre OpenAIChatCompletionClient (som använder chat.completions.create), ersätt med OpenAIChatClient.

För att kolla din version: python -c "import agent_framework_openai; print(agent_framework_openai.__version__)"

MAF pre-1.0.0 (beta/rc-utgåvor)

I pre-1.0.0 MAF använde OpenAIChatClient Chat Completions. Uppgradera till agent-framework-openai>=1.0.0 där OpenAIChatClient använder Responses API som standard.

Inga andra ändringar krävs — Agent och verktygs-API:er förblir desamma.

LangChain (langchain-openai)

Lägg till use_responses_api=True till ChatOpenAI(). Uppdatera även svarstillgång från .content till .text.

För fullständiga före- och efter-exempel, se cheat-sheet.md.

Frontend-migreringsvägledning

Responses API är en serversidesak. Migrera din Python-backend; frontendens HTTP-kontrakt bör förbli oförändrat om inte backenden är ett tunt genomskick — i så fall överväg att använda Responses-förfrågestruktur för att eliminera ett översättningslager. Om frontenden anropar OpenAI direkt med en klient-side-nyckel, flytta dessa anrop till backend först.

@microsoft/ai-chat-protocol är föråldrat

@microsoft/ai-chat-protocol npm-paketet är föråldrat och ska ersättas med ndjson-readablestream. Om du stöter på det i en frontend:

1. Ersätt CDN-script-taggen:

   <!-- 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. Ta bort AIChatProtocolClient-instansieringen (new ChatProtocol.AIChatProtocolClient("/chat")).
3. Ersätt client.getStreamedCompletion(messages) med direkt fetch()-anrop till backend streaming endpoint.
4. Ersätt for await (const response of result) med for await (const chunk of readNDJSONStream(response.body)).
5. Uppdatera egenskapsåtkomst från response.delta.content / response.error till chunk.delta.content / chunk.error.

Mål

• Lista alla Python-anropsställen som använder Chat Completions eller äldre Completions mot Azure OpenAI.
• Föreslå en migreringsplan och sekvensering för Python-kodbaskoden.
• Använd säkra, minimala ändringar för att byta till Responses API.
• Uppdatera anropare att konsumera Responses output-schema; inga bakåtkompatibla omslag.
• Kör tester/lintar; fixa triviala fel som migreringen medför.
• Förbered små, granskningsbara ändringsset och ge en slutgiltig sammanfattning med diffar (committra inte).

Ramverk

• Ändra endast filer inom git-arbetsytan. Skriv aldrig utanför.
• Behåll inte bakåtkompatibilitets-shims; migrera koden till ny API-struktur.
• Lämna inga gravstenar/övergångskommentarer eller säkerhetskopior.
• Behåll streamingsemantik om det användes tidigare; annars använd icke-streaming.
• Be om godkännande innan körning av kommandon eller nätverksanrop om i godkännandeläge.
• Kör inte git add/git commit/git push; producera endast redigeringar i arbetsytan.

Steg 0: Azure OpenAI-klientmigrering (Förutsättning)

Om kodbasen använder AzureOpenAI eller AsyncAzureOpenAI-konstruktörer, migrera först till standard OpenAI / AsyncOpenAI-konstruktörer. Azure-specifika konstruktörer är föråldrade i openai>=1.108.1.

Varför v1 API-vägen?

Den nya /openai/v1-endpointen använder standardklienten OpenAI() istället för AzureOpenAI(), kräver ingen api_version-parameter och fungerar identiskt för OpenAI och Azure OpenAI. Samma klientkod är framtidssäker – ingen versionshantering behövs.

Viktiga förändringar

Rensningschecklista

• Ta bort api_version-argumentet från klientkonstruktion.
• Ta bort AZURE_OPENAI_VERSION / AZURE_OPENAI_API_VERSION miljövariabler från .env, appinställningar och Bicep/infra-filer.
• Byt namn på AZURE_OPENAI_CLIENT_ID → AZURE_CLIENT_ID i .env, appinställningar, Bicep/infra och test-fixtures (standard Azure Identity SDK-konvention).
• Säkerställ openai>=1.108.1 i requirements.txt eller pyproject.toml.

Migrering av miljövariabler

För klientuppsättningskodsexempel (synkron, asynkron, EntraID, API-nyckel, multi-tenant), se cheat-sheet.md.

Steg 1: Hitta äldre anropsställen

Kör skriptet detect_legacy.py för att hitta alla anropsställen som behöver migreras:

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

Eller gör dessa sökningar manuellt — varje träff är ett migreringsmål:

# Äldre API-anrop (måste skrivas om)
rg "chat\.completions\.create"
rg "ChatCompletion\.create"
rg "Completion\.create"

# Föråldrade Azure-klientkonstruktörer (måste bytas ut)
rg "AzureOpenAI\("
rg "AsyncAzureOpenAI\("

# Svarsmönster för åtkomst (måste uppdateras)
rg "choices\[0\]\.message\.content"
rg "choices\[0\]\.delta\.content"
rg "choices\[0\]\.message\.function_call"
rg "choices\[0\]\.message\.tool_calls"

