Azure AI Foundry 中的 Azure OpenAI 模型 REST API 预览版参考

本文详细介绍了 Azure OpenAI 的推理 REST API 端点。

API 规范

管理 Azure OpenAI 模型和资源并与之交互分为三个主要 API 图面:

  • 控制面板
  • 数据平面 - 创作
  • 数据平面 - 推理

每个 API 图面/规范封装了一组不同的 Azure OpenAI 功能。 每个 API 都有自己独特的预览版和稳定/正式发布 (GA) API 版本集。 预览版目前按月发布。

API(应用程序编程接口) 最新预览版 最新 GA 版本 规范 说明
控制面板 2024-06-01-preview 2024-10-01 规范文件 Azure OpenAI 与所有其他服务共享通用控制平面。 控制平面 API 用于创建 Azure OpenAI 资源模型部署和其他更高级别的资源管理任务等。 控制平面还控制使用 Azure 资源管理器、Bicep、Terraform 和 Azure CLI 等功能可以执行的操作。
数据平面 - 创作 2025-04-01-preview 2024-10-21 规范文件 数据平面创作 API 可控制微调文件上传引入作业批处理,以及某些模型级查询
数据平面 - 推理 2025-04-01-preview 2024-10-21 规范文件 数据平面推理 API 为补全、聊天补全、嵌入、音频、基于自有数据、Dall-e、助手等功能提供推理功能/终结点。

身份验证

Azure OpenAI 提供两种身份验证方法。 可以使用 API 密钥或 Microsoft Entra ID。

  • API 密钥身份验证:对于这种类型的身份验证,所有 API 请求都必须在 api-key HTTP 标头中包含 API 密钥。 本快速入门提供有关如何通过此类身份验证进行调用的指南。

  • Microsoft Entra ID 身份验证:可以使用 Microsoft Entra 令牌对 API 调用进行身份验证。 身份验证令牌作为 Authorization 标头包含在请求中。 提供的令牌必须以 Bearer 开头,例如 Bearer YOUR_AUTH_TOKEN。 可以阅读有关如何使用 Microsoft Entra ID 进行身份验证的操作指南。

REST API 版本控制

服务 API 使用 api-version 查询参数进行版本控制。 所有版本都遵循 YYYY-MM-DD 日期结构。 例如:

POST https://YOUR_RESOURCE_NAME.openai.azure.com/openai/deployments/YOUR_DEPLOYMENT_NAME/chat/completions?api-version=2024-06-01

数据平面推理

本文的其余部分介绍了 Azure OpenAI 数据平面推理规范的最新预览版 2025-03-01-preview。 本文包含有关助手、线程和矢量存储等最新预览功能的文档。

若要查找有关最新 GA API 版本的文档,请参阅最新 GA 数据平面推理 API

补全 - 创建

POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/completions?api-version=2025-04-01-preview

为提供的提示、参数和所选模型创建补全。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
deployment-id 路径 字符串
API版本 (api-version) 查询 字符串

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

请求正文

“内容类型”: application/json

名称 类型 说明 必需 默认
best_of 整数 在服务器端生成 best_of 补全并返回“最佳”项(每个标记的对数概率最高的项)。 无法流式传输结果。

n 一起使用时,best_of 控制着候选补全数,n 指定返回的补全数,best_of 必须大于 n

注意:由于此参数会生成许多补全,因此可能会快速消耗你的标记配额。 谨慎使用并确保对 max_tokensstop 进行了合理的设置。
1
回波 布尔 除了完成之外,还回显提示
frequency_penalty 数字 介于 -2.0 和 2.0 之间的数字。 正值会根据它们到目前为止在文本中的现有频率来惩罚新令牌,从而降低模型逐字重复同一行的可能性。
0
logit_bias 物体 修改指定令牌在完成中出现的可能性。

接受 JSON 对象,该对象将标记(由其在 GPT tokenizer 中的标记 ID 指定)映射到一个 -100 到 100 之间的关联偏差值。 在数学上,采样之前会将偏差添加到由模型生成的 logit 中。 具体效果因模型而异,但 -1 和 1 之间的值会减少或增加选择的可能性;-100 或 100 等值会导致相关令牌的禁止或独占选择。

例如,可以传递 {"50256": -100} 以防止生成 <|endoftext|> 标记。
logprobs 整数 包含有关 logprobs 最有可能的输出标记和已选择的标记的对数概率。 例如,如果 logprobs 为 5,则 API 将返回包含 5 个最有可能的标记的列表。 API 将始终返回采样令牌的 logprob,因此响应中可能最多包含 logprobs+1 个元素。

logprobs 的最大值是 5。
max_tokens 整数 可以在补全时生成的最大令牌数。

提示加上 max_tokens 的令牌计数不能超过模型的上下文长度。
16
n 整数 要为每个提示生成的完成数。

注意:由于此参数会生成许多补全,因此可能会快速消耗你的标记配额。 谨慎使用并确保对 max_tokensstop 进行了合理的设置。
1
presence_penalty 数字 介于 -2.0 和 2.0 之间的数字。 正值会根据它们到目前为止是否在文本中出现来惩罚新令牌,从而增加模型谈论新话题的可能性。
0
prompt 字符串或数组 要生成补全的提示,以字符串、字符串数组、标记数组或标记数组的数组的形式编码。

请注意,<|endoftext|> 是模型在训练期间看到的文档分隔符,因此如果未指定提示,则模型将像从新文档的开头一样生成。
seed 整数 指定后,我们的系统将尽最大努力进行确定性采样,以便具有相同 seed 和参数的重复请求应返回相同的结果。

无法保证确定性,你应参考 system_fingerprint 响应参数来监视后端的更改。
字符串或数组 最多四个序列,其中 API 将停止生成更多令牌。 返回的文本将不包含停止序列。
流 (stream) 布尔 是否流式传输回部分进度。 如果已设置,令牌将在可用时作为仅限数据的服务器发送的事件发送,并且流式传输由 data: [DONE] 消息终止。 Python 代码示例
后缀 字符串 插入的文本完成后的后缀。

此参数仅支持 gpt-3.5-turbo-instruct
温度 数字 要使用的采样温度,介于 0 和 2 之间。 较高的值(如 0.8)将使输出更随机,而较小的值(如 0.2)将使输出更集中且更具确定性

我们通常建议更改此设置或 top_p,但不要同时更改两者。
1
top_p 数字 温度采样的替代方法,称为核采样,其中模型考虑具有 top_p 概率质量的令牌的结果。 所以 0.1 意味着只考虑包含前 10% 概率质量的令牌。

我们通常建议更改此设置或 temperature,但不要同时更改两者。
1
用户 字符串 表示最终用户的唯一标识符,可帮助监视和检测滥用行为。

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json createCompletionResponse

状态代码:默认值

说明:服务不可用

内容类型 类型 描述
application/json errorResponse

示例

示例

为提供的提示、参数和所选模型创建补全。

POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/completions?api-version=2025-04-01-preview

{
 "prompt": [
  "tell me a joke about mango"
 ],
 "max_tokens": 32,
 "temperature": 1.0,
 "n": 1
}

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "id": "cmpl-7QmVI15qgYVllxK0FtxVGG6ywfzaq",
    "created": 1686617332,
    "choices": [
      {
        "text": "es\n\nWhat do you call a mango who's in charge?\n\nThe head mango.",
        "index": 0,
        "finish_reason": "stop",
        "logprobs": null
      }
    ],
    "usage": {
      "completion_tokens": 20,
      "prompt_tokens": 6,
      "total_tokens": 26
    }
  }
}

嵌入 - 创建

POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/embeddings?api-version=2025-04-01-preview

获取给定输入的矢量表示形式,该输入可由机器学习模型和算法轻松使用。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
deployment-id 路径 字符串 已部署的模型的部署 ID。
API版本 (api-version) 查询 字符串

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

请求正文

“内容类型”: application/json

名称 类型 说明 必需 默认
尺寸 整数 生成的输出嵌入应有的维度数。 仅在 text-embedding-3 及更高版本中受支持。
编码格式 字符串 嵌入的返回格式。 可以为 floatbase64。 默认为 float
输入 字符串或数组 要嵌入的输入文本,编码为字符串或令牌数组。 若要在单个请求中嵌入多项输入,请传递一个由字符串构成的数组或一个由令牌数组构成的数组。 输入不能超过模型的最大输入标记(8192 标记), text-embedding-ada-002不能为空字符串,任何数组都必须为 2048 维度或更少。
输入类型 字符串 要使用的嵌入搜索的输入类型
用户 字符串 表示最终用户的唯一标识符,可帮助监视和检测滥用行为。

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json 物体

示例

示例

返回给定提示的嵌入。

POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/embeddings?api-version=2025-04-01-preview

{
 "input": [
  "this is a test"
 ]
}

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "data": [
      {
        "index": 0,
        "embedding": [
          -0.012838088,
          -0.007421397,
          -0.017617522,
          -0.028278312,
          -0.018666342,
          0.01737855,
          -0.01821495,
          -0.006950092,
          -0.009937238,
          -0.038580645,
          0.010674067,
          0.02412286,
          -0.013647936,
          0.013189907,
          0.0021125758,
          0.012406612,
          0.020790534,
          0.00074595667,
          0.008397198,
          -0.00535031,
          0.008968075,
          0.014351576,
          -0.014086051,
          0.015055214,
          -0.022211088,
          -0.025198232,
          0.0065186154,
          -0.036350243,
          0.009180495,
          -0.009698266,
          0.009446018,
          -0.008463579,
          -0.0020113448
        ]
      }
    ],
    "usage": {
      "prompt_tokens": 4,
      "total_tokens": 4
    }
  }
}

聊天补全 - 创建

POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/chat/completions?api-version=2025-04-01-preview

为聊天消息创建完成操作

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
deployment-id 路径 字符串
API版本 (api-version) 查询 字符串

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

请求正文

“内容类型”: application/json

名称 类型 说明 必需 默认
音频 物体 音频输出的参数。 在使用以下格式请求音频输出时是必需的:
modalities: ["audio"]
└─ format 枚举 指定输出音频格式。 必须是以下项之一:wavmp3flac
opuspcm16 中的一项。

可能的值:wav、、mp3flacopuspcm16
└─ voice 枚举 指定语音类型。 支持的语音为 alloyecho
fableonyxnovashimmer

可能的值:alloy、、echofableonyxnovashimmer
数据来源 数组 使用它们的 Azure OpenAI 聊天扩展的配置条目。
此附加规范仅与 Azure OpenAI 兼容。
frequency_penalty 数字 介于 -2.0 和 2.0 之间的数字。 正值会根据它们到目前为止在文本中的现有频率来惩罚新令牌,从而降低模型逐字重复同一行的可能性。
0
function_call 字符串或 chatCompletionFunctionCallOption 已弃用,改用 tool_choice

控制模型调用的函数(如有)。
none 表示模型不会调用函数,而是生成消息。
auto 表示模型可以在生成消息和调用函数之间进行选择。
通过 {"name": "my_function"} 指定特定函数会强制模型调用该函数。

当不存在任何函数时,默认值为 none。 如果存在函数,则 auto 是默认值。
功能 数组 已弃用,改用 tools

模型可能为其生成 JSON 输入的函数的列表。
logit_bias 物体 修改指定令牌在完成中出现的可能性。

接受 JSON 对象,该对象将标记(由 tokenizer 中的标记 ID 指定)映射到从 -100 到 100 的相关偏差值。 在数学上,采样之前会将偏差添加到由模型生成的 logit 中。 具体效果因模型而异,但 -1 和 1 之间的值会减少或增加选择的可能性;-100 或 100 等值会导致相关令牌的禁止或独占选择。
logprobs 布尔 是否返回输出令牌的对数概率。 如果为 true,则返回在 contentmessage 中返回的每个输出令牌的对数概率。
max_completion_tokens 整数 可为完成生成的令牌数的上限,包括可见的输出令牌和推理令牌。 这仅在 o1 系列模型中受支持。 在未来的 API 版本中,会将支持扩展到其他模型。
max_tokens 整数 可以在聊天补全时生成的最大词元数。

输入词元和生成的词元的总长度受模型上下文长度的限制。
消息 数组 包含到目前为止的对话的消息列表。 Python 代码示例
元数据 物体 开发人员定义的标记和值,用于在已存储的完成仪表板中筛选完成内容。
方式 ChatCompletionModalities 你希望模型为此请求生成的输出类型。
大多数模型都能够生成文本,这是默认设置:

["text"]

gpt-4o-audio-preview 模型还可用于生成音频。 操作
请求此模型生成文本和音频响应,你可以
而是使用:

["text", "audio"]
n 整数 要为每个输入消息生成的聊天完成选项数。 请注意,将根据所有选项中生成的令牌数向你收费。 将 n 保留为 1 以尽量降低成本。 1
parallel_tool_calls ParallelToolCalls 是否在工具使用期间启用并行函数调用。 真 实
预测 PredictionContent 预测输出的配置,当提前知道模型响应的大部分内容时,预测输出可以大大改善响应时间。 这在你重新生成文件且大部分内容仅做微小更改时最为常见。
presence_penalty 数字 介于 -2.0 和 2.0 之间的数字。 正值会根据它们到目前为止是否在文本中出现来惩罚新令牌,从而增加模型谈论新话题的可能性。
0
reasoning_effort 枚举 仅限 o1 模型

限制
推理模型的推理工作量。

当前支持的值为 lowmediumhigh。 减少推理工作量可以加快回复速度,减少回复中用于推理的标记。
可能的值:low、、 mediumhigh
response_format ResponseFormatTextResponseFormatJsonObjectResponseFormatJsonSchema 一个对象,指定模型必须输出的格式。 与 GPT-4oGPT-4o miniGPT-4 Turbo 和高于 的所有 gpt-3.5-turbo-1106 Turbo 模型兼容。

{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }设置为启用结构化输出,可保证模型与提供的 JSON 架构匹配。

设置为 { "type": "json_object" } 可启用 JSON 模式,这可以保证模型生成的消息是有效的 JSON。

重要提示:使用 JSON 模式时,还必须使用系统或用户消息指示模型自行生成 JSON。 如果没有此项,则模型可能会生成一个无限的空白流,直到生成达到令牌限制,从而生成长期运行且似乎“卡滞”的请求。 另请注意,如果使用 finish_reason="length",则消息内容可能会部分截断,这表示生成超过了 max_tokens,或者对话超过了最大上下文长度。
seed 整数 此功能以 Beta 版本提供。
指定后,我们的系统将尽最大努力进行确定性采样,以便具有相同 seed 和参数的重复请求应返回相同的结果。
无法保证确定性,你应参考 system_fingerprint 响应参数来监视后端的更改。
字符串或数组 最多四个序列,其中 API 将停止生成更多令牌。
存储 布尔 是否存储此聊天完成请求的输出,以用于模型蒸馏或评估产品。
流 (stream) 布尔 如果设置此选项,将发送部分消息增量,如在 ChatGPT 中一样。 词元将在可用时作为服务器发送的事件发送(内容仅包括数据),并且流式传输将由 data: [DONE] 消息终止。 Python 代码示例
stream_options chatCompletionStreamOptions 用于流式处理响应的选项。 仅在设置 stream: true 时设置此项。
温度 数字 要使用的采样温度,介于 0 和 2 之间。 较高的值(如 0.8)将使输出更随机,而较小的值(如 0.2)将使输出更集中且更具确定性

我们通常建议更改此设置或 top_p,但不要同时更改两者。
1
工具选择 chatCompletionToolChoiceOption 控制模型调用哪些工具(如有)。 none 表示模型不会调用任何工具,而是生成消息。 auto 表示模型可以在生成消息和调用一个或多个工具之间进行选择。 required 表示模型必须调用一个或多个工具。 通过 {"type": "function", "function": {"name": "my_function"}} 指定特定工具将强制模型调用该工具。 如果没有工具,则 none 为默认值。 如果存在工具,则 auto 为默认值。
工具 数组 模型可能调用的工具列表。 目前,仅支持函数作为工具。 使用它可以提供函数列表,模型可能为其生成 JSON 输入。 最多支持 128 个函数。
top_logprobs 整数 一个介于 0 和 20 之间的整数,指定在每个标记位置最有可能返回的的标记数,每个都有关联的对数概率。 如果使用此参数,则必须将 logprobs 设置为 true
top_p 数字 温度采样的替代方法,称为核采样,其中模型考虑具有 top_p 概率质量的令牌的结果。 所以 0.1 意味着只考虑包含前 10% 概率质量的令牌。

我们通常建议更改此设置或 temperature,但不要同时更改两者。
1
用户 字符串 表示最终用户的唯一标识符,可帮助监视和检测滥用行为。
用户安全上下文 userSecurityContext 用户安全性上下文包含描述 AI 应用程序本身以及与 AI 应用程序交互的最终用户的多个参数。 这些字段通过提供全面的方法来保护 AI 应用程序,从而帮助安全运营团队调查和缓解安全事件。 详细了解如何使用 Microsoft Defender for Cloud 保护 AI 应用程序。

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json 物体

状态代码:默认值

说明:服务不可用

内容类型 类型 描述
application/json errorResponse

示例

示例

为提供的提示、参数和所选模型创建补全。

POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/chat/completions?api-version=2025-04-01-preview

{
 "messages": [
  {
   "role": "system",
   "content": "you are a helpful assistant that talks like a pirate"
  },
  {
   "role": "user",
   "content": "can you tell me how to care for a parrot?"
  }
 ]
}

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "id": "chatcmpl-7R1nGnsXO8n4oi9UPz2f3UHdgAYMn",
    "created": 1686676106,
    "choices": [
      {
        "index": 0,
        "finish_reason": "stop",
        "message": {
          "role": "assistant",
          "content": "Ahoy matey! So ye be wantin' to care for a fine squawkin' parrot, eh? Well, shiver me timbers, let ol' Cap'n Assistant share some wisdom with ye! Here be the steps to keepin' yer parrot happy 'n healthy:\n\n1. Secure a sturdy cage: Yer parrot be needin' a comfortable place to lay anchor! Be sure ye get a sturdy cage, at least double the size of the bird's wingspan, with enough space to spread their wings, yarrrr!\n\n2. Perches 'n toys: Aye, parrots need perches of different sizes, shapes, 'n textures to keep their feet healthy. Also, a few toys be helpin' to keep them entertained 'n their minds stimulated, arrrh!\n\n3. Proper grub: Feed yer feathered friend a balanced diet of high-quality pellets, fruits, 'n veggies to keep 'em strong 'n healthy. Give 'em fresh water every day, or ye\u00e2\u20ac\u2122ll have a scurvy bird on yer hands!\n\n4. Cleanliness: Swab their cage deck! Clean their cage on a regular basis: fresh water 'n food daily, the floor every couple of days, 'n a thorough scrubbing ev'ry few weeks, so the bird be livin' in a tidy haven, arrhh!\n\n5. Socialize 'n train: Parrots be a sociable lot, arrr! Exercise 'n interact with 'em daily to create a bond 'n maintain their mental 'n physical health. Train 'em with positive reinforcement, treat 'em kindly, yarrr!\n\n6. Proper rest: Yer parrot be needin' \u00e2\u20ac\u2122bout 10-12 hours o' sleep each night. Cover their cage 'n let them slumber in a dim, quiet quarter for a proper night's rest, ye scallywag!\n\n7. Keep a weather eye open for illness: Birds be hidin' their ailments, arrr! Be watchful for signs of sickness, such as lethargy, loss of appetite, puffin' up, or change in droppings, and make haste to a vet if need be.\n\n8. Provide fresh air 'n avoid toxins: Parrots be sensitive to draft and pollutants. Keep yer quarters well ventilated, but no drafts, arrr! Be mindful of toxins like Teflon fumes, candles, or air fresheners.\n\nSo there ye have it, me hearty! With proper care 'n commitment, yer parrot will be squawkin' \"Yo-ho-ho\" for many years to come! Good luck, sailor, and may the wind be at yer back!"
        }
      }
    ],
    "usage": {
      "completion_tokens": 557,
      "prompt_tokens": 33,
      "total_tokens": 590
    }
  }
}

示例

基于 Azure 认知搜索数据和系统分配的托管标识创建补全。

POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/chat/completions?api-version=2025-04-01-preview

{
 "messages": [
  {
   "role": "user",
   "content": "can you tell me how to care for a dog?"
  }
 ],
 "data_sources": [
  {
   "type": "azure_search",
   "parameters": {
    "endpoint": "https://your-search-endpoint.search.windows.net/",
    "index_name": "{index name}",
    "authentication": {
     "type": "system_assigned_managed_identity"
    }
   }
  }
 ]
}

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "id": "chatcmpl-7R1nGnsXO8n4oi9UPz2f3UHdgAYMn",
    "created": 1686676106,
    "choices": [
      {
        "index": 0,
        "finish_reason": "stop",
        "message": {
          "role": "assistant",
          "content": "Content of the completion [doc1].",
          "context": {
            "citations": [
              {
                "content": "Citation content.",
                "title": "Citation Title",
                "filepath": "contoso.txt",
                "url": "https://contoso.blob.windows.net/container/contoso.txt",
                "chunk_id": "0"
              }
            ],
            "intent": "dog care"
          }
        }
      }
    ],
    "usage": {
      "completion_tokens": 557,
      "prompt_tokens": 33,
      "total_tokens": 590
    }
  }
}

示例

基于 Azure 认知搜索图像矢量数据创建补全。

POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/chat/completions?api-version=2025-04-01-preview

{
 "messages": [
  {
   "role": "user",
   "content": "can you tell me how to care for a dog?"
  }
 ],
 "data_sources": [
  {
   "type": "azure_search",
   "parameters": {
    "endpoint": "https://your-search-endpoint.search.windows.net/",
    "index_name": "{index name}",
    "query_type": "vector",
    "fields_mapping": {
     "image_vector_fields": [
      "image_vector"
     ]
    },
    "authentication": {
     "type": "api_key",
     "key": "{api key}"
    }
   }
  }
 ]
}

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "id": "chatcmpl-7R1nGnsXO8n4oi9UPz2f3UHdgAYMn",
    "created": 1686676106,
    "choices": [
      {
        "index": 0,
        "finish_reason": "stop",
        "message": {
          "role": "assistant",
          "content": "Content of the completion."
        }
      }
    ],
    "usage": {
      "completion_tokens": 557,
      "prompt_tokens": 33,
      "total_tokens": 590
    }
  }
}

示例

基于 Azure 认知搜索矢量数据、以前的助手消息和用户分配的托管标识创建补全。

POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/chat/completions?api-version=2025-04-01-preview

{
 "messages": [
  {
   "role": "user",
   "content": "can you tell me how to care for a cat?"
  },
  {
   "role": "assistant",
   "content": "Content of the completion [doc1].",
   "context": {
    "intent": "cat care"
   }
  },
  {
   "role": "user",
   "content": "how about dog?"
  }
 ],
 "data_sources": [
  {
   "type": "azure_search",
   "parameters": {
    "endpoint": "https://your-search-endpoint.search.windows.net/",
    "authentication": {
     "type": "user_assigned_managed_identity",
     "managed_identity_resource_id": "/subscriptions/{subscription-id}/resourceGroups/{resource-group}/providers/Microsoft.ManagedIdentity/userAssignedIdentities/{resource-name}"
    },
    "index_name": "{index name}",
    "query_type": "vector",
    "embedding_dependency": {
     "type": "deployment_name",
     "deployment_name": "{embedding deployment name}"
    },
    "in_scope": true,
    "top_n_documents": 5,
    "strictness": 3,
    "role_information": "You are an AI assistant that helps people find information.",
    "fields_mapping": {
     "content_fields_separator": "\\n",
     "content_fields": [
      "content"
     ],
     "filepath_field": "filepath",
     "title_field": "title",
     "url_field": "url",
     "vector_fields": [
      "contentvector"
     ]
    }
   }
  }
 ]
}

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "id": "chatcmpl-7R1nGnsXO8n4oi9UPz2f3UHdgAYMn",
    "created": 1686676106,
    "choices": [
      {
        "index": 0,
        "finish_reason": "stop",
        "message": {
          "role": "assistant",
          "content": "Content of the completion [doc1].",
          "context": {
            "citations": [
              {
                "content": "Citation content 2.",
                "title": "Citation Title 2",
                "filepath": "contoso2.txt",
                "url": "https://contoso.blob.windows.net/container/contoso2.txt",
                "chunk_id": "0"
              }
            ],
            "intent": "dog care"
          }
        }
      }
    ],
    "usage": {
      "completion_tokens": 557,
      "prompt_tokens": 33,
      "total_tokens": 590
    }
  }
}

示例

为提供的 Azure Cosmos DB 创建补全。

POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/chat/completions?api-version=2025-04-01-preview

{
 "messages": [
  {
   "role": "user",
   "content": "can you tell me how to care for a dog?"
  }
 ],
 "data_sources": [
  {
   "type": "azure_cosmos_db",
   "parameters": {
    "authentication": {
     "type": "connection_string",
     "connection_string": "mongodb+srv://rawantest:{password}$@{cluster-name}.mongocluster.cosmos.azure.com/?tls=true&authMechanism=SCRAM-SHA-256&retrywrites=false&maxIdleTimeMS=120000"
    },
    "database_name": "vectordb",
    "container_name": "azuredocs",
    "index_name": "azuredocindex",
    "embedding_dependency": {
     "type": "deployment_name",
     "deployment_name": "{embedding deployment name}"
    },
    "fields_mapping": {
     "content_fields": [
      "content"
     ],
     "vector_fields": [
      "contentvector"
     ]
    }
   }
  }
 ]
}

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "id": "chatcmpl-7R1nGnsXO8n4oi9UPz2f3UHdgAYMn",
    "created": 1686676106,
    "choices": [
      {
        "index": 0,
        "finish_reason": "stop",
        "message": {
          "role": "assistant",
          "content": "Content of the completion [doc1].",
          "context": {
            "citations": [
              {
                "content": "Citation content.",
                "title": "Citation Title",
                "filepath": "contoso.txt",
                "url": "https://contoso.blob.windows.net/container/contoso.txt",
                "chunk_id": "0"
              }
            ],
            "intent": "dog care"
          }
        }
      }
    ],
    "usage": {
      "completion_tokens": 557,
      "prompt_tokens": 33,
      "total_tokens": 590
    }
  }
}

示例

为提供的 Mongo DB 创建补全。

POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/chat/completions?api-version=2025-04-01-preview

{
 "messages": [
  {
   "role": "user",
   "content": "can you tell me how to care for a dog?"
  }
 ],
 "data_sources": [
  {
   "type": "mongo_db",
   "parameters": {
    "authentication": {
     "type": "username_and_password",
     "username": "<username>",
     "password": "<password>"
    },
    "endpoint": "<endpoint_name>",
    "app_name": "<application name>",
    "database_name": "sampledb",
    "collection_name": "samplecollection",
    "index_name": "sampleindex",
    "embedding_dependency": {
     "type": "deployment_name",
     "deployment_name": "{embedding deployment name}"
    },
    "fields_mapping": {
     "content_fields": [
      "content"
     ],
     "vector_fields": [
      "contentvector"
     ]
    }
   }
  }
 ]
}

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "id": "chatcmpl-7R1nGnsXO8n4oi9UPz2f3UHdgAYMn",
    "created": 1686676106,
    "choices": [
      {
        "index": 0,
        "finish_reason": "stop",
        "message": {
          "role": "assistant",
          "content": "Content of the completion [doc1].",
          "context": {
            "citations": [
              {
                "content": "Citation content.",
                "title": "Citation Title",
                "filepath": "contoso.txt",
                "url": "https://contoso.blob.windows.net/container/contoso.txt",
                "chunk_id": "0"
              }
            ],
            "intent": "dog care"
          }
        }
      }
    ],
    "usage": {
      "completion_tokens": 557,
      "prompt_tokens": 33,
      "total_tokens": 590
    }
  }
}

示例

为提供的 Elasticsearch 创建补全。

POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/chat/completions?api-version=2025-04-01-preview

{
 "messages": [
  {
   "role": "user",
   "content": "can you tell me how to care for a dog?"
  }
 ],
 "data_sources": [
  {
   "type": "elasticsearch",
   "parameters": {
    "endpoint": "https://your-elasticsearch-endpoint.eastus.azurecontainer.io",
    "index_name": "{index name}",
    "authentication": {
     "type": "key_and_key_id",
     "key": "{key}",
     "key_id": "{key id}"
    }
   }
  }
 ]
}

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "id": "chatcmpl-7R1nGnsXO8n4oi9UPz2f3UHdgAYMn",
    "created": 1686676106,
    "choices": [
      {
        "index": 0,
        "finish_reason": "stop",
        "message": {
          "role": "assistant",
          "content": "Content of the completion [doc1].",
          "context": {
            "citations": [
              {
                "content": "Citation content.",
                "title": "Citation Title",
                "filepath": "contoso.txt",
                "url": "https://contoso.blob.windows.net/container/contoso.txt",
                "chunk_id": "0"
              }
            ],
            "intent": "dog care"
          }
        }
      }
    ],
    "usage": {
      "completion_tokens": 557,
      "prompt_tokens": 33,
      "total_tokens": 590
    }
  }
}

示例

为提供的 Pinecone 资源创建补全。

POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/chat/completions?api-version=2025-04-01-preview

{
 "messages": [
  {
   "role": "user",
   "content": "can you tell me how to care for a dog?"
  }
 ],
 "data_sources": [
  {
   "type": "pinecone",
   "parameters": {
    "authentication": {
     "type": "api_key",
     "key": "{api key}"
    },
    "environment": "{environment name}",
    "index_name": "{index name}",
    "embedding_dependency": {
     "type": "deployment_name",
     "deployment_name": "{embedding deployment name}"
    },
    "fields_mapping": {
     "title_field": "title",
     "url_field": "url",
     "filepath_field": "filepath",
     "content_fields": [
      "content"
     ],
     "content_fields_separator": "\n"
    }
   }
  }
 ]
}

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "id": "chatcmpl-7R1nGnsXO8n4oi9UPz2f3UHdgAYMn",
    "created": 1686676106,
    "choices": [
      {
        "index": 0,
        "finish_reason": "stop",
        "message": {
          "role": "assistant",
          "content": "Content of the completion [doc1].",
          "context": {
            "citations": [
              {
                "content": "Citation content.",
                "title": "Citation Title",
                "filepath": "contoso.txt",
                "url": "https://contoso.blob.windows.net/container/contoso.txt",
                "chunk_id": "0"
              }
            ],
            "intent": "dog care"
          }
        }
      }
    ],
    "usage": {
      "completion_tokens": 557,
      "prompt_tokens": 33,
      "total_tokens": 590
    }
  }
}

听录 - 创建

POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/audio/transcriptions?api-version=2025-04-01-preview

将音频转录为输入语言。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
deployment-id 路径 字符串
API版本 (api-version) 查询 字符串

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

请求正文

内容类型:multipart/form-data

名称 类型 说明 必需 默认
文件 字符串 要转录的音频文件对象。
语言 字符串 输入音频的语言。 以 ISO-639-1 格式提供输入语言将提高准确性并减少延迟。
prompt 字符串 用于指导模型风格或继续之前的音频片段的可选文本。 提示应与音频语言匹配。
response_format audioResponseFormat 定义输出的格式。
温度 数字 采样温度,介于 0 和 1 之间。 较高的值(如 0.8)将使输出更随机,而较小的值(如 0.2)将使输出更集中且更具确定性 如果设置为 0,则模型将使用对数概率自动升高温度,直到达到特定阈值。 0
timestamp_granularities[] 数组 要为此听录填充的时间戳粒度。 response_format 必须设为 verbose_json 以使用时间戳粒度。 支持以下任一选项或两个选项:wordsegment。 注意:段时间戳没有额外的延迟,但生成单词时间戳会产生额外的延迟。 ['segment']

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json 物体
text/plain 字符串 输出格式的转录文本(当 response_format 为 textvttsrt 之一时)。

示例

示例

从提供的语音音频数据中获取转录的文本和关联的元数据。

POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/audio/transcriptions?api-version=2025-04-01-preview

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "text": "A structured object when requesting json or verbose_json"
  }
}

示例

从提供的语音音频数据中获取转录的文本和关联的元数据。

POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/audio/transcriptions?api-version=2025-04-01-preview

"---multipart-boundary\nContent-Disposition: form-data; name=\"file\"; filename=\"file.wav\"\nContent-Type: application/octet-stream\n\nRIFF..audio.data.omitted\n---multipart-boundary--"

响应:状态代码:200

{
  "type": "string",
  "example": "plain text when requesting text, srt, or vtt"
}

翻译 - 创建

POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/audio/translations?api-version=2025-04-01-preview

将输入音频转录并翻译为英语文本。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
deployment-id 路径 字符串
API版本 (api-version) 查询 字符串

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

请求正文

内容类型:multipart/form-data

名称 类型 说明 必需 默认
文件 字符串 要翻译的音频文件。
prompt 字符串 用于指导模型风格或继续之前的音频片段的可选文本。 提示应为英语。
response_format audioResponseFormat 定义输出的格式。
温度 数字 采样温度,介于 0 和 1 之间。 较高的值(如 0.8)将使输出更随机,而较小的值(如 0.2)将使输出更集中且更具确定性 如果设置为 0,则模型将使用对数概率自动升高温度,直到达到特定阈值。 0

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json 物体
text/plain 字符串 输出格式的转录文本(当 response_format 为 text、vtt 或 srt 之一时)。

示例

示例

从提供的语音音频数据中获取转录的英语语言文本和关联的元数据。

POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/audio/translations?api-version=2025-04-01-preview

"---multipart-boundary\nContent-Disposition: form-data; name=\"file\"; filename=\"file.wav\"\nContent-Type: application/octet-stream\n\nRIFF..audio.data.omitted\n---multipart-boundary--"

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "text": "A structured object when requesting json or verbose_json"
  }
}

示例

从提供的语音音频数据中获取转录的英语语言文本和关联的元数据。

POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/audio/translations?api-version=2025-04-01-preview

"---multipart-boundary\nContent-Disposition: form-data; name=\"file\"; filename=\"file.wav\"\nContent-Type: application/octet-stream\n\nRIFF..audio.data.omitted\n---multipart-boundary--"

响应:状态代码:200

{
  "type": "string",
  "example": "plain text when requesting text, srt, or vtt"
}

语音 - 创建

POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/audio/speech?api-version=2025-04-01-preview

从输入文本生成音频。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
deployment-id 路径 字符串
API版本 (api-version) 查询 字符串

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

请求正文

内容类型:multipart/form-data

名称 类型 说明 必需 默认
输入 字符串 要为其合成音频的文本。 最大长度为 4096 个字符。
response_format 枚举 合成音频的格式。
可能的值:mp3、、opusaacflacwavpcm
速度 数字 合成音频的速度。 从 0.254.0 范围选择值。 1.0 是默认值。 1.0
语音 枚举 用于语音合成的语音。
可能的值:alloy、、echofableonyxnovashimmer

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/octet-stream 字符串

示例

示例

从提供的文本合成音频。

POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/audio/speech?api-version=2025-04-01-preview

{
 "input": "Hi! What are you going to make?",
 "voice": "fable",
 "response_format": "mp3"
}

响应:状态代码:200

{
  "body": "101010101"
}

生成图像 - 创建

POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/images/generations?api-version=2025-04-01-preview

根据给定的 DALLE 或 gpt-image-1 模型部署上的文本描述生成一批图像

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
deployment-id 路径 字符串
API版本 (api-version) 查询 字符串

