Azure Openai To Responses

Migrer Python-apps fra Azure OpenAI Chat Completions til Responses API

AUTORITATIV VEJLEDNING — FØLG PRÆCIST

Denne skill migrerer Python-kodebaser, der bruger Azure OpenAI Chat Completions til det samlede Responses API. Følg disse instruktioner præcist. Improvisér ikke parametermappinger eller opfind API-formater.

Udløsere

Aktivér denne skill, når brugeren ønsker at:

• Migrere en Python-app fra Azure OpenAI Chat Completions til Responses API
• Opgradere Python OpenAI SDK-brug til den nyeste API-form mod Azure OpenAI
• Forberede Python-kode til GPT-5 eller nyere modeller, der kræver Responses på Azure
• Skifte fra AzureOpenAI/AsyncAzureOpenAI til standard OpenAI/AsyncOpenAI klient med v1-endpointet
• Løse deprecationsvarsler relateret til AzureOpenAI konstruktører eller api_version

⚠️ Modelkompatibilitet — TJEK FØRST

Før migration, bekræft at din Azure OpenAI-deployment understøtter Responses API.

1. Røgtest din deployment (hurtigst)

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}")

Note: max_output_tokens har en minimum på 16 på Azure OpenAI. Værdier under 16 giver en 400-fejl. Brug 50+ til røgtest.

Hvis dette returnerer 404, understøtter deploymentens model endnu ikke Responses — se reference nedenfor eller deploy igen med en understøttet model.

2. Tjek tilgængelige modeller i din region (anbefalet)

Kør det indbyggede modelkompatibilitetsværktøj for at se, hvad der er tilgængeligt med Responses API-understøttelse i din specifikke region:

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

Dette spørger Azure ARM live og viser en kompatibilitetsmatrix — hvilke modeller der understøtter Responses, struktureret output, værktøjer mv. Brug --filter gpt-5.1,gpt-5.2 for at indsnævre resultater eller --json til scripting.

3. Fuldt modelunderstøttelsesreference

• Live forespørgsel: python migrate.py models (se ovenfor — regionsspecifik, altid opdateret)
• Gennemse tilgængelighed: Modeloversigtstabel og regions-tilgængelighed
• Quickstart & vejledning: https://aka.ms/openai/start

⚠️ Ældre modelllimitations

ADVARSEL: Ældre modeller (dem før gpt-4.1) understøtter måske ikke alle Responses API-funktioner fuldt ud.

Kendte begrænsninger med ældre modeller:

• reasoning-parameter: Ikke understøttet på mange ikke-reasoning modeller. Migrer kun reasoning hvis den allerede var til stede i originalkoden.
• seed-parameter: Ikke understøttet i Responses API overhovedet — fjern fra alle forespørgsler.
• Struktureret output via text.format: Ældre modeller håndhæver måske ikke strict: true JSON-skemaer pålideligt.
• Værktøjsorkestrering: GPT-5+ orkestrerer værktøjskald som del af intern reasoning. Ældre modeller på Responses fungerer stadig, men mangler denne dybe integration.
• Temperaturbegrænsninger: Når der migreres til gpt-5, skal temperaturen udelades eller sættes til 1. Ældre modeller har ikke denne begrænsning.

O-seriens reasoning-modeller (o1, o3-mini, o3, o4-mini)

O-seriens modeller har unikke parameterbegrænsninger. Ved migrering af apps, der målretter o-seriens modeller:

• temperature: Skal være 1 (eller udelades). O-seriens modeller accepterer ikke andre værdier.
• max_completion_tokens → max_output_tokens: Apps, der bruger Azure-specifikke max_completion_tokens, skal skifte til max_output_tokens. Sæt høje værdier (4096+) fordi reasoning tokens tæller mod grænsen.
• reasoning_effort: Hvis appen bruger reasoning_effort (lav/mellem/høj), behold den — Responses API understøtter denne parameter for o-seriens modeller.
• Streaming opførsel: O-seriens modeller kan bufferere output indtil reasoning er fuldført før tekstdelta events udsendes. Streaming virker stadig, men første response.output_text.delta kan komme med længere forsinkelse end med GPT-modeller.
• top_p: Ikke understøttet på o-serien — fjern hvis til stede.
• Værktøjsbrug: O-seriens modeller understøtter værktøjer via Responses API på samme måde som GPT-modeller, men kvaliteten af værktøjskaldorkestrering varierer efter model.