# Verktygsdefinitioner i gammalt nästlat format (måste plattas ut)
rg '"function":\s*{\s*"name"'
rg "pydantic_function_tool"

# Verktygsresultat i gammalt format (måste konverteras till function_call_output)
rg '"role":\s*"tool"'
rg '"tool_call_id"'

# Föråldrade parametrar (måste tas bort eller byta namn på)
rg "response_format"
rg "max_tokens\b"        # byt namn till max_output_tokens
rg "['\"]seed['\"]"      # remove entirely

# Föråldrade miljövariabler (rensa upp)
rg "AZURE_OPENAI_API_VERSION|AZURE_OPENAI_VERSION"
rg "AZURE_OPENAI_CLIENT_ID"  # bör vara AZURE_CLIENT_ID

# GitHub Models-endpunkter (måste tas bort — Responses API stöds ej)
rg "models\.github\.ai|models\.inference\.ai\.azure"

# Ramverksnivå äldre mönster (måste uppdateras)
rg "OpenAIChatCompletionClient"  # MAF 1.0.0+: ersätt med OpenAIChatClient
rg "ChatOpenAI\(" | grep -v "use_responses_api"  # LangChain: kräver use_responses_api=True

# Testinfrastruktur (måste uppdateras)
rg "ChatCompletionChunk|AsyncCompletions\.create" tests/
rg "_azure_ad_token_provider" tests/
rg "prompt_filter_results|content_filter_results" tests/
rg "choices\[0\]" tests/

# Åtkomst för felkropp vid innehållsfilter (måste uppdateras — struktur ändrad)
rg 'innererror.*content_filter_result|error\.body\["innererror"\]'
rg "content_filter_result\[" # gammalt singularform — nu content_filter_results (plural) inuti content_filters-arrayen

# Råa HTTP-anrop till Chat Completions-endpunkt (måste uppdatera URL)
rg "/openai/deployments/.*/chat/completions"
rg "api-version="

Heuristik (identifiera och skriv om)

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

• Azure-klientkonstruktörer: AzureOpenAI(...) → OpenAI(base_url=..., api_key=...).

• Verktyg: konvertera funktionsanropsverktygsdefinitioner från nästlad form ({"type": "function", "function": {"name": ...}}) till flat Responses-format ({"type": "function", "name": ...}); använd tool_choice; returnera verktygsresultat som {"type": "function_call_output", "call_id": ..., "output": ...}-objekt (inte {"role": "tool", ...}).

• Verktygsrundresor: när modellen returnerar funktionsanrop, lägg till response.output-objekt till konversationen (inte en manuell {"role": "assistant", "tool_calls": [...]}-ordbok), och lägg sedan till function_call_output-objekt för varje resultat.

• Få-shot-verktygsexempel: om konversationen innehåller hårdkodade verktygsanropsexempel, konvertera dem till {"type": "function_call", "id": "fc_...", "call_id": "fc_...", ...} + {"type": "function_call_output", ...}-objekt. ID måste börja med fc_.

• pydantic_function_tool(): denna hjälpfunktion genererar fortfarande det gamla nästlade formatet och är inte kompatibel med responses.create(). Ersätt med manuella verktygsdefinitioner eller ett plattande omslag.

• Fleromgångar: behåll konversationshistoriken i appen; skicka tidigare omgångar via input-objekt.

• Formatering: ersätt Chats översta response_format med text.format i Responses. Kanonisk form: text={"format": {"type": "json_schema", "name": "Output", "strict": True, "schema": {...}}}.

• Innehållsobjekt: ersätt Chat content[].type: "text" med Responses content[].type: "input_text" för användar-/systemomgångar.

• Bildinnehållsobjekt: ersätt Chat content[].type: "image_url" med Responses content[].type: "input_image". Fältet image_url ändras från ett nästlat objekt {"url": "..."} till en platt sträng. Se fusklappen för exempel före/efter.

• Resonemangsinsats: migrera endast reasoning om det redan finns i originalkoden.

• Felhantering vid innehållsfilter: felkroppsstrukturen har ändrats. Chat Completions använde error.body["innererror"]["content_filter_result"] (singular); Responses API använder error.body["content_filters"][0]["content_filter_results"] (plural, i en array). Kod som använder innererror kastar KeyError. Skriv om för att använda den nya vägen.

• Råa HTTP-anrop: om appen anropar Azure OpenAI REST API direkt (via requests, httpx, etc.) med /openai/deployments/{name}/chat/completions?api-version=..., skriv om till /openai/v1/responses. Förfrågningskroppen ändras: messages → input, lägg till max_output_tokens och store: false, ta bort api-version från query-param. Svarskroppen ändras: choices[0].message.content → output[0].content[0].text (notera: output_text är en SDK-bekvämlighetsfunktion som inte finns i rå REST JSON).