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

请求正文

“内容类型”: application/json

名称 类型 说明 必需 默认
背景 imageBackground 允许为生成的图像的背景设置透明度。 仅 gpt-image-1 支持此参数。 汽车
n 整数 要生成的图像数。 对于 dall-e-3,仅支持 n=1。 1
output_compression 整数 生成的图像的压缩级别(0-100%)。 此参数仅在 gpt-image-1 的 jpeg 输出格式下受到支持。 100
输出格式 imagesOutputFormat 返回生成的图像的文件格式。 仅支持 gpt-image-1。 png
prompt 字符串 所需图像的文本说明。 gpt-image-1 的最大长度为 32000 个字符,dall-e-3 的最大长度为 4000 个字符
质量 imageQuality 将生成的图像的质量。 汽车
response_format imagesResponseFormat 返回生成图像的格式。 网址
size imageSize 生成的图像的大小。 汽车
style imageStyle 生成的图像的样式。 仅支持 dall-e-3。 vivid
用户 字符串 表示最终用户的唯一标识符,可帮助监视和检测滥用行为。

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json generateImagesResponse

状态代码:默认值

说明:发生错误。

内容类型 类型 描述
application/json dalleErrorResponse

示例

示例

根据提示创建图像。

POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/images/generations?api-version=2025-04-01-preview

{
 "prompt": "In the style of WordArt, Microsoft Clippy wearing a cowboy hat.",
 "n": 1,
 "style": "natural",
 "quality": "standard"
}

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "created": 1698342300,
    "data": [
      {
        "revised_prompt": "A vivid, natural representation of Microsoft Clippy wearing a cowboy hat.",
        "prompt_filter_results": {
          "sexual": {
            "severity": "safe",
            "filtered": false
          },
          "violence": {
            "severity": "safe",
            "filtered": false
          },
          "hate": {
            "severity": "safe",
            "filtered": false
          },
          "self_harm": {
            "severity": "safe",
            "filtered": false
          },
          "profanity": {
            "detected": false,
            "filtered": false
          },
          "custom_blocklists": {
            "filtered": false,
            "details": []
          }
        },
        "url": "https://dalletipusw2.blob.core.windows.net/private/images/e5451cc6-b1ad-4747-bd46-b89a3a3b8bc3/generated_00.png?se=2023-10-27T17%3A45%3A09Z&...",
        "content_filter_results": {
          "sexual": {
            "severity": "safe",
            "filtered": false
          },
          "violence": {
            "severity": "safe",
            "filtered": false
          },
          "hate": {
            "severity": "safe",
            "filtered": false
          },
          "self_harm": {
            "severity": "safe",
            "filtered": false
          }
        }
      }
    ]
  }
}

图像代系 - 编辑

POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/images/edits?api-version=2025-04-01-preview

根据给定 gpt-image-1 模型部署上的文本描述编辑图像

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
deployment-id 路径 字符串
API版本 (api-version) 查询 字符串

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

请求正文

“内容类型”: application/json

名称 类型 说明 必需 默认
图像 字符串或数组 待编辑的图片。 必须是受支持的图像文件或图像数组。 每个图像应为小于 25MB 的 png 或 jpg 文件。
面具 字符串 另一个图像,其完全透明区域(例如 alpha 为零)指示应编辑图像的位置。 如果提供了多个映像,掩码将应用于第一个图像。 必须是有效的 PNG 文件,小于 4MB,并且具有与图像相同的尺寸。
n 整数 要生成的图像数。 1
prompt 字符串 所需图像的文本说明。 最大长度为 32000 个字符。
质量 imageQuality 将生成的图像的质量。 汽车
response_format imagesResponseFormat 返回生成图像的格式。 网址
size imageSize 生成的图像的大小。 汽车
用户 字符串 表示最终用户的唯一标识符,可帮助监视和检测滥用行为。

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json generateImagesResponse

状态代码:默认值

说明:发生错误。

内容类型 类型 描述
application/json dalleErrorResponse

列表 - 助手

GET https://{endpoint}/openai/assistants?api-version=2025-04-01-preview

返回助手列表。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
限制 查询 整数 要返回的对象数的限制。 限制可以介于 1 和 100 之间,默认值为 20。
订单 查询 字符串
可能的值: ascdesc
created_at 对象的时间戳排序顺序。 asc 为升序和 desc 降序。
查询 字符串 用于分页的游标。 after 是一个对象 ID,用于定义你在列表中的位置。 例如,如果发出列表请求并接收 100 个对象,以obj_foo结尾,则后续调用可以包含 after=obj_foo,以便提取列表的下一页。
before 查询 字符串 用于分页的游标。 before 是一个对象 ID,用于定义你在列表中的位置。 例如,如果发出列表请求并接收 100 个对象,从obj_foo开始,后续调用可以包括 before=obj_foo,以便提取列表的上一页。
API版本 (api-version) 查询 字符串

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json listAssistantsResponse

示例

示例

返回助手列表。

GET https://{endpoint}/openai/assistants?api-version=2025-04-01-preview

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "object": "list",
    "data": [
      {
        "id": "asst_abc123",
        "object": "assistant",
        "created_at": 1707257477,
        "name": "Stock Analyst",
        "description": null,
        "model": "gpt-4-1106-preview",
        "instructions": "You are a financial analyst that analyzes stock market prices and other financial data present on user uploaded files or by calling external APIs.",
        "tools": [
          {
            "type": "code_interpreter"
          }
        ],
        "tool_resources": {},
        "metadata": {},
        "top_p": 1.0,
        "temperature": 1.0,
        "response_format": "auto"
      },
      {
        "id": "asst_abc456",
        "object": "assistant",
        "created_at": 1698982718,
        "name": "My Assistant",
        "description": null,
        "model": "gpt-4-turbo",
        "instructions": "You are a helpful assistant designed to make me better at coding!",
        "tools": [],
        "tool_resources": {},
        "metadata": {},
        "top_p": 1.0,
        "temperature": 1.0,
        "response_format": "auto"
      },
      {
        "id": "asst_abc789",
        "object": "assistant",
        "created_at": 1698982643,
        "name": null,
        "description": null,
        "model": "gpt-4-turbo",
        "instructions": null,
        "tools": [],
        "tool_resources": {},
        "metadata": {},
        "top_p": 1.0,
        "temperature": 1.0,
        "response_format": "auto"
      }
    ],
    "first_id": "asst_abc123",
    "last_id": "asst_abc789",
    "has_more": false
  }
}

创建 - 助手

POST https://{endpoint}/openai/assistants?api-version=2025-04-01-preview

使用模型和说明创建助手。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
API版本 (api-version) 查询 字符串

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

请求正文

“内容类型”: application/json

名称 类型 说明 必需 默认
描述 字符串 助手的说明。 最大长度为 512 个字符。
指示 字符串 助手使用的系统说明。 最大长度为 256,000 个字符。
元数据 物体 按 16 个成组的可附加到对象的键值对。 这对以结构化格式存储对象相关的附加信息很有用。 键的最大长度为 64 个字符,值的最大长度为 512 个字符。
模型 字符串
名称 字符串 助手的名称。 最大长度为 256 个字符。
response_format assistantsApiResponseFormatOption 指定模型必须输出的格式。 与 GPT-4o、GPT-4 Turbo 和自 gpt-3.5-turbo-1106 起的所有 GPT-3.5 Turbo 型号兼容。

{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }设置为启用结构化输出,以确保模型与提供的 JSON 架构匹配。 在“结构化输出”指南中了解详细信息。

设置为 { "type": "json_object" } 将启用 JSON 模式,这可以确保模型生成的消息是有效的 JSON。

重要提示:使用 JSON 模式时,还必须使用系统或用户消息指示模型自行生成 JSON。 如果没有此项,则模型可能会生成一个无限的空白流,直到生成达到令牌限制,从而生成长期运行且似乎“卡滞”的请求。 另请注意,如果使用 finish_reason="length",则消息内容可能会部分截断,这表示生成超过了 max_tokens,或者对话超过了最大上下文长度。
温度 数字 要使用的采样温度,介于 0 和 2 之间。 较高的值(如 0.8)将使输出更随机,而较小的值(如 0.2)将使输出更集中且更具确定性
1
工具资源 物体 助手工具使用的一组资源。 资源特定于工具类型。 例如,code_interpreter 工具需要文件 ID 列表,而 file_search 工具需要矢量存储 ID 列表。
└─ code_interpreter 物体
└─ file_ids 数组 可供 code_interpreter 工具使用的文件 ID 列表。 最多可以有 20 个与该工具关联的文件。
[]
└─ file_search 物体
└─ vector_store_ids 数组 附加到此助手的矢量存储。 助手最多可以附加 1 个矢量存储。
└─ vector_stores 数组 一个帮助程序,用于创建具有 file_ids 的矢量存储,并将其附加到此助手。 助手最多可以附加 1 个矢量存储。
工具 数组 在助手上启用的工具列表。 每个助手最多可以有 128 个工具。 工具类型可以是 code_interpreterretrievalfunction
[]
top_p 数字 温度采样的替代方法,称为核采样,其中模型考虑具有 top_p 概率质量的令牌的结果。 所以 0.1 意味着只考虑包含前 10% 概率质量的令牌。

我们通常建议更改此设置或温度,但不要同时更改这两者。
1

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json assistantObject

示例

示例

使用模型和说明创建助手。

POST https://{endpoint}/openai/assistants?api-version=2025-04-01-preview

{
 "name": "Math Tutor",
 "instructions": "When a customer asks about a specific math problem, use Python to evaluate their query.",
 "tools": [
  {
   "type": "code_interpreter"
  }
 ],
 "model": "gpt-4-1106-preview"
}

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "id": "asst_4nsG2qgNzimRPE7MazXTXbU7",
    "object": "assistant",
    "created_at": 1707295707,
    "name": "Math Tutor",
    "description": null,
    "model": "gpt-4-1106-preview",
    "instructions": "When a customer asks about a specific math problem, use Python to evaluate their query.",
    "tools": [
      {
        "type": "code_interpreter"
      }
    ],
    "metadata": {},
    "top_p": 1.0,
    "temperature": 1.0,
    "response_format": "auto"
  }
}

获取 - 助手

GET https://{endpoint}/openai/assistants/{assistant_id}?api-version=2025-04-01-preview

检索助手。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
助手ID 路径 字符串 要检索的助手的 ID。
API版本 (api-version) 查询 字符串

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json assistantObject

示例

示例

检索助手。

GET https://{endpoint}/openai/assistants/{assistant_id}?api-version=2025-04-01-preview

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "id": "asst_abc123",
    "object": "assistant",
    "created_at": 1699009709,
    "name": "HR Helper",
    "description": null,
    "model": "gpt-4-turbo",
    "instructions": "You are an HR bot, and you have access to files to answer employee questions about company policies.",
    "tools": [
      {
        "type": "file_search"
      }
    ],
    "metadata": {},
    "top_p": 1.0,
    "temperature": 1.0,
    "response_format": "auto"
  }
}

修改 - 助手

POST https://{endpoint}/openai/assistants/{assistant_id}?api-version=2025-04-01-preview

修改助手。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
助手ID 路径 字符串 要修改的助手的 ID。
API版本 (api-version) 查询 字符串

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

请求正文

“内容类型”: application/json

名称 类型 说明 必需 默认
描述 字符串 助手的说明。 最大长度为 512 个字符。
指示 字符串 助手使用的系统说明。 最大长度为 32768 个字符。
元数据 物体 按 16 个成组的可附加到对象的键值对。 这对以结构化格式存储对象相关的附加信息很有用。 键的最大长度为 64 个字符,值的最大长度为 512 个字符。
模型 字符串
名称 字符串 助手的名称。 最大长度为 256 个字符。
response_format assistantsApiResponseFormatOption 指定模型必须输出的格式。 与 GPT-4o、GPT-4 Turbo 和自 gpt-3.5-turbo-1106 起的所有 GPT-3.5 Turbo 型号兼容。

{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }设置为启用结构化输出,以确保模型与提供的 JSON 架构匹配。 在“结构化输出”指南中了解详细信息。

设置为 { "type": "json_object" } 将启用 JSON 模式,这可以确保模型生成的消息是有效的 JSON。

重要提示:使用 JSON 模式时,还必须使用系统或用户消息指示模型自行生成 JSON。 如果没有此项,则模型可能会生成一个无限的空白流,直到生成达到令牌限制,从而生成长期运行且似乎“卡滞”的请求。 另请注意,如果使用 finish_reason="length",则消息内容可能会部分截断,这表示生成超过了 max_tokens,或者对话超过了最大上下文长度。
温度 数字 要使用的采样温度,介于 0 和 2 之间。 较高的值(如 0.8)将使输出更随机,而较小的值(如 0.2)将使输出更集中且更具确定性
1
工具资源 物体 助手工具使用的一组资源。 资源特定于工具类型。 例如,code_interpreter 工具需要文件 ID 列表,而 file_search 工具需要矢量存储 ID 列表。
└─ code_interpreter 物体
└─ file_ids 数组 替代可供 code_interpreter 工具使用的文件 ID 列表。 最多可以有 20 个与该工具关联的文件。
[]
└─ file_search 物体
└─ vector_store_ids 数组 替代附加到此助手的矢量存储。 助手最多可以附加 1 个矢量存储。
工具 数组 在助手上启用的工具列表。 每个助手最多可以有 128 个工具。 工具类型可以是 code_interpreterretrievalfunction
[]
top_p 数字 温度采样的替代方法,称为核采样,其中模型考虑具有 top_p 概率质量的令牌的结果。 所以 0.1 意味着只考虑包含前 10% 概率质量的令牌。

我们通常建议更改此设置或温度,但不要同时更改这两者。
1

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json assistantObject

示例

示例

修改助手。

POST https://{endpoint}/openai/assistants/{assistant_id}?api-version=2025-04-01-preview

{
 "instructions": "You are an HR bot, and you have access to files to answer employee questions about company policies. Always response with info from either of the files.",
 "tools": [
  {
   "type": "file_search"
  }
 ],
 "model": "gpt-4-turbo"
}

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "id": "asst_123",
    "object": "assistant",
    "created_at": 1699009709,
    "name": "HR Helper",
    "description": null,
    "model": "gpt-4-turbo",
    "instructions": "You are an HR bot, and you have access to files to answer employee questions about company policies. Always response with info from either of the files.",
    "tools": [
      {
        "type": "file_search"
      }
    ],
    "tool_resources": {
      "file_search": {
        "vector_store_ids": []
      }
    },
    "metadata": {},
    "top_p": 1.0,
    "temperature": 1.0,
    "response_format": "auto"
  }
}

删除 - 助手

DELETE https://{endpoint}/openai/assistants/{assistant_id}?api-version=2025-04-01-preview

删除助手。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
助手ID 路径 字符串 要删除的助手的 ID。
API版本 (api-version) 查询 字符串

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json deleteAssistantResponse

示例

示例

删除助手。

DELETE https://{endpoint}/openai/assistants/{assistant_id}?api-version=2025-04-01-preview

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "id": "asst_4nsG2qgNzimRPE7MazXTXbU7",
    "object": "assistant.deleted",
    "deleted": true
  }
}

创建 - 线程

POST https://{endpoint}/openai/threads?api-version=2025-04-01-preview

创建线程。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
API版本 (api-version) 查询 字符串

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

请求正文

“内容类型”: application/json

名称 类型 说明 必需 默认
消息 数组 用于启动线程的消息列表。
元数据 物体 按 16 个成组的可附加到对象的键值对。 这对以结构化格式存储对象相关的附加信息很有用。 键的最大长度为 64 个字符,值的最大长度为 512 个字符。
工具资源 物体 一组可供此线程中的助手工具使用的资源。 资源特定于工具类型。 例如,code_interpreter 工具需要文件 ID 列表,而 file_search 工具需要矢量存储 ID 列表。
└─ code_interpreter 物体
└─ file_ids 数组 可供 code_interpreter 工具使用的文件 ID 列表。 最多可以有 20 个与该工具关联的文件。
[]
└─ file_search 物体
└─ vector_store_ids 数组 附加到此线程的矢量存储。 线程最多可以附加 1 个矢量存储。
└─ vector_stores 数组 一个帮助程序,用于创建具有 file_ids 的矢量存储,并将其附加到此线程。 线程最多可以附加 1 个矢量存储。

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json threadObject

示例

示例

创建线程。

POST https://{endpoint}/openai/threads?api-version=2025-04-01-preview

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "id": "thread_v7V4csrNOxtNmgcwGg496Smx",
    "object": "thread",
    "created_at": 1707297136,
    "metadata": {}
  }
}

获取 - 线程

GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}?api-version=2025-04-01-preview

检索线程。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
线程ID 路径 字符串 要检索的线程的 ID。
API版本 (api-version) 查询 字符串

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json threadObject

示例

示例

检索线程。

GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}?api-version=2025-04-01-preview

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "id": "thread_v7V4csrNOxtNmgcwGg496Smx",
    "object": "thread",
    "created_at": 1707297136,
    "metadata": {},
    "tool_resources": {
      "code_interpreter": {
        "file_ids": []
      }
    }
  }
}

修改 - 线程

POST https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}?api-version=2025-04-01-preview

修改线程。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
线程ID 路径 字符串 要修改的线程的 ID。 只有metadata可以被修改。
API版本 (api-version) 查询 字符串

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

请求正文

“内容类型”: application/json

名称 类型 说明 必需 默认
元数据 物体 按 16 个成组的可附加到对象的键值对。 这对以结构化格式存储对象相关的附加信息很有用。 键的最大长度为 64 个字符,值的最大长度为 512 个字符。
工具资源 物体 一组可供此线程中的助手工具使用的资源。 资源特定于工具类型。 例如,code_interpreter 工具需要文件 ID 列表,而 file_search 工具需要矢量存储 ID 列表。
└─ code_interpreter 物体
└─ file_ids 数组 可供 code_interpreter 工具使用的文件 ID 列表。 最多可以有 20 个与该工具关联的文件。
[]
└─ file_search 物体
└─ vector_store_ids 数组 附加到此线程的矢量存储。 线程最多可以附加 1 个矢量存储。

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json threadObject

示例

示例

修改线程。

POST https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}?api-version=2025-04-01-preview

{
 "metadata": {
  "modified": "true",
  "user": "abc123"
 }
}

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "id": "thread_v7V4csrNOxtNmgcwGg496Smx",
    "object": "thread",
    "created_at": 1707297136,
    "metadata": {
      "modified": "true",
      "user": "abc123"
    },
    "tool_resources": {}
  }
}

删除 - 线程

DELETE https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}?api-version=2025-04-01-preview

删除线程。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
线程ID 路径 字符串 要删除的线程的 ID。
API版本 (api-version) 查询 字符串

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json deleteThreadResponse

示例

示例

删除线程。

DELETE https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}?api-version=2025-04-01-preview

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "id": "thread_v7V4csrNOxtNmgcwGg496Smx",
    "object": "thread.deleted",
    "deleted": true
  }
}

列出 - 消息

GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/messages?api-version=2025-04-01-preview

返回给定线程的消息列表。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
线程ID 路径 字符串 消息所属的线程的 ID。
限制 查询 整数 要返回的对象数的限制。 限制可以介于 1 和 100 之间,默认值为 20。
订单 查询 字符串
可能的值: ascdesc
created_at 对象的时间戳排序顺序。 asc 为升序和 desc 降序。
查询 字符串 用于分页的游标。 after 是一个对象 ID,用于定义你在列表中的位置。 例如,如果发出列表请求并接收 100 个对象,以obj_foo结尾,则后续调用可以包含 after=obj_foo,以便提取列表的下一页。
before 查询 字符串 用于分页的游标。 before 是一个对象 ID,用于定义你在列表中的位置。 例如,如果发出列表请求并接收 100 个对象,从obj_foo开始,后续调用可以包括 before=obj_foo,以便提取列表的上一页。
run_id 查询 字符串 按生成消息的运行 ID 筛选消息。
API版本 (api-version) 查询 字符串

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json listMessagesResponse

示例

示例

列出消息

GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/messages?api-version=2025-04-01-preview

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "object": "list",
    "data": [
      {
        "id": "msg_abc123",
        "object": "thread.message",
        "created_at": 1699016383,
        "assistant_id": null,
        "thread_id": "thread_abc123",
        "run_id": null,
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "text",
            "text": {
              "value": "How does AI work? Explain it in simple terms.",
              "annotations": []
            }
          }
        ],
        "attachments": [],
        "metadata": {}
      },
      {
        "id": "msg_abc456",
        "object": "thread.message",
        "created_at": 1699016383,
        "assistant_id": null,
        "thread_id": "thread_abc123",
        "run_id": null,
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "text",
            "text": {
              "value": "Hello, what is AI?",
              "annotations": []
            }
          }
        ],
        "attachments": [],
        "metadata": {}
      }
    ],
    "first_id": "msg_abc123",
    "last_id": "msg_abc456",
    "has_more": false
  }
}

创建 - 消息

POST https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/messages?api-version=2025-04-01-preview

创建邮件。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
线程ID 路径 字符串 要为其创建消息的线程的 ID。
API版本 (api-version) 查询 字符串

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

请求正文

“内容类型”: application/json

名称 类型 说明 必需 默认
附件 数组 附加到消息的文件列表及其应添加到的工具。
内容 字符串 消息的内容。
元数据 物体 按 16 个成组的可附加到对象的键值对。 这对以结构化格式存储对象相关的附加信息很有用。 键的最大长度为 64 个字符,值的最大长度为 512 个字符。
角色 字符串 正在创建消息的实体的角色。 允许的值包括:
- user:指示消息是由实际用户发送的,应在大多数情况下用于表示用户生成的消息。
- assistant:指示消息由助手生成。 使用此值将来自助手的消息插入对话。

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json messageObject

示例

示例

创建邮件。

POST https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/messages?api-version=2025-04-01-preview

{
 "role": "user",
 "content": "What is the cube root of the sum of 12, 14, 1234, 4321, 90000, 123213541223, 443123123124, 5423324234, 234324324234, 653434534545, 200000000, 98237432984, 99999999, 99999999999, 220000000000, 3309587702? Give me the answer rounded to the nearest integer without commas or spaces."
}

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "id": "msg_as3XIk1tpVP3hdHjWBGg3uG4",
    "object": "thread.message",
    "created_at": 1707298421,
    "assistant_id": null,
    "thread_id": "thread_v7V4csrNOxtNmgcwGg496Smx",
    "run_id": null,
    "role": "user",
    "content": [
      {
        "type": "text",
        "text": {
          "value": "What is the cube root of the sum of 12, 14, 1234, 4321, 90000, 123213541223, 443123123124, 5423324234, 234324324234, 653434534545, 200000000, 98237432984, 99999999, 99999999999, 220000000000, 3309587702? Give me the answer rounded to the nearest integer without commas or spaces.",
          "annotations": []
        }
      }
    ],
    "attachments": [],
    "metadata": {}
  }
}

获取 - 消息

GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/messages/{message_id}?api-version=2025-04-01-preview

检索消息。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
线程ID 路径 字符串 此消息所属的线程的 ID。
message_id 路径 字符串 要检索的消息的 ID。
API版本 (api-version) 查询 字符串

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json messageObject

示例

示例

检索消息。

GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/messages/{message_id}?api-version=2025-04-01-preview

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "id": "msg_as3XIk1tpVP3hdHjWBGg3uG4",
    "object": "thread.message",
    "created_at": 1707298421,
    "thread_id": "thread_v7V4csrNOxtNmgcwGg496Smx",
    "role": "user",
    "content": [
      {
        "type": "text",
        "text": {
          "value": "What is the cube root of the sum of 12, 14, 1234, 4321, 90000, 123213541223, 443123123124, 5423324234, 234324324234, 653434534545, 200000000, 98237432984, 99999999, 99999999999, 220000000000, 3309587702? Give me the answer rounded to the nearest integer without commas or spaces.",
          "annotations": []
        }
      }
    ],
    "file_ids": [],
    "assistant_id": null,
    "run_id": null,
    "metadata": {}
  }
}

修改 - 消息

POST https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/messages/{message_id}?api-version=2025-04-01-preview

修改消息。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
线程ID 路径 字符串 此消息所属的线程的 ID。
message_id 路径 字符串 要修改的消息的 ID。
API版本 (api-version) 查询 字符串

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

请求正文

“内容类型”: application/json

名称 类型 说明 必需 默认
元数据 物体 按 16 个成组的可附加到对象的键值对。 这对以结构化格式存储对象相关的附加信息很有用。 键的最大长度为 64 个字符,值的最大长度为 512 个字符。

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json messageObject

示例

示例

修改消息。

POST https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/messages/{message_id}?api-version=2025-04-01-preview

{
 "metadata": {
  "modified": "true",
  "user": "abc123"
 }
}

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "id": "msg_abc123",
    "object": "thread.message",
    "created_at": 1699017614,
    "assistant_id": null,
    "thread_id": "thread_abc123",
    "run_id": null,
    "role": "user",
    "content": [
      {
        "type": "text",
        "text": {
          "value": "How does AI work? Explain it in simple terms.",
          "annotations": []
        }
      }
    ],
    "file_ids": [],
    "metadata": {
      "modified": "true",
      "user": "abc123"
    }
  }
}

创建 - 线程和运行

POST https://{endpoint}/openai/threads/runs?api-version=2025-04-01-preview

创建线程并在单个请求中运行它。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
API版本 (api-version) 查询 字符串

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

请求正文

“内容类型”: application/json

名称 类型 说明 必需 默认
助手ID 字符串 用于执行此运行的助手的 ID。
指示 字符串 替代助手的默认系统消息。 这对按运行修改行为很有用。
max_completion_tokens 整数 在运行过程中可能会使用的完成令牌的最大数目。 在多轮运行中,运行将尽最大可能地只使用指定的补全令牌数。 如果运行超过指定的补全令牌数,则运行将以状态 incomplete 结束。 有关详细信息,请参阅 incomplete_details
max_prompt_tokens 整数 在运行过程中可能会使用的提示令牌的最大数目。 在多轮运行中,运行将尽最大可能地只使用指定的提示令牌数。 如果运行超过指定的提示令牌数,则运行将以状态 incomplete 结束。 有关详细信息,请参阅 incomplete_details
元数据 物体 按 16 个成组的可附加到对象的键值对。 这对以结构化格式存储对象相关的附加信息很有用。 键的最大长度为 64 个字符,值的最大长度为 512 个字符。
模型 字符串 要用于执行此运行的模型的 ID。 如果此处提供了一个值,它将替代与助手关联的模型。 否则,将使用与助手关联的模型。
parallel_tool_calls ParallelToolCalls 是否在工具使用期间启用并行函数调用。 真 实
response_format assistantsApiResponseFormatOption 指定模型必须输出的格式。 与 GPT-4o、GPT-4 Turbo 和自 gpt-3.5-turbo-1106 起的所有 GPT-3.5 Turbo 型号兼容。

{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }设置为启用结构化输出,以确保模型与提供的 JSON 架构匹配。 在“结构化输出”指南中了解详细信息。

设置为 { "type": "json_object" } 将启用 JSON 模式,这可以确保模型生成的消息是有效的 JSON。

重要提示:使用 JSON 模式时,还必须使用系统或用户消息指示模型自行生成 JSON。 如果没有此项,则模型可能会生成一个无限的空白流,直到生成达到令牌限制,从而生成长期运行且似乎“卡滞”的请求。 另请注意,如果使用 finish_reason="length",则消息内容可能会部分截断,这表示生成超过了 max_tokens,或者对话超过了最大上下文长度。
流 (stream) 布尔 如果为 true,则返回在运行为服务器发送事件期间发生的事件流,在运行进入附带 data: [DONE] 消息的终端状态时终止。
stream_options chatCompletionStreamOptions 用于流式处理响应的选项。 仅在设置 stream: true 时设置此项。
温度 数字 要使用的采样温度,介于 0 和 2 之间。 较高的值(如 0.8)将使输出更随机,而较小的值(如 0.2)将使输出更集中且更具确定性
1
线程 createThreadRequest
工具选择 assistantsApiToolChoiceOption 控制模型调用哪些工具(如有)。
none 表示模型不会调用任何工具,而是生成消息。
auto 是默认值,表示模型可以在生成消息和调用工具之间进行选择。
指定特定工具(例如 {"type": "file_search"}{"type": "function", "function": {"name": "my_function"}})将强制模型调用该工具。
工具资源 物体 助手工具使用的一组资源。 资源特定于工具类型。 例如,code_interpreter 工具需要文件 ID 列表,而 file_search 工具需要矢量存储 ID 列表。
└─ code_interpreter 物体
└─ file_ids 数组 可供 code_interpreter 工具使用的文件 ID 列表。 最多可以有 20 个与该工具关联的文件。
[]
└─ file_search 物体
└─ vector_store_ids 数组 附加到此助手的矢量存储 ID。 助手最多可以附加 1 个矢量存储。
工具 数组 替代助手可用于此运行的工具。 这对按运行修改行为很有用。
top_p 数字 温度采样的替代方法,称为核采样,其中模型考虑具有 top_p 概率质量的令牌的结果。 所以 0.1 意味着只考虑包含前 10% 概率质量的令牌。

我们通常建议更改此设置或温度,但不要同时更改这两者。
1
truncation_strategy truncationObject 用于指示在运行之前如何截断线程的控件。 使用此控件可控制运行的初始上下文窗口。

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json runObject

示例

示例

创建线程并在单个请求中运行它。

POST https://{endpoint}/openai/threads/runs?api-version=2025-04-01-preview

{
 "assistant_id": "asst_abc123",
 "thread": {
  "messages": [
   {
    "role": "user",
    "content": "Explain deep learning to a 5 year old."
   }
  ]
 }
}

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "id": "run_abc123",
    "object": "thread.run",
    "created_at": 1699076792,
    "assistant_id": "asst_abc123",
    "thread_id": "thread_abc123",
    "status": "queued",
    "started_at": null,
    "expires_at": 1699077392,
    "cancelled_at": null,
    "failed_at": null,
    "completed_at": null,
    "required_action": null,
    "last_error": null,
    "model": "gpt-4-turbo",
    "instructions": "You are a helpful assistant.",
    "tools": [],
    "tool_resources": {},
    "metadata": {},
    "temperature": 1.0,
    "top_p": 1.0,
    "max_completion_tokens": null,
    "max_prompt_tokens": null,
    "truncation_strategy": {
      "type": "auto",
      "last_messages": null
    },
    "incomplete_details": null,
    "usage": null,
    "response_format": "auto",
    "tool_choice": "auto"
  }
}

列出 - 运行

GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs?api-version=2025-04-01-preview

返回属于线程的运行列表。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
线程ID 路径 字符串 运行所属的线程的 ID。
限制 查询 整数 要返回的对象数的限制。 限制可以介于 1 和 100 之间,默认值为 20。
订单 查询 字符串
可能的值: ascdesc
created_at 对象的时间戳排序顺序。 asc 为升序和 desc 降序。
查询 字符串 用于分页的游标。 after 是一个对象 ID,用于定义你在列表中的位置。 例如,如果发出列表请求并接收 100 个对象,以obj_foo结尾,则后续调用可以包含 after=obj_foo,以便提取列表的下一页。
before 查询 字符串 用于分页的游标。 before 是一个对象 ID,用于定义你在列表中的位置。 例如,如果发出列表请求并接收 100 个对象,从obj_foo开始,后续调用可以包括 before=obj_foo,以便提取列表的上一页。
API版本 (api-version) 查询 字符串

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json listRunsResponse

示例

示例

返回属于线程的运行列表。

GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs?api-version=2025-04-01-preview

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "object": "list",
    "data": [
      {
        "id": "run_abc123",
        "object": "thread.run",
        "created_at": 1699075072,
        "assistant_id": "asst_abc123",
        "thread_id": "thread_abc123",
        "status": "completed",
        "started_at": 1699075072,
        "expires_at": null,
        "cancelled_at": null,
        "failed_at": null,
        "completed_at": 1699075073,
        "last_error": null,
        "model": "gpt-4-turbo",
        "instructions": null,
        "incomplete_details": null,
        "tools": [
          {
            "type": "code_interpreter"
          }
        ],
        "tool_resources": {
          "code_interpreter": {
            "file_ids": [
              "file-abc123",
              "file-abc456"
            ]
          }
        },
        "metadata": {},
        "usage": {
          "prompt_tokens": 123,
          "completion_tokens": 456,
          "total_tokens": 579
        },
        "temperature": 1.0,
        "top_p": 1.0,
        "max_prompt_tokens": 1000,
        "max_completion_tokens": 1000,
        "truncation_strategy": {
          "type": "auto",
          "last_messages": null
        },
        "response_format": "auto",
        "tool_choice": "auto"
      },
      {
        "id": "run_abc456",
        "object": "thread.run",
        "created_at": 1699063290,
        "assistant_id": "asst_abc123",
        "thread_id": "thread_abc123",
        "status": "completed",
        "started_at": 1699063290,
        "expires_at": null,
        "cancelled_at": null,
        "failed_at": null,
        "completed_at": 1699063291,
        "last_error": null,
        "model": "gpt-4-turbo",
        "instructions": null,
        "incomplete_details": null,
        "tools": [
          {
            "type": "code_interpreter"
          }
        ],
        "tool_resources": {
          "code_interpreter": {
            "file_ids": [
              "file-abc123",
              "file-abc456"
            ]
          }
        },
        "metadata": {},
        "usage": {
          "prompt_tokens": 123,
          "completion_tokens": 456,
          "total_tokens": 579
        },
        "temperature": 1.0,
        "top_p": 1.0,
        "max_prompt_tokens": 1000,
        "max_completion_tokens": 1000,
        "truncation_strategy": {
          "type": "auto",
          "last_messages": null
        },
        "response_format": "auto",
        "tool_choice": "auto"
      }
    ],
    "first_id": "run_abc123",
    "last_id": "run_abc456",
    "has_more": false
  }
}

创建 - 运行

POST https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs?api-version=2025-04-01-preview

创建运行。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
线程ID 路径 字符串 要运行的线程的 ID。
include[] 查询 数组 要包含在响应中的其他字段的列表。 目前唯一支持的值是 step_details.tool_calls[*].file_search.results[*].content 提取文件搜索结果内容。
API版本 (api-version) 查询 字符串

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

请求正文

“内容类型”: application/json

名称 类型 说明 必需 默认
附加说明 字符串 在运行指令的末尾追加其他指令。 这对不替代其他指令的情况下按运行修改行为很有用。
附加消息 数组 在创建运行之前,将其他消息添加到线程。
助手ID 字符串 用于执行此运行的助手的 ID。
指示 字符串 替代助手的默认系统消息。 这对按运行修改行为很有用。
max_completion_tokens 整数 在运行过程中可能会使用的完成令牌的最大数目。 在多轮运行中,运行将尽最大可能地只使用指定的补全令牌数。 如果运行超过指定的补全令牌数,则运行将以状态 incomplete 结束。 有关详细信息,请参阅 incomplete_details
max_prompt_tokens 整数 在运行过程中可能会使用的提示令牌的最大数目。 在多轮运行中,运行将尽最大可能地只使用指定的提示令牌数。 如果运行超过指定的提示令牌数,则运行将以状态 incomplete 结束。 有关详细信息,请参阅 incomplete_details
元数据 物体 按 16 个成组的可附加到对象的键值对。 这对以结构化格式存储对象相关的附加信息很有用。 键的最大长度为 64 个字符,值的最大长度为 512 个字符。
模型 字符串 用于执行此运行的模型的 ID。 如果此处提供了一个值,它将替代与助手关联的模型。 否则,将使用与助手关联的模型。
parallel_tool_calls ParallelToolCalls 是否在工具使用期间启用并行函数调用。 真 实
response_format assistantsApiResponseFormatOption 指定模型必须输出的格式。 与 GPT-4o、GPT-4 Turbo 和自 gpt-3.5-turbo-1106 起的所有 GPT-3.5 Turbo 型号兼容。