Handling — proaktiv modelrådgivning: Under scanningsfasen, tjek hvilken model appen målretter (deploymentsnavne, miljøvariabler, konfig). Hvis modellen er før gpt-4.1 (ikke gpt-4.1+), informer brugeren proaktivt:

• Migreringen vil fungere til basal tekst, chat, streaming og værktøjer på deres nuværende model.
• Nyere modeller (gpt-5.1, gpt-5.2) tilbyder bedre værktøjsorkestrering, håndhævelse af struktureret output, reasoning og regionsovergribende tilgængelighed.
• De bør overveje at opgradere deres deployment, når de er klar — det blokerer ikke migreringen.

Bloker eller afslå ikke migration baseret på modelversion. Rådgivningen er informativ.

GitHub Models understøtter IKKE Responses API

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

Hvis kodebasen har en GitHub Models kodevej (se efter base_url der peger på models.github.ai eller models.inference.ai.azure.com), fjern den fuldstændigt under migrationen. Responses API kræver Azure OpenAI, OpenAI eller et kompatibelt lokalt endpoint (fx Ollama med Responses-understøttelse).

Handling under scanning:

• Marker eventuelle GitHub Models kodeveje til fjernelse.

Framework-migrering

Mange apps bruger højere niveau-rammeværk oven på OpenAI. Når disse migreres, ændres rammeværkets eget API — ikke kun de underliggende OpenAI-kald.

Microsoft Agent Framework (MAF)

Tjek din MAF-version først — migreringen afhænger af om du bruger MAF 1.0.0+ eller en pre-1.0.0 beta/rc.

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

OpenAIChatClient bruger allerede Responses API — ingen migration nødvendig. Hvis kodebasen bruger det gamle OpenAIChatCompletionClient (som bruger chat.completions.create), erstat det med OpenAIChatClient.

For at tjekke din version: python -c "import agent_framework_openai; print(agent_framework_openai.__version__)"

MAF pre-1.0.0 (beta/rc-udgivelser)

I pre-1.0.0 MAF brugte OpenAIChatClient Chat Completions. Opgrader til agent-framework-openai>=1.0.0, hvor OpenAIChatClient som standard bruger Responses API.

Ingen yderligere ændringer nødvendige — Agent og værktøjs-API'erne er uændrede.

LangChain (langchain-openai)

Tilføj use_responses_api=True til ChatOpenAI(). Opdater også adgang til svar fra .content til .text.

For komplette før/efter kodeeksempler, se cheat-sheet.md.

Frontend-migreringsvejledning

Responses API er en server-side bekymring. Migrer din Python backend; frontendens HTTP-kontrakt bør forblive uændret medmindre din backend er en tynd formidler — i så fald overvej at anvende Responses requestformatet for at eliminere et oversættelseslag. Hvis frontend kalder OpenAI direkte med en klient-side nøgle, flyt disse kald til backend først.

@microsoft/ai-chat-protocol deprecation

@microsoft/ai-chat-protocol npm-pakken er deprecated og bør erstattes med ndjson-readablestream. Hvis du støder på den i en frontend:

1. Erstat CDN script-tagget:

   <!-- 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. Fjern AIChatProtocolClient instansieringen (new ChatProtocol.AIChatProtocolClient("/chat")).
3. Erstat client.getStreamedCompletion(messages) med et direkte fetch() kald til backend streaming endpoint.
4. Erstat for await (const response of result) med for await (const chunk of readNDJSONStream(response.body)).
5. Opdater ejendomsadgang fra response.delta.content / response.error til chunk.delta.content / chunk.error.

Mål

• Opregn alle Python-kaldsteder, der bruger Chat Completions eller legacy Completions mod Azure OpenAI.
• Foreslå en migrationsplan og rækkefølge for Python-kodebasen.
• Anvend sikre, minimale ændringer for at skifte til Responses API.
• Opdater kaldere til at konsumere Responses outputskema; ingen bagudkompatible wrappers.
• Kør tests/lintere; ret trivielle brud forårsaget af migrationen.
• Forbered små, gennemgåelige ændringssæt og giv en slutopsummering med diffs (commit ikke).