Steg 2: Genomför migrering

Migreringsanteckningar (Chat Completions → Responses)

• Varför migrera: Responses är det enhetliga API:et för text, verktyg och streaming; Chat Completions är legacy. Med GPT-5 krävs Responses för bästa prestanda.
• HTTP: Azure-endpoint ändras från /openai/deployments/{name}/chat/completions till /openai/v1/responses.
• Fält: messages → input, max_tokens → max_output_tokens. temperature oförändrat.
• Formatering: response_format → text.format med ett korrekt objekt.
• Innehållsobjekt: ersätt Chat content[].type: "text" med Responses content[].type: "input_text" för system-/användaromgångar.
• Bildinnehållsobjekt: ersätt Chat content[].type: "image_url" med Responses content[].type: "input_image". Platta ut image_url-fältet från {"image_url": {"url": "..."}} till {"image_url": "..."} (en enkel sträng – antingen en HTTPS-URL eller en data:image/...;base64,... data-URI).

Referens för parametrarmappning

För fullständiga exempel före/efter, se cheat-sheet.md.

För migrering av testinfrastruktur (mocks, snapshots, assertions), se test-migration.md.

För felsökning av fel och fallgropar, se troubleshooting.md.

Datahantering & Tillstånd

• Sätt store: false på alla Responses-förfrågningar.
• Lita inte på tidigare meddelande-ID:n eller serverlagrad kontext; håll tillståndet klienthanterat och minimera metadata.

Acceptanskriterier

Kodnivågrindar (alla måste passera)

• Noll träffar för rg "chat\.completions\.create|ChatCompletion\.create|Completion\.create" i migrerade filer.
• Noll träffar för rg "AzureOpenAI\(|AsyncAzureOpenAI\(" — alla konstruktörer använder OpenAI/AsyncOpenAI med v1-endpoint.
• Noll träffar för rg "models\.github\.ai|models\.inference\.ai\.azure" — GitHub Models-kodvägar borttagna.
• Noll träffar för rg "OpenAIChatCompletionClient" — MAF 1.0.0+ använder OpenAIChatClient (som använder Responses API). I pre-1.0.0, uppgradera till agent-framework-openai>=1.0.0.
• Alla ChatOpenAI(...)-anrop inkluderar use_responses_api=True.
• Noll träffar för rg "choices\[0\]" — all åtkomst till svar använder resp.output_text eller Responses output-schema.
• Inget response_format på toppnivå; all strukturerad output använder text={"format": {...}}.
• openai>=1.108.1 och azure-identity i requirements.txt eller pyproject.toml; beroenden ominstallerade.
• store=False satt på varje responses.create-anrop.
• Ingen api_version vid klientkonstruktion; AZURE_OPENAI_API_VERSION borttagen från miljöfiler och infrastruktur.

Testinfrastrukturgrindar (alla måste passera)

• Noll träffar för rg "ChatCompletionChunk|AsyncCompletions\.create|chat\.completions" tests/.
• Noll träffar för rg "_azure_ad_token_provider" tests/ — assertions uppdaterade för att kontrollera isinstance(client, AsyncOpenAI) eller base_url.
• Noll träffar för rg "prompt_filter_results|content_filter_results" tests/ — Azure-specifika filtermocks borttagna.
• Mock-fixtures använder kwargs.get("input") inte kwargs.get("messages").
• Snapshot- / golden-filer uppdaterade till Responses streaming-form (ingen choices[0], function_call, logprobs etc.).
• pytest går igenom utan fel efter alla testuppdateringar.

Beteendegrindar (verifiera manuellt eller via testrigg)

• Grundläggande completion: icke-streamande responses.create returnerar icke-tomt output_text.
• Streamparitet: om den ursprungliga koden använde streaming, så strömmar den migrerade koden och avger response.output_text.delta-händelser med icke-tomma deltas.
• Strukturerad output: om text.format används med json_schema lyckas json.loads(resp.output_text) och matchar schemat.
• Verktygsanropsloop: om verktyg används, utfärdar modellen verktygsanrop, appen exekverar dem, och uppföljningsförfrågan returnerar slutlig output_text (ingen oändlig loop).
• Async-paritet: om AsyncAzureOpenAI användes fungerar motsvarande AsyncOpenAI med await.
• Felränta: inga nya 400/401/404-fel jämfört med pre-migreringsbaslinjen.

Leveranser

• Sammanfattning inkluderar redigerade filer, före/efter-räkningar av legacy-anropsställen, och nästa steg.
• Ändringar är endast arbetskatalogsredigeringar (inga commits).

SDK Versionskrav

Referenser

• Fusklapp — alla kodsnuttar
• Testmigrering — mocks, snapshots, assertions
• Felsökning — fel, risktabell, fallgropar
• detect_legacy.py — automatiskt skannerverktyg
• Azure OpenAI Starter Kit
• Azure OpenAI Responses API docs
• Azure OpenAI API version lifecycle
• OpenAI Responses API reference

Ansvarsfriskrivning: Detta dokument har översatts med hjälp av AI-översättningstjänsten Co-op Translator. Även om vi strävar efter noggrannhet, var vänlig notera att automatiska översättningar kan innehålla fel eller brister. Det ursprungliga dokumentet på dess modersmål bör betraktas som den auktoritativa källan. För kritisk information rekommenderas professionell mänsklig översättning. Vi ansvarar inte för några missförstånd eller feltolkningar som uppstår till följd av användningen av denna översättning.

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