{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }设置为启用结构化输出,以确保模型与提供的 JSON 架构匹配。 在“结构化输出”指南中了解详细信息。

设置为 { "type": "json_object" } 将启用 JSON 模式,这可以确保模型生成的消息是有效的 JSON。

重要提示:使用 JSON 模式时,还必须使用系统或用户消息指示模型自行生成 JSON。 如果没有此项,则模型可能会生成一个无限的空白流,直到生成达到令牌限制,从而生成长期运行且似乎“卡滞”的请求。 另请注意,如果使用 finish_reason="length",则消息内容可能会部分截断,这表示生成超过了 max_tokens,或者对话超过了最大上下文长度。
流 (stream) 布尔 如果为 true,则返回在运行为服务器发送事件期间发生的事件流,在运行进入附带 data: [DONE] 消息的终端状态时终止。
温度 数字 要使用的采样温度,介于 0 和 2 之间。 较高的值(如 0.8)将使输出更随机,而较小的值(如 0.2)将使输出更集中且更具确定性
1
工具选择 assistantsApiToolChoiceOption 控制模型调用哪些工具(如有)。
none 表示模型不会调用任何工具,而是生成消息。
auto 是默认值,表示模型可以在生成消息和调用工具之间进行选择。
指定特定工具(例如 {"type": "file_search"}{"type": "function", "function": {"name": "my_function"}})将强制模型调用该工具。
工具 数组 替代助手可用于此运行的工具。 这对按运行修改行为很有用。
top_p 数字 温度采样的替代方法,称为核采样,其中模型考虑具有 top_p 概率质量的令牌的结果。 所以 0.1 意味着只考虑包含前 10% 概率质量的令牌。

我们通常建议更改此设置或温度,但不要同时更改这两者。
1
truncation_strategy truncationObject 用于指示在运行之前如何截断线程的控件。 使用此控件可控制运行的初始上下文窗口。

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json runObject

示例

示例

创建运行。

POST https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs?api-version=2025-04-01-preview

{
 "assistant_id": "asst_abc123"
}

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "id": "run_abc123",
    "object": "thread.run",
    "created_at": 1699063290,
    "assistant_id": "asst_abc123",
    "thread_id": "thread_abc123",
    "status": "queued",
    "started_at": 1699063290,
    "expires_at": null,
    "cancelled_at": null,
    "failed_at": null,
    "completed_at": 1699063291,
    "last_error": null,
    "model": "gpt-4-turbo",
    "instructions": null,
    "incomplete_details": null,
    "tools": [
      {
        "type": "code_interpreter"
      }
    ],
    "metadata": {},
    "usage": null,
    "temperature": 1.0,
    "top_p": 1.0,
    "max_prompt_tokens": 1000,
    "max_completion_tokens": 1000,
    "truncation_strategy": {
      "type": "auto",
      "last_messages": null
    },
    "response_format": "auto",
    "tool_choice": "auto"
  }
}

获取 - 运行

GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs/{run_id}?api-version=2025-04-01-preview

检索运行。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
线程ID 路径 字符串 运行的线程的 ID。
run_id 路径 字符串 要检索的运行的 ID。
API版本 (api-version) 查询 字符串

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json runObject

示例

示例

启动运行。

GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs/{run_id}?api-version=2025-04-01-preview

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "id": "run_HsO8tYM4K5AAMAHgK0J3om8Q",
    "object": "thread.run",
    "created_at": 1707303196,
    "assistant_id": "asst_JtTwHk28cIocgFXZPCBxhOzl",
    "thread_id": "thread_eRNwflE3ncDYak1np6MdMHJh",
    "status": "completed",
    "started_at": 1707303197,
    "expires_at": null,
    "cancelled_at": null,
    "failed_at": null,
    "completed_at": 1707303201,
    "last_error": null,
    "model": "gpt-4-1106-preview",
    "instructions": "You are an AI model that empowers every person and every organization on the planet to achieve more.",
    "tools": [],
    "file_ids": [],
    "metadata": {}
  }
}

修改 - 运行

POST https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs/{run_id}?api-version=2025-04-01-preview

修改运行。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
线程ID 路径 字符串 运行的线程的 ID。
run_id 路径 字符串 要修改的运行的 ID。
API版本 (api-version) 查询 字符串

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

请求正文

“内容类型”: application/json

名称 类型 说明 必需 默认
元数据 物体 按 16 个成组的可附加到对象的键值对。 这对以结构化格式存储对象相关的附加信息很有用。 键的最大长度为 64 个字符,值的最大长度为 512 个字符。

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json runObject

示例

示例

修改运行。

POST https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs/{run_id}?api-version=2025-04-01-preview

{
 "metadata": {
  "user_id": "user_abc123"
 }
}

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "id": "run_abc123",
    "object": "thread.run",
    "created_at": 1699075072,
    "assistant_id": "asst_abc123",
    "thread_id": "thread_abc123",
    "status": "completed",
    "started_at": 1699075072,
    "expires_at": null,
    "cancelled_at": null,
    "failed_at": null,
    "completed_at": 1699075073,
    "last_error": null,
    "model": "gpt-4-turbo",
    "instructions": null,
    "incomplete_details": null,
    "tools": [
      {
        "type": "code_interpreter"
      }
    ],
    "tool_resources": {
      "code_interpreter": {
        "file_ids": [
          "file-abc123",
          "file-abc456"
        ]
      }
    },
    "metadata": {
      "user_id": "user_abc123"
    },
    "usage": {
      "prompt_tokens": 123,
      "completion_tokens": 456,
      "total_tokens": 579
    },
    "temperature": 1.0,
    "top_p": 1.0,
    "max_prompt_tokens": 1000,
    "max_completion_tokens": 1000,
    "truncation_strategy": {
      "type": "auto",
      "last_messages": null
    },
    "response_format": "auto",
    "tool_choice": "auto"
  }
}

提交 - 要运行的工具输出

POST https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs/{run_id}/submit_tool_outputs?api-version=2025-04-01-preview

当运行具有 status: "requires_action"required_action.typesubmit_tool_outputs 时,此终结点可用于在工具调用完成后提交输出。 所有输出都必须在单个请求中提交。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
线程ID 路径 字符串 此运行所属的线程的 ID。
run_id 路径 字符串 需要工具输出提交的运行的 ID。
API版本 (api-version) 查询 字符串

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

请求正文

“内容类型”: application/json

名称 类型 说明 必需 默认
流 (stream) 布尔 如果为 true,则返回在运行为服务器发送事件期间发生的事件流,在运行进入附带 data: [DONE] 消息的终端状态时终止。
tool_outputs 数组 其输出正在提交的工具列表。

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json runObject

示例

示例

当运行具有 status: "requires_action"required_action.typesubmit_tool_outputs 时,此终结点可用于在工具调用完成后提交输出。 所有输出都必须在单个请求中提交。

POST https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs/{run_id}/submit_tool_outputs?api-version=2025-04-01-preview

{
 "tool_outputs": [
  {
   "tool_call_id": "call_001",
   "output": "70 degrees and sunny."
  }
 ]
}

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "id": "run_123",
    "object": "thread.run",
    "created_at": 1699075592,
    "assistant_id": "asst_123",
    "thread_id": "thread_123",
    "status": "queued",
    "started_at": 1699075592,
    "expires_at": 1699076192,
    "cancelled_at": null,
    "failed_at": null,
    "completed_at": null,
    "last_error": null,
    "model": "gpt-4-turbo",
    "instructions": null,
    "tools": [
      {
        "type": "function",
        "function": {
          "name": "get_current_weather",
          "description": "Get the current weather in a given ___location",
          "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
              "___location": {
                "type": "string",
                "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA"
              },
              "unit": {
                "type": "string",
                "enum": [
                  "celsius",
                  "fahrenheit"
                ]
              }
            },
            "required": [
              "___location"
            ]
          }
        }
      }
    ],
    "metadata": {},
    "usage": null,
    "temperature": 1.0,
    "top_p": 1.0,
    "max_prompt_tokens": 1000,
    "max_completion_tokens": 1000,
    "truncation_strategy": {
      "type": "auto",
      "last_messages": null
    },
    "response_format": "auto",
    "tool_choice": "auto"
  }
}

取消 - 运行

POST https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs/{run_id}/cancel?api-version=2025-04-01-preview

取消 in_progress 的运行。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
线程ID 路径 字符串 此运行所属的线程的 ID。
run_id 路径 字符串 要取消的运行的 ID。
API版本 (api-version) 查询 字符串

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json runObject

示例

示例

取消 in_progress 的运行。

POST https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs/{run_id}/cancel?api-version=2025-04-01-preview

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "id": "run_abc123",
    "object": "thread.run",
    "created_at": 1699076126,
    "assistant_id": "asst_abc123",
    "thread_id": "thread_abc123",
    "status": "cancelling",
    "started_at": 1699076126,
    "expires_at": 1699076726,
    "cancelled_at": null,
    "failed_at": null,
    "completed_at": null,
    "last_error": null,
    "model": "gpt-4-turbo",
    "instructions": "You summarize books.",
    "tools": [
      {
        "type": "file_search"
      }
    ],
    "tool_resources": {
      "file_search": {
        "vector_store_ids": [
          "vs_123"
        ]
      }
    },
    "metadata": {},
    "usage": null,
    "temperature": 1.0,
    "top_p": 1.0,
    "response_format": "auto"
  }
}

列出 - 运行步骤

GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs/{run_id}/steps?api-version=2025-04-01-preview

返回属于运行的运行步骤列表。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
线程ID 路径 字符串 运行和运行步骤所属的线程的 ID。
run_id 路径 字符串 运行步骤所属的 ID。
限制 查询 整数 要返回的对象数的限制。 限制可以介于 1 和 100 之间,默认值为 20。
订单 查询 字符串
可能的值: ascdesc
created_at 对象的时间戳排序顺序。 asc 为升序和 desc 降序。
查询 字符串 用于分页的游标。 after 是一个对象 ID,用于定义你在列表中的位置。 例如,如果发出列表请求并接收 100 个对象,以obj_foo结尾,则后续调用可以包含 after=obj_foo,以便提取列表的下一页。
before 查询 字符串 用于分页的游标。 before 是一个对象 ID,用于定义你在列表中的位置。 例如,如果发出列表请求并接收 100 个对象,从obj_foo开始,后续调用可以包括 before=obj_foo,以便提取列表的上一页。
API版本 (api-version) 查询 字符串
include[] 查询 数组 要包含在响应中的其他字段的列表。 目前唯一支持的值是 step_details.tool_calls[*].file_search.results[*].content 提取文件搜索结果内容。

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json listRunStepsResponse

示例

示例

返回属于运行的运行步骤列表。

GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs/{run_id}/steps?api-version=2025-04-01-preview

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "object": "list",
    "data": [
      {
        "id": "step_abc123",
        "object": "thread.run.step",
        "created_at": 1699063291,
        "run_id": "run_abc123",
        "assistant_id": "asst_abc123",
        "thread_id": "thread_abc123",
        "type": "message_creation",
        "status": "completed",
        "cancelled_at": null,
        "completed_at": 1699063291,
        "expired_at": null,
        "failed_at": null,
        "last_error": null,
        "step_details": {
          "type": "message_creation",
          "message_creation": {
            "message_id": "msg_abc123"
          }
        },
        "usage": {
          "prompt_tokens": 123,
          "completion_tokens": 456,
          "total_tokens": 579
        }
      }
    ],
    "first_id": "step_abc123",
    "last_id": "step_abc456",
    "has_more": false
  }
}

获取 - 运行步骤

GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs/{run_id}/steps/{step_id}?api-version=2025-04-01-preview

检索运行步骤。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
线程ID 路径 字符串 运行和运行步骤所属的线程的 ID。
run_id 路径 字符串 运行步骤所属的运行的 ID。
step_id 路径 字符串 要检索的运行步骤的 ID。
include[] 查询 数组 要包含在响应中的其他字段的列表。 目前唯一支持的值是 step_details.tool_calls[*].file_search.results[*].content 提取文件搜索结果内容。
API版本 (api-version) 查询 字符串

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json runStepObject

示例

示例

检索运行步骤。

GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs/{run_id}/steps/{step_id}?api-version=2025-04-01-preview

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "id": "step_abc123",
    "object": "thread.run.step",
    "created_at": 1699063291,
    "run_id": "run_abc123",
    "assistant_id": "asst_abc123",
    "thread_id": "thread_abc123",
    "type": "message_creation",
    "status": "completed",
    "cancelled_at": null,
    "completed_at": 1699063291,
    "expired_at": null,
    "failed_at": null,
    "last_error": null,
    "step_details": {
      "type": "message_creation",
      "message_creation": {
        "message_id": "msg_abc123"
      }
    },
    "usage": {
      "prompt_tokens": 123,
      "completion_tokens": 456,
      "total_tokens": 579
    }
  }
}

列出 - 矢量存储

GET https://{endpoint}/openai/vector_stores?api-version=2025-04-01-preview

返回矢量存储列表。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
限制 查询 整数 要返回的对象数的限制。 限制可以介于 1 和 100 之间,默认值为 20。
订单 查询 字符串
可能的值: ascdesc
created_at 对象的时间戳排序顺序。 asc 为升序和 desc 降序。
查询 字符串 用于分页的游标。 after 是一个对象 ID,用于定义你在列表中的位置。 例如,如果发出列表请求并接收 100 个对象,以obj_foo结尾,则后续调用可以包含 after=obj_foo,以便提取列表的下一页。
before 查询 字符串 用于分页的游标。 before 是一个对象 ID,用于定义你在列表中的位置。 例如,如果发出列表请求并接收 100 个对象,从obj_foo开始,后续调用可以包括 before=obj_foo,以便提取列表的上一页。
API版本 (api-version) 查询 字符串 API 版本

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json listVectorStoresResponse

示例

示例

返回矢量存储列表。

GET https://{endpoint}/openai/vector_stores?api-version=2025-04-01-preview

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "object": "list",
    "data": [
      {
        "id": "vs_abc123",
        "object": "vector_store",
        "created_at": 1699061776,
        "name": "Support FAQ",
        "bytes": 139920,
        "file_counts": {
          "in_progress": 0,
          "completed": 3,
          "failed": 0,
          "cancelled": 0,
          "total": 3
        }
      },
      {
        "id": "vs_abc456",
        "object": "vector_store",
        "created_at": 1699061776,
        "name": "Support FAQ v2",
        "bytes": 139920,
        "file_counts": {
          "in_progress": 0,
          "completed": 3,
          "failed": 0,
          "cancelled": 0,
          "total": 3
        }
      }
    ],
    "first_id": "vs_abc123",
    "last_id": "vs_abc456",
    "has_more": false
  }
}

创建 - 矢量存储

POST https://{endpoint}/openai/vector_stores?api-version=2025-04-01-preview

创建矢量存储。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
API版本 (api-version) 查询 字符串 API 版本

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

请求正文

“内容类型”: application/json

名称 类型 说明 必需 默认
chunking_strategy autoChunkingStrategyRequestParamstaticChunkingStrategyRequestParam 用于对文件进行分块的分块策略。 如果未设置,则将使用 auto 策略。 仅当 file_ids 非空时适用。
expires_after vectorStoreExpirationAfter 矢量存储过期策略。
file_ids 数组 矢量存储应使用的文件 ID 列表。 适用于可以访问文件的 file_search 等工具。
元数据 物体 按 16 个成组的可附加到对象的键值对。 这对以结构化格式存储对象相关的附加信息很有用。 键的最大长度为 64 个字符,值的最大长度为 512 个字符。
名称 字符串 矢量存储的名称。

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json vectorStoreObject

示例

示例

创建矢量存储。

POST https://{endpoint}/openai/vector_stores?api-version=2025-04-01-preview

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "id": "vs_abc123",
    "object": "vector_store",
    "created_at": 1699061776,
    "name": "Support FAQ",
    "bytes": 139920,
    "file_counts": {
      "in_progress": 0,
      "completed": 3,
      "failed": 0,
      "cancelled": 0,
      "total": 3
    }
  }
}

获取 - 矢量存储

GET https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}?api-version=2025-04-01-preview

检索矢量存储。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
vector_store_id 路径 字符串 要检索的矢量存储的 ID。
API版本 (api-version) 查询 字符串 API 版本

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json vectorStoreObject

示例

示例

检索矢量存储。

GET https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}?api-version=2025-04-01-preview

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "id": "vs_abc123",
    "object": "vector_store",
    "created_at": 1699061776
  }
}

修改 - 矢量存储

POST https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}?api-version=2025-04-01-preview

修改矢量存储。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
vector_store_id 路径 字符串 要修改的向量存储的 ID。
API版本 (api-version) 查询 字符串 API 版本

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

请求正文

“内容类型”: application/json

名称 类型 说明 必需 默认
expires_after vectorStoreExpirationAfter 矢量存储过期策略。
元数据 物体 按 16 个成组的可附加到对象的键值对。 这对以结构化格式存储对象相关的附加信息很有用。 键的最大长度为 64 个字符,值的最大长度为 512 个字符。
名称 字符串 矢量存储的名称。

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json vectorStoreObject

示例

示例

修改矢量存储。

POST https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}?api-version=2025-04-01-preview

{
 "name": "Support FAQ"
}

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "id": "vs_abc123",
    "object": "vector_store",
    "created_at": 1699061776,
    "name": "Support FAQ",
    "bytes": 139920,
    "file_counts": {
      "in_progress": 0,
      "completed": 3,
      "failed": 0,
      "cancelled": 0,
      "total": 3
    }
  }
}

删除 - 矢量存储

DELETE https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}?api-version=2025-04-01-preview

删除矢量存储。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
vector_store_id 路径 字符串 要删除的矢量存储的 ID。
API版本 (api-version) 查询 字符串 API 版本

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json deleteVectorStoreResponse

示例

示例

删除矢量存储。

DELETE https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}?api-version=2025-04-01-preview

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "id": "vs_abc123",
    "object": "vector_store.deleted",
    "deleted": true
  }
}

列出 - 矢量存储文件

GET https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/files?api-version=2025-04-01-preview

返回矢量存储文件列表。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
vector_store_id 路径 字符串 文件所属的矢量存储的 ID。
限制 查询 整数 要返回的对象数的限制。 限制可以介于 1 和 100 之间,默认值为 20。
订单 查询 字符串
可能的值: ascdesc
created_at 对象的时间戳排序顺序。 asc 为升序和 desc 降序。
查询 字符串 用于分页的游标。 after 是一个对象 ID,用于定义你在列表中的位置。 例如,如果发出列表请求并接收 100 个对象,以obj_foo结尾,则后续调用可以包含 after=obj_foo,以便提取列表的下一页。
before 查询 字符串 用于分页的游标。 before 是一个对象 ID,用于定义你在列表中的位置。 例如,如果发出列表请求并接收 100 个对象,从obj_foo开始,后续调用可以包括 before=obj_foo,以便提取列表的上一页。
过滤器 查询 字符串
可能的值:in_progresscompletedfailedcancelled
按文件状态进行筛选。 in_progress, completed, failed, cancelled之一。
API版本 (api-version) 查询 字符串 API 版本

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json listVectorStoreFilesResponse

示例

示例

返回矢量存储文件列表。

GET https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/files?api-version=2025-04-01-preview

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "object": "list",
    "data": [
      {
        "id": "file-abc123",
        "object": "vector_store.file",
        "created_at": 1699061776,
        "vector_store_id": "vs_abc123"
      },
      {
        "id": "file-abc456",
        "object": "vector_store.file",
        "created_at": 1699061776,
        "vector_store_id": "vs_abc123"
      }
    ],
    "first_id": "file-abc123",
    "last_id": "file-abc456",
    "has_more": false
  }
}

创建 - 矢量存储文件

POST https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/files?api-version=2025-04-01-preview

通过将文件附加到矢量存储来创建矢量存储文件。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
vector_store_id 路径 字符串 要为其创建文件的矢量存储的 ID。
API版本 (api-version) 查询 字符串 API 版本

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

请求正文

“内容类型”: application/json

名称 类型 说明 必需 默认
chunking_strategy chunkingStrategyRequestParam 用于对文件进行分块的分块策略。 如果未设置,则将使用 auto 策略。
file_id 字符串 矢量存储应使用的文件 ID。 适用于可以访问文件的 file_search 等工具。

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json vectorStoreFileObject

示例

示例

通过将文件附加到矢量存储来创建矢量存储文件。

POST https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/files?api-version=2025-04-01-preview

{
 "file_id": "file-abc123"
}

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "id": "file-abc123",
    "object": "vector_store.file",
    "created_at": 1699061776,
    "usage_bytes": 1234,
    "vector_store_id": "vs_abcd",
    "status": "completed",
    "last_error": null
  }
}

获取 - 矢量存储文件

GET https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/files/{file_id}?api-version=2025-04-01-preview

检索矢量存储文件。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
vector_store_id 路径 字符串 文件所属的矢量存储的 ID。
file_id 路径 字符串 要检索的文件的 ID。
API版本 (api-version) 查询 字符串 API 版本

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json vectorStoreFileObject

示例

示例

检索矢量存储文件。

GET https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/files/{file_id}?api-version=2025-04-01-preview

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "id": "file-abc123",
    "object": "vector_store.file",
    "created_at": 1699061776,
    "vector_store_id": "vs_abcd",
    "status": "completed",
    "last_error": null
  }
}

删除 - 矢量存储文件

DELETE https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/files/{file_id}?api-version=2025-04-01-preview

删除矢量存储文件。 这会从矢量存储中删除文件,但不会删除文件本身。 若要删除该文件,请使用删除文件终结点。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
vector_store_id 路径 字符串 文件所属的矢量存储的 ID。
file_id 路径 字符串 要删除的文件的 ID。
API版本 (api-version) 查询 字符串 API 版本

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json deleteVectorStoreFileResponse

示例

示例

删除矢量存储文件。 这会从矢量存储中删除文件,但不会删除文件本身。 若要删除该文件,请使用删除文件终结点。

DELETE https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/files/{file_id}?api-version=2025-04-01-preview

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "id": "file_abc123",
    "object": "vector_store.file.deleted",
    "deleted": true
  }
}

Updatevectorstorefileattributes

POST https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/files/{file_id}?api-version=2025-04-01-preview

更新向量存储文件的属性。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
vector_store_id 路径 字符串 文件所属的矢量存储的 ID。
file_id 路径 字符串 要更新属性的文件的 ID。

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

请求正文

“内容类型”: application/json

名称 类型 说明 必需 默认
属性 VectorStoreFileAttributes 按 16 个成组的可附加到对象的键值对。 这可以是
用于将有关对象的其他信息存储在结构化对象中
通过 API 或仪表板格式化和查询对象。 键是字符串
最大长度为 64 个字符。 值为长度最大
512 个字符、布尔值或数字的字符串。

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json vectorStoreFileObject

检索矢量存储文件内容

GET https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/files/{file_id}/content?api-version=2025-04-01-preview

检索矢量存储文件的已分析内容。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
vector_store_id 路径 字符串 矢量存储的 ID。
file_id 路径 字符串 矢量存储中文件的 ID。

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json VectorStoreFileContentResponse

搜索矢量存储

POST https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/search?api-version=2025-04-01-preview

根据查询和文件属性筛选器,在向量存储库中搜索相关的区块。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
vector_store_id 路径 字符串 要搜索的矢量存储的 ID。

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

请求正文

“内容类型”: application/json

名称 类型 说明 必需 默认
筛选器 ComparisonFilterCompoundFilter 基于文件属性应用的筛选器。
max_num_results(最大结果数) 整数 要返回的最大结果数。 此数字应介于 1 和 50 之间(含)。 10
查询 字符串或数组 用于搜索的查询字符串
排名选项 物体 用于搜索的排名选项。
└─ ranker 枚举
可能的值: autodefault-2024-11-15
└─ score_threshold 数字 0
rewrite_query 布尔 是否重写矢量搜索的自然语言查询。

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json VectorStoreSearchResultsPage

创建 - 矢量存储文件批处理

POST https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/file_batches?api-version=2025-04-01-preview

创建矢量存储文件批处理。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
vector_store_id 路径 字符串 要为其创建文件批处理的矢量存储的 ID。
API版本 (api-version) 查询 字符串 API 版本

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

请求正文

“内容类型”: application/json

名称 类型 说明 必需 默认
chunking_strategy chunkingStrategyRequestParam 用于对文件进行分块的分块策略。 如果未设置,则将使用 auto 策略。
file_ids 数组 矢量存储应使用的文件 ID 列表。 适用于可以访问文件的 file_search 等工具。

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json vectorStoreFileBatchObject

示例

示例

创建矢量存储文件批处理。

POST https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/file_batches?api-version=2025-04-01-preview

{
 "file_ids": [
  "file-abc123",
  "file-abc456"
 ]
}

响应:状态代码:200

{
  "id": "vsfb_abc123",
  "object": "vector_store.file_batch",
  "created_at": 1699061776,
  "vector_store_id": "vs_abc123",
  "status": "in_progress",
  "file_counts": {
    "in_progress": 1,
    "completed": 1,
    "failed": 0,
    "cancelled": 0,
    "total": 0
  }
}

获取 - 矢量存储文件批处理

GET https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/file_batches/{batch_id}?api-version=2025-04-01-preview

检索矢量存储文件批处理。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
vector_store_id 路径 字符串 文件批处理所属的矢量存储的 ID。
batch_id 路径 字符串 正在检索的文件批处理的 ID。
API版本 (api-version) 查询 字符串 API 版本

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json vectorStoreFileBatchObject

示例

示例

检索矢量存储文件批处理。

GET https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/file_batches/{batch_id}?api-version=2025-04-01-preview

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "id": "vsfb_abc123",
    "object": "vector_store.file_batch",
    "created_at": 1699061776,
    "vector_store_id": "vs_abc123",
    "status": "in_progress",
    "file_counts": {
      "in_progress": 1,
      "completed": 1,
      "failed": 0,
      "cancelled": 0,
      "total": 0
    }
  }
}

取消 - 矢量存储文件批处理

POST https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/file_batches/{batch_id}/cancel?api-version=2025-04-01-preview

取消矢量存储文件批处理。 这会尝试尽快取消此批处理中的文件处理。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
vector_store_id 路径 字符串 文件批处理所属的矢量存储的 ID。
batch_id 路径 字符串 要取消的文件批处理的 ID。
API版本 (api-version) 查询 字符串 API 版本

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json vectorStoreFileBatchObject

示例

示例

取消矢量存储文件批处理。 这会尝试尽快取消此批处理中的文件处理。

POST https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/file_batches/{batch_id}/cancel?api-version=2025-04-01-preview

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "id": "vsfb_abc123",
    "object": "vector_store.file_batch",
    "created_at": 1699061776,
    "vector_store_id": "vs_abc123",
    "status": "cancelling",
    "file_counts": {
      "in_progress": 12,
      "completed": 3,
      "failed": 0,
      "cancelled": 0,
      "total": 15
    }
  }
}

列出 - 矢量存储文件批处理文件

GET https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/file_batches/{batch_id}/files?api-version=2025-04-01-preview

返回批处理中的矢量存储文件列表。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
vector_store_id 路径 字符串 文件所属的矢量存储的 ID。
batch_id 路径 字符串 文件所属的文件批处理的 ID。
限制 查询 整数 要返回的对象数的限制。 限制可以介于 1 和 100 之间,默认值为 20。
订单 查询 字符串
可能的值: ascdesc
created_at 对象的时间戳排序顺序。 asc 为升序和 desc 降序。
查询 字符串 用于分页的游标。 after 是一个对象 ID,用于定义你在列表中的位置。 例如,如果发出列表请求并接收 100 个对象,以obj_foo结尾,则后续调用可以包含 after=obj_foo,以便提取列表的下一页。
before 查询 字符串 用于分页的游标。 before 是一个对象 ID,用于定义你在列表中的位置。 例如,如果发出列表请求并接收 100 个对象,从obj_foo开始,后续调用可以包括 before=obj_foo,以便提取列表的上一页。
过滤器 查询 字符串
可能的值:in_progresscompletedfailedcancelled
按文件状态进行筛选。 in_progress, completed, failed, cancelled之一。
API版本 (api-version) 查询 字符串 API 版本

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json listVectorStoreFilesResponse

示例

示例

返回矢量存储文件列表。

GET https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/file_batches/{batch_id}/files?api-version=2025-04-01-preview

响应:状态代码:200

{
  "body": {
    "object": "list",
    "data": [
      {
        "id": "file-abc123",
        "object": "vector_store.file",
        "created_at": 1699061776,
        "vector_store_id": "vs_abc123"
      },
      {
        "id": "file-abc456",
        "object": "vector_store.file",
        "created_at": 1699061776,
        "vector_store_id": "vs_abc123"
      }
    ],
    "first_id": "file-abc123",
    "last_id": "file-abc456",
    "has_more": false
  }
}

创建 - Realtimesession

POST https://{endpoint}/openai/realtimeapi/sessions?api-version=2025-04-01-preview

创建临时 API 令牌,以便在客户端应用程序中使用实时 API。 可以配置与 session.update 客户端事件相同的会话参数。 它返回一个会话对象,并且 client_secret 是一个包含可用临时 API 令牌的密钥,该令牌可用于对浏览器客户端进行实时 API 认证。

请求正文

“内容类型”: application/json

名称 类型 说明 必需 默认
input_audio_format 枚举 输入音频的格式。 选项有 pcm16g711_ulawg711_alaw
对于 pcm16,输入音频必须是采样率为 24kHz、单声道(mono)、小端字节顺序的 16 位 PCM。

可能的值:pcm16、、 g711_ulawg711_alaw
input_audio_noise_reduction 物体 输入音频降噪的配置。 可以将其设置为 null 以关闭功能。
降噪会筛选添加到输入音频缓冲区的音频,然后再将其发送到 VAD 和模型。
筛选音频可以通过改进输入音频的感知来提高 VAD 和轮次检测准确性(减少误报)和模型性能。
└─ 类型 枚举 降噪类型。 near_field 用于近距离麦克风(如耳机), far_field 适用于远场麦克风,例如笔记本电脑或会议室麦克风。

可能的值: near_fieldfar_field
input_audio_transcription 物体 输入音频转录的配置,默认是关闭状态,可以设置为null在开启后关闭。 输入音频转录不是模型本身的功能,因为模型可以直接处理音频。 听录通过听录终结点异步运行,应被视为输入音频内容的参考,而不是模型听到的精确内容。 客户端可以选择设置语言和转录提示,它们为转录服务提供额外的指导。
└─ 语言 字符串 输入音频的语言。 提供的输入语言为
ISO-639-1 (例如 en)格式将提高准确性和延迟。
└─ 模型 字符串 用于转录的模型,当前的选项有gpt-4o-transcribegpt-4o-mini-transcribe、和whisper-1
└─ prompt 字符串 用于指导模型风格或继续之前的音频片段的可选文本。
对于 whisper-1,提示是关键字列表。
对于 gpt-4o-transcribe 模型,提示是一个自由文本字符串,例如“预期与技术相关的字词”。
指示 字符串 附加到模型调用前的默认系统指令(即系统消息)。 此字段允许客户端指导模型处理所需的响应。 可以指示模型响应内容和格式(例如“非常简洁”、“行为友好”、“下面是良好响应的示例”)和音频行为(例如“快速说话”、“将情感注入语音”、“经常笑”)。 这些说明不保证遵循模型,但它们为模型提供有关所需行为的指南。

请注意,如果未设置此字段,服务器将设置默认说明,并在会话开始时的 session.created 事件中可见。
最大响应输出标记数 整数或字符串 单个助理响应的最大输出令牌数,
包含工具调用。 提供介于 1 到 4096 之间的整数
限制输出令牌数,或用 inf 限制给定模型的
最大可用令牌数。 默认为 inf
方式 模型可以响应的一组模态。 若要关闭音频,请执行以下步骤:
将此设置为 [“text”]。
模型 字符串 用于此会话的部署的名称。
输出音频格式 枚举 输出音频的格式。 选项有 pcm16g711_ulawg711_alaw
对于 pcm16,输出音频的采样速率为 24kHz。

可能的值:pcm16、、 g711_ulawg711_alaw
温度 数字 模型的采样温度限制为 [0.6, 1.2]。 对于音频模型,强烈建议将温度为 0.8,以获得最佳性能。
0.8
工具选择 字符串 模型如何选择工具。 选项包括 autononerequired
指定函数。
汽车
工具 数组 可用于模型的工具(函数)。
turn_detection 物体 用于轮次检测、以太网服务器 VAD 或语义 VAD 的配置。 这可以设置为 null 关闭,在这种情况下,客户端必须手动触发模型响应。
服务器 VAD 表示模型将基于音频音量检测语音的开始和结束,并在用户语音结束时做出响应。
语义 VAD 更高级,使用轮次检测模型(与 VAD 结合使用)以语义方式估计用户是否已完成说话,然后根据此概率动态设置超时。 例如,如果用户的语音以 uhhm 结尾,模型将判定轮次结束的概率较低,并等待更长时间,以便用户继续说话。 这对于更自然的对话非常有用,但延迟可能更高。
└─ create_response 布尔 是否在发生 VAD 停止事件时自动生成响应。
真 实
└─ eagerness 枚举 仅用于 semantic_vad 模式。 模型做出响应的积极性。 low 将等待更长的时间让用户继续说话,而 high 会更快地响应。 auto 是默认值,等效于 medium

可能的值:lowmediumhighauto
└─ interrupt_response 布尔 是否自动中断任何持续响应,并将输出输出到默认值
对话(即 conversationauto),当发生 VAD 启动事件时。
真 实
└─ prefix_padding_ms 整数 仅用于 server_vad 模式。 VAD 检测到语音之前要包括的音频量(按
毫秒计)。 默认为 300 毫秒。
└─ silence_duration_ms 整数 仅用于 server_vad 模式。 用于检测语音停止的沉默持续时间(以毫秒为单位)。 违约
为 500 毫秒。 使用较短的值,模型将更快地响应,
但可能会在用户短暂暂停时突然打断。
~~ 阈值 数字 仅用于 server_vad 模式。 VAD(0.0 到 1.0)的激活阈值,默认为 0.5。 更高的阈值需要更响亮的音频来激活模型,因此在干扰环境中性能可能更好。
└─ 类型 枚举 轮次检测的类型。

可能的值: server_vadsemantic_vad
语音 VoiceIdsShared

响应

状态代码:200

说明:已成功创建会话。

内容类型 类型 描述
application/json RealtimeSessionCreateResponse

创建 - Transcriptionrealtimesession

POST https://{endpoint}/openai/realtimeapi/transcription_sessions?api-version=2025-04-01-preview

创建临时 API 令牌,以便在客户端应用程序中使用实时 API,专门用于实时听录。 可以配置与 transcription_session.update 客户端事件相同的会话参数。 它返回一个会话对象,并且 client_secret 是一个包含可用临时 API 令牌的密钥,该令牌可用于对浏览器客户端进行实时 API 认证。