Guardrails

• Ændr kun filer inden for git workspace. Skriv aldrig udenfor.
• Bevar ikke bagudkompatibilitets-shims; migrer kode til nyt API-format.
• Efterlad ikke gravsten/overgangskommentarer eller backupfiler.
• Bevar streamingsemantik hvis tidligere brugt; ellers brug ikke-streaming.
• Spørg om godkendelse før kørsel af kommandoer eller netværkskald, hvis i godkendelsestilstand.
• Kør ikke git add/git commit/git push; lav kun working-tree ændringer.

Trin 0: Azure OpenAI Client Migration (Forudsætning)

Hvis kodebasen bruger AzureOpenAI eller AsyncAzureOpenAI konstruktører, migrer først til standard OpenAI / AsyncOpenAI konstruktører. Azure-specifikke konstruktører er deprecated i openai>=1.108.1.

Hvorfor v1 API-sti?

Det nye /openai/v1 endpoint bruger den standard OpenAI() klient i stedet for AzureOpenAI(), kræver ikke api_version parameter og virker ens på både OpenAI og Azure OpenAI. Samme klientkode er fremtidssikret — ingen versionstyring nødvendig.

Vigtige ændringer

Rydde-op tjekliste

• Fjern api_version argument fra klientkonstruktion.
• Fjern AZURE_OPENAI_VERSION / AZURE_OPENAI_API_VERSION miljøvariabler fra .env, appindstillinger og Bicep/infra filer.
• Omdøb AZURE_OPENAI_CLIENT_ID → AZURE_CLIENT_ID i .env, appindstillinger, Bicep/infra og testfixtures (standard Azure Identity SDK-konvention).
• Sikr openai>=1.108.1 i requirements.txt eller pyproject.toml.

Miljøvariabel-migrering

For klientopsætningskodeeksempler (sync, async, EntraID, API key, multi-tenant), se cheat-sheet.md.

Trin 1: Opdag Legacy Kaldssteder

Kør detect_legacy.py scriptet for at finde alle kaldssteder til migration:

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

Eller kør disse søgninger manuelt — hvert match er et migrationsmål:

# Gammelt API-kald (skal omskrives)
rg "chat\.completions\.create"
rg "ChatCompletion\.create"
rg "Completion\.create"

# Forældede Azure-klientkonstruktører (skal erstattes)
rg "AzureOpenAI\("
rg "AsyncAzureOpenAI\("

# Mønstre for adgang til svarform (skal opdateres)
rg "choices\[0\]\.message\.content"
rg "choices\[0\]\.delta\.content"
rg "choices\[0\]\.message\.function_call"
rg "choices\[0\]\.message\.tool_calls"

# Værktøjsdefinitioner i gammelt indlejret format (skal flades ud)
rg '"function":\s*{\s*"name"'
rg "pydantic_function_tool"

# Værktøjsresultater i gammelt format (skal konverteres til function_call_output)
rg '"role":\s*"tool"'
rg '"tool_call_id"'

# Forældede parametre (skal fjernes eller omdøbes)
rg "response_format"
rg "max_tokens\b"        # omdøb til max_output_tokens
rg "['\"]seed['\"]"      # remove entirely

# Forældede miljøvariable (ryd op)
rg "AZURE_OPENAI_API_VERSION|AZURE_OPENAI_VERSION"
rg "AZURE_OPENAI_CLIENT_ID"  # bør være AZURE_CLIENT_ID

# GitHub Models endepunkter (skal fjernes — Responses API understøttes ikke)
rg "models\.github\.ai|models\.inference\.ai\.azure"

# Framework-niveau gamle mønstre (skal opdateres)
rg "OpenAIChatCompletionClient"  # MAF 1.0.0+: erstat med OpenAIChatClient
rg "ChatOpenAI\(" | grep -v "use_responses_api"  # LangChain: kræver use_responses_api=True

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

# Adgang til fejlindhold i content filter (skal opdateres — struktur ændret)
rg 'innererror.*content_filter_result|error\.body\["innererror"\]'
rg "content_filter_result\[" # gammel entalsform — nu content_filter_results (flertal) i content_filters-arrayet