请求正文

“内容类型”: application/json

名称 类型 说明 必需 默认
包括 数组 要包含在听录中的一组项。 当前可用的项包括:
- item.input_audio_transcription.logprobs
input_audio_format 枚举 输入音频的格式。 选项有 pcm16g711_ulawg711_alaw
对于 pcm16,输入音频必须是采样率为 24kHz、单声道(mono)、小端字节顺序的 16 位 PCM。

可能的值:pcm16、、 g711_ulawg711_alaw
input_audio_noise_reduction 物体 输入音频降噪的配置。 可以将其设置为 null 以关闭功能。
降噪会筛选添加到输入音频缓冲区的音频,然后再将其发送到 VAD 和模型。
筛选音频可以通过改进输入音频的感知来提高 VAD 和轮次检测准确性(减少误报)和模型性能。
└─ 类型 枚举 降噪类型。 near_field 用于近距离麦克风(如耳机), far_field 适用于远场麦克风,例如笔记本电脑或会议室麦克风。

可能的值: near_fieldfar_field
input_audio_transcription 物体 输入音频转录的配置。 客户端可以选择设置语言和转录提示,它们为转录服务提供额外的指导。
└─ 语言 字符串 输入音频的语言。 提供的输入语言为
ISO-639-1 (例如 en)格式将提高准确性和延迟。
└─ 模型 枚举 用于转录的模型,当前的选项有gpt-4o-transcribegpt-4o-mini-transcribe、和whisper-1

可能的值:gpt-4o-transcribe、、 gpt-4o-mini-transcribewhisper-1
└─ prompt 字符串 用于指导模型风格或继续之前的音频片段的可选文本。
对于 whisper-1,提示是关键字列表。
对于 gpt-4o-transcribe 模型,提示是一个自由文本字符串,例如“预期与技术相关的字词”。
方式 模型可以响应的一组模态。 若要关闭音频,请执行以下步骤:
将此设置为 [“text”]。
turn_detection 物体 用于轮次检测、以太网服务器 VAD 或语义 VAD 的配置。 这可以设置为 null 关闭,在这种情况下,客户端必须手动触发模型响应。
服务器 VAD 表示模型将基于音频音量检测语音的开始和结束,并在用户语音结束时做出响应。
语义 VAD 更高级,使用轮次检测模型(与 VAD 结合使用)以语义方式估计用户是否已完成说话,然后根据此概率动态设置超时。 例如,如果用户的语音以 uhhm 结尾,模型将判定轮次结束的概率较低,并等待更长时间,以便用户继续说话。 这对于更自然的对话非常有用,但延迟可能更高。
└─ create_response 布尔 是否在发生 VAD 停止事件时自动生成响应。 不适用于听录会话。
真 实
└─ eagerness 枚举 仅用于 semantic_vad 模式。 模型做出响应的积极性。 low 将等待更长的时间让用户继续说话,而 high 会更快地响应。 auto 是默认值,等效于 medium

可能的值:lowmediumhighauto
└─ interrupt_response 布尔 当 VAD 启动事件发生时,是否自动中断输出到默认会话(例如 conversationauto)的任何进行中的响应。 不适用于听录会话。
真 实
└─ prefix_padding_ms 整数 仅用于 server_vad 模式。 VAD 检测到语音之前要包括的音频量(按
毫秒计)。 默认为 300 毫秒。
└─ silence_duration_ms 整数 仅用于 server_vad 模式。 用于检测语音停止的沉默持续时间(以毫秒为单位)。 默认值为 500 毫秒。 使用较短的值,模型将更快地响应,但可能会在用户短暂暂停时突然打断。
~~ 阈值 数字 仅用于 server_vad 模式。 VAD(0.0 到 1.0)的激活阈值,默认为 0.5。 A
更高的阈值将需要更响亮的音频来激活模型,并且
因此,在嘈杂环境中性能可能更好。
└─ 类型 枚举 轮次检测的类型。

可能的值: server_vadsemantic_vad

响应

状态代码:200

说明:已成功创建会话。

内容类型 类型 描述
application/json RealtimeTranscriptionSessionCreateResponse

响应

POST https://{endpoint}/openai/responses?api-version=2025-04-01-preview

创建模型响应。

请求正文

“内容类型”: application/json

名称 类型 说明 必需 默认
包括 数组
输入 字符串或数组 模型输入
指示 字符串 将系统(或开发人员)消息作为模型上下文中的第一项插入。

当与 previous_response_id 一起使用时,先前的
响应的指令不会传递到下一个响应。 这使得它变得简单
在新的响应中交换系统(或开发人员)消息。
最大输出标记数量 (max_output_tokens) 整数 可为响应生成的令牌数上限,包括可见输出令牌和会话状态。
parallel_tool_calls 布尔 是否允许模型并行运行工具调用。
真 实
previous_response_id 字符串 对模型的上一个响应的唯一 ID。 用它
创建多轮对话。 详细了解
对话状态。
推理 推理 仅适用于 O 系列模型

配置选项用于
推理模型的推理工作量。
存储 布尔 是否存储生成的模型响应,以便以后通过某种方式检索
应用程序接口。
真 实
流 (stream) 布尔 如果设置为 true,模型响应数据将流式传输到客户端
在使用服务器发送的事件生成它时。
请参阅下面的流媒体部分
有关详细信息。
文本 物体 来自模型的文本响应的配置选项。 可以是纯
文本或结构化 JSON 数据。 了解详细信息:
- 文本输入和输出
- 结构化输出
└─ format TextResponseFormatConfiguration 一个对象,指定模型必须输出的格式。

配置 { "type": "json_schema" } 启用结构化输出,
这可确保模型与提供的 JSON 架构匹配。

默认格式 { "type": "text" } 没有其他选项。

不建议用于 gpt-4o 和较新的模型:

设置 { "type": "json_object" } 可启用旧版 JSON 模式,
确保模型生成的消息是有效的 JSON。 使用 json_schema
对于支持该功能的模型而言,这是优先选择。
工具选择 ToolChoiceOptionsToolChoiceTypesToolChoiceFunction 模型在生成时应如何选择要使用的工具(或工具)
响应。 tools请参阅参数,了解如何指定哪些工具
模型可以调用。
工具 数组 生成响应时,模型可能会调用的工具数组。 你
可以通过设置 tool_choice 参数来指定要使用的工具。

可以提供模型的两类工具包括:

- 内置工具:OpenAI 提供的工具,用于扩展
模型的功能
truncation 枚举 要用于模型响应的截断策略。
- auto:如果此响应和以前的响应上下文超过
模型的上下文窗口大小,模型将截断
响应以适应上下文窗口,方法是在
对话中删除输入项。
- disabled (默认值):如果模型响应将超过上下文窗口
模型的大小,请求将失败并出现 400 错误。

可能的值: autodisabled

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json response
text/event-stream 响应流事件

状态代码:默认值

说明:服务不可用

内容类型 类型 描述
application/json errorResponse

响应 API - 输入项

GET https://{endpoint}/openai/responses/{response_id}?api-version=2025-04-01-preview

检索具有给定 ID 的模型响应。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
response_id 路径 字符串 要检索的响应的 ID。
包括 查询 数组 要包含在响应中的其他字段。 请参阅 include
有关上述响应创建的参数,获取有关详细信息。

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json response

状态代码:默认值

说明:服务不可用

内容类型 类型 描述
application/json errorResponse

删除响应

DELETE https://{endpoint}/openai/responses/{response_id}?api-version=2025-04-01-preview

删除具有给定 ID 的模型响应。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
response_id 路径 字符串 要删除的响应的 ID。

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

响应

状态代码:200

说明:确定

状态代码: 404

说明:找不到

内容类型 类型 描述
application/json 错误

状态代码:默认值

说明:服务不可用

内容类型 类型 描述
application/json errorResponse

响应 API - 响应项列表

GET https://{endpoint}/openai/responses/{response_id}/input_items?api-version=2025-04-01-preview

返回给定响应的输入项的列表。

URI 参数

名称 必需 类型 说明
端点 路径 字符串
网址
支持的 Azure OpenAI 终结点(协议和主机名,例如:https://aoairesource.openai.azure.com。将“aoairesource”替换为你的 Azure OpenAI 资源名称)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
response_id 路径 字符串 要检索其输入项的响应的 ID。
限制 查询 整数 要返回的对象数的限制。 限制范围介于
1 和 100,默认值为 20。
订单 查询 字符串
可能的值: ascdesc
要返回输入项的顺序。 默认值为 asc
- asc:按升序返回输入项。
- desc:按降序返回输入项。
查询 字符串 要在其后列出项的项 ID,用于分页。
before 查询 字符串 要在其之前列出项的项 ID,用于分页。

请求头

使用基于令牌的身份验证或 API 密钥。 建议使用基于令牌的身份验证进行身份验证,更安全。

名称 必需 类型 说明
授权 真 实 字符串 示例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

使用 Azure CLI 生成身份验证令牌: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

类型:oauth2
授权 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
范围:https://cognitiveservices.azure.com/.default
API密钥 真 实 字符串 在这里提供 Azure OpenAI API 密钥

响应

状态代码:200

说明:确定

内容类型 类型 描述
application/json responseItemList

组件

errorResponse

名称 类型 说明 必需 默认
错误 错误

errorBase

名称 类型 说明 必需 默认
代码 字符串
消息 字符串

错误

名称 类型 说明 必需 默认
inner_error innerError 包含其他详细信息的内部错误。
param 字符串
类型 字符串

innerError

包含其他详细信息的内部错误。

名称 类型 说明 必需 默认
代码 innerErrorCode 内部错误对象的错误代码。
content_filter_results contentFilterPromptResults 有关内容筛选类别(hate、sexual、violence、self_harm)的信息(如果检测到),及严重性级别(very_low、low、medium、high-scale,用于确定有害内容的强度和风险级别),以及内容是否已筛选。 有关越狱内容和亵渎内容的信息(如果检测到),以及是否已筛选。 以及有关客户阻止列表的信息(如果已筛选)及其 ID。

innerErrorCode

内部错误对象的错误代码。

资产
描述 内部错误对象的错误代码。
类型 字符串
价值观 ResponsibleAIPolicyViolation

dalleErrorResponse

名称 类型 说明 必需 默认
错误 dalleError

dalleError

名称 类型 说明 必需 默认
inner_error dalleInnerError 包含其他详细信息的内部错误。
param 字符串
类型 字符串

dalleInnerError

包含其他详细信息的内部错误。

名称 类型 说明 必需 默认
代码 innerErrorCode 内部错误对象的错误代码。
content_filter_results dalleFilterResults 有关内容筛选类别(hate、sexual、violence、self_harm)的信息(如果检测到),及严重性级别(very_low、low、medium、high-scale,用于确定有害内容的强度和风险级别),以及内容是否已筛选。 有关越狱内容和亵渎内容的信息(如果检测到),以及是否已筛选。 以及有关客户阻止列表的信息(如果已筛选)及其 ID。
revised_prompt 字符串 用于生成图像的提示(如果有对提示的任何修订)。

contentFilterCompletionTextSpan

描述生成的补全文本中的跨度。 偏移量 0 是补全文本的第一个 UTF32 码位元素。

名称 类型 说明 必需 默认
completion_end_offset 整数 从跨度中排除的第一个 UTF32 码位元素的偏移量。 对于空跨度,此字段始终等于 completion_start_offset。 对于非空范围,此字段始终大于completion_start_offset。
completion_start_offset 整数 开始跨度的 UTF32 码位元素的偏移量。

contentFilterResultBase

名称 类型 说明 必需 默认
filtered 布尔

contentFilterSeverityResult

名称 类型 说明 必需 默认
filtered 布尔
严重性 字符串

contentFilterDetectedResult

名称 类型 说明 必需 默认
detected 布尔
filtered 布尔

contentFilterDetectedWithCitationResult

名称 类型 说明 必需 默认
引文 物体
└─ 网址 字符串
~~ 许可证 字符串

contentFilterDetectedWithCompletionTextSpansResult

名称 类型 说明 必需 默认
详细信息 数组

contentFilterIdResult

名称 类型 说明 必需 默认
filtered 布尔
id 字符串

contentFilterResultsBase

有关内容筛选结果的信息。

名称 类型 说明 必需 默认
自定义屏蔽列表 内容过滤详细结果 包含筛选段内容筛选器 ID 详细信息的内容筛选结果。
错误 errorBase
hate contentFilterSeverityResult
亵渎 内容过滤检测结果
自残 contentFilterSeverityResult
性的 contentFilterSeverityResult
暴力 contentFilterSeverityResult

contentFilterPromptResults

有关内容筛选类别(hate、sexual、violence、self_harm)的信息(如果检测到),及严重性级别(very_low、low、medium、high-scale,用于确定有害内容的强度和风险级别),以及内容是否已筛选。 有关越狱内容和亵渎内容的信息(如果检测到),以及是否已筛选。 以及有关客户阻止列表的信息(如果已筛选)及其 ID。

名称 类型 说明 必需 默认
自定义屏蔽列表 内容过滤详细结果 包含筛选段内容筛选器 ID 详细信息的内容筛选结果。
错误 errorBase
hate contentFilterSeverityResult
间接攻击 内容过滤检测结果
越狱 内容过滤检测结果
亵渎 内容过滤检测结果
自残 contentFilterSeverityResult
性的 contentFilterSeverityResult
暴力 contentFilterSeverityResult

contentFilterChoiceResults

有关内容筛选类别(hate、sexual、violence、self_harm)的信息(如果检测到),及严重性级别(very_low、low、medium、high-scale,用于确定有害内容的强度和风险级别),以及内容是否已筛选。 有关第三方文本和亵渎内容的信息(如果检测到),以及是否已筛选。 以及有关客户阻止列表的信息(如果已筛选)及其 ID。

名称 类型 说明 必需 默认
自定义屏蔽列表 内容过滤详细结果 包含筛选段内容筛选器 ID 详细信息的内容筛选结果。
错误 errorBase
hate contentFilterSeverityResult
亵渎 内容过滤检测结果
protected_material_code contentFilterDetectedWithCitationResult
protected_material_text 内容过滤检测结果
自残 contentFilterSeverityResult
性的 contentFilterSeverityResult
ungrounded_material contentFilterDetectedWithCompletionTextSpansResult
暴力 contentFilterSeverityResult

contentFilterDetailedResults

包含筛选段内容筛选器 ID 详细信息的内容筛选结果。

名称 类型 说明 必需 默认
详细信息 数组
filtered 布尔

promptFilterResult

请求中单个提示的内容筛选结果。

名称 类型 说明 必需 默认
content_filter_results contentFilterPromptResults 有关内容筛选类别(hate、sexual、violence、self_harm)的信息(如果检测到),及严重性级别(very_low、low、medium、high-scale,用于确定有害内容的强度和风险级别),以及内容是否已筛选。 有关越狱内容和亵渎内容的信息(如果检测到),以及是否已筛选。 以及有关客户阻止列表的信息(如果已筛选)及其 ID。
prompt_index 整数

promptFilterResults

请求中零个或多个提示的内容筛选结果。 在流式处理请求中,不同提示的结果可能以不同的时间或不同的顺序到达。

未为此组件定义任何属性。

dalleContentFilterResults

有关内容筛选结果的信息。

名称 类型 说明 必需 默认
hate contentFilterSeverityResult
自残 contentFilterSeverityResult
性的 contentFilterSeverityResult
暴力 contentFilterSeverityResult

dalleFilterResults

有关内容筛选类别(hate、sexual、violence、self_harm)的信息(如果检测到),及严重性级别(very_low、low、medium、high-scale,用于确定有害内容的强度和风险级别),以及内容是否已筛选。 有关越狱内容和亵渎内容的信息(如果检测到),以及是否已筛选。 以及有关客户阻止列表的信息(如果已筛选)及其 ID。

名称 类型 说明 必需 默认
自定义屏蔽列表 内容过滤详细结果 包含筛选段内容筛选器 ID 详细信息的内容筛选结果。
hate contentFilterSeverityResult
越狱 内容过滤检测结果
亵渎 内容过滤检测结果
自残 contentFilterSeverityResult
性的 contentFilterSeverityResult
暴力 contentFilterSeverityResult

chatCompletionsRequestCommon

名称 类型 说明 必需 默认
frequency_penalty 数字 介于 -2.0 和 2.0 之间的数字。 正值会根据它们到目前为止在文本中的现有频率来惩罚新令牌,从而降低模型逐字重复同一行的可能性。 0
logit_bias 物体 修改指定令牌在完成中出现的可能性。 接受 json 对象,该对象将标记(由 tokenizer 中的标记 ID 指定)映射到从 -100 到 100 的相关偏差值。 在数学上,采样之前会将偏差添加到由模型生成的 logit 中。 具体效果因模型而异,但 -1 和 1 之间的值会减少或增加选择的可能性;-100 或 100 等值会导致相关令牌的禁止或独占选择。
max_completion_tokens 整数 可为完成生成的令牌数的上限,包括可见的输出令牌和推理令牌。 这仅在 o1 系列模型中受支持。 在未来的 API 版本中,会将支持扩展到其他模型。
max_tokens 整数 生成的答案允许的最大令牌数。 默认情况下,模型可返回的标记数将为(4096 - 提示标记)。 这与 o1 系列模型不兼容。 4096
元数据 物体 开发人员定义的标记和值,用于在已存储的完成仪表板中筛选完成内容。
presence_penalty 数字 介于 -2.0 和 2.0 之间的数字。 正值会根据它们到目前为止是否在文本中出现来惩罚新令牌,从而增加模型谈论新话题的可能性。 0
字符串或数组 最多四个序列,其中 API 将停止生成更多令牌。
存储 布尔 是否存储此聊天完成请求的输出,以用于模型蒸馏或评估产品。
流 (stream) 布尔 如果设置此选项,将发送部分消息增量,如在 ChatGPT 中一样。 令牌将在可用时作为服务器发送的事件发送(内容仅包括数据),并且流式传输将由 data: [DONE] 消息终止。
温度 数字 要使用的采样温度,介于 0 和 2 之间。 较高的值(如 0.8)将使输出更随机,而较小的值(如 0.2)将使输出更集中且更具确定性
我们通常建议更改此设置或 top_p,但不要同时更改两者。
1
top_p 数字 温度采样的替代方法,称为核采样,其中模型考虑具有 top_p 概率质量的令牌的结果。 所以 0.1 意味着只考虑包含前 10% 概率质量的令牌。
我们通常建议更改此设置或 temperature,但不要同时更改两者。
1
用户 字符串 表示最终用户的唯一标识符,可帮助 Azure OpenAI 监视和检测滥用行为。

createCompletionRequest(创建完成请求)

名称 类型 说明 必需 默认
best_of 整数 在服务器端生成 best_of 补全并返回“最佳”项(每个标记的对数概率最高的项)。 无法流式传输结果。

使用 n时, best_of 控制候选完成次数,并 n 指定要返回的次数。 best_of 必须大于 n

注意:由于此参数会生成许多补全,因此可能会快速消耗你的标记配额。 谨慎使用并确保对 max_tokensstop 进行了合理的设置。
1
回波 布尔 除了完成之外,还回显提示
frequency_penalty 数字 介于 -2.0 和 2.0 之间的数字。 正值会根据它们到目前为止在文本中的现有频率来惩罚新令牌,从而降低模型逐字重复同一行的可能性。
0
logit_bias 物体 修改指定令牌在完成中出现的可能性。

接受 JSON 对象,该对象将标记(由其在 GPT tokenizer 中的标记 ID 指定)映射到一个 -100 到 100 之间的关联偏差值。 在数学上,采样之前会将偏差添加到由模型生成的 logit 中。 具体效果因模型而异,但 -1 和 1 之间的值会减少或增加选择的可能性;-100 或 100 等值会导致相关令牌的禁止或独占选择。

例如,可以传递 {"50256": -100} 以防止生成 <|endoftext|> 标记。
logprobs 整数 包含有关 logprobs 最有可能的输出标记和已选择的标记的对数概率。 例如,如果 logprobs 为 5,则 API 将返回包含 5 个最有可能的标记的列表。 API 将始终返回采样令牌的 logprob,因此响应中可能最多包含 logprobs+1 个元素。

logprobs 的最大值是 5。
max_tokens 整数 可以在补全时生成的最大令牌数。

提示加上 max_tokens 的令牌计数不能超过模型的上下文长度。
16
n 整数 要为每个提示生成的完成数。

注意:由于此参数会生成许多补全,因此可能会快速消耗你的标记配额。 谨慎使用并确保对 max_tokensstop 进行了合理的设置。
1
presence_penalty 数字 介于 -2.0 和 2.0 之间的数字。 正值会根据它们到目前为止是否在文本中出现来惩罚新令牌,从而增加模型谈论新话题的可能性。
0
prompt 字符串或数组 要生成补全的提示,以字符串、字符串数组、标记数组或标记数组的数组的形式编码。

请注意,<|endoftext|> 是模型在训练期间看到的文档分隔符,因此如果未指定提示,则模型将像从新文档的开头一样生成。
seed 整数 指定后,我们的系统将尽最大努力进行确定性采样,以便具有相同 seed 和参数的重复请求应返回相同的结果。

无法保证确定性,你应参考 system_fingerprint 响应参数来监视后端的更改。
字符串或数组 最多四个序列,其中 API 将停止生成更多令牌。 返回的文本不包含停止序列。
流 (stream) 布尔 是否流式传输回部分进度。 如果已设置,令牌将在可用时作为仅限数据的服务器发送的事件发送,并且流式传输由 data: [DONE] 消息终止。 Python 代码示例
后缀 字符串 插入的文本完成后的后缀。

此参数仅支持 gpt-3.5-turbo-instruct
温度 数字 要使用的采样温度,介于 0 和 2 之间。 较高的值(如 0.8)将使输出更随机,而较小的值(如 0.2)将使输出更集中且更具确定性

我们通常建议更改此设置或 top_p,但不要同时更改两者。
1
top_p 数字 温度采样的替代方法,称为核采样,其中模型考虑具有 top_p 概率质量的令牌的结果。 所以 0.1 意味着只考虑包含前 10% 概率质量的令牌。

我们通常建议更改此设置或 temperature,但不要同时更改两者。
1
用户 字符串 表示最终用户的唯一标识符,可帮助监视和检测滥用行为。

createCompletionResponse

表示来自 API 的补全响应。 注意:流式处理和非流式处理的响应对象共享相同的形状(与聊天终结点不同)。

名称 类型 说明 必需 默认
选择 数组 为输入提示生成的模型完成选项的列表。
创建 整数 创建完成时间的 Unix 时间戳(以秒为单位)。
id 字符串 完成的唯一标识符。
模型 字符串 用于补全的模型。
物体 枚举 对象类型,始终为“text_completion”。
可能的值: text_completion
prompt_filter_results promptFilterResults 请求中零个或多个提示的内容筛选结果。 在流式处理请求中,不同提示的结果可能以不同的时间或不同的顺序到达。
system_fingerprint 字符串 这个指纹表示模型运行的后端配置。

可以与 seed 请求参数一起使用,以了解何时进行了可能影响确定性的后端更改。
使用情况 completionUsage 完成请求的使用情况统计信息。

createChatCompletionRequest

名称 类型 说明 必需 默认
音频 物体 音频输出的参数。 在使用以下格式请求音频输出时是必需的:
modalities: ["audio"]
└─ format 枚举 指定输出音频格式。 必须是以下项之一:wavmp3flac
opuspcm16 中的一项。

可能的值:wav、、mp3flacopuspcm16
└─ voice 枚举 指定语音类型。 支持的语音为 alloyecho
fableonyxnovashimmer

可能的值:alloy、、echofableonyxnovashimmer
数据来源 数组 使用它们的 Azure OpenAI 聊天扩展的配置条目。
此附加规范仅与 Azure OpenAI 兼容。
frequency_penalty 数字 介于 -2.0 和 2.0 之间的数字。 正值会根据它们到目前为止在文本中的现有频率来惩罚新令牌,从而降低模型逐字重复同一行的可能性。
0
function_call 字符串或 chatCompletionFunctionCallOption 已弃用,改用 tool_choice

控制模型调用的函数(如有)。
none 表示模型不会调用函数,而是生成消息。
auto 表示模型可以在生成消息和调用函数之间进行选择。
通过 {"name": "my_function"} 指定特定函数会强制模型调用该函数。

当不存在任何函数时,默认值为 none。 如果存在函数,则 auto 是默认值。
功能 数组 已弃用,改用 tools

模型可能为其生成 JSON 输入的函数的列表。
logit_bias 物体 修改指定令牌在完成中出现的可能性。

接受 JSON 对象,该对象将标记(由 tokenizer 中的标记 ID 指定)映射到从 -100 到 100 的相关偏差值。 在数学上,采样之前会将偏差添加到由模型生成的 logit 中。 具体效果因模型而异,但 -1 和 1 之间的值会减少或增加选择的可能性;-100 或 100 等值会导致相关令牌的禁止或独占选择。
logprobs 布尔 是否返回输出令牌的对数概率。 如果为 true,则返回在 contentmessage 中返回的每个输出令牌的对数概率。
max_completion_tokens 整数 可为完成生成的令牌数的上限,包括可见的输出令牌和推理令牌。 这仅在 o1 系列模型中受支持。 在未来的 API 版本中,会将支持扩展到其他模型。
max_tokens 整数 可以在聊天补全时生成的最大词元数。

输入词元和生成的词元的总长度受模型上下文长度的限制。
消息 数组 包含到目前为止的对话的消息列表。 Python 代码示例
元数据 物体 开发人员定义的标记和值,用于在已存储的完成仪表板中筛选完成内容。
方式 ChatCompletionModalities 你希望模型为此请求生成的输出类型。
大多数模型都能够生成文本,这是默认设置:

["text"]

gpt-4o-audio-preview 模型还可用于生成音频。 操作
请求此模型生成文本和音频响应,你可以
而是使用:

["text", "audio"]
n 整数 要为每个输入消息生成的聊天完成选项数。 请注意,将根据所有选项中生成的令牌数向你收费。 将 n 保留为 1 以尽量降低成本。 1
parallel_tool_calls ParallelToolCalls 是否在工具使用期间启用并行函数调用。 真 实
预测 PredictionContent 预测输出的配置,当提前知道模型响应的大部分内容时,预测输出可以大大改善响应时间。 这在你重新生成文件且大部分内容仅做微小更改时最为常见。
presence_penalty 数字 介于 -2.0 和 2.0 之间的数字。 正值会根据它们到目前为止是否在文本中出现来惩罚新令牌,从而增加模型谈论新话题的可能性。
0
reasoning_effort 枚举 仅限 o1 模型

限制
推理模型的推理工作量。

当前支持的值为 lowmediumhigh。 减少推理工作量可以加快回复速度,减少回复中用于推理的标记。
可能的值:low、、 mediumhigh
response_format ResponseFormatTextResponseFormatJsonObjectResponseFormatJsonSchema 一个对象,指定模型必须输出的格式。 与 GPT-4oGPT-4o miniGPT-4 Turbo 和高于 的所有 gpt-3.5-turbo-1106 Turbo 模型兼容。

{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }设置为启用结构化输出,可保证模型与提供的 JSON 架构匹配。

设置为 { "type": "json_object" } 可启用 JSON 模式,这可以保证模型生成的消息是有效的 JSON。

重要提示:使用 JSON 模式时,还必须使用系统或用户消息指示模型自行生成 JSON。 如果没有此项,则模型可能会生成一个无限的空白流,直到生成达到令牌限制,从而生成长期运行且似乎“卡滞”的请求。 另请注意,如果使用 finish_reason="length",则消息内容可能会部分截断,这表示生成超过了 max_tokens,或者对话超过了最大上下文长度。
seed 整数 此功能以 Beta 版本提供。
指定后,我们的系统将尽最大努力进行确定性采样,以便具有相同 seed 和参数的重复请求应返回相同的结果。
无法保证确定性,你应参考 system_fingerprint 响应参数来监视后端的更改。
字符串或数组 最多四个序列,其中 API 将停止生成更多令牌。
存储 布尔 是否存储此聊天完成请求的输出,以用于模型蒸馏或评估产品。
流 (stream) 布尔 如果设置此选项,将发送部分消息增量,如在 ChatGPT 中一样。 词元将在可用时作为服务器发送的事件发送(内容仅包括数据),并且流式传输将由 data: [DONE] 消息终止。 Python 代码示例
stream_options chatCompletionStreamOptions 用于流式处理响应的选项。 仅在设置 stream: true 时设置此项。
温度 数字 要使用的采样温度,介于 0 和 2 之间。 较高的值(如 0.8)将使输出更随机,而较小的值(如 0.2)将使输出更集中且更具确定性

我们通常建议更改此设置或 top_p,但不要同时更改两者。
1
工具选择 chatCompletionToolChoiceOption 控制模型调用哪些工具(如有)。 none 表示模型不会调用任何工具,而是生成消息。 auto 表示模型可以在生成消息和调用一个或多个工具之间进行选择。 required 表示模型必须调用一个或多个工具。 通过 {"type": "function", "function": {"name": "my_function"}} 指定特定工具将强制模型调用该工具。 如果没有工具,则 none 为默认值。 如果存在工具,则 auto 为默认值。
工具 数组 模型可能调用的工具列表。 目前,仅支持函数作为工具。 使用它可以提供函数列表,模型可能为其生成 JSON 输入。 最多支持 128 个函数。
top_logprobs 整数 一个介于 0 和 20 之间的整数,指定在每个标记位置最有可能返回的的标记数,每个都有关联的对数概率。 如果使用此参数,则必须将 logprobs 设置为 true
top_p 数字 温度采样的替代方法,称为核采样,其中模型考虑具有 top_p 概率质量的令牌的结果。 所以 0.1 意味着只考虑包含前 10% 概率质量的令牌。

我们通常建议更改此设置或 temperature,但不要同时更改两者。
1
用户 字符串 表示最终用户的唯一标识符,可帮助监视和检测滥用行为。
用户安全上下文 userSecurityContext 用户安全性上下文包含描述 AI 应用程序本身以及与 AI 应用程序交互的最终用户的多个参数。 这些字段通过提供全面的方法来保护 AI 应用程序,从而帮助安全运营团队调查和缓解安全事件。 详细了解如何使用 Microsoft Defender for Cloud 保护 AI 应用程序。

用户安全上下文 (userSecurityContext)

用户安全性上下文包含描述 AI 应用程序本身以及与 AI 应用程序交互的最终用户的多个参数。 这些字段通过提供全面的方法来保护 AI 应用程序,从而帮助安全运营团队调查和缓解安全事件。 详细了解如何使用 Microsoft Defender for Cloud 保护 AI 应用程序。

名称 类型 说明 必需 默认
应用程序名称 字符串 应用程序的名称。 不应在此字段中包含个人敏感信息。
end_user_id 字符串 此标识符是用于在生成式 AI 应用程序中对最终用户进行身份验证的 Microsoft Entra ID(以前称为 Azure Active Directory)用户对象 ID。 不应在此字段中包含个人敏感信息。
end_user_tenant_id 字符串 最终用户所属的 Microsoft 365 租户 ID。 当生成式 AI 应用程序是多租户时,这是必需的。
源IP地址 字符串 捕获原始客户端的 IP 地址,同时接受 IPv4 和 IPv6 格式。

chatCompletionFunctions

名称 类型 说明 必需 默认
描述 字符串 函数作用的描述,由模型用于选择何时以及如何调用函数。
名称 字符串 要调用的函数的名称。 必须是 a-z、A-z、0-9,或包含下划线和短划线,最大长度为 64。
参数 FunctionParameters 函数接受的参数,被描述为 JSON 架构对象。 请参阅指南查看示例,参阅 JSON 架构参考查看有关格式的文档。

省略 parameters 会定义具有空参数列表的函数。

chatCompletionFunctionCallOption

通过 {"name": "my_function"} 指定特定函数会强制模型调用该函数。

名称 类型 说明 必需 默认
名称 字符串 要调用的函数名称。

chatCompletionFunctionParameters

函数接受的参数,被描述为 JSON 架构对象。 请参阅指南/查看示例,参阅 JSON 架构参考查看有关格式的文档。

未为此组件定义任何属性。

chatCompletionRequestMessage

此组件可以是下列组件之一:

ChatCompletionRequestDeveloperMessage

开发人员提供的指令,无论用户发送什么消息,模型都应遵循。 使用 o1 模型和更新版本后,developer 消息替换以前的 system 消息。

名称 类型 说明 必需 默认
内容 字符串或数组 开发人员消息的内容。
名称 字符串 参与者的可选名称。 提供模型信息,以区分同一角色的参与者。
角色 枚举 消息作者的角色,在本例中为 developer
可能的值: developer

chatCompletionRequestSystemMessage

名称 类型 说明 必需 默认
内容 字符串或数组 系统消息的内容。
名称 字符串 参与者的可选名称。 提供模型信息,以区分同一角色的参与者。
角色 枚举 消息作者的角色,在本例中为 system
可能的值: system

chatCompletionRequestUserMessage

名称 类型 说明 必需 默认
内容 字符串或数组 用户消息的内容。
名称 字符串 参与者的可选名称。 提供模型信息,以区分同一角色的参与者。
角色 枚举 消息作者的角色,在本例中为 user
可能的值: user

chatCompletionRequestAssistantMessage

名称 类型 说明 必需 默认
内容 字符串或数组 助手消息的内容。 除非指定了 tool_callsfunction_call,否则是必需的。
function_call 物体 已弃用并替换为 tool_calls。 应调用的函数的名称和参数,由模型生成。
└─ arguments 字符串 用于调用函数的参数,由模型以 JSON 格式生成。 请注意,模型并不总是生成有效的 JSON,并且可能会使函数架构未定义的参数幻觉。 在调用函数之前验证代码中的参数。
└─ 名称 字符串 要调用的函数名称。
名称 字符串 参与者的可选名称。 提供模型信息,以区分同一角色的参与者。
拒绝 字符串 助手发出的拒绝消息。
角色 枚举 消息作者的角色,在本例中为 assistant
可能的值: assistant
tool_calls chatCompletionMessageToolCalls 模型生成的工具调用,例如函数调用。

chatCompletionRequestToolMessage

名称 类型 说明 必需 默认
内容 字符串或数组 工具消息的内容。
角色 枚举 消息作者的角色,在本例中为 tool
可能的值: tool
tool_call_id 字符串 此消息正在响应的工具调用。

chatCompletionRequestFunctionMessage

名称 类型 说明 必需 默认
内容 字符串 函数消息的内容。
名称 字符串 要调用的函数名称。
角色 枚举 消息作者的角色,在本例中为 function
可能的值: function

chatCompletionRequestDeveloperMessageContentPart

此组件可以是下列组件之一:

chatCompletionRequestSystemMessageContentPart

此组件可以是下列组件之一:

chatCompletionRequestUserMessageContentPart

此组件可以是下列组件之一:

chatCompletionRequestAssistantMessageContentPart

此组件可以是下列组件之一:

chatCompletionRequestToolMessageContentPart

此组件可以是下列组件之一:

chatCompletionRequestMessageContentPartText

名称 类型 说明 必需 默认
文本 字符串 文本内容。
类型 枚举 内容部件的类型。
可能的值: text

chatCompletionRequestMessageContentPartAudio

名称 类型 说明 必需 默认
input_audio 物体
└─ 数据 字符串 Base64 编码的音频数据。
└─ format 枚举 编码的音频数据的格式。 目前支持“wav”和“mp3”。

可能的值: wavmp3
类型 枚举 内容部件的类型。 总是为 input_audio
可能的值: input_audio

chatCompletionRequestMessageContentPartImage

名称 类型 说明 必需 默认
image_url 物体
└─ 详细信息 枚举 指定图像的详细信息级别。 在视觉指南中了解详细信息。
可能的值:auto、、 lowhigh
└─ 网址 字符串 图像的 URL 或 base64 编码的图像数据。
类型 枚举 内容部件的类型。
可能的值: image_url

chatCompletionRequestMessageContentPartRefusal

名称 类型 说明 必需 默认
拒绝 字符串 模型生成的拒绝消息。
类型 枚举 内容部件的类型。
可能的值: refusal

azureChat扩展配置 (azureChatExtensionConfiguration)

单个 Azure OpenAI 聊天扩展的配置数据的表示形式。 这将由聊天补全请求使用,该请求应使用 Azure OpenAI 聊天扩展来增强响应行为。 使用此配置仅与 Azure OpenAI 兼容。

###Discriminator for azureChatExtensionConfiguration

此组件使用属性 type 区分不同类型的:

类型值 图式
azure_search azureSearchChatExtensionConfiguration
azure_cosmos_db azureCosmosDBChatExtensionConfiguration
elasticsearch elasticsearchChatExtensionConfiguration
mongo_db mongoDBChatExtensionConfiguration
pinecone pineconeChatExtensionConfiguration
名称 类型 说明 必需 默认
类型 azureChatExtensionType 单个 Azure OpenAI 聊天扩展的配置数据的表示形式。 这将由聊天补全请求使用,
该请求应使用 Azure OpenAI 聊天扩展来增强响应行为。
使用此配置仅与 Azure OpenAI 兼容。

azureChatExtensionType

单个 Azure OpenAI 聊天扩展的配置数据的表示形式。 这将由聊天补全请求使用,该请求应使用 Azure OpenAI 聊天扩展来增强响应行为。 使用此配置仅与 Azure OpenAI 兼容。

资产
描述 单个 Azure OpenAI 聊天扩展的配置数据的表示形式。 这将由聊天补全请求使用,
该请求应使用 Azure OpenAI 聊天扩展来增强响应行为。
使用此配置仅与 Azure OpenAI 兼容。
类型 字符串
价值观 azure_search
azure_cosmos_db
elasticsearch
mongo_db
pinecone

Azure搜索聊天扩展配置(azureSearchChatExtensionConfiguration)

将 Azure 认知搜索用作 Azure OpenAI 聊天扩展时可配置选项的特定表示形式。

名称 类型 说明 必需 默认
参数 azureSearchChatExtensionParameters(Azure搜索聊天扩展参数) 用作 Azure OpenAI 聊天扩展时 Azure 认知搜索的参数。
类型 azureChatExtensionType 单个 Azure OpenAI 聊天扩展的配置数据的表示形式。 这将由聊天补全请求使用,
该请求应使用 Azure OpenAI 聊天扩展来增强响应行为。
使用此配置仅与 Azure OpenAI 兼容。

Azure搜索聊天扩展参数

用作 Azure OpenAI 聊天扩展时 Azure 认知搜索的参数。

名称 类型 说明 必需 默认
allow_partial_result 布尔 如果指定为 true,系统将允许使用部分搜索结果,如果所有查询都失败,请求将失败。 如果未指定或指定为 false,若任何搜索查询失败,则请求将失败。
身份验证 onYourDataApiKeyAuthenticationOptionsonYourDataSystemAssignedManagedIdentityAuthenticationOptionsonYourDataUserAssignedManagedIdentityAuthenticationOptionsonYourDataAccessTokenAuthenticationOptions
embedding_dependency onYourDataEndpointVectorizationSourceonYourDataDeploymentNameVectorizationSourceonYourDataIntegratedVectorizationSource
端点 字符串 要使用的 Azure 认知搜索资源的绝对终结点路径。
fields_mapping azureSearchIndexFieldMappingOptions 用于控制使用配置的 Azure 认知搜索资源时如何处理字段的可选设置。
过滤器 字符串 搜索筛选器。
in_scope 布尔 是否应将查询限制为使用索引数据。
include_contexts 数组 输出上下文所包含的属性。 如果未指定,默认值为 citationsintent
index_name 字符串 在引用的 Azure 认知搜索资源中可供使用的索引的名称。
max_search_queries 整数 对于一条用户消息,应将最大数量的重写查询发送到搜索提供程序。 如果未指定,系统将决定要发送的查询数。
查询类型 azureSearchQueryType 在将其用作 Azure OpenAI 聊天扩展时应执行的 Azure 认知搜索检索查询的类型。
semantic_configuration 字符串 查询的附加语义配置。
strictness 整数 搜索相关性筛选的已配置严格性。 严格度越高,精准率越高,但回复的召回率越低。
top_n_documents 整数 为配置的查询提供的已配置最多文档数。

azureSearchIndexFieldMappingOptions

用于控制使用配置的 Azure 认知搜索资源时如何处理字段的可选设置。

名称 类型 说明 必需 默认
content_fields 数组 应被视为内容的索引字段的名称。
content_fields_separator 字符串 内容字段应使用的分隔符模式。
filepath_field 字符串 要用作文件路径的索引字段的名称。
图像矢量场 数组 表示图像矢量数据的字段的名称。
标题字段 字符串 要用作标题的索引字段的名称。
url_field 字符串 要用作 URL 的索引字段的名称。
向量场 数组 表示矢量数据的字段的名称。

Azure搜索查询类型

在将其用作 Azure OpenAI 聊天扩展时应执行的 Azure 认知搜索检索查询的类型。

资产
描述 在将其用作 Azure OpenAI 聊天扩展时应执行的 Azure 认知搜索检索查询的类型。
类型 字符串
价值观 simple
semantic
vector
vector_simple_hybrid
vector_semantic_hybrid

Azure CosmosDB 聊天扩展配置

将 Azure Cosmos DB 用作 Azure OpenAI 聊天扩展时可配置选项的特定表示形式。

名称 类型 说明 必需 默认
参数 azureCosmosDBChatExtensionParameters 使用 Azure Cosmos DB for MongoDB vCore 配置基于自有数据的 Azure OpenAI 聊天扩展时
要使用的参数。
类型 azureChatExtensionType 单个 Azure OpenAI 聊天扩展的配置数据的表示形式。 这将由聊天补全请求使用,
该请求应使用 Azure OpenAI 聊天扩展来增强响应行为。
使用此配置仅与 Azure OpenAI 兼容。

Azure Cosmos DB 聊天扩展参数 (azureCosmosDBChatExtensionParameters)

使用 Azure Cosmos DB for MongoDB vCore 配置基于自有数据的 Azure OpenAI 聊天扩展时要使用的参数。

名称 类型 说明 必需 默认
allow_partial_result 布尔 如果指定为 true,系统将允许使用部分搜索结果,如果所有查询都失败,请求将失败。 如果未指定或指定为 false,若任何搜索查询失败,则请求将失败。
身份验证 onYourDataConnectionStringAuthenticationOptions 使用连接字符串时,基于自有数据的 Azure OpenAI 的验证选项。
容器名称(container_name) 字符串 Azure Cosmos DB 资源容器的名称。
数据库名称 字符串 用于 Azure Cosmos DB 的 MongoDB vCore 数据库名称。
embedding_dependency onYourDataEndpointVectorizationSourceonYourDataDeploymentNameVectorizationSource
fields_mapping azureCosmosDBFieldMappingOptions 用于控制使用配置的 Azure Cosmos DB 资源时如何处理字段的可选设置。
in_scope 布尔 是否应将查询限制为使用索引数据。
include_contexts 数组 输出上下文所包含的属性。 如果未指定,默认值为 citationsintent
index_name 字符串 用于 Azure Cosmos DB 的 MongoDB vCore 索引名称。
max_search_queries 整数 对于一条用户消息,应将最大数量的重写查询发送到搜索提供程序。 如果未指定,系统将决定要发送的查询数。
strictness 整数 搜索相关性筛选的已配置严格性。 严格度越高,精准率越高,但回复的召回率越低。
top_n_documents 整数 为配置的查询提供的已配置最多文档数。

azureCosmosDBFieldMappingOptions

用于控制使用配置的 Azure Cosmos DB 资源时如何处理字段的可选设置。

名称 类型 说明 必需 默认
content_fields 数组 应被视为内容的索引字段的名称。
content_fields_separator 字符串 内容字段应使用的分隔符模式。
filepath_field 字符串 要用作文件路径的索引字段的名称。
标题字段 字符串 要用作标题的索引字段的名称。
url_field 字符串 要用作 URL 的索引字段的名称。
向量场 数组 表示矢量数据的字段的名称。

elasticsearchChatExtensionConfiguration

将 Elasticsearch 用作 Azure OpenAI 聊天扩展时可配置选项的特定表示形式。

名称 类型 说明 必需 默认
参数 elasticsearchChatExtensionParameters 将 Elasticsearch® 配置为 Azure OpenAI 聊天扩展时要使用的参数。
类型 azureChatExtensionType 单个 Azure OpenAI 聊天扩展的配置数据的表示形式。 这将由聊天补全请求使用,
该请求应使用 Azure OpenAI 聊天扩展来增强响应行为。
使用此配置仅与 Azure OpenAI 兼容。

elasticsearchChatExtensionParameters

将 Elasticsearch® 配置为 Azure OpenAI 聊天扩展时要使用的参数。

名称 类型 说明 必需 默认
allow_partial_result 布尔 如果指定为 true,系统将允许使用部分搜索结果,如果所有查询都失败,请求将失败。 如果未指定或指定为 false,若任何搜索查询失败,则请求将失败。
身份验证 onYourDataKeyAndKeyIdAuthenticationOptionsonYourDataEncodedApiKeyAuthenticationOptions
embedding_dependency onYourDataEndpointVectorizationSourceonYourDataDeploymentNameVectorizationSourceonYourDataModelIdVectorizationSource
端点 字符串 Elasticsearch® 的终结点。
fields_mapping elasticsearchIndexFieldMappingOptions 可选设置,用于控制使用配置的 Elasticsearch 资源®时如何处理字段。
in_scope 布尔 是否应将查询限制为使用索引数据。
include_contexts 数组 输出上下文所包含的属性。 如果未指定,默认值为 citationsintent
index_name 字符串 Elasticsearch® 的索引名称。
max_search_queries 整数 对于一条用户消息,应将最大数量的重写查询发送到搜索提供程序。 如果未指定,系统将决定要发送的查询数。
查询类型 elasticsearchQueryType 在将其用作 Azure OpenAI 聊天扩展时应执行的 Elasticsearch® 检索查询的类型。
strictness 整数 搜索相关性筛选的已配置严格性。 严格度越高,精准率越高,但回复的召回率越低。
top_n_documents 整数 为配置的查询提供的已配置最多文档数。

elasticsearchIndexFieldMappingOptions

可选设置,用于控制使用配置的 Elasticsearch 资源®时如何处理字段。

名称 类型 说明 必需 默认
content_fields 数组 应被视为内容的索引字段的名称。
content_fields_separator 字符串 内容字段应使用的分隔符模式。
filepath_field 字符串 要用作文件路径的索引字段的名称。
标题字段 字符串 要用作标题的索引字段的名称。
url_field 字符串 要用作 URL 的索引字段的名称。
向量场 数组 表示矢量数据的字段的名称。

Elasticsearch查询类型

在将其用作 Azure OpenAI 聊天扩展时应执行的 Elasticsearch® 检索查询的类型。

资产
描述 在将其用作 Azure OpenAI 聊天扩展时应执行的 Elasticsearch® 检索查询的类型。
类型 字符串
价值观 simple
vector

mongoDB聊天扩展配置

将 Mongo DB 用作 Azure OpenAI 聊天扩展时可配置选项的特定表示形式。

名称 类型 说明 必需 默认
参数 mongoDBChatExtensionParameters 使用 Mongo DB 配置 Azure OpenAI On Your Data 聊天扩展时使用的参数。
类型 azureChatExtensionType 单个 Azure OpenAI 聊天扩展的配置数据的表示形式。 这将由聊天补全请求使用,
该请求应使用 Azure OpenAI 聊天扩展来增强响应行为。
使用此配置仅与 Azure OpenAI 兼容。

mongoDBChatExtensionParameters

使用 Mongo DB 配置 Azure OpenAI On Your Data 聊天扩展时使用的参数。

名称 类型 说明 必需 默认
allow_partial_result 布尔 如果指定为 true,系统将允许使用部分搜索结果,如果所有查询都失败,请求将失败。 如果未指定或指定为 false,若任何搜索查询失败,则请求将失败。
app_name 字符串 Mongo DB 应用程序的名称。
身份验证 onYourDataUsernameAndPasswordAuthenticationOptions 使用用户名和密码时,Azure OpenAI On Your Data 的身份验证选项。
collection_name 字符串 Mongo DB 集合的名称。
数据库名称 字符串 Mongo DB 数据库的名称。
embedding_dependency onYourDataEndpointVectorizationSourceonYourDataDeploymentNameVectorizationSource
端点 字符串 Mongo DB 群集终结点的名称。
fields_mapping mongoDBFieldMappingOptions 用于控制使用配置的 Mongo DB 资源时如何处理字段的可选设置。
in_scope 布尔 是否应将查询限制为使用索引数据。
include_contexts 数组 输出上下文所包含的属性。 如果未指定,默认值为 citationsintent
index_name 字符串 Mongo DB 索引的名称。
max_search_queries 整数 对于一条用户消息,应将最大数量的重写查询发送到搜索提供程序。 如果未指定,系统将决定要发送的查询数。
strictness 整数 搜索相关性筛选的已配置严格性。 严格度越高,精准率越高,但回复的召回率越低。
top_n_documents 整数 为配置的查询提供的已配置最多文档数。

mongoDBFieldMappingOptions

用于控制使用配置的 Mongo DB 资源时如何处理字段的可选设置。

名称 类型 说明 必需 默认
content_fields 数组 应被视为内容的索引字段的名称。
content_fields_separator 字符串 内容字段应使用的分隔符模式。
filepath_field 字符串 要用作文件路径的索引字段的名称。
标题字段 字符串 要用作标题的索引字段的名称。
url_field 字符串 要用作 URL 的索引字段的名称。
向量场 数组 表示矢量数据的字段的名称。

pineconeChatExtensionConfiguration

将 Pinecone 用作 Azure OpenAI 聊天扩展时可配置选项的特定表示形式。

名称 类型 说明 必需 默认
参数 pineconeChatExtensionParameters 用于配置 Azure OpenAI Pinecone 聊天扩展的参数。
类型 azureChatExtensionType 单个 Azure OpenAI 聊天扩展的配置数据的表示形式。 这将由聊天补全请求使用,
该请求应使用 Azure OpenAI 聊天扩展来增强响应行为。
使用此配置仅与 Azure OpenAI 兼容。

pineconeChatExtensionParameters

用于配置 Azure OpenAI Pinecone 聊天扩展的参数。

名称 类型 说明 必需 默认
allow_partial_result 布尔 如果指定为 true,系统将允许使用部分搜索结果,如果所有查询都失败,请求将失败。 如果未指定或指定为 false,若任何搜索查询失败,则请求将失败。
身份验证 onYourDataApiKeyAuthenticationOptions 使用 API 密钥时,基于自有数据的 Azure OpenAI 的验证选项。
embedding_dependency onYourDataDeploymentNameVectorizationSource 应用矢量搜索时基于自有数据的 Azure OpenAI 使用的矢量化源的详细信息,此矢量化源基于
同一 Azure OpenAI 资源中的内部嵌入模型部署名称。
环境 字符串 Pinecone 的环境名称。
fields_mapping pineconeFieldMappingOptions 用于控制使用配置的 Pinecone 资源时如何处理字段的可选设置。
in_scope 布尔 是否应将查询限制为使用索引数据。
include_contexts 数组 输出上下文所包含的属性。 如果未指定,默认值为 citationsintent
index_name 字符串 Pinecone 数据库索引的名称。
最大搜索查询数 整数 对于一条用户消息,应将最大数量的重写查询发送到搜索提供程序。 如果未指定,系统将决定要发送的查询数。
strictness 整数 搜索相关性筛选的已配置严格性。 严格度越高,精准率越高,但回复的召回率越低。
top_n_documents 整数 为配置的查询提供的已配置最多文档数。

pineconeFieldMappingOptions

用于控制使用配置的 Pinecone 资源时如何处理字段的可选设置。

名称 类型 说明 必需 默认
content_fields 数组 应被视为内容的索引字段的名称。
content_fields_separator 字符串 内容字段应使用的分隔符模式。
filepath_field 字符串 要用作文件路径的索引字段的名称。
标题字段 字符串 要用作标题的索引字段的名称。
url_field 字符串 要用作 URL 的索引字段的名称。

onYourDataAuthenticationOptions

基于自有数据的 Azure OpenAI 的身份验证选项。

onYourDataAuthenticationOptions 的鉴别器

此组件使用属性 type 区分不同类型的:

类型值 图式
api_key onYourDataApiKeyAuthenticationOptions
connection_string onYourDataConnectionStringAuthenticationOptions
key_and_key_id onYourDataKeyAndKeyIdAuthenticationOptions
encoded_api_key onYourDataEncodedApiKeyAuthenticationOptions
access_token onYourDataAccessTokenAuthenticationOptions
system_assigned_managed_identity onYourDataSystemAssignedManagedIdentityAuthenticationOptions
user_assigned_managed_identity onYourDataUserAssignedManagedIdentityAuthenticationOptions
username_and_password onYourDataUsernameAndPasswordAuthenticationOptions
名称 类型 说明 必需 默认
类型 onYourDataAuthenticationType 基于自有数据的 Azure OpenAI 支持的身份验证类型。

onYourDataContextProperty

上下文属性。

资产
描述 上下文属性。
类型 字符串
价值观 citations
intent
all_retrieved_documents

onYourDataAuthenticationType

基于自有数据的 Azure OpenAI 支持的身份验证类型。

资产
描述 基于自有数据的 Azure OpenAI 支持的身份验证类型。
类型 字符串
价值观 api_key
connection_string
key_and_key_id
encoded_api_key
access_token
system_assigned_managed_identity
user_assigned_managed_identity
username_and_password

onYourDataApiKeyAuthenticationOptions

使用 API 密钥时,基于自有数据的 Azure OpenAI 的验证选项。

名称 类型 说明 必需 默认
钥匙 字符串 用于身份验证的 API 密钥。
类型 onYourDataAuthenticationType 基于自有数据的 Azure OpenAI 支持的身份验证类型。

onYourDataConnectionStringAuthenticationOptions

使用连接字符串时,基于自有数据的 Azure OpenAI 的验证选项。

名称 类型 说明 必需 默认
连接字符串 字符串 用于身份验证的连接字符串。
类型 onYourDataAuthenticationType 基于自有数据的 Azure OpenAI 支持的身份验证类型。

onYourDataKeyAndKeyIdAuthenticationOptions

使用 Elasticsearch 密钥和密钥 ID 对时,基于自有数据的 Azure OpenAI 的身份验证选项。

名称 类型 说明 必需 默认
钥匙 字符串 用于身份验证的 Elasticsearch 密钥。
密钥ID 字符串 用于身份验证的 Elasticsearch 密钥 ID。
类型 onYourDataAuthenticationType 基于自有数据的 Azure OpenAI 支持的身份验证类型。

onYourDataEncodedApiKeyAuthenticationOptions

使用 Elasticsearch 编码 API 密钥时,基于自有数据的 Azure OpenAI 的验证选项。

名称 类型 说明 必需 默认
编码的API密钥 字符串 用于身份验证的 Elasticsearch 编码 API 密钥。
类型 onYourDataAuthenticationType 基于自有数据的 Azure OpenAI 支持的身份验证类型。

onYourDataAccessTokenAuthenticationOptions

使用访问令牌时,基于自有数据的 Azure OpenAI 的验证选项。

名称 类型 说明 必需 默认
访问令牌 (access_token) 字符串 要用于身份验证的访问令牌。
类型 onYourDataAuthenticationType 基于自有数据的 Azure OpenAI 支持的身份验证类型。

onYourDataSystemAssignedManagedIdentityAuthenticationOptions

使用系统分配的托管标识时,基于自有数据的 Azure OpenAI 的验证选项。

名称 类型 说明 必需 默认
类型 onYourDataAuthenticationType 基于自有数据的 Azure OpenAI 支持的身份验证类型。

onYourDataUserAssignedManagedIdentityAuthenticationOptions

使用用户分配的托管标识时,基于自有数据的 Azure OpenAI 的验证选项。

名称 类型 说明 必需 默认
managed_identity_resource_id 字符串 用于进行身份验证的用户分配托管标识的资源 ID。
类型 onYourDataAuthenticationType 基于自有数据的 Azure OpenAI 支持的身份验证类型。

onYourDataUsernameAndPasswordAuthenticationOptions

使用用户名和密码时,Azure OpenAI On Your Data 的身份验证选项。

名称 类型 说明 必需 默认
密码 字符串 密码。 用于身份验证。
类型 onYourDataAuthenticationType 基于自有数据的 Azure OpenAI 支持的身份验证类型。
用户名 字符串 用于身份验证的用户名。

onYourDataVectorizationSource

使用矢量搜索的基于自有数据的 Azure OpenAI 的矢量化源的抽象表示形式。

此组件使用属性 type 区分不同类型的:

类型值 图式
endpoint onYourDataEndpointVectorizationSource
deployment_name onYourDataDeploymentNameVectorizationSource
integrated onYourDataIntegratedVectorizationSource
model_id onYourDataModelIdVectorizationSource
名称 类型 说明 必需 默认
类型 onYourDataVectorizationSourceType 表示基于自有数据的 Azure OpenAI 可用于配置用于矢量搜索的矢量化数据的
可用源。

onYourDataVectorizationSourceType

表示基于自有数据的 Azure OpenAI 可用于配置用于矢量搜索的矢量化数据的可用源。

资产
描述 表示基于自有数据的 Azure OpenAI 可用于配置用于矢量搜索的矢量化数据的
可用源。
类型 字符串
价值观 endpoint
deployment_name
integrated
model_id

onYourDataEndpointVectorizationSource

应用矢量搜索时 Azure OpenAI On Your Data 使用的矢量化源的详细信息,此矢量化源基于用于嵌入的公共 Azure OpenAI 终结点调用。

名称 类型 说明 必需 默认
身份验证 onYourDataApiKeyAuthenticationOptionsonYourDataAccessTokenAuthenticationOptions
尺寸 整数 嵌入应有的维度数。 仅在 text-embedding-3 及更高版本中受支持。
端点 字符串 指定应从中检索嵌入的资源终结点 URL。 其格式应为:https://YOUR_RESOURCE_NAME.openai.azure.com/openai/deployments/YOUR_DEPLOYMENT_NAME/embeddings。 不允许 api-version 查询参数。
类型 onYourDataVectorizationSourceType 表示基于自有数据的 Azure OpenAI 可用于配置用于矢量搜索的矢量化数据的
可用源。

onYourDataDeploymentNameVectorizationSource

应用矢量搜索时基于自有数据的 Azure OpenAI 使用的矢量化源的详细信息,此矢量化源基于同一 Azure OpenAI 资源中的内部嵌入模型部署名称。

名称 类型 说明 必需 默认
部署名称 字符串 指定要用于矢量化的模型部署的名称。 此模型部署必须位于同一 Azure OpenAI 资源中,但基于自有数据将通过内部调用(而不是公共调用)使用此模型部署,从而即使在专用网络中也能实现矢量搜索。
尺寸 整数 嵌入应有的维度数。 仅在 text-embedding-3 及更高版本中受支持。
类型 onYourDataVectorizationSourceType 表示基于自有数据的 Azure OpenAI 可用于配置用于矢量搜索的矢量化数据的
可用源。

onYourDataIntegratedVectorizationSource

表示搜索资源中定义的集成矢量器。

名称 类型 说明 必需 默认
类型 onYourDataVectorizationSourceType 表示基于自有数据的 Azure OpenAI 可用于配置用于矢量搜索的矢量化数据的
可用源。

onYourDataModelIdVectorizationSource

应用矢量搜索时基于自有数据的 Azure OpenAI 使用的矢量化源的详细信息,此矢量化源基于搜索服务模型 ID。 目前仅 Elasticsearch® 支持。

名称 类型 说明 必需 默认
model_id 字符串 指定要用于矢量化的模型 ID。 必须在搜索服务中定义此模型 ID。
类型 onYourDataVectorizationSourceType 表示基于自有数据的 Azure OpenAI 可用于配置用于矢量搜索的矢量化数据的
可用源。

azureChatExtensionsMessageContext

当 Azure OpenAI 聊天扩展涉及到生成相应的聊天补全响应时可用的其他上下文信息的表示形式。 仅当使用配置为使用匹配扩展的 Azure OpenAI 请求时,才会填充此上下文信息。

名称 类型 说明 必需 默认
all_retrieved_documents 数组 所有检索到的文档。
引文 数组 数据源检索结果,用于在响应中生成助手消息。
意向 字符串 聊天历史记录中检测到的意向,用于传递到下一轮,以传递上下文。

引文

聊天补全响应消息的引文信息。

名称 类型 说明 必需 默认
chunk_id 字符串 引文的区块 ID。
内容 字符串 引文的内容。
文件路径 字符串 引文的文件路径。
rerank_score 数字 检索到的文档的重新排名分数。
title 字符串 引文的标题。
网址 字符串 引文的 URL。

retrievedDocument

检索到的文档。

名称 类型 说明 必需 默认
chunk_id 字符串 引文的区块 ID。
内容 字符串 引文的内容。
数据源索引 整数 数据源的索引。
文件路径 字符串 引文的文件路径。
过滤原因 filterReason 检索的文档的筛选原因。
original_search_score 数字 检索到的文档的原始搜索分数。
rerank_score 数字 检索到的文档的重新排名分数。
search_queries 数组 用于检索文档的搜索查询。
title 字符串 引文的标题。
网址 字符串 引文的 URL。

过滤原因

检索的文档的筛选原因。

资产
描述 检索的文档的筛选原因。
类型 字符串
价值观 score
rerank

chatCompletionMessageToolCall

名称 类型 说明 必需 默认
功能 物体 模型调用的函数。
└─ arguments 字符串 用于调用函数的参数,由模型以 JSON 格式生成。 请注意,模型并不总是生成有效的 JSON,并且可能会使函数架构未定义的参数幻觉。 在调用函数之前验证代码中的参数。
└─ 名称 字符串 要调用的函数名称。
id 字符串 工具调用的 ID。
类型 工具调用类型 工具调用的类型,在本例中为 function

toolCallType

工具调用的类型,在本例中为 function

资产
描述 工具调用的类型,在本例中为 function
类型 字符串
价值观 function

chatCompletionRequestMessageTool

名称 类型 说明 必需 默认
内容 字符串 消息的内容。
tool_call_id 字符串 此消息正在响应的工具调用。

chatCompletionRequestMessageFunction

名称 类型 说明 必需 默认
内容 字符串 消息的内容。
名称 字符串 消息的内容。
角色 枚举 消息作者的角色,在本例中为 function
可能的值: function

createChatCompletionResponse

表示模型根据提供的输入返回的聊天补全响应。

名称 类型 说明 必需 默认
选择 数组 聊天完成选项的列表。 如果 n 大于 1,则可以具备多个角色。
创建 整数 聊天补全创建时间的 Unix 时间戳(以秒为单位)。
id 字符串 聊天补全的唯一标识符。
模型 字符串 用于聊天补全的模型。
物体 枚举 始终为 chat.completion 的对象类型。
可能的值: chat.completion
prompt_filter_results promptFilterResults 请求中零个或多个提示的内容筛选结果。 在流式处理请求中,不同提示的结果可能以不同的时间或不同的顺序到达。
system_fingerprint 字符串 这个指纹表示模型运行的后端配置。

可以与 seed 请求参数一起使用,以了解何时进行了可能影响确定性的后端更改。
使用情况 completionUsage 完成请求的使用情况统计信息。

createChatCompletionStreamResponse

表示模型根据提供的输入返回的聊天补全响应的流式区块。

名称 类型 说明 必需 默认
选择 数组 聊天完成选项的列表。 如果 n 大于 1,则可以包含多个元素。
创建 整数 聊天补全创建时间的 Unix 时间戳(以秒为单位)。 每个区块具有相同的时间戳。
id 字符串 聊天补全的唯一标识符。 每个区块具有相同的 ID。
模型 字符串 要生成补全的模型。
物体 枚举 始终为 chat.completion.chunk 的对象类型。
可能的值: chat.completion.chunk
system_fingerprint 字符串 这个指纹表示模型运行的后端配置。
可以与 seed 请求参数一起使用,以了解何时进行了可能影响确定性的后端更改。

chatCompletionStreamResponseDelta

流式处理的模型响应生成的聊天补全增量。

名称 类型 说明 必需 默认
内容 字符串 区块消息的内容。
function_call 物体 已弃用并替换为 tool_calls。 应调用的函数的名称和参数,由模型生成。
└─ arguments 字符串 用于调用函数的参数,由模型以 JSON 格式生成。 请注意,模型并不总是生成有效的 JSON,并且可能会使函数架构未定义的参数幻觉。 在调用函数之前验证代码中的参数。
└─ 名称 字符串 要调用的函数名称。
拒绝 字符串 模型生成的拒绝消息。
角色 枚举 此消息作者的角色。
可能的值:systemuserassistanttool
tool_calls 数组

chatCompletionMessageToolCallChunk

名称 类型 说明 必需 默认
功能 物体
└─ arguments 字符串 用于调用函数的参数,由模型以 JSON 格式生成。 请注意,模型并不总是生成有效的 JSON,并且可能会使函数架构未定义的参数幻觉。 在调用函数之前验证代码中的参数。
└─ 名称 字符串 要调用的函数名称。
id 字符串 工具调用的 ID。
索引 整数
类型 枚举 工具的类型。 目前仅支持 function
可能的值: function

chatCompletionStreamOptions

用于流式处理响应的选项。 仅在设置 stream: true 时设置此项。

名称 类型 说明 必需 默认
include_usage 布尔 如果已设置,则会在 data: [DONE] 消息之前流式传输其他区块。 此区块上的 usage 字段将显示整个请求的令牌使用情况统计信息,并且 choices 字段将始终为空数组。 所有其他区块也将包含一个 usage 字段,但值为 null。

chatCompletionChoiceLogProbs

所选的对数概率信息。

名称 类型 说明 必需 默认
内容 数组 包含对数概率信息的消息内容令牌列表。
拒绝 数组 包含对数概率信息的消息拒绝标记的列表。

chatCompletionTokenLogprob

名称 类型 说明 必需 默认
字节 数组 表示令牌的 UTF-8 字节表示形式的整数列表。 在字符由多个令牌表示,并且其字节表示形式必须组合在一起才能生成正确的文本表示形式的情况下非常有用。 如果令牌没有字节表示形式,则为 null
logprob 数字 此令牌的对数概率。
令牌 字符串 令牌。
top_logprobs 数组 在此标记位置上,最有可能的标记及其对数概率的列表。 在极少数情况下,返回的数量可能少于请求的 top_logprobs 数。

chatCompletionResponseMessage

模型生成的聊天补全消息。

名称 类型 说明 必需 默认
音频 物体 如果请求音频输出形式,则此对象包含有关
模型的音频响应的数据。
└─ 数据 字符串 模型生成的 Base64 编码的音频字节,采用
请求中指定的格式。
└─ expires_at 整数 当此音频响应在服务器上不再可
供多轮对话使用时的 Unix 时间
戳(以秒为单位)。
└─ id 字符串 此音频响应的唯一标识符。
└─ transcript 字符串 模型生成的音频的脚本。
内容 字符串 消息的内容。
上下文 azureChatExtensionsMessageContext 当 Azure OpenAI 聊天扩展涉及到生成相应的聊天补全响应时
可用的其他上下文信息的表示形式。 此上下文信息仅在使用
配置为使用匹配扩展的 Azure OpenAI 请求时填充。
function_call chatCompletionFunctionCall 已弃用并替换为 tool_calls。 应调用的函数的名称和参数,由模型生成。
拒绝 字符串 模型生成的拒绝消息。
角色 chatCompletionResponseMessageRole 响应消息作者的角色。
tool_calls 数组 模型生成的工具调用,例如函数调用。

chatCompletionResponseMessageRole

响应消息作者的角色。

资产
描述 响应消息作者的角色。
类型 字符串
价值观 assistant

chatCompletionToolChoiceOption

控制模型调用哪些工具(如有)。 none 表示模型不会调用任何工具,而是生成消息。 auto 表示模型可以在生成消息和调用一个或多个工具之间进行选择。 required 表示模型必须调用一个或多个工具。 通过 {"type": "function", "function": {"name": "my_function"}} 指定特定工具将强制模型调用该工具。 如果没有工具,则 none 为默认值。 如果存在工具,则 auto 为默认值。

此组件可以是下列组件之一:

chatCompletionNamedToolChoice

指定模型应使用的工具。 用于强制模型调用特定函数。

名称 类型 说明 必需 默认
功能 物体
└─ 名称 字符串 要调用的函数名称。
类型 枚举 工具的类型。 目前仅支持 function
可能的值: function

ParallelToolCalls

是否在工具使用期间启用并行函数调用。

未为此组件定义任何属性。

预测内容

静态预测输出内容,例如正在重新生成的文本文件的内容。

名称 类型 说明 必需 默认
内容 字符串或数组 生成模型响应时应匹配的内容。 如果生成的标记与该内容匹配,则返回整个模型响应的速度可以快得多。
类型 枚举 要提供的预测内容的类型。 此类型目前始终为 content
可能的值: content

chatCompletionMessageToolCalls

模型生成的工具调用,例如函数调用。

未为此组件定义任何属性。

ChatCompletionModalities

你希望模型为此请求生成的输出类型。 大多数模型都能够生成文本,这是默认设置:

["text"]

gpt-4o-audio-preview 模型还可用于生成音频。 若要请求此模型生成文本和音频响应,你可以使用:

["text", "audio"]

未为此组件定义任何属性。

chatCompletionFunctionCall

已弃用并替换为 tool_calls。 应调用的函数的名称和参数,由模型生成。

名称 类型 说明 必需 默认
参数 字符串 用于调用函数的参数,由模型以 JSON 格式生成。 请注意,模型并不总是生成有效的 JSON,并且可能会使函数架构未定义的参数幻觉。 在调用函数之前验证代码中的参数。
名称 字符串 要调用的函数名称。

completionUsage

完成请求的使用情况统计信息。

名称 类型 说明 必需 默认
completion_tokens 整数 生成的补全中的词元数。
completion_tokens_details 物体 完成中使用的令牌明细。
└─ accepted_prediction_tokens 整数 使用预测输出时,在补全时出现的预测中标记数。
└─ audio_tokens 整数 模型生成的音频输入标记。
└─ reasoning_tokens 整数 用于推理的由模型生成的令牌。
└─ rejected_prediction_tokens 整数 使用预测输出时,未在补全时出现的预测中标记数。 但是,与推理标记一样,出于计费、输出和上下文窗口限制的目的,这些标记仍然计入总补全标记中。
prompt_tokens 整数 提示中的标记数。
prompt_tokens_details 物体 提示令牌的详细信息。
└─ audio_tokens 整数 提示中存在的音频输入标记。
└─ cached_tokens 整数 缓存的提示令牌数。
total_tokens 整数 请求中使用的令牌总数(提示 + 补全)。

chatCompletionTool

名称 类型 说明 必需 默认
功能 FunctionObject
类型 枚举 工具的类型。 目前仅支持 function
可能的值: function

函数参数

函数接受的参数,被描述为 JSON 架构对象。 请参阅指南查看示例,参阅 JSON 架构参考查看有关格式的文档。

省略 parameters 会定义具有空参数列表的函数。

未为此组件定义任何属性。

FunctionObject

名称 类型 说明 必需 默认
描述 字符串 函数作用的描述,由模型用于选择何时以及如何调用函数。
名称 字符串 要调用的函数的名称。 必须是 a-z、A-z、0-9,或包含下划线和短划线,最大长度为 64。
参数 FunctionParameters 函数接受的参数,被描述为 JSON 架构对象。 请参阅指南查看示例,参阅 JSON 架构参考查看有关格式的文档。

省略 parameters 会定义具有空参数列表的函数。
strict 布尔 生成函数调用时是否启用严格的架构遵循。 如果设置为 true,则模型将遵循 parameters 字段中定义的确切架构。 当 stricttrue 时仅支持 JSON 架构的子集。

ResponseFormatText

名称 类型 说明 必需 默认
类型 枚举 要定义的响应格式的类型:text
可能的值: text

ResponseFormatJsonObject

名称 类型 说明 必需 默认
类型 枚举 要定义的响应格式的类型:json_object
可能的值: json_object

ResponseFormatJsonSchemaSchema

响应格式的架构,描述为 JSON 架构对象。

未为此组件定义任何属性。

ResponseFormatJsonSchema

名称 类型 说明 必需 默认
json_schema 物体
└─ 说明 字符串 对响应格式用途的描述,由模型用于确定如何以该格式进行响应。
└─ 名称 字符串 响应格式的名称。 必须是 a-z、A-z、0-9,或包含下划线和短划线,最大长度为 64。
└─ 架构 ResponseFormatJsonSchemaSchema 响应格式的架构,描述为 JSON 架构对象。
└─ strict 布尔 生成输出时是否启用严格的架构遵循。 如果设置为 true,则模型将始终遵循 schema 字段中定义的确切架构。 当 stricttrue 时仅支持 JSON 架构的子集。
类型 枚举 要定义的响应格式的类型:json_schema
可能的值: json_schema

chatCompletionChoiceCommon

名称 类型 说明 必需 默认
finish_reason 字符串
索引 整数

创建翻译请求

翻译请求。

名称 类型 说明 必需 默认
文件 字符串 要翻译的音频文件。
prompt 字符串 用于指导模型风格或继续之前的音频片段的可选文本。 提示应为英语。
response_format audioResponseFormat 定义输出的格式。
温度 数字 采样温度,介于 0 和 1 之间。 较高的值(如 0.8)将使输出更随机,而较小的值(如 0.2)将使输出更集中且更具确定性 如果设置为 0,则模型将使用对数概率自动升高温度,直到达到特定阈值。 0

audioResponse

response_format 为 json 时的翻译或听录响应

名称 类型 说明 必需 默认
文本 字符串 已翻译或转录的文本。

audioVerboseResponse

response_format 为 verbose_json 时的翻译或听录响应

名称 类型 说明 必需 默认
持续时间 数字 持续时间。
语言 字符串 语言。
数组
任务 字符串 音频任务类型。
文本 字符串 已翻译或转录的文本。
words 数组

audioResponseFormat

定义输出的格式。

资产
描述 定义输出的格式。
类型 字符串
价值观 json
text
srt
verbose_json
vtt

createTranscriptionRequest

听录请求。

名称 类型 说明 必需 默认
文件 字符串 要转录的音频文件对象。
语言 字符串 输入音频的语言。 以 ISO-639-1 格式提供输入语言将提高准确性并减少延迟。
prompt 字符串 用于指导模型风格或继续之前的音频片段的可选文本。 提示应与音频语言匹配。
response_format audioResponseFormat 定义输出的格式。
温度 数字 采样温度,介于 0 和 1 之间。 较高的值(如 0.8)将使输出更随机,而较小的值(如 0.2)将使输出更集中且更具确定性 如果设置为 0,则模型将使用对数概率自动升高温度,直到达到特定阈值。 0
timestamp_granularities[] 数组 要为此听录填充的时间戳粒度。 response_format 必须设为 verbose_json 以使用时间戳粒度。 支持以下任一选项或两个选项:wordsegment。 注意:段时间戳没有额外的延迟,但生成单词时间戳会产生额外的延迟。 ['segment']

audioSegment

听录或翻译段。

名称 类型 说明 必需 默认
avg_logprob 数字 平均对数概率。
压缩比 数字 压缩率。
end 数字 段结束偏移量。
id 整数 段标识符。
no_speech_prob 数字 “无语音”的概率。
seek 数字 段偏移量。
start 数字 段初始偏移量。
温度 数字 温度。
文本 字符串 段文本。
tokens 数组 文本令牌。

audioWord

听录或翻译字。

名称 类型 说明 必需 默认
end 数字 字结束偏移量。
start 数字 字初始偏移量。
word 字符串 单词

创建语音请求 (createSpeechRequest)

语音请求。

名称 类型 说明 必需 默认
输入 字符串 要为其合成音频的文本。 最大长度为 4096 个字符。
response_format 枚举 合成音频的格式。
可能的值:mp3、、opusaacflacwavpcm
速度 数字 合成音频的速度。 从 0.254.0 范围选择值。 1.0 是默认值。 1.0
语音 枚举 用于语音合成的语音。
可能的值:alloy、、echofableonyxnovashimmer

图像质量

将生成的图像的质量。

资产
描述 将生成的图像的质量。
类型 字符串
默认 汽车
价值观 auto
high
medium
low
hd
standard

imagesResponseFormat

返回生成图像的格式。

资产
描述 返回生成图像的格式。
类型 字符串
默认 网址
价值观 url
b64_json

图像输出格式

返回生成的图像的文件格式。 仅支持 gpt-image-1。

资产
描述 返回生成的图像的文件格式。 仅支持 gpt-image-1。
类型 字符串
默认 png
价值观 png
jpeg

图像大小

生成的图像的大小。

资产
描述 生成的图像的大小。
类型 字符串
默认 汽车
价值观 auto
1792x1024
1024x1792
1024x1024
1024x1536
1536x1024

imageStyle

生成的图像的样式。 仅支持 dall-e-3。

资产
描述 生成的图像的样式。 仅支持 dall-e-3。
类型 字符串
默认 vivid
价值观 vivid
natural

imageBackground

允许为生成的图像的背景设置透明度。 仅 gpt-image-1 支持此参数。

资产
描述 允许为生成的图像的背景设置透明度。 仅 gpt-image-1 支持此参数。
类型 字符串
默认 汽车
价值观 transparent
opaque
auto

图像生成请求

名称 类型 说明 必需 默认
背景 imageBackground 允许为生成的图像的背景设置透明度。 仅 gpt-image-1 支持此参数。 汽车
n 整数 要生成的图像数。 对于 dall-e-3,仅支持 n=1。 1
output_compression 整数 生成的图像的压缩级别(0-100%)。 此参数仅在 gpt-image-1 的 jpeg 输出格式下受到支持。 100
输出格式 imagesOutputFormat 返回生成的图像的文件格式。 仅支持 gpt-image-1。 png
prompt 字符串 所需图像的文本说明。 gpt-image-1 的最大长度为 32000 个字符,dall-e-3 的最大长度为 4000 个字符
质量 imageQuality 将生成的图像的质量。 汽车
response_format imagesResponseFormat 返回生成图像的格式。 网址
size imageSize 生成的图像的大小。 汽车
style imageStyle 生成的图像的样式。 仅支持 dall-e-3。 vivid
用户 字符串 表示最终用户的唯一标识符,可帮助监视和检测滥用行为。

imageEditsRequest

名称 类型 说明 必需 默认
图像 字符串或数组 待编辑的图片。 必须是受支持的图像文件或图像数组。 每个图像应为小于 25MB 的 png 或 jpg 文件。
面具 字符串 另一个图像,其完全透明区域(例如 alpha 为零)指示应编辑图像的位置。 如果提供了多个映像,掩码将应用于第一个图像。 必须是有效的 PNG 文件,小于 4MB,并且具有与图像相同的尺寸。
n 整数 要生成的图像数。 1
prompt 字符串 所需图像的文本说明。 最大长度为 32000 个字符。
质量 imageQuality 将生成的图像的质量。 汽车
response_format imagesResponseFormat 返回生成图像的格式。 网址
size imageSize 生成的图像的大小。 汽车
用户 字符串 表示最终用户的唯一标识符,可帮助监视和检测滥用行为。

generateImagesResponse

名称 类型 说明 必需 默认
创建 整数 创建操作时的 UNIX 时间戳。
数据 数组 操作的结果数据(如果成功)
使用情况 imageGenerationsUsage 表示图像生成请求中令牌使用的详细信息。 仅适用于 gpt-image-1。

imageResult

如果成功,则返回图像 URL 或编码图像,否则返回错误。

名称 类型 说明 必需 默认
b64_json 字符串 base64 编码的图像
content_filter_results dalle内容过滤结果 有关内容筛选结果的信息。
prompt_filter_results dalleFilterResults 有关内容筛选类别(hate、sexual、violence、self_harm)的信息(如果检测到),及严重性级别(very_low、low、medium、high-scale,用于确定有害内容的强度和风险级别),以及内容是否已筛选。 有关越狱内容和亵渎内容的信息(如果检测到),以及是否已筛选。 以及有关客户阻止列表的信息(如果已筛选)及其 ID。
revised_prompt 字符串 用于生成图像的提示(如果有对提示的任何修订)。
网址 字符串 图像 URL。

imageGenerationsUsage

表示图像生成请求中令牌使用的详细信息。 仅适用于 gpt-image-1。

名称 类型 说明 必需 默认
input_tokens 整数 输入令牌数。
input_tokens_details 物体 输入令牌的明细。
└─ image_tokens 整数 映像令牌数。
└─ text_tokens 整数 文本标记数。
output_tokens 整数 输出标记数。
total_tokens 整数 使用的令牌总数。

线

内容行对象,由相邻的内容元素序列(如字词和选择标记)组成。

名称 类型 说明 必需 默认
spans 数组 表示检测到的对象及其边界框信息的跨度数组。
文本 字符串

span

表示检测到的对象及其边界框信息的跨度对象。

名称 类型 说明 必需 默认
length 整数 以字符为单位的跨度长度,以 Unicode 码位表示。
抵消 整数 文本中跨度开始处的字符偏移量。 这个偏移量定义为跨度的第一个字符的位置,从文本开头作为 Unicode 码位开计数。
多边形 数组 一个对象数组,表示多边形中包含检测到的对象中的点。
文本 字符串 表示检测到的对象的跨度的文本内容。

runCompletionUsage

与运行相关的使用情况统计信息。 如果运行不处于终端状态(例如 nullin_progress 等),则此值将为 queued

名称 类型 说明 必需 默认
completion_tokens 整数 在运行过程中使用的补全令牌的数目。
prompt_tokens 整数 在运行过程中使用的提示令牌的最大数目。
total_tokens 整数 使用的令牌总数(提示 + 补全)。

runStepCompletionUsage

与运行步骤相关的使用情况统计信息。 当运行步骤的状态为 null 时,此值将为 in_progress

名称 类型 说明 必需 默认
completion_tokens 整数 在运行步骤过程中使用的补全令牌的数目。
prompt_tokens 整数 在运行步骤过程中使用的提示令牌的数目。
total_tokens 整数 使用的令牌总数(提示 + 补全)。

assistantsApiResponseFormatOption

指定模型必须输出的格式。 与 GPT-4o、GPT-4 Turbo 和自 gpt-3.5-turbo-1106 起的所有 GPT-3.5 Turbo 型号兼容。

{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }设置为启用结构化输出,以确保模型与提供的 JSON 架构匹配。 在“结构化输出”指南中了解详细信息。

设置为 { "type": "json_object" } 将启用 JSON 模式,这可以确保模型生成的消息是有效的 JSON。

重要提示:使用 JSON 模式时,还必须使用系统或用户消息指示模型自行生成 JSON。 如果没有此项,则模型可能会生成一个无限的空白流,直到生成达到令牌限制,从而生成长期运行且似乎“卡滞”的请求。 另请注意,如果使用 finish_reason="length",则消息内容可能会部分截断,这表示生成超过了 max_tokens,或者对话超过了最大上下文长度。

此组件可以是下列组件之一:

assistantsApiResponseFormat

描述模型的预期输出的对象。 如果为 json_object,则只允许将 function 类型 tools 传递给 Run。 如果为 text,则模型可以返回文本或任何所需的值。

名称 类型 说明 必需 默认
类型 字符串 必须是 textjson_object 之一。 文本

类型枚举:AssistantsApiResponseFormat

说明
文本
json对象 (json_object)

assistantObject

表示可以调用模型并使用工具的 assistant

名称 类型 说明 必需 默认
created_at 整数 创建助手时的 Unix 时间戳(以秒为单位)。
描述 字符串 助手的说明。 最大长度为 512 个字符。
id 字符串 可以在 API 终结点中引用的标识符。
指示 字符串 助手使用的系统说明。 最大长度为 256,000 个字符。
元数据 物体 按 16 个成组的可附加到对象的键值对。 这对以结构化格式存储对象相关的附加信息很有用。 键的最大长度为 64 个字符,值的最大长度为 512 个字符。
模型 字符串 要使用的模型的 ID。
名称 字符串 助手的名称。 最大长度为 256 个字符。
物体 字符串 始终为 assistant 的对象类型。
response_format assistantsApiResponseFormatOption 指定模型必须输出的格式。 与 GPT-4o、GPT-4 Turbo 和自 gpt-3.5-turbo-1106 起的所有 GPT-3.5 Turbo 型号兼容。

{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }设置为启用结构化输出,以确保模型与提供的 JSON 架构匹配。 在“结构化输出”指南中了解详细信息。

设置为 { "type": "json_object" } 将启用 JSON 模式,这可以确保模型生成的消息是有效的 JSON。

重要提示:使用 JSON 模式时,还必须使用系统或用户消息指示模型自行生成 JSON。 如果没有此项,则模型可能会生成一个无限的空白流,直到生成达到令牌限制,从而生成长期运行且似乎“卡滞”的请求。 另请注意,如果使用 finish_reason="length",则消息内容可能会部分截断,这表示生成超过了 max_tokens,或者对话超过了最大上下文长度。
温度 数字 要使用的采样温度,介于 0 和 2 之间。 较高的值(如 0.8)将使输出更随机,而较小的值(如 0.2)将使输出更集中且更具确定性
1
工具资源 物体 助手工具使用的一组资源。 资源特定于工具类型。 例如,code_interpreter 工具需要文件 ID 列表,而 file_search 工具需要矢量存储 ID 列表。
└─ code_interpreter 物体
└─ file_ids 数组 可供 code_interpreter 工具使用的文件 ID 列表。 最多可以有 20 个与该工具关联的文件。
[]
└─ file_search 物体
└─ vector_store_ids 数组 附加到此助手的矢量存储 ID。 助手最多可以附加 1 个矢量存储。
工具 数组 在助手上启用的工具列表。 每个助手最多可以有 128 个工具。 工具类型可以是 code_interpreterfile_searchfunction
[]
top_p 数字 温度采样的替代方法,称为核采样,其中模型考虑具有 top_p 概率质量的令牌的结果。 所以 0.1 意味着只考虑包含前 10% 概率质量的令牌。

我们通常建议更改此设置或温度,但不要同时更改这两者。
1

对象枚举:AssistantObjectType

说明
助手 对象类型,始终为 assistant。

createAssistantRequest

名称 类型 说明 必需 默认
描述 字符串 助手的说明。 最大长度为 512 个字符。
指示 字符串 助手使用的系统说明。 最大长度为 256,000 个字符。
元数据 物体 按 16 个成组的可附加到对象的键值对。 这对以结构化格式存储对象相关的附加信息很有用。 键的最大长度为 64 个字符,值的最大长度为 512 个字符。
模型 字符串
名称 字符串 助手的名称。 最大长度为 256 个字符。
response_format assistantsApiResponseFormatOption 指定模型必须输出的格式。 与 GPT-4o、GPT-4 Turbo 和自 gpt-3.5-turbo-1106 起的所有 GPT-3.5 Turbo 型号兼容。

{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }设置为启用结构化输出,以确保模型与提供的 JSON 架构匹配。 在“结构化输出”指南中了解详细信息。

设置为 { "type": "json_object" } 将启用 JSON 模式,这可以确保模型生成的消息是有效的 JSON。

重要提示:使用 JSON 模式时,还必须使用系统或用户消息指示模型自行生成 JSON。 如果没有此项,则模型可能会生成一个无限的空白流,直到生成达到令牌限制,从而生成长期运行且似乎“卡滞”的请求。 另请注意,如果使用 finish_reason="length",则消息内容可能会部分截断,这表示生成超过了 max_tokens,或者对话超过了最大上下文长度。
温度 数字 要使用的采样温度,介于 0 和 2 之间。 较高的值(如 0.8)将使输出更随机,而较小的值(如 0.2)将使输出更集中且更具确定性
1
工具资源 物体 助手工具使用的一组资源。 资源特定于工具类型。 例如,code_interpreter 工具需要文件 ID 列表,而 file_search 工具需要矢量存储 ID 列表。
└─ code_interpreter 物体
└─ file_ids 数组 可供 code_interpreter 工具使用的文件 ID 列表。 最多可以有 20 个与该工具关联的文件。
[]
└─ file_search 物体
└─ vector_store_ids 数组 附加到此助手的矢量存储。 助手最多可以附加 1 个矢量存储。
└─ vector_stores 数组 一个帮助程序,用于创建具有 file_ids 的矢量存储,并将其附加到此助手。 助手最多可以附加 1 个矢量存储。
工具 数组 在助手上启用的工具列表。 每个助手最多可以有 128 个工具。 工具类型可以是 code_interpreterretrievalfunction
[]
top_p 数字 温度采样的替代方法,称为核采样,其中模型考虑具有 top_p 概率质量的令牌的结果。 所以 0.1 意味着只考虑包含前 10% 概率质量的令牌。

我们通常建议更改此设置或温度,但不要同时更改这两者。
1

modifyAssistantRequest

名称 类型 说明 必需 默认
描述 字符串 助手的说明。 最大长度为 512 个字符。
指示 字符串 助手使用的系统说明。 最大长度为 32768 个字符。
元数据 物体 按 16 个成组的可附加到对象的键值对。 这对以结构化格式存储对象相关的附加信息很有用。 键的最大长度为 64 个字符,值的最大长度为 512 个字符。
模型 字符串
名称 字符串 助手的名称。 最大长度为 256 个字符。
response_format assistantsApiResponseFormatOption 指定模型必须输出的格式。 与 GPT-4o、GPT-4 Turbo 和自 gpt-3.5-turbo-1106 起的所有 GPT-3.5 Turbo 型号兼容。

{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }设置为启用结构化输出,以确保模型与提供的 JSON 架构匹配。 在“结构化输出”指南中了解详细信息。

设置为 { "type": "json_object" } 将启用 JSON 模式,这可以确保模型生成的消息是有效的 JSON。

重要提示:使用 JSON 模式时,还必须使用系统或用户消息指示模型自行生成 JSON。 如果没有此项,则模型可能会生成一个无限的空白流,直到生成达到令牌限制,从而生成长期运行且似乎“卡滞”的请求。 另请注意,如果使用 finish_reason="length",则消息内容可能会部分截断,这表示生成超过了 max_tokens,或者对话超过了最大上下文长度。
温度 数字 要使用的采样温度,介于 0 和 2 之间。 较高的值(如 0.8)将使输出更随机,而较小的值(如 0.2)将使输出更集中且更具确定性
1
工具资源 物体 助手工具使用的一组资源。 资源特定于工具类型。 例如,code_interpreter 工具需要文件 ID 列表,而 file_search 工具需要矢量存储 ID 列表。
└─ code_interpreter 物体
└─ file_ids 数组 替代可供 code_interpreter 工具使用的文件 ID 列表。 最多可以有 20 个与该工具关联的文件。
[]
└─ file_search 物体
└─ vector_store_ids 数组 替代附加到此助手的矢量存储。 助手最多可以附加 1 个矢量存储。
工具 数组 在助手上启用的工具列表。 每个助手最多可以有 128 个工具。 工具类型可以是 code_interpreterretrievalfunction
[]
top_p 数字 温度采样的替代方法,称为核采样,其中模型考虑具有 top_p 概率质量的令牌的结果。 所以 0.1 意味着只考虑包含前 10% 概率质量的令牌。

我们通常建议更改此设置或温度,但不要同时更改这两者。
1

deleteAssistantResponse

名称 类型 说明 必需 默认
已删除 布尔
id 字符串
物体 字符串

对象枚举:DeleteAssistantResponseState

说明
助理.已删除

listAssistantsResponse

名称 类型 说明 必需 默认
数据 数组
first_id 字符串
has_more 布尔
last_id 字符串
物体 字符串

assistantToolsCode

名称 类型 说明 必需 默认
类型 字符串 要定义的工具类型:code_interpreter

类型枚举:assistantToolsCodeType

说明
代码解释器

assistantToolsFileSearch

名称 类型 说明 必需 默认
文件搜索 物体 文件搜索工具的替代。
└─ max_num_results 整数 文件搜索工具应输出的最大结果数。 对于 gpt-4* 模型,默认值为 20;对于 gpt-3.5-turbo,默认值为 5。 此数字应介于 1 和 50 之间(含)。

请注意,文件搜索工具输出的结果可能会少于 max_num_results 个。
类型 字符串 要定义的工具类型:file_search

类型枚举:assistantToolsFileSearchType

说明
文件搜索

assistantToolsFileSearchTypeOnly

名称 类型 说明 必需 默认
类型 字符串 要定义的工具类型:file_search

类型枚举:assistantToolsFileSearchType

说明
文件搜索

assistantToolsFunction

名称 类型 说明 必需 默认
功能 物体 函数定义。
└─ 说明 字符串 函数作用的描述,由模型用于选择何时以及如何调用函数。
└─ 名称 字符串 要调用的函数的名称。 必须是 a-z、A-z、0-9,或包含下划线和短划线,最大长度为 64。
└─ 参数 聊天完成功能参数 函数接受的参数,被描述为 JSON 架构对象。 请参阅指南/查看示例,参阅 JSON 架构参考查看有关格式的文档。
类型 字符串 要定义的工具类型:function

类型枚举:assistantToolsFunction

说明
功能

truncationObject

用于指示在运行之前如何截断线程的控件。 使用此控件可控制运行的初始上下文窗口。

名称 类型 说明 必需 默认
最后消息 整数 构造运行上下文时线程中的最新消息数。
类型 字符串 用于线程的截断策略。 默认为 auto。 如果设置为 last_messages,则线程将被截断为线程中的 n 条最新消息。 设置为 auto 时,将删除线程中间的消息,以适应模型的上下文长度 max_prompt_tokens

类型枚举:TruncationType

说明
汽车
最后消息

assistantsApiToolChoiceOption

控制模型调用哪些工具(如有)。 none 表示模型不会调用任何工具,而是生成消息。 auto 是默认值,表示模型可以在生成消息和调用工具之间进行选择。 指定特定工具(例如 {"type": "file_search"}{"type": "function", "function": {"name": "my_function"}})将强制模型调用该工具。

此组件可以是下列组件之一:

assistantsNamedToolChoice

指定模型应使用的工具。 用于强制模型调用特定工具。

名称 类型 说明 必需 默认
功能 物体
└─ 名称 字符串 要调用的函数名称。
类型 字符串 工具的类型。 如果类型为 function,则必须设置函数名称

类型枚举:AssistantsNamedToolChoiceType

说明
功能
代码解释器
文件搜索

runObject

表示在线程上运行的执行。

名称 类型 说明 必需 默认
助手ID 字符串 用于执行此运行的助手的 ID。
cancelled_at 整数 运行取消时的 Unix 时间戳(以秒为单位)。
completed_at 整数 运行完成时的 Unix 时间戳(以秒为单位)。
created_at 整数 创建运行时的 Unix 时间戳(以秒为单位)。
expires_at 整数 运行过期时的 Unix 时间戳(以秒为单位)。
failed_at 整数 运行失败时的 Unix 时间戳(以秒为单位)。
id 字符串 可以在 API 终结点中引用的标识符。
incomplete_details 物体 有关运行为何不完整的详细信息。 如果运行不完整,则将为 null
~~ 原因 字符串 运行不完整的原因。 这将指出在运行过程中达到了哪个特定令牌限制。
指示 字符串 助手用于此运行的指令。
last_error 物体 与此运行关联的最后一个错误。 如果没有错误,则为 null
└─ code 字符串 server_errorrate_limit_exceeded 中的一项。
└─ 消息 字符串 可读的错误说明。
max_completion_tokens 整数 指定的在运行过程中已使用完成令牌的最大数目。
max_prompt_tokens 整数 指定的在运行过程中已使用提示令牌的最大数目。
元数据 物体 按 16 个成组的可附加到对象的键值对。 这对以结构化格式存储对象相关的附加信息很有用。 键的最大长度为 64 个字符,值的最大长度为 512 个字符。
模型 字符串 助手用于此运行的模型。
物体 字符串 始终为 thread.run 的对象类型。
parallel_tool_calls ParallelToolCalls 是否在工具使用期间启用并行函数调用。 真 实
required_action 物体 有关继续运行所需的操作的详细信息。 如果不需要任何操作,则为 null
└─ submit_tool_outputs 物体 继续此运行所需的工具输出的详细信息。
└─ tool_calls 数组 相关工具调用的列表。
└─ 类型 枚举 目前始终为 submit_tool_outputs
可能的值: submit_tool_outputs
response_format assistantsApiResponseFormatOption 指定模型必须输出的格式。 与 GPT-4o、GPT-4 Turbo 和自 gpt-3.5-turbo-1106 起的所有 GPT-3.5 Turbo 型号兼容。

{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }设置为启用结构化输出,以确保模型与提供的 JSON 架构匹配。 在“结构化输出”指南中了解详细信息。

设置为 { "type": "json_object" } 将启用 JSON 模式,这可以确保模型生成的消息是有效的 JSON。

重要提示:使用 JSON 模式时,还必须使用系统或用户消息指示模型自行生成 JSON。 如果没有此项,则模型可能会生成一个无限的空白流,直到生成达到令牌限制,从而生成长期运行且似乎“卡滞”的请求。 另请注意,如果使用 finish_reason="length",则消息内容可能会部分截断,这表示生成超过了 max_tokens,或者对话超过了最大上下文长度。
started_at 整数 运行启动时的 Unix 时间戳(以秒为单位)。
状态 字符串 运行的状态,可以是 queuedin_progressrequires_actioncancellingcancelledfailedcompletedexpired
温度 数字 用于此运行的采样温度。 如果未设置,则默认值为 1。
线程ID 字符串 作为此运行的一部分执行的线程的 ID。
工具选择 assistantsApiToolChoiceOption 控制模型调用哪些工具(如有)。
none 表示模型不会调用任何工具,而是生成消息。
auto 是默认值,表示模型可以在生成消息和调用工具之间进行选择。
指定特定工具(例如 {"type": "file_search"}{"type": "function", "function": {"name": "my_function"}})将强制模型调用该工具。
工具 数组 助手用于此运行的工具列表。 []
top_p 数字 用于此运行的核心采样值。 如果未设置,则默认值为 1。
truncation_strategy truncationObject 用于指示在运行之前如何截断线程的控件。 使用此控件可控制运行的初始上下文窗口。
使用情况 runCompletionUsage 与运行相关的使用情况统计信息。 如果运行不处于终端状态(例如 nullin_progress 等),则此值将为 queued

对象枚举:runObjectType

说明
thread.run 运行对象类型,始终为 thread.run。

状态枚举:RunObjectStatus

说明
queued queued 状态
in_progress in_progress 状态
requires_action required_action 状态
cancelling cancelling 状态
取消 cancelled 状态
失败 failed 状态
完成 completed 状态
已过期 expired 状态

创建运行请求

名称 类型 说明 必需 默认
附加说明 字符串 在运行指令的末尾追加其他指令。 这对不替代其他指令的情况下按运行修改行为很有用。
附加消息 数组 在创建运行之前,将其他消息添加到线程。
助手ID 字符串 用于执行此运行的助手的 ID。
指示 字符串 替代助手的默认系统消息。 这对按运行修改行为很有用。
max_completion_tokens 整数 在运行过程中可能会使用的完成令牌的最大数目。 在多轮运行中,运行将尽最大可能地只使用指定的补全令牌数。 如果运行超过指定的补全令牌数,则运行将以状态 incomplete 结束。 有关详细信息,请参阅 incomplete_details
max_prompt_tokens 整数 在运行过程中可能会使用的提示令牌的最大数目。 在多轮运行中,运行将尽最大可能地只使用指定的提示令牌数。 如果运行超过指定的提示令牌数,则运行将以状态 incomplete 结束。 有关详细信息,请参阅 incomplete_details
元数据 物体 按 16 个成组的可附加到对象的键值对。 这对以结构化格式存储对象相关的附加信息很有用。 键的最大长度为 64 个字符,值的最大长度为 512 个字符。
模型 字符串 用于执行此运行的模型的 ID。 如果此处提供了一个值,它将替代与助手关联的模型。 否则,将使用与助手关联的模型。
parallel_tool_calls ParallelToolCalls 是否在工具使用期间启用并行函数调用。 真 实
response_format assistantsApiResponseFormatOption 指定模型必须输出的格式。 与 GPT-4o、GPT-4 Turbo 和自 gpt-3.5-turbo-1106 起的所有 GPT-3.5 Turbo 型号兼容。

{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }设置为启用结构化输出,以确保模型与提供的 JSON 架构匹配。 在“结构化输出”指南中了解详细信息。

设置为 { "type": "json_object" } 将启用 JSON 模式,这可以确保模型生成的消息是有效的 JSON。

重要提示:使用 JSON 模式时,还必须使用系统或用户消息指示模型自行生成 JSON。 如果没有此项,则模型可能会生成一个无限的空白流,直到生成达到令牌限制,从而生成长期运行且似乎“卡滞”的请求。 另请注意,如果使用 finish_reason="length",则消息内容可能会部分截断,这表示生成超过了 max_tokens,或者对话超过了最大上下文长度。
流 (stream) 布尔 如果为 true,则返回在运行为服务器发送事件期间发生的事件流,在运行进入附带 data: [DONE] 消息的终端状态时终止。
温度 数字 要使用的采样温度,介于 0 和 2 之间。 较高的值(如 0.8)将使输出更随机,而较小的值(如 0.2)将使输出更集中且更具确定性
1
工具选择 assistantsApiToolChoiceOption 控制模型调用哪些工具(如有)。
none 表示模型不会调用任何工具,而是生成消息。
auto 是默认值,表示模型可以在生成消息和调用工具之间进行选择。
指定特定工具(例如 {"type": "file_search"}{"type": "function", "function": {"name": "my_function"}})将强制模型调用该工具。
工具 数组 替代助手可用于此运行的工具。 这对按运行修改行为很有用。
top_p 数字 温度采样的替代方法,称为核采样,其中模型考虑具有 top_p 概率质量的令牌的结果。 所以 0.1 意味着只考虑包含前 10% 概率质量的令牌。

我们通常建议更改此设置或温度,但不要同时更改这两者。
1
truncation_strategy truncationObject 用于指示在运行之前如何截断线程的控件。 使用此控件可控制运行的初始上下文窗口。

listRunsResponse

名称 类型 说明 必需 默认
数据 数组
first_id 字符串
has_more 布尔
last_id 字符串
物体 字符串

modifyRunRequest

名称 类型 说明 必需 默认
元数据 物体 按 16 个成组的可附加到对象的键值对。 这对以结构化格式存储对象相关的附加信息很有用。 键的最大长度为 64 个字符,值的最大长度为 512 个字符。

submitToolOutputsRunRequest

名称 类型 说明 必需 默认
流 (stream) 布尔 如果为 true,则返回在运行为服务器发送事件期间发生的事件流,在运行进入附带 data: [DONE] 消息的终端状态时终止。
tool_outputs 数组 其输出正在提交的工具列表。

runToolCallObject

工具调用对象

名称 类型 说明 必需 默认
功能 物体 函数定义。
└─ arguments 字符串 模型期望传递给函数的参数。
└─ 名称 字符串 函数的名称。
id 字符串 工具调用的 ID。 使用提交工具输出以运行终结点时,必须引用此 ID。
类型 字符串 需要输出的工具调用的类型。 目前始终为 function

类型枚举:RunToolCallObjectType

说明
功能

创建线程并运行请求

名称 类型 说明 必需 默认
助手ID 字符串 用于执行此运行的助手的 ID。
指示 字符串 替代助手的默认系统消息。 这对按运行修改行为很有用。
max_completion_tokens 整数 在运行过程中可能会使用的完成令牌的最大数目。 在多轮运行中,运行将尽最大可能地只使用指定的补全令牌数。 如果运行超过指定的补全令牌数,则运行将以状态 incomplete 结束。 有关详细信息,请参阅 incomplete_details
max_prompt_tokens 整数 在运行过程中可能会使用的提示令牌的最大数目。 在多轮运行中,运行将尽最大可能地只使用指定的提示令牌数。 如果运行超过指定的提示令牌数,则运行将以状态 incomplete 结束。 有关详细信息,请参阅 incomplete_details
元数据 物体 按 16 个成组的可附加到对象的键值对。 这对以结构化格式存储对象相关的附加信息很有用。 键的最大长度为 64 个字符,值的最大长度为 512 个字符。
模型 字符串 要用于执行此运行的模型的 ID。 如果此处提供了一个值,它将替代与助手关联的模型。 否则,将使用与助手关联的模型。
parallel_tool_calls ParallelToolCalls 是否在工具使用期间启用并行函数调用。 真 实
response_format assistantsApiResponseFormatOption 指定模型必须输出的格式。 与 GPT-4o、GPT-4 Turbo 和自 gpt-3.5-turbo-1106 起的所有 GPT-3.5 Turbo 型号兼容。

{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }设置为启用结构化输出,以确保模型与提供的 JSON 架构匹配。 在“结构化输出”指南中了解详细信息。

设置为 { "type": "json_object" } 将启用 JSON 模式,这可以确保模型生成的消息是有效的 JSON。

重要提示:使用 JSON 模式时,还必须使用系统或用户消息指示模型自行生成 JSON。 如果没有此项,则模型可能会生成一个无限的空白流,直到生成达到令牌限制,从而生成长期运行且似乎“卡滞”的请求。 另请注意,如果使用 finish_reason="length",则消息内容可能会部分截断,这表示生成超过了 max_tokens,或者对话超过了最大上下文长度。
流 (stream) 布尔 如果为 true,则返回在运行为服务器发送事件期间发生的事件流,在运行进入附带 data: [DONE] 消息的终端状态时终止。
stream_options chatCompletionStreamOptions 用于流式处理响应的选项。 仅在设置 stream: true 时设置此项。
温度 数字 要使用的采样温度,介于 0 和 2 之间。 较高的值(如 0.8)将使输出更随机,而较小的值(如 0.2)将使输出更集中且更具确定性
1
线程 createThreadRequest
工具选择 assistantsApiToolChoiceOption 控制模型调用哪些工具(如有)。
none 表示模型不会调用任何工具,而是生成消息。
auto 是默认值,表示模型可以在生成消息和调用工具之间进行选择。
指定特定工具(例如 {"type": "file_search"}{"type": "function", "function": {"name": "my_function"}})将强制模型调用该工具。
工具资源 物体 助手工具使用的一组资源。 资源特定于工具类型。 例如,code_interpreter 工具需要文件 ID 列表,而 file_search 工具需要矢量存储 ID 列表。
└─ code_interpreter 物体
└─ file_ids 数组 可供 code_interpreter 工具使用的文件 ID 列表。 最多可以有 20 个与该工具关联的文件。
[]
└─ file_search 物体
└─ vector_store_ids 数组 附加到此助手的矢量存储 ID。 助手最多可以附加 1 个矢量存储。
工具 数组 替代助手可用于此运行的工具。 这对按运行修改行为很有用。
top_p 数字 温度采样的替代方法,称为核采样,其中模型考虑具有 top_p 概率质量的令牌的结果。 所以 0.1 意味着只考虑包含前 10% 概率质量的令牌。