# Rå HTTP-kald til Chat Completions endepunkt (skal opdatere URL)
rg "/openai/deployments/.*/chat/completions"
rg "api-version="

Heuristikker (opdag og omskriv)

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

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

• Værktøjer: konverter funktionskaldsværktøjsdefinitioner fra indlejret format ({"type": "function", "function": {"name": ...}}) til fladt Responses-format ({"type": "function", "name": ...}); brug tool_choice; returner værktøjsresultater som {"type": "function_call_output", "call_id": ..., "output": ...}-elementer (ikke {"role": "tool", ...}).

• Værktøj-rundrejser: når modellen returnerer funktionskald, tilføj response.output-elementer til samtalen (ikke en manuel {"role": "assistant", "tool_calls": [...]}-ordbog), og tilføj derefter function_call_output-elementer for hvert resultat.

• Få-skud værktøjseksempler: hvis samtalen indeholder hårdkodede værktøjskaldseksempler, konverter dem til {"type": "function_call", "id": "fc_...", "call_id": "fc_...", ...} + {"type": "function_call_output", ...}-elementer. ID’er skal starte med fc_.

• pydantic_function_tool(): denne hjælpefunktion genererer stadig det gamle indlejrede format og er ikke kompatibel med responses.create(). Erstat med manuelle værktøjsdefinitioner eller en fladgørende wrapper.

• Multi-turn: vedligehold samtalehistorik i appen; giv tidligere runder via input-elementer.

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

• Indholdselementer: erstat Chats content[].type: "text" med Responses content[].type: "input_text" for bruger/system-runder.

• Billedeindholdselementer: erstat Chats content[].type: "image_url" med Responses content[].type: "input_image". Feltet image_url ændres fra et indlejret objekt {"url": "..."} til en flad streng. Se snydearket for før/efter-eksempler.

• Begrundelsesindsats: migrer kun reasoning, hvis det allerede findes i den oprindelige kode.

• Fejlbehandling ved indholdsfilter: fejlens kropsstruktur ændret. Chat Completion brugte error.body["innererror"]["content_filter_result"] (ental); Responses API bruger error.body["content_filters"][0]["content_filter_results"] (flertal, inde i en liste). Kode, der tilgår innererror, vil udløse KeyError. Omskriv for at bruge den nye sti.

• Rå HTTP-kald: hvis appen kalder Azure OpenAI REST API direkte (via requests, httpx osv.) med /openai/deployments/{name}/chat/completions?api-version=..., omskriv til /openai/v1/responses. Anmodningsbody ændres: messages → input, tilføj max_output_tokens og store: false, fjern api-version query-param. Responsbody ændres: choices[0].message.content → output[0].content[0].text (bemærk: output_text er en SDK-bekvemmelighedsegenskab, som ikke findes i rå REST JSON).

Trin 2: Anvend migration

Migrationsnoter (Chat Completions → Responses)

• Hvorfor migrere: Responses er den samlede API for tekst, værktøjer og streaming; Chat Completions er legacy. Med GPT-5 kræves Responses for bedste ydelse.
• HTTP: Azure-endpoint skifter fra /openai/deployments/{name}/chat/completions til /openai/v1/responses.
• Felter: messages → input, max_tokens → max_output_tokens. temperature forbliver.
• Formatering: response_format → text.format med et korrekt objekt.
• Indholdselementer: Erstat Chats content[].type: "text" med Responses content[].type: "input_text" for system-/bruger-runder.
• Billedeindholdselementer: Erstat Chats content[].type: "image_url" med Responses content[].type: "input_image". Fladgør image_url-feltet fra {"image_url": {"url": "..."}} til {"image_url": "..."} (en almindelig streng – enten en HTTPS-URL eller en data:image/...;base64,... data-URI).

Reference for parametermapping

For komplette før/efter kodeeksempler, se cheat-sheet.md.

For testinfrastruktur-migration (mocks, snapshots, assertions), se test-migration.md.

For fejlsøgning af fejl og faldgruber, se troubleshooting.md.