我们通常建议更改此设置或温度,但不要同时更改这两者。
1
truncation_strategy truncationObject 用于指示在运行之前如何截断线程的控件。 使用此控件可控制运行的初始上下文窗口。

threadObject

表示包含消息的线程。

名称 类型 说明 必需 默认
created_at 整数 创建线程时的 Unix 时间戳(以秒为单位)。
id 字符串 可以在 API 终结点中引用的标识符。
元数据 物体 按 16 个成组的可附加到对象的键值对。 这对以结构化格式存储对象相关的附加信息很有用。 键的最大长度为 64 个字符,值的最大长度为 512 个字符。
物体 字符串 始终为 thread 的对象类型。
工具资源 物体 一组可供此线程中的助手工具使用的资源。 资源特定于工具类型。 例如,code_interpreter 工具需要文件 ID 列表,而 file_search 工具需要矢量存储 ID 列表。
└─ code_interpreter 物体
└─ file_ids 数组 可供 code_interpreter 工具使用的文件 ID 列表。 最多可以有 20 个与该工具关联的文件。
[]
└─ file_search 物体
└─ vector_store_ids 数组 附加到此线程的矢量存储。 线程最多可以附加 1 个矢量存储。

对象枚举:ThreadObjectType

说明
线程 始终为 thread 的线程对象的类型

createThreadRequest

名称 类型 说明 必需 默认
消息 数组 用于启动线程的消息列表。
元数据 物体 按 16 个成组的可附加到对象的键值对。 这对以结构化格式存储对象相关的附加信息很有用。 键的最大长度为 64 个字符,值的最大长度为 512 个字符。
工具资源 物体 一组可供此线程中的助手工具使用的资源。 资源特定于工具类型。 例如,code_interpreter 工具需要文件 ID 列表,而 file_search 工具需要矢量存储 ID 列表。
└─ code_interpreter 物体
└─ file_ids 数组 可供 code_interpreter 工具使用的文件 ID 列表。 最多可以有 20 个与该工具关联的文件。
[]
└─ file_search 物体
└─ vector_store_ids 数组 附加到此线程的矢量存储。 线程最多可以附加 1 个矢量存储。
└─ vector_stores 数组 一个帮助程序,用于创建具有 file_ids 的矢量存储,并将其附加到此线程。 线程最多可以附加 1 个矢量存储。

modifyThreadRequest

名称 类型 说明 必需 默认
元数据 物体 按 16 个成组的可附加到对象的键值对。 这对以结构化格式存储对象相关的附加信息很有用。 键的最大长度为 64 个字符,值的最大长度为 512 个字符。
工具资源 物体 一组可供此线程中的助手工具使用的资源。 资源特定于工具类型。 例如,code_interpreter 工具需要文件 ID 列表,而 file_search 工具需要矢量存储 ID 列表。
└─ code_interpreter 物体
└─ file_ids 数组 可供 code_interpreter 工具使用的文件 ID 列表。 最多可以有 20 个与该工具关联的文件。
[]
└─ file_search 物体
└─ vector_store_ids 数组 附加到此线程的矢量存储。 线程最多可以附加 1 个矢量存储。

deleteThreadResponse

名称 类型 说明 必需 默认
已删除 布尔
id 字符串
物体 字符串

对象枚举:DeleteThreadResponseObjectState

说明
thread.deleted 删除线程响应对象状态,为 thread.deleted

listThreadsResponse

名称 类型 说明 必需 默认
数据 数组
first_id 字符串
has_more 布尔
last_id 字符串
物体 字符串

消息对象

表示线程中的消息。

名称 类型 说明 必需 默认
助手ID 字符串 如果适用,则为创作此消息的助手的 ID。
附件 数组 附加到消息的文件列表及其添加到的工具。
completed_at 整数 消息补全时的 Unix 时间戳(以秒为单位)。
内容 数组 文本和/或图像数组中消息的内容。
created_at 整数 创建消息时的 Unix 时间戳(以秒为单位)。
id 字符串 可以在 API 终结点中引用的标识符。
incomplete_at 整数 消息标记为未补全时的 Unix 时间戳(以秒为单位)。
incomplete_details 物体 对于未补全的消息,详细说明消息未补全的原因。
~~ 原因 字符串 消息未补全的原因。
元数据 物体 按 16 个成组的可附加到对象的键值对。 这对以结构化格式存储对象相关的附加信息很有用。 键的最大长度为 64 个字符,值的最大长度为 512 个字符。
物体 字符串 始终为 thread.message 的对象类型。
角色 字符串 生成消息的实体。 userassistant 中的一项。
run_id 字符串 如果适用,则为与此消息的创作关联的运行的 ID。
状态 字符串 运行的状态,可以是 in_progressincompletecompleted
线程ID 字符串 此消息所属的线程 ID。

对象枚举:MessageObjectType

说明
thread.message 消息对象类型(为 thread.message

状态枚举:MessageObjectStatus

说明
in_progress
不完全的
完成

角色枚举:MessageObjectRole

说明
用户
助手

messageDeltaObject

表示消息增量,例如,流式传输期间任何消息字段的更改。

名称 类型 说明 必需 默认
delta 物体 增量包含消息中有所更改的字段。
└─ 内容 数组 文本和/或图像数组中消息的内容。
└─角色 字符串 生成消息的实体。 userassistant 中的一项。
id 字符串 消息标识符,可在 API 终结点中引用。
物体 字符串 始终为 thread.message.delta 的对象类型。

对象枚举:MessageDeltaObjectType

说明
thread.message.delta

创建消息请求

名称 类型 说明 必需 默认
附件 数组 附加到消息的文件列表及其应添加到的工具。
内容 字符串 消息的内容。
元数据 物体 按 16 个成组的可附加到对象的键值对。 这对以结构化格式存储对象相关的附加信息很有用。 键的最大长度为 64 个字符,值的最大长度为 512 个字符。
角色 字符串 正在创建消息的实体的角色。 允许的值包括:
- user:指示消息是由实际用户发送的,应在大多数情况下用于表示用户生成的消息。
- assistant:指示消息由助手生成。 使用此值将来自助手的消息插入对话。

角色枚举:CreateMessageRequestRole

说明
用户
助手

modifyMessageRequest

名称 类型 说明 必需 默认
元数据 物体 按 16 个成组的可附加到对象的键值对。 这对以结构化格式存储对象相关的附加信息很有用。 键的最大长度为 64 个字符,值的最大长度为 512 个字符。

deleteMessageResponse

名称 类型 说明 必需 默认
已删除 布尔
id 字符串
物体 字符串

对象枚举:DeleteMessageResponseObject

说明
thread.message.deleted 删除消息响应对象状态

listMessagesResponse

名称 类型 说明 必需 默认
数据 数组
first_id 字符串
has_more 布尔
last_id 字符串
物体 字符串

messageContentImageFileObject

引用消息内容中的图像文件。

名称 类型 说明 必需 默认
image_file 物体
└─ file_id 字符串 消息内容中图像的文件 ID。
类型 字符串 总是为 image_file

类型枚举:MessageContentImageFileObjectType

说明
image_file 消息内容图像文件类型

消息内容文本对象

作为消息一部分的文本内容。

名称 类型 说明 必需 默认
文本 物体
~~ 批注 数组
└─ value 字符串 构成文本的数据。
类型 字符串 总是为 text

类型枚举:messageContentTextObjectType

说明
文本 消息内容文本对象类型

messageContentTextAnnotationsFileCitationObject

消息中的引文,指向与助手或消息关联的特定文件中的特定引文。 当助手使用“检索”工具搜索文件时生成。

名称 类型 说明 必需 默认
end_index 整数
file_citation 物体
└─ file_id 字符串 引文来源的特定文件的 ID。
start_index 整数
文本 字符串 需要替换的消息内容中的文本。
类型 字符串 总是为 file_citation

类型枚举:FileCitationObjectType

说明
file_citation 文件引文对象类型

messageContentTextAnnotationsFilePathObject

助手使用 code_interpreter 工具生成文件时生成的文件的 URL。

名称 类型 说明 必需 默认
end_index 整数
文件路径 物体
└─ file_id 字符串 生成的文件的 ID。
start_index 整数
文本 字符串 需要替换的消息内容中的文本。
类型 字符串 总是为 file_path

类型枚举:FilePathObjectType

说明
文件路径 文件路径对象类型

messageDeltaContentImageFileObject

引用消息内容中的图像文件。

名称 类型 说明 必需 默认
image_file 物体
└─ file_id 字符串 消息内容中图像的文件 ID。
索引 整数 消息中内容部件的索引。
类型 字符串 总是为 image_file

类型枚举:MessageDeltaContentImageFileObjectType

说明
image_file

messageDeltaContentTextObject

作为消息一部分的文本内容。

名称 类型 说明 必需 默认
索引 整数 消息中内容部件的索引。
文本 物体
~~ 批注 数组
└─ value 字符串 构成文本的数据。
类型 字符串 总是为 text

类型枚举:MessageDeltaContentTextObjectType

说明
文本

messageDeltaContentTextAnnotationsFileCitationObject

消息中的引文,指向与助手或消息关联的特定文件中的特定引文。 当助手使用“file_search”工具搜索文件时生成。

名称 类型 说明 必需 默认
end_index 整数
file_citation 物体
└─ file_id 字符串 引文来源的特定文件的 ID。
└─ quote 字符串 文件中的特定引文。
索引 整数 文本内容部件中批注的索引。
start_index 整数
文本 字符串 需要替换的消息内容中的文本。
类型 字符串 总是为 file_citation

类型枚举:MessageDeltaContentTextAnnotationsFileCitationObjectType

说明
file_citation

messageDeltaContentTextAnnotationsFilePathObject

助手使用 code_interpreter 工具生成文件时生成的文件的 URL。

名称 类型 说明 必需 默认
end_index 整数
文件路径 物体
└─ file_id 字符串 生成的文件的 ID。
索引 整数 文本内容部件中批注的索引。
start_index 整数
文本 字符串 需要替换的消息内容中的文本。
类型 字符串 总是为 file_path

类型枚举:MessageDeltaContentTextAnnotationsFilePathObjectType

说明
文件路径

runStepObject

表示运行执行过程中的一个步骤。

名称 类型 说明 必需 默认
助手ID 字符串 与运行步骤关联的助手的 ID。
cancelled_at 整数 取消运行步骤时的 Unix 时间戳(以秒为单位)。
completed_at 整数 运行步骤完成时的 Unix 时间戳(以秒为单位)。
created_at 整数 创建运行步骤时的 Unix 时间戳(以秒为单位)。
expired_at 整数 运行步骤过期时的 Unix 时间戳(以秒为单位)。 如果父运行已过期,则认为步骤已过期。
failed_at 整数 运行步骤失败时的 Unix 时间戳(以秒为单位)。
id 字符串 可在 API 终结点中引用的运行步骤标识符。
last_error 物体 与此运行步骤关联的最后一个错误。 如果没有错误,则为 null
└─ code 字符串 server_errorrate_limit_exceeded 中的一项。
└─ message 字符串 可读的错误说明。
元数据 物体 按 16 个成组的可附加到对象的键值对。 这对以结构化格式存储对象相关的附加信息很有用。 键的最大长度为 64 个字符,值的最大长度为 512 个字符。
物体 字符串 始终为 assistant.run.step 的对象类型。
run_id 字符串 此运行步骤所属的运行的 ID。
状态 字符串 运行的状态,可以是 in_progresscancelledfailedcompletedexpired
step_details runStepDetailsMessageCreationObjectrunStepDetailsToolCallsObject 运行步骤的详细信息。
线程ID 字符串 运行的线程的 ID。
类型 字符串 运行步骤的状态,可以是 message_creationtool_calls

对象枚举:RunStepObjectType

说明
assistant.run.step 对象类型,始终为 assistant.run.step

类型枚举:RunStepObjectType

说明
message_creation message_creation 运行步骤
tool_calls tool_calls 运行步骤

状态枚举:RunStepObjectStatus

说明
in_progress in_progress 运行状态
取消 cancelled 运行状态
失败 cancelled 运行状态
完成 cancelled 运行状态
已过期 cancelled 运行状态

runStepDeltaObject

表示运行步骤增量,例如,流式传输期间任何运行步骤字段的更改。

名称 类型 说明 必需 默认
delta 物体 增量包含运行步骤中有所更改的字段。
└─ step_details runStepDeltaStepDetailsMessageCreationObjectrunStepDeltaStepDetailsToolCallsObject 运行步骤的详细信息。
id 字符串 可在 API 终结点中引用的运行步骤标识符。
物体 字符串 始终为 thread.run.step.delta 的对象类型。

对象枚举:RunStepDeltaObjectType

说明
thread.run.step.delta

listRunStepsResponse

名称 类型 说明 必需 默认
数据 数组
first_id 字符串
has_more 布尔
last_id 字符串
物体 字符串

runStepDetailsMessageCreationObject

运行步骤创建消息的详细信息。

名称 类型 说明 必需 默认
message_creation 物体
└─ message_id 字符串 此运行步骤创建的消息的 ID。
类型 字符串 总是为 message_creation

类型枚举:RunStepDetailsMessageCreationObjectType

说明
message_creation

runStepDeltaStepDetailsMessageCreationObject

运行步骤创建消息的详细信息。

名称 类型 说明 必需 默认
message_creation 物体
└─ message_id 字符串 此运行步骤创建的消息的 ID。
类型 字符串 总是为 message_creation

类型枚举:RunStepDeltaStepDetailsMessageCreationObjectType

说明
message_creation

runStepDetailsToolCallsObject

工具调用的详细信息。

名称 类型 说明 必需 默认
tool_calls 数组 涉及运行步骤的工具调用数组。 这可以与以下三种类型的工具之一相关联:code_interpreterretrievalfunction
类型 字符串 总是为 tool_calls

类型枚举:RunStepDetailsToolCallsObjectType

说明
tool_calls

runStepDeltaStepDetailsToolCallsObject

工具调用的详细信息。

名称 类型 说明 必需 默认
tool_calls 数组 涉及运行步骤的工具调用数组。 这可以与以下三种类型的工具之一相关联:code_interpreterfile_searchfunction
类型 字符串 总是为 tool_calls

类型枚举:RunStepDeltaStepDetailsToolCallsObjectType

说明
tool_calls

runStepDetailsToolCallsCodeObject

运行步骤所涉及的代码解释器工具调用的详细信息。

名称 类型 说明 必需 默认
代码解释器 物体 代码解释器工具调用定义。
└─ 输入 字符串 代码解释器工具调用的输入。
└─ outputs 数组 代码解释器工具调用的输出。 代码解释器可以输出一个或多个项目,包括文本 (logs) 或图像 (image)。 每个项目都由不同的对象类型表示。
id 字符串 工具调用的 ID。
类型 字符串 工具调用的类型。 这种类型的工具调用始终为 code_interpreter

类型枚举:RunStepDetailsToolCallsCodeObjectType

说明
代码解释器

runStepDeltaStepDetailsToolCallsCodeObject

运行步骤所涉及的代码解释器工具调用的详细信息。

名称 类型 说明 必需 默认
代码解释器 物体 代码解释器工具调用定义。
└─ 输入 字符串 代码解释器工具调用的输入。
└─ outputs 数组 代码解释器工具调用的输出。 代码解释器可以输出一个或多个项目,包括文本 (logs) 或图像 (image)。 每个项目都由不同的对象类型表示。
id 字符串 工具调用的 ID。
索引 整数 工具调用数组中工具调用的索引。
类型 字符串 工具调用的类型。 这种类型的工具调用始终为 code_interpreter

类型枚举:RunStepDeltaStepDetailsToolCallsCodeObjectType

说明
代码解释器

runStepDetailsToolCallsCodeOutputLogsObject

作为运行步骤一部分的代码解释器工具调用的文本输出。

名称 类型 说明 必需 默认
日志 字符串 代码解释器工具调用的文本输出。
类型 字符串 总是为 logs

类型枚举:RunStepDetailsToolCallsCodeOutputLogsObjectType

说明
日志

runStepDeltaStepDetailsToolCallsCodeOutputLogsObject

作为运行步骤一部分的代码解释器工具调用的文本输出。

名称 类型 说明 必需 默认
索引 整数 输出数组中输出的索引。
日志 字符串 代码解释器工具调用的文本输出。
类型 字符串 总是为 logs

类型枚举:RunStepDeltaStepDetailsToolCallsCodeOutputLogsObjectType

说明
日志

runStepDetailsToolCallsCodeOutputImageObject

名称 类型 说明 必需 默认
图像 物体
└─ file_id 字符串 图像的文件 ID。
类型 字符串 总是为 image

类型枚举:RunStepDetailsToolCallsCodeOutputImageObjectType

说明
图像

runStepDeltaStepDetailsToolCallsCodeOutputImageObject

名称 类型 说明 必需 默认
图像 物体
└─ file_id 字符串 图像的文件 ID。
索引 整数 输出数组中输出的索引。
类型 字符串 总是为 image

类型枚举:RunStepDeltaStepDetailsToolCallsCodeOutputImageObject

说明
图像

runStepDetailsToolCallsFileSearchObject

名称 类型 说明 必需 默认
文件搜索 物体 目前,这始终是一个空对象。
└─ results 数组 文件搜索的结果。
id 字符串 工具调用对话的 ID。
类型 字符串 工具调用的类型。 这种类型的工具调用始终为 file_search

类型枚举:RunStepDetailsToolCallsFileSearchObjectType

说明
文件搜索

runStepDetailsToolCallsFileSearchResultObject

文件搜索的结果实例。

名称 类型 说明 必需 默认
内容 数组 找到的结果的内容。 只有通过 include 查询参数请求时,才会包含该内容。
file_id 字符串 找到结果的文件的 ID。
文件名 字符串 找到结果的文件的名称。
得分 数字 结果的分数。 所有值都必须是介于 0 与 1 之间的浮点数。

runStepDeltaStepDetailsToolCallsFileSearchObject

名称 类型 说明 必需 默认
文件搜索 物体 目前,这始终是一个空对象。
id 字符串 工具调用对话的 ID。
索引 整数 工具调用数组中工具调用的索引。
类型 字符串 工具调用的类型。 这种类型的工具调用始终为 retrieval

类型枚举:RunStepDeltaStepDetailsToolCallsFileSearchObjectType

说明
文件搜索

runStepDetailsToolCallsFunctionObject

名称 类型 说明 必需 默认
功能 物体 调用的函数的定义。
└─ arguments 字符串 传递给函数的参数。
└─ 名称 字符串 函数的名称。
└─ 输出 字符串 函数的输出。 如果尚未提交输出,则为 null
id 字符串 工具调用对话的 ID。
类型 字符串 工具调用的类型。 这种类型的工具调用始终为 function

类型枚举:RunStepDetailsToolCallsFunctionObjectType

说明
功能

runStepDeltaStepDetailsToolCallsFunctionObject

名称 类型 说明 必需 默认
功能 物体 调用的函数的定义。
└─ arguments 字符串 传递给函数的参数。
└─ 名称 字符串 函数的名称。
└─ 输出 字符串 函数的输出。 如果尚未提交输出,则为 null
id 字符串 工具调用对话的 ID。
索引 整数 工具调用数组中工具调用的索引。
类型 字符串 工具调用的类型。 这种类型的工具调用始终为 function

类型枚举:RunStepDetailsToolCallsFunctionObjectType

说明
功能

vectorStoreExpirationAfter

矢量存储过期策略。

名称 类型 说明 必需 默认
定位点 字符串 定位点时间戳,在此时间之后会应用过期策略。 支持的定位点:last_active_at
整数 在定位点时间之后,矢量存储将过期的天数。

定位点枚举:VectorStoreExpirationAfterAnchor

说明
last_active_at 定位点时间戳,在此时间之后会应用过期策略。

vectorStoreObject

矢量存储是 file_search 工具可以使用已处理文件的集合。

名称 类型 说明 必需 默认
created_at 整数 创建矢量存储时的 Unix 时间戳(以秒为单位)。
expires_after vectorStoreExpirationAfter 矢量存储过期策略。
expires_at 整数 矢量存储将过期时的 Unix 时间戳(以秒为单位)。
file_counts 物体
~~ 已取消 整数 已取消的文件数。
~~ 已完成 整数 已成功处理的文件数。
~~ 失败 整数 未能处理的文件数。
└─ in_progress 整数 当前正在处理的文件数。
~~ 总计 整数 文件总数。
id 字符串 可以在 API 终结点中引用的标识符。
last_active_at 整数 矢量存储上次活动时的 Unix 时间戳(以秒为单位)。
元数据 物体 按 16 个成组的可附加到对象的键值对。 这对以结构化格式存储对象相关的附加信息很有用。 键的最大长度为 64 个字符,值的最大长度为 512 个字符。
名称 字符串 矢量存储的名称。
物体 枚举 始终为 vector_store 的对象类型。
可能的值: vector_store
状态 字符串 矢量存储的状态,可以是 expiredin_progresscompleted。 状态 completed 指示矢量存储可供使用。
usage_bytes 整数 矢量存储区中文件使用的总字节数。

状态枚举:VectorStoreObjectStatus

说明
已过期
in_progress
完成

createVectorStoreRequest

名称 类型 说明 必需 默认
chunking_strategy autoChunkingStrategyRequestParamstaticChunkingStrategyRequestParam 用于对文件进行分块的分块策略。 如果未设置,则将使用 auto 策略。 仅当 file_ids 非空时适用。
expires_after vectorStoreExpirationAfter 矢量存储过期策略。
file_ids 数组 矢量存储应使用的文件 ID 列表。 适用于可以访问文件的 file_search 等工具。
元数据 物体 按 16 个成组的可附加到对象的键值对。 这对以结构化格式存储对象相关的附加信息很有用。 键的最大长度为 64 个字符,值的最大长度为 512 个字符。
名称 字符串 矢量存储的名称。

updateVectorStoreRequest

名称 类型 说明 必需 默认
expires_after vectorStoreExpirationAfter 矢量存储过期策略。
元数据 物体 按 16 个成组的可附加到对象的键值对。 这对以结构化格式存储对象相关的附加信息很有用。 键的最大长度为 64 个字符,值的最大长度为 512 个字符。
名称 字符串 矢量存储的名称。

listVectorStoresResponse

名称 类型 说明 必需 默认
数据 数组
first_id 字符串
has_more 布尔
last_id 字符串
物体 字符串

deleteVectorStoreResponse

名称 类型 说明 必需 默认
已删除 布尔
id 字符串
物体 字符串

对象枚举:DeleteVectorStoreResponseObject

说明
vector_store.deleted 删除矢量存储响应对象状态

vectorStoreFileObject

附加到矢量存储的文件列表。

名称 类型 说明 必需 默认
chunking_strategy autoChunkingStrategyRequestParamstaticChunkingStrategyRequestParam 用于对文件进行分块的分块策略。 如果未设置,则将使用 auto 策略。 仅当 file_ids 非空时适用。
created_at 整数 创建矢量存储文件时的 Unix 时间戳(以秒为单位)。
id 字符串 可以在 API 终结点中引用的标识符。
last_error 物体 与此矢量存储文件关联的最后一个错误。 如果没有错误,则为 null
└─ code 字符串 server_errorinvalid_fileunsupported_file 之一。
└─ message 字符串 可读的错误说明。
物体 字符串 始终为 vector_store.file 的对象类型。
状态 字符串 矢量存储文件的状态,可以是 in_progresscompletedcancelledfailed。 状态 completed 指示矢量存储文件可供使用。
usage_bytes 整数 总矢量存储使用量(以字节为单位)。 请注意,这可能不同于原始文件大小。
vector_store_id 字符串 附加文件的矢量存储的 ID。

对象枚举:VectorStoreFileObjectType

说明
vector_store.file

状态枚举:VectorStoreFileObjectStatus

说明
in_progress
完成
取消
失败

otherChunkingStrategyResponseParam

当分块策略未知时,将返回此值。 通常,这是因为文件是在 API 中引入 chunking_strategy 概念之前编制索引的。

名称 类型 说明 必需 默认
类型 字符串 总是为 other

type Enum: OtherChunkingStrategyResponseParamType

说明
其他

staticChunkingStrategyResponseParam

名称 类型 说明 必需 默认
静态 staticChunkingStrategy
类型 字符串 总是为 static

type Enum: StaticChunkingStrategyResponseParamType

说明
静态

staticChunkingStrategy

名称 类型 说明 必需 默认
chunk_overlap_tokens 整数 区块之间重叠的标记数。 默认值为 400

请注意,重叠不得超过 max_chunk_size_tokens 的一半。
max_chunk_size_tokens 整数 每个区块中的最大标记数。 默认值为 800。 最小值为 100,最大值为 4096

autoChunkingStrategyRequestParam

默认策略。 此策略目前使用 max_chunk_size_tokens800chunk_overlap_tokens400

名称 类型 说明 必需 默认
类型 枚举 总是为 auto
可能的值: auto

staticChunkingStrategyRequestParam

名称 类型 说明 必需 默认
静态 staticChunkingStrategy
类型 枚举 总是为 static
可能的值: static

chunkingStrategyRequestParam

用于对文件进行分块的分块策略。 如果未设置,则将使用 auto 策略。

此组件可以是下列组件之一:

createVectorStoreFileRequest

名称 类型 说明 必需 默认
chunking_strategy chunkingStrategyRequestParam 用于对文件进行分块的分块策略。 如果未设置,则将使用 auto 策略。
file_id 字符串 矢量存储应使用的文件 ID。 适用于可以访问文件的 file_search 等工具。

listVectorStoreFilesResponse

名称 类型 说明 必需 默认
数据 数组
first_id 字符串
has_more 布尔
last_id 字符串
物体 字符串

deleteVectorStoreFileResponse

名称 类型 说明 必需 默认
已删除 布尔
id 字符串
物体 字符串

对象枚举:DeleteVectorStoreFileResponseObject

说明
vector_store.file.deleted

vectorStoreFileBatchObject

附加到矢量存储的批量文件。

名称 类型 说明 必需 默认
created_at 整数 创建矢量存储文件批处理时的 Unix 时间戳(以秒为单位)。
file_counts 物体
~~ 已取消 整数 已取消的文件数。
~~ 已完成 整数 已处理的文件数。
~~ 失败 整数 未能处理的文件数。
└─ in_progress 整数 当前正在处理的文件数。
~~ 总计 整数 文件总数。
id 字符串 可以在 API 终结点中引用的标识符。
物体 字符串 始终为 vector_store.file_batch 的对象类型。
状态 字符串 矢量存储文件批处理的状态,可以是 in_progresscompletedcancelledfailed
vector_store_id 字符串 附加文件的矢量存储的 ID。

对象枚举:VectorStoreFileBatchObjectType

说明
vector_store.files_batch

状态枚举:VectorStoreFileBatchObjectStatus

说明
in_progress
完成
取消
失败

createVectorStoreFileBatchRequest

名称 类型 说明 必需 默认
chunking_strategy chunkingStrategyRequestParam 用于对文件进行分块的分块策略。 如果未设置,则将使用 auto 策略。
file_ids 数组 矢量存储应使用的文件 ID 列表。 适用于可以访问文件的 file_search 等工具。

assistantStreamEvent

表示流式传输运行时发出的事件。

服务器发送事件流中的每个事件都有一个 eventdata 属性:

event: thread.created
data: {"id": "thread_123", "object": "thread", ...}

每当创建新对象、转换为新状态或部分流式传输(增量)时,就会发出事件。 例如,创建新运行时发出 thread.run.created,运行完成后发出 thread.run.completed 等。 当助手选择在运行期间创建消息时,将发出 thread.message.created event 事件、thread.message.in_progress 事件、多个 thread.message.delta 事件以及最终的 thread.message.completed 事件。

随着时间的推移,我们可能会添加其他事件,因此我们建议在代码中妥善处理未知事件。

此组件可以是下列组件之一:

threadStreamEvent

此组件可以是下列组件之一:

thread.created

创建新线程时发生。

名称 类型 说明 必需 默认
数据 threadObject 表示包含消息的线程。
事件 字符串

数据:threadObject

事件枚举:ThreadStreamEventEnum

说明
thread.created 线程创建事件

runStreamEvent

此组件可以是下列组件之一:

thread.run.created

创建新运行时发生。

名称 类型 说明 必需 默认
数据 runObject 表示在线程上运行的执行。
事件 字符串

数据:runObject

事件枚举:RunStreamEventCreated

说明
thread.run.created

thread.run.queued

当运行变为 queued 状态时发生。

名称 类型 说明 必需 默认
数据 runObject 表示在线程上运行的执行。
事件 字符串

数据:runObject

事件枚举:RunStreamEventQueued

说明
thread.run.queued

thread.run.in_progress

当运行变为 in_progress 状态时发生。

名称 类型 说明 必需 默认
数据 runObject 表示在线程上运行的执行。
事件 字符串

数据:runObject

事件枚举:RunStreamEventInProgress

说明
thread.run.in_progress

thread.run.requires_action

当运行变为 requires_action 状态时发生。

名称 类型 说明 必需 默认
数据 runObject 表示在线程上运行的执行。
事件 字符串

数据:runObject

事件枚举:RunStreamEventRequiresAction

说明
thread.run.requires_action

线程运行已完成

当运行完成时发生。

名称 类型 说明 必需 默认
数据 runObject 表示在线程上运行的执行。
事件 字符串

数据:runObject

事件枚举:RunStreamEventCompleted

说明
线程运行已完成

线程运行失败

当运行失败时发生。

名称 类型 说明 必需 默认
数据 runObject 表示在线程上运行的执行。
事件 字符串

数据:runObject

事件枚举:RunStreamEventFailed

说明
线程运行失败

thread.run.cancelling

当运行变为 cancelling 状态时发生。

名称 类型 说明 必需 默认
数据 runObject 表示在线程上运行的执行。
事件 字符串

数据:runObject

事件枚举:RunStreamEventCancelling

说明
thread.run.cancelling

thread.run.cancelled

当运行取消时发生。

名称 类型 说明 必需 默认
数据 runObject 表示在线程上运行的执行。
事件 字符串

数据:runObject

事件枚举:RunStreamEventCancelled

说明
thread.run.cancelled

thread.run.expired

当运行过期时发生。

名称 类型 说明 必需 默认
数据 runObject 表示在线程上运行的执行。
事件 字符串

数据:runObject

事件枚举:RunStreamEventExpired

说明
thread.run.expired

runStepStreamEvent

此组件可以是下列组件之一:

thread.run.step.created

当创建运行步骤时发生。

名称 类型 说明 必需 默认
数据 runStepObject 表示运行执行过程中的一个步骤。
事件 字符串

数据:runStepObject

事件枚举:RunStepStreamEventCreated

说明
thread.run.step.created

thread.run.step.in_progress

当运行步骤变为 in_progress 状态时发生。

名称 类型 说明 必需 默认
数据 runStepObject 表示运行执行过程中的一个步骤。
事件 字符串

数据:runStepObject

事件枚举:RunStepStreamEventInProgress

说明
thread.run.step.in_progress

thread.run.step.delta

在流式传输部分运行步骤时发生。

名称 类型 说明 必需 默认
数据 runStepDeltaObject 表示运行步骤增量,例如,流式传输期间任何运行步骤字段的更改。
事件 字符串

数据:runStepDeltaObject

事件枚举:RunStepStreamEventDelta

说明
thread.run.step.delta

thread.run.step.completed

当运行步骤完成时发生。

名称 类型 说明 必需 默认
数据 runStepObject 表示运行执行过程中的一个步骤。
事件 字符串

数据:runStepObject

事件枚举:RunStepStreamEventCompleted

说明
thread.run.step.completed

thread.run.step.failed

当运行步骤失败时发生。

名称 类型 说明 必需 默认
数据 runStepObject 表示运行执行过程中的一个步骤。
事件 字符串

数据:runStepObject

事件枚举:RunStepStreamEventFailed

说明
thread.run.step.failed

thread.run.step.cancelled

当运行步骤取消时发生。

名称 类型 说明 必需 默认
数据 runStepObject 表示运行执行过程中的一个步骤。
事件 字符串

数据:runStepObject

事件枚举:RunStepStreamEventCancelled

说明
thread.run.step.cancelled

thread.run.step.expired

当运行步骤过期时发生。

名称 类型 说明 必需 默认
数据 runStepObject 表示运行执行过程中的一个步骤。
事件 字符串

数据:runStepObject

事件枚举:RunStepStreamEventExpired

说明
thread.run.step.expired

messageStreamEvent

此组件可以是下列组件之一:

thread.message.created

当创建消息时发生。

名称 类型 说明 必需 默认
数据 messageObject 表示线程中的消息。
事件 字符串

数据:messageObject

事件枚举:MessageStreamEventCreated

说明
thread.message.created

thread.message.in_progress

当消息变为 in_progress 状态时发生。

名称 类型 说明 必需 默认
数据 messageObject 表示线程中的消息。
事件 字符串

数据:messageObject

事件枚举:MessageStreamEventInProgress

说明
thread.message.in_progress

thread.message.delta

当流式传输部分消息时发生。

名称 类型 说明 必需 默认
数据 messageDeltaObject 表示消息增量,例如,流式传输期间任何消息字段的更改。
事件 字符串

数据:messageDeltaObject

事件枚举:MessageStreamEventDelta

说明
thread.message.delta

thread.message.completed

当消息完成时发生。

名称 类型 说明 必需 默认
数据 messageObject 表示线程中的消息。
事件 字符串

数据:messageObject

事件枚举:MessageStreamEventCompleted

说明
thread.message.completed

thread.message.incomplete

当消息在完成前结束时发生。

名称 类型 说明 必需 默认
数据 messageObject 表示线程中的消息。
事件 字符串

数据:messageObject

事件枚举:MessageStreamEventIncomplete

说明
thread.message.incomplete

注释

此组件可以是下列组件之一:

点击

单击操作。

名称 类型 说明 必需 默认
button 枚举 指示单击期间按下了哪个鼠标按钮。 leftrightwheelbackforward 中的一个。

可能的值:left、、rightwheelbackforward
类型 枚举 指定事件类型。 对于单击操作,此属性为
始终设置为 click

可能的值: click
x 整数 单击位置的 x 坐标。
y 整数 发生单击的位置的 y 坐标。

代码解释器文件输出

文件形式的代码解释器工具调用的输出。

名称 类型 说明 必需 默认
文件 数组
类型 枚举 代码解释器文件输出的类型。 总是为 files

可能的值: files

代码解释器文本输出

代码解释器工具调用的输出,即文本。

名称 类型 说明 必需 默认
日志 字符串 代码解释器工具调用的日志。
类型 枚举 代码解释器文本输出的类型。 总是为 logs

可能的值: logs

CodeInterpreterTool

运行代码的工具。

名称 类型 说明 必需 默认
file_ids 数组 要运行代码的文件 ID。
类型 枚举 代码解释器工具的类型。 总是为 code_interpreter

可能的值: code_interpreter

CodeInterpreterToolCall

用于运行代码的工具调用。

名称 类型 说明 必需 默认
代码 字符串 要运行的代码。
id 字符串 代码解释器工具调用的唯一 ID。
结果 数组 代码解释器工具调用的结果。
状态 枚举 代码解释器工具调用的状态。

可能的值:in_progress、、 interpretingcompleted
类型 枚举 代码解释器工具调用的类型。 总是为 code_interpreter_call

可能的值: code_interpreter_call

CodeInterpreterToolOutput

此组件可以是下列组件之一:

ComparisonFilter

用于使用定义的比较操作来比较指定属性键与给定值的筛选器。

名称 类型 说明 必需 默认
钥匙 字符串 要与值进行比较的键。
类型 枚举 指定比较运算符:eq、、negtgteltlte
- eq:等于
- ne:不等于
- gt:大于
- gte:大于或等于
- lt:小于
- lte:小于或等于

可能的值:eq、、negtgteltlte
价值 字符串或数字或布尔值 要与属性键进行比较的值;支持字符串、数字或布尔类型。

复合过滤器

使用 andor. 合并多个筛选器。

名称 类型 说明 必需 默认
筛选器 数组 要组合的筛选器数组。 项可以是 ComparisonFilterCompoundFilter
类型 枚举 操作类型:andor
可能的值: andor

ComputerAction

此组件可以是下列组件之一:

ComputerScreenshotImage

与计算机使用工具一起使用的计算机屏幕截图图像。

名称 类型 说明 必需 默认
file_id 字符串 包含屏幕截图的上传文件的标识符。
image_url 字符串 屏幕截图图像的 URL。
类型 枚举 指定事件类型。 对于计算机屏幕截图,此属性为
始终设置为 computer_screenshot

可能的值: computer_screenshot

ComputerTool

控制虚拟计算机的工具。

名称 类型 说明 必需 默认
显示高度 数字 计算机显示的高度。
显示宽度 数字 计算机的显示宽度。
环境 枚举 要控制的计算机环境的类型。

可能的值:macwindowsubuntubrowser
类型 枚举 计算机使用工具的类型。 总是为 computer_use_preview

可能的值: computer-use-preview

ComputerToolCall

对计算机使用工具的工具调用。

名称 类型 说明 必需 默认
行動 ComputerAction
call_id 字符串 用输出来响应工具调用时使用的标识符。
id 字符串 计算机调用的唯一 ID。
pending_safety_checks 数组 计算机调用的挂起安全检查。
状态 枚举 项目的状态。 以下之一:in_progresscompleted
incomplete。 通过 API 返回项时填充。

可能的值:in_progress、、 completedincomplete
类型 枚举 计算机调用的类型。 总是为 computer_call
可能的值: computer_call

ComputerToolCallOutput

计算机工具调用的输出。

名称 类型 说明 必需 默认
acknowledged_safety_checks 数组 API 报告的安全检查,这些检查的确认者为
开发 人员。
call_id 字符串 生成输出的计算机工具调用的 ID。
id 字符串 计算机工具调用输出的 ID。
输出 ComputerScreenshotImage 与计算机使用工具一起使用的计算机屏幕截图图像。
状态 枚举 消息输入的状态。 以下之一:in_progresscompleted
incomplete。 通过 API 返回输入项时填充。

可能的值:in_progress、、 completedincomplete
类型 枚举 计算机工具调用结果的类型。 总是为 computer_call_output

可能的值: computer_call_output

ComputerToolCallOutputResource

名称 类型 说明 必需 默认
acknowledged_safety_checks 数组 API 报告的安全检查,这些检查的确认者为
开发 人员。
call_id 字符串 生成输出的计算机工具调用的 ID。
id 字符串 计算机调用工具输出的唯一 ID。
输出 ComputerScreenshotImage 与计算机使用工具一起使用的计算机屏幕截图图像。
状态 枚举 消息输入的状态。 以下之一:in_progresscompleted
incomplete。 通过 API 返回输入项时填充。

可能的值:in_progress、、 completedincomplete
类型 枚举 计算机工具调用结果的类型。 总是为 computer_call_output

可能的值: computer_call_output

ComputerToolCallSafetyCheck

计算机调用的挂起安全检查。

名称 类型 说明 必需 默认
代码 字符串 挂起的安全检查的类型。
id 字符串 挂起的安全检查的 ID。
消息 字符串 有关挂起的安全检查的详细信息。

内容

多模态输入和输出内容。

此组件可以是下列组件之一:

坐标

x/y 坐标对,例如 { x: 100, y: 200 }

名称 类型 说明 必需 默认
x 整数 X 坐标。
y 整数 Y 坐标。

CreateModelResponseProperties

名称 类型 说明 必需 默认
元数据 元数据 按 16 个成组的可附加到对象的键值对。 这可以是
用于将有关对象的其他信息存储在结构化对象中
通过 API 或仪表板格式化和查询对象。

键是最大长度为 64 个字符的字符串。 值为字符串
最大长度为 512 个字符。
模型 字符串 用于生成响应的模型。
温度 数字 要使用的采样温度,介于 0 和 2 之间。 较高的值(如 0.8)将使输出更随机,而较小的值(如 0.2)将使输出更集中且更具确定性
我们通常建议更改此设置或 top_p,但不要同时更改两者。
1
top_p 数字 使用温度进行采样的替代方法,称为核采样,
其中,模型考虑具有 top_p 概率质量的令牌
的结果。 所以 0.1 意味着只考虑包含前 10% 概率质量
的令牌。

我们通常建议更改此设置或 temperature,但不要同时更改两者。
1
用户 字符串 表示最终用户的唯一标识符,可帮助 OpenAI 监视和检测滥用行为。 .

createResponse

名称 类型 说明 必需 默认
包括 数组 {"$ref": "#/components/schemas/includable/description"}
输入 字符串或数组 用于生成响应的模型的文本、图像或文件输入。
指示 字符串 将系统(或开发人员)消息作为模型上下文中的第一项插入。

当与 previous_response_id 一起使用时,先前的
响应的指令不会传递到下一个响应。 这使得它变得简单
在新的响应中交换系统(或开发人员)消息。
最大输出标记数量 (max_output_tokens) 整数 可为响应生成的令牌数上限,包括可见输出令牌和推理令牌。
parallel_tool_calls 布尔 是否允许模型并行运行工具调用。
真 实
previous_response_id 字符串 对模型的上一个响应的唯一 ID。 用它
创建多轮对话。
推理 推理 仅适用于 O 系列模型

配置选项用于
推理模型的推理工作量。
存储 布尔 是否存储生成的模型响应,以便以后通过某种方式检索
应用程序接口。
真 实
流 (stream) 布尔 如果设置为 true,模型响应数据将流式传输到客户端
在使用服务器发送的事件生成它时。
文本 物体 来自模型的文本响应的配置选项。 可以是纯
文本或结构化 JSON 数据。 了解详细信息:
- 文本输入和输出
- 结构化输出
└─ format TextResponseFormatConfiguration 一个对象,指定模型必须输出的格式。

配置 { "type": "json_schema" } 启用结构化输出,
这可确保模型与提供的 JSON 架构匹配。 默认格式 { "type": "text" } 没有其他选项。

不建议用于 gpt-4o 和较新的模型:

设置 { "type": "json_object" } 可启用旧版 JSON 模式,
确保模型生成的消息是有效的 JSON。 使用 json_schema
对于支持该功能的模型而言,这是优先选择。
工具选择 ToolChoiceOptionsToolChoiceTypesToolChoiceFunction 模型在生成时应如何选择要使用的工具(或工具)
响应。 tools请参阅参数,了解如何指定哪些工具
模型可以调用。
工具 数组 生成响应时,模型可能会调用的工具数组。 你
可以通过设置 tool_choice 参数来指定要使用的工具。

可以提供模型的两类工具包括:

- 内置工具
truncation 枚举 要用于模型响应的截断策略。
- auto:如果此响应和以前的响应上下文超过
模型的上下文窗口大小,模型将截断
响应以适应上下文窗口,方法是在
对话中删除输入项。
- disabled (默认值):如果模型响应将超过上下文窗口
模型的大小,请求将失败并出现 400 错误。

可能的值: autodisabled

DoubleClick

双击操作。

名称 类型 说明 必需 默认
类型 枚举 指定事件类型。 对于双击操作,此属性为
始终设置为 double_click

可能的值: double_click
x 整数 双击发生时的 x 坐标。
y 整数 发生双击的 y 坐标。

拖动

拖动操作。

名称 类型 说明 必需 默认
路径 数组 表示拖动作路径的坐标数组。 坐标将显示为数组
对象,例如
<br>[<br> { x: 100, y: 200 },<br> { x: 200, y: 300 }<br>]<br>
类型 枚举 指定事件类型。 对于拖动作,此属性为
始终设置为 drag

可能的值: drag

EasyInputMessage

模型的消息输入,其角色指示了遵循指令的层次结构。 使用 developersystem 角色提供的说明优先于角色 user 提供的说明。 假定具有 assistant 角色的消息是由模型在以前的交互中生成的。

名称 类型 说明 必需 默认
内容 string 或 InputMessageContentList 对模型的文本、图像或音频输入,用于生成响应。
还可以包含以前的助手回复。
角色 枚举 消息输入的角色。 userassistantsystem之一或
developer

可能的值:userassistantsystemdeveloper
类型 枚举 消息输入的类型。 总是为 message

可能的值: message

FileCitation

文件的引文。

名称 类型 说明 必需 默认
file_id 字符串 文件的 ID。
索引 整数 文件列表中的文件的索引。
类型 枚举 文件引文的类型。 总是为 file_citation

可能的值: file_citation

FilePath

文件路径。

名称 类型 说明 必需 默认
file_id 字符串 文件的 ID。
索引 整数 文件列表中的文件的索引。
类型 枚举 文件路径的类型。 总是为 file_path

可能的值: file_path

FileSearchRanker

用于文件搜索的排序算法。 如果未指定,将使用 auto 排名器。

资产
描述 用于文件搜索的排序算法。 如果未指定,将使用 auto 排名器。
类型 字符串
价值观 auto
default_2024_08_21

文件搜索工具

一个工具,用于搜索已上传文件中的相关内容。

名称 类型 说明 必需 默认
筛选器 ComparisonFilterCompoundFilter 基于文件属性应用的筛选器。
max_num_results(最大结果数) 整数 要返回的最大结果数。 此数字应介于 1 之间
到 50(含)。
排名选项 物体 用于搜索的排名选项。
└─ ranker 枚举 用于文件搜索的排序算法。
可能的值: autodefault-2024-11-15
└─ score_threshold 数字 文件搜索的分数阈值,介于 0 和 1 之间。
接近 1 的数字将尝试仅返回最相关的数字
结果,但可能会返回更少的结果。
0
类型 枚举 文件搜索工具的类型。 总是为 file_search

可能的值: file_search
vector_store_ids 数组 要搜索的矢量存储的 ID。

FileSearchToolCall

文件搜索工具调用的结果。

名称 类型 说明 必需 默认
id 字符串 文件搜索工具调用的唯一 ID。
查询 数组 用于搜索文件的查询。
结果 数组 文件搜索工具调用的结果。
状态 枚举 文件搜索工具调用的状态。 以下之一:in_progress
searchingincompletefailed

可能的值:in_progress、、searchingcompletedincompletefailed
类型 枚举 文件搜索工具调用的类型。 总是为 file_search_call

可能的值: file_search_call

FunctionTool

在自己的代码中定义模型可以选择调用的函数。

名称 类型 说明 必需 默认
描述 字符串 函数的说明。 模型用于确定是否
或者不调用该函数。
名称 字符串 要调用的函数名称。
参数 物体 描述函数参数的 JSON 架构对象。
strict 布尔 是否强制实施严格的参数验证。 默认 true
类型 枚举 函数工具的类型。 总是为 function

可能的值: function

FunctionToolCall

用于运行函数的工具调用。

名称 类型 说明 必需 默认
参数 字符串 要传递给函数的参数的 JSON 字符串。
call_id 字符串 模型生成的函数工具调用的唯一 ID。
id 字符串 函数工具调用的唯一 ID。
名称 字符串 要运行的函数的名称。
状态 枚举 项目的状态。 以下之一:in_progresscompleted
incomplete。 通过 API 返回项时填充。

可能的值:in_progress、、 completedincomplete
类型 枚举 函数工具调用的类型。 总是为 function_call

可能的值: function_call

FunctionToolCallOutput

函数工具调用的输出。

名称 类型 说明 必需 默认
call_id 字符串 模型生成的函数工具调用的唯一 ID。
id 字符串 函数工具调用输出的唯一 ID。 在此项
通过 API 返回时填充。
输出 字符串 函数工具调用输出的 JSON 字符串。
状态 枚举 项目的状态。 以下之一:in_progresscompleted
incomplete。 通过 API 返回项时填充。

可能的值:in_progress、、 completedincomplete
类型 枚举 函数工具调用输出的类型。 总是为 function_call_output

可能的值: function_call_output

FunctionToolCallOutputResource

名称 类型 说明 必需 默认
call_id 字符串 模型生成的函数工具调用的唯一 ID。
id 字符串 函数调用工具输出的唯一 ID。
输出 字符串 函数工具调用输出的 JSON 字符串。
状态 枚举 项目的状态。 以下之一:in_progresscompleted
incomplete。 通过 API 返回项时填充。

可能的值:in_progress、、 completedincomplete
类型 枚举 函数工具调用输出的类型。 总是为 function_call_output

可能的值: function_call_output

includable

指定要包含在模型响应中的其他输出数据。 当前支持的值包括:

  • file_search_call.results:包括通过调用文件搜索工具而获得的搜索结果。
  • message.input_image.image_url:包括输入消息中的图像 URL。
  • computer_call_output.output.image_url:包括计算机调用输出中的图像 URL。
资产
描述 指定要包含在模型响应中的其他输出数据。 现在
支持的值包括:
- file_search_call.results:包括文件搜索工具
的搜索结果。
- message.input_image.image_url:包括输入消息中的图像链接。
- computer_call_output.output.image_url:包括计算机调用输出中的图像 URL。
类型 字符串
价值观 file_search_call.results
message.input_image.image_url
computer_call_output.output.image_url

InputAudio

模型的音频输入。

名称 类型 说明 必需 默认
数据 字符串 Base64 编码的音频数据。
格式 枚举 音频数据的格式。 当前支持的格式包括 mp3
wav

可能的值: mp3wav
类型 枚举 输入项的类型。 总是为 input_audio

可能的值: input_audio

InputContent

此组件可以是下列组件之一:

输入文件

模型的文件输入。

名称 类型 说明 必需 默认
file_data 字符串 要发送到模型的文件的内容。
file_id 字符串 要发送到模型的文件的 ID。
文件名 字符串 要发送到模型的文件的名称。
类型 枚举 输入项的类型。 总是为 input_file

可能的值: input_file

InputImage

输入到模型中的图像

名称 类型 说明 必需 默认
细节 枚举 要发送到模型的图像的细节级别。 high
lowauto 中的一项。 默认为 auto

可能的值:high、、 lowauto
file_id 字符串 要发送到模型的文件的 ID。
image_url 字符串 图像的 URL 要发送到模型。 完全限定 URL 或
数据 URL 中的 base64 编码图像。
类型 枚举 输入项的类型。 总是为 input_image

可能的值: input_image

InputItem

此组件可以是下列组件之一:

InputMessage

模型的消息输入,其角色指示了遵循指令的层次结构。 使用 developersystem 角色提供的说明优先于角色 user 提供的说明。

名称 类型 说明 必需 默认
内容 输入消息内容列表 包含一个或多个输入项的列表,这些输入项是提供给模型的,其中包含不同的内容。
类型。
角色 枚举 消息输入的角色。 usersystemdeveloper 之一。

可能的值:user、、 systemdeveloper
状态 枚举 项目的状态。 以下之一:in_progresscompleted
incomplete。 通过 API 返回项时填充。

可能的值:in_progress、、 completedincomplete
类型 枚举 消息输入的类型。 始终将其设置为 message

可能的值: message

InputMessageContentList

模型中包含一个或多个输入项的列表,其中包含不同的内容类型。

未为此组件定义任何属性。

InputMessageResource

名称 类型 说明 必需 默认
内容 输入消息内容列表 包含一个或多个输入项的列表,这些输入项是提供给模型的,其中包含不同的内容。
类型。
id 字符串 消息输入的唯一 ID。
角色 枚举 消息输入的角色。 usersystemdeveloper 之一。

可能的值:user、、 systemdeveloper
状态 枚举 项目的状态。 以下之一:in_progresscompleted
incomplete。 通过 API 返回项时填充。

可能的值:in_progress、、 completedincomplete
类型 枚举 消息输入的类型。 始终将其设置为 message

可能的值: message

InputText

模型的文本输入。

名称 类型 说明 必需 默认
文本 字符串 模型的文本输入。
类型 枚举 输入项的类型。 总是为 input_text

可能的值: input_text

条目

用于生成响应的内容项。

此组件可以是下列组件之一:

ItemReference

要引用的项的内部标识符。

名称 类型 说明 必需 默认
id 字符串 要引用的项的 ID。
类型 枚举 要引用的项的类型。 总是为 item_reference

可能的值: item_reference

ItemResource

用于生成响应的内容项。

此组件可以是下列组件之一:

KeyPress

模型要执行的按键集合。

名称 类型 说明 必需 默认
钥匙 数组 模型请求按下的键的组合。 这是一
字符串数组,每个字符串表示一个键。
类型 枚举 指定事件类型。 对于按键动作,此属性为
始终设置为 keypress

可能的值: keypress

元数据

按 16 个成组的可附加到对象的键值对。 这可用于以结构化格式存储有关对象的其他信息,以及通过 API 或仪表板查询对象。

键是最大长度为 64 个字符的字符串。 值为最大长度为 512 个字符的字符串。

未为此组件定义任何属性。

模型响应属性

名称 类型 说明 必需 默认
元数据 元数据 按 16 个成组的可附加到对象的键值对。 这可以是
用于将有关对象的其他信息存储在结构化对象中
通过 API 或仪表板格式化和查询对象。

键是最大长度为 64 个字符的字符串。 值为字符串
最大长度为 512 个字符。
模型 字符串 用于生成响应的模型。
温度 数字 要使用的采样温度,介于 0 和 2 之间。 较高的值(如 0.8)将使输出更随机,而较小的值(如 0.2)将使输出更集中且更具确定性
我们通常建议更改此设置或 top_p,但不要同时更改两者。
1
top_p 数字 使用温度进行采样的替代方法,称为核采样,
其中,模型考虑具有 top_p 概率质量的令牌
的结果。 所以 0.1 意味着只考虑包含前 10% 概率质量
的令牌。

我们通常建议更改此设置或 temperature,但不要同时更改两者。
1
用户 字符串 表示最终用户的唯一标识符,可帮助 OpenAI 监视和检测滥用行为。 .

移动

鼠标移动操作。

名称 类型 说明 必需 默认
类型 枚举 指定事件类型。 对于移动操作,此属性
始终设置为 move

可能的值: move
x 整数 要移动到的 X 坐标。
y 整数 要移动到的 Y 坐标。

音频输出

模型的音频输出。

名称 类型 说明 必需 默认
数据 字符串 来自模型的 Base64 编码音频数据。
脚本 字符串 来自模型的音频数据转录。
类型 枚举 输出音频的类型。 总是为 output_audio

可能的值: output_audio

输出内容

此组件可以是下列组件之一:

OutputItem

名称 类型 说明 必需 默认
行動 ComputerAction
参数 字符串 要传递给函数的参数的 JSON 字符串。
call_id 字符串 用输出来响应工具调用时使用的标识符。
内容 数组 推理文本内容。
id 字符串 推理内容的唯一标识符。
名称 字符串 要运行的函数的名称。
pending_safety_checks 数组 计算机调用的挂起安全检查。
查询 数组 用于搜索文件的查询。
结果 数组 文件搜索工具调用的结果。
角色 枚举 输出消息的作用。 总是为 assistant

可能的值: assistant
状态 枚举 项目的状态。 以下之一:in_progresscompleted
incomplete。 通过 API 返回项时填充。

可能的值:in_progress、、 completedincomplete
类型 枚举 对象的类型。 总是为 reasoning

可能的值: reasoning

OutputMessage

模型的输出消息。

名称 类型 说明 必需 默认
内容 数组 输出消息的内容。
id 字符串 输出消息的唯一 ID。
角色 枚举 输出消息的作用。 总是为 assistant

可能的值: assistant
状态 枚举 消息输入的状态。 以下之一:in_progresscompleted
incomplete。 通过 API 返回输入项时填充。

可能的值:in_progress、、 completedincomplete
类型 枚举 输出消息的类型。 总是为 message

可能的值: message

输出文本

模型的文本输出。

名称 类型 说明 必需 默认
注释 数组 文本输出的注释。
文本 字符串 模型的文本输出。
类型 枚举 输出文本的类型。 总是为 output_text

可能的值: output_text

RealtimeSessionCreateRequest

实时会话对象配置。

名称 类型 说明 必需 默认
input_audio_format 枚举 输入音频的格式。 选项有 pcm16g711_ulawg711_alaw
对于 pcm16,输入音频必须是采样率为 24kHz、单声道(mono)、小端字节顺序的 16 位 PCM。

可能的值:pcm16、、 g711_ulawg711_alaw
input_audio_noise_reduction 物体 输入音频降噪的配置。 可以将其设置为 null 以关闭功能。
降噪会筛选添加到输入音频缓冲区的音频,然后再将其发送到 VAD 和模型。
筛选音频可以通过改进输入音频的感知来提高 VAD 和轮次检测准确性(减少误报)和模型性能。
└─ 类型 枚举 降噪类型。 near_field 用于近距离麦克风(如耳机), far_field 适用于远场麦克风,例如笔记本电脑或会议室麦克风。

可能的值: near_fieldfar_field
input_audio_transcription 物体 输入音频转录的配置,默认是关闭状态,可以设置为null在开启后关闭。 输入音频转录不是模型本身的功能,因为模型可以直接处理音频。 听录通过听录终结点异步运行,应被视为输入音频内容的参考,而不是模型听到的精确内容。 客户端可以选择设置语言和转录提示,它们为转录服务提供额外的指导。
└─ 语言 字符串 输入音频的语言。 提供的输入语言为
ISO-639-1 (例如 en)格式将提高准确性和延迟。
└─ 模型 字符串 用于转录的模型,当前的选项有gpt-4o-transcribegpt-4o-mini-transcribe、和whisper-1
└─ prompt 字符串 用于指导模型风格或继续之前的音频片段的可选文本。
对于 whisper-1,提示是关键字列表。
对于 gpt-4o-transcribe 模型,提示是一个自由文本字符串,例如“预期与技术相关的字词”。
指示 字符串 附加到模型调用前的默认系统指令(即系统消息)。 此字段允许客户端指导模型处理所需的响应。 可以指示模型响应内容和格式(例如“非常简洁”、“行为友好”、“下面是良好响应的示例”)和音频行为(例如“快速说话”、“将情感注入语音”、“经常笑”)。 这些说明不保证遵循模型,但它们为模型提供有关所需行为的指南。

请注意,如果未设置此字段,服务器将设置默认说明,并在会话开始时的 session.created 事件中可见。
最大响应输出标记数 整数或字符串 单个助理响应的最大输出令牌数,
包含工具调用。 提供介于 1 到 4096 之间的整数
限制输出令牌数,或用 inf 限制给定模型的
最大可用令牌数。 默认为 inf
方式 模型可以响应的一组模态。 若要关闭音频,请执行以下步骤:
将此设置为 [“text”]。
模型 字符串 用于此会话的部署的名称。
输出音频格式 枚举 输出音频的格式。 选项有 pcm16g711_ulawg711_alaw
对于 pcm16,输出音频的采样速率为 24kHz。

可能的值:pcm16、、 g711_ulawg711_alaw
温度 数字 模型的采样温度限制为 [0.6, 1.2]。 对于音频模型,强烈建议将温度为 0.8,以获得最佳性能。
0.8
工具选择 字符串 模型如何选择工具。 选项包括 autononerequired
指定函数。
汽车
工具 数组 可用于模型的工具(函数)。
turn_detection 物体 用于轮次检测、以太网服务器 VAD 或语义 VAD 的配置。 这可以设置为 null 关闭,在这种情况下,客户端必须手动触发模型响应。
服务器 VAD 表示模型将基于音频音量检测语音的开始和结束,并在用户语音结束时做出响应。
语义 VAD 更高级,使用轮次检测模型(与 VAD 结合使用)以语义方式估计用户是否已完成说话,然后根据此概率动态设置超时。 例如,如果用户的语音以 uhhm 结尾,模型将判定轮次结束的概率较低,并等待更长时间,以便用户继续说话。 这对于更自然的对话非常有用,但延迟可能更高。
└─ create_response 布尔 是否在发生 VAD 停止事件时自动生成响应。
真 实
└─ eagerness 枚举 仅用于 semantic_vad 模式。 模型做出响应的积极性。 low 将等待更长的时间让用户继续说话,而 high 会更快地响应。 auto 是默认值,等效于 medium

可能的值:lowmediumhighauto
└─ interrupt_response 布尔 是否自动中断任何持续响应,并将输出输出到默认值
对话(即 conversationauto),当发生 VAD 启动事件时。
真 实
└─ prefix_padding_ms 整数 仅用于 server_vad 模式。 VAD 检测到语音之前要包括的音频量(按
毫秒计)。 默认为 300 毫秒。
└─ silence_duration_ms 整数 仅用于 server_vad 模式。 用于检测语音停止的沉默持续时间(以毫秒为单位)。 违约
为 500 毫秒。 使用较短的值,模型将更快地响应,
但可能会在用户短暂暂停时突然打断。
~~ 阈值 数字 仅用于 server_vad 模式。 VAD(0.0 到 1.0)的激活阈值,默认为 0.5。 更高的阈值需要更响亮的音频来激活模型,因此在干扰环境中性能可能更好。
└─ 类型 枚举 轮次检测的类型。

可能的值: server_vadsemantic_vad
语音 VoiceIdsShared

RealtimeSessionCreateResponse

具有临时密钥的新实时会话配置。 密钥的默认 TTL 为 1 分钟。

名称 类型 说明 必需 默认
客户端密钥 物体 API 返回的临时密钥。
└─ expires_at 整数 令牌过期时的时间戳。 目前,所有令牌在一分钟后过期。
└─ value 字符串 在客户端环境中可用的临时密钥,用于对与实时 API 的连接进行身份验证。 应在客户端环境中使用此令牌,而不是使用仅限服务器端的标准API令牌。
input_audio_format 字符串 输入音频的格式。 选项有 pcm16g711_ulawg711_alaw
input_audio_transcription 物体 输入音频转录的配置,默认是关闭状态,可以设置为null在开启后关闭。 输入音频转录不是模型本身的功能,因为模型可以直接处理音频。 听录通过 Whisper 异步运行,应被视为粗略的参考,而不是模型理解的表示形式。
└─ 模型 字符串 用于转录的模型 whisper-1 是目前唯一受支持的模型。
指示 字符串 附加到模型调用前的默认系统指令(即系统消息)。 此字段允许客户端指导模型处理所需的响应。 可以针对响应内容和格式(例如“非常简洁”、“行为友好”、“下面是良好响应的示例”)以及音频行为(例如“快速说话”、“将情感注入语音”、“经常笑”)进行指示。 这些说明不保证遵循模型,但它们为模型提供有关所需行为的指南。
请注意,如果未设置此字段,服务器将设置默认说明,并在会话开始时的 session.created 事件中可见。
最大响应输出标记数 整数或字符串 单个助理响应的最大输出令牌数,
包含工具调用。 提供介于 1 到 4096 之间的整数
限制输出令牌数,或用 inf 限制给定模型的
最大可用令牌数。 默认为 inf
方式 模型可以响应的一组模态。 若要关闭音频,请执行以下步骤:
将此设置为 [“text”]。
输出音频格式 字符串 输出音频的格式。 选项有 pcm16g711_ulawg711_alaw
温度 数字 模型的采样温度限制为 [0.6, 1.2]。 默认值为 0.8。
工具选择 字符串 模型如何选择工具。 选项为 autononerequired指定函数。
工具 数组 可用于模型的工具(函数)。
turn_detection 物体 轮次检测的配置。 可以设置为 null 来关闭。 服务器 VAD 表示模型将基于音频音量检测语音的开始和结束,并在用户语音结束时做出响应。
└─ prefix_padding_ms 整数 VAD 检测到语音之前要包括的音频量(按
毫秒计)。 默认为 300 毫秒。
└─ silence_duration_ms 整数 用于检测语音停止的沉默持续时间(以毫秒为单位)。 默认值为 500 毫秒。 使用较短的值,模型将更快地响应,但可能会在用户短暂暂停时突然打断。
~~ 阈值 数字 VAD(0.0 到 1.0)的激活阈值,默认为 0.5。 更高的阈值需要更响亮的音频来激活模型,因此在干扰环境中性能可能更好。
└─ 类型 字符串 轮次检测的类型,目前仅支持 server_vad
语音 VoiceIdsShared

实时转录会话创建请求 (RealtimeTranscriptionSessionCreateRequest)

实时听录会话对象配置。

名称 类型 说明 必需 默认
包括 数组 要包含在听录中的一组项。 当前可用的项包括:
- item.input_audio_transcription.logprobs
input_audio_format 枚举 输入音频的格式。 选项有 pcm16g711_ulawg711_alaw
对于 pcm16,输入音频必须是采样率为 24kHz、单声道(mono)、小端字节顺序的 16 位 PCM。

可能的值:pcm16、、 g711_ulawg711_alaw
input_audio_noise_reduction 物体 输入音频降噪的配置。 可以将其设置为 null 以关闭功能。
降噪会筛选添加到输入音频缓冲区的音频,然后再将其发送到 VAD 和模型。
筛选音频可以通过改进输入音频的感知来提高 VAD 和轮次检测准确性(减少误报)和模型性能。
└─ 类型 枚举 降噪类型。 near_field 用于近距离麦克风(如耳机), far_field 适用于远场麦克风,例如笔记本电脑或会议室麦克风。

可能的值: near_fieldfar_field
input_audio_transcription 物体 输入音频转录的配置。 客户端可以选择设置语言和转录提示,它们为转录服务提供额外的指导。
└─ 语言 字符串 输入音频的语言。 提供的输入语言为
ISO-639-1 (例如 en)格式将提高准确性和延迟。
└─ 模型 枚举 用于转录的模型,当前的选项有gpt-4o-transcribegpt-4o-mini-transcribe、和whisper-1

可能的值:gpt-4o-transcribe、、 gpt-4o-mini-transcribewhisper-1
└─ prompt 字符串 用于指导模型风格或继续之前的音频片段的可选文本。
对于 whisper-1,提示是关键字列表。
对于 gpt-4o-transcribe 模型,提示是一个自由文本字符串,例如“预期与技术相关的字词”。
方式 模型可以响应的一组模态。 若要关闭音频,请执行以下步骤:
将此设置为 [“text”]。
turn_detection 物体 用于轮次检测、以太网服务器 VAD 或语义 VAD 的配置。 这可以设置为 null 关闭,在这种情况下,客户端必须手动触发模型响应。
服务器 VAD 表示模型将基于音频音量检测语音的开始和结束,并在用户语音结束时做出响应。
语义 VAD 更高级,使用轮次检测模型(与 VAD 结合使用)以语义方式估计用户是否已完成说话,然后根据此概率动态设置超时。 例如,如果用户的语音以 uhhm 结尾,模型将判定轮次结束的概率较低,并等待更长时间,以便用户继续说话。 这对于更自然的对话非常有用,但延迟可能更高。
└─ create_response 布尔 是否在发生 VAD 停止事件时自动生成响应。 不适用于听录会话。
真 实
└─ eagerness 枚举 仅用于 semantic_vad 模式。 模型做出响应的积极性。 low 将等待更长的时间让用户继续说话,而 high 会更快地响应。 auto 是默认值,等效于 medium

可能的值:lowmediumhighauto
└─ interrupt_response 布尔 当 VAD 启动事件发生时,是否自动中断输出到默认会话(例如 conversationauto)的任何进行中的响应。 不适用于听录会话。
真 实
└─ prefix_padding_ms 整数 仅用于 server_vad 模式。 VAD 检测到语音之前要包括的音频量(按
毫秒计)。 默认为 300 毫秒。
└─ silence_duration_ms 整数 仅用于 server_vad 模式。 用于检测语音停止的沉默持续时间(以毫秒为单位)。 默认值为 500 毫秒。 使用较短的值,模型将更快地响应,但可能会在用户短暂暂停时突然打断。
~~ 阈值 数字 仅用于 server_vad 模式。 VAD(0.0 到 1.0)的激活阈值,默认为 0.5。 A
更高的阈值将需要更响亮的音频来激活模型,并且
因此,在嘈杂环境中性能可能更好。
└─ 类型 枚举 轮次检测的类型。

可能的值: server_vadsemantic_vad

RealtimeTranscriptionSessionCreateResponse

新的实时听录会话配置。

通过 REST API 在服务器上创建会话时,会话对象还包含临时密钥。 密钥的默认 TTL 为 1 分钟。 当通过 WebSocket API 更新会话时,此属性不存在。

名称 类型 说明 必需 默认
客户端密钥 物体 API 返回的临时密钥。 存在时会话必须
通过 REST API 在服务器上创建。
└─ expires_at 整数 令牌过期时的时间戳。 目前,所有令牌在一分钟后过期。
└─ value 字符串 在客户端环境中可用的临时密钥,用于对与实时 API 的连接进行身份验证。 应在客户端环境中使用此令牌,而不是使用仅限服务器端的标准API令牌。
input_audio_format 字符串 输入音频的格式。 选项有 pcm16g711_ulawg711_alaw
input_audio_transcription 物体 转录模型的配置。
└─ 语言 字符串 输入音频的语言。 以 ISO-639-1(例如 en)格式提供输入语言将提高准确性并减少延迟。
└─ 模型 枚举 要用于听录的模型。 可以是 gpt-4o-transcribegpt-4o-mini-transcribewhisper-1

可能的值:gpt-4o-transcribe、、 gpt-4o-mini-transcribewhisper-1
└─ prompt 字符串 用于指导模型风格或继续之前的音频片段的可选文本。 提示应与音频语言匹配。
方式 模型可以响应的一组模态。 若要关闭音频,请执行以下步骤:
将此设置为 [“text”]。
turn_detection 物体 轮次检测的配置。 可以设置为 null 来关闭。 服务器 VAD 表示模型将基于音频音量检测语音的开始和结束,并在用户语音结束时做出响应。
└─ prefix_padding_ms 整数 VAD 检测到语音之前要包括的音频量(按
毫秒计)。 默认为 300 毫秒。
└─ silence_duration_ms 整数 用于检测语音停止的沉默持续时间(以毫秒为单位)。 默认值为 500 毫秒。 使用较短的值,模型将更快地响应,但可能会在用户短暂暂停时突然打断。
~~ 阈值