Dataopbevaring & Tilstand

• Angiv store: false på alle Responses-anmodninger.
• Stol ikke på tidligere meddelelses-ID’er eller serverlagret kontekst; hold tilstand klientstyret og minimer metadata.

Acceptkriterier

Kode-niveau porte (alle skal bestås)

• Ingen match for rg "chat\.completions\.create|ChatCompletion\.create|Completion\.create" i migrerede filer.
• Ingen match for rg "AzureOpenAI\(|AsyncAzureOpenAI\(" — alle konstruktører bruger OpenAI/AsyncOpenAI med v1 endpoint.
• Ingen match for rg "models\.github\.ai|models\.inference\.ai\.azure" — GitHub Models kodeveje fjernet.
• Ingen match for rg "OpenAIChatCompletionClient" — MAF 1.0.0+ kode bruger OpenAIChatClient (som bruger Responses API). I pre-1.0.0, opgradér til agent-framework-openai>=1.0.0.
• Alle ChatOpenAI(...) kald inkluderer use_responses_api=True.
• Ingen match for rg "choices\[0\]" — al responsadgang bruger resp.output_text eller Responses output-skema.
• Intet response_format på topniveau; al struktureret output bruger text={"format": {...}}.
• openai>=1.108.1 og azure-identity i requirements.txt eller pyproject.toml; afhængigheder geninstalleret.
• store=False sat på hvert responses.create kald.
• Ingen api_version i klientkonstruktion; AZURE_OPENAI_API_VERSION fjernet fra miljøfiler og infrastruktur.

Testinfrastrukturporte (alle skal bestås)

• Ingen match for rg "ChatCompletionChunk|AsyncCompletions\.create|chat\.completions" tests/.
• Ingen match for rg "_azure_ad_token_provider" tests/ — assertions opdateret til at tjekke isinstance(client, AsyncOpenAI) eller base_url.
• Ingen match for rg "prompt_filter_results|content_filter_results" tests/ — Azure-specifikke filtermocks fjernet.
• Mock-faciliteter bruger kwargs.get("input") ikke kwargs.get("messages").
• Snapshot / golden filer opdateret til Responses streaming format (ingen choices[0], function_call, logprobs osv.).
• pytest kører uden fejl efter alle testopdateringer.

Adfærdsporte (verificer manuelt eller via testværktøj)

• Basal completion: ikke-streamende responses.create returnerer ikke-tom output_text.
• Stream-paritet: hvis den oprindelige kode brugte streaming, streamer den migrerede kode og udgiver response.output_text.delta events med ikke-tomme deltaer.
• Struktureret output: hvis text.format bruges med json_schema, lykkes json.loads(resp.output_text) og matcher skemaet.
• Værktøjskaldsløkke: hvis værktøjer bruges, laver modellen værktøjskald, appen udfører dem, og den efterfølgende anmodning returnerer finalt output_text (ingen uendelig løkke).
• Async-paritet: hvis AsyncAzureOpenAI blev brugt, fungerer AsyncOpenAI-ækvivalent med await.
• Fejlrate: ingen nye 400/401/404 fejl i forhold til før-migrationsbaselinen.

Leverancer

• Resume omfatter redigerede filer, før/efter optællinger af legacy-kaldsteder og næste skridt.
• Ændringer er kun working-tree redigeringer (ingen commits).

SDK Versionskrav

Referencer

• Snydeark — alle kodeudsnit
• Testmigration — mocks, snapshots, assertions
• Fejlfinding — fejl, risikotabel, faldgruber
• detect_legacy.py — automatisk scanner
• Azure OpenAI Starter Kit
• Azure OpenAI Responses API dokumentation
• Azure OpenAI API versionslivscyklus
• OpenAI Responses API reference

Ansvarsfraskrivelse: Dette dokument er blevet oversat ved hjælp af AI-oversættelsestjenesten Co-op Translator. Selvom vi bestræber os på nøjagtighed, skal du være opmærksom på, at automatiserede oversættelser kan indeholde fejl eller unøjagtigheder. Det originale dokument på dets oprindelige sprog bør betragtes som den autoritative kilde. For kritisk information anbefales professionel menneskelig oversættelse. Vi påtager os intet ansvar for misforståelser eller fejltolkninger, der opstår som følge af brugen af denne oversættelse.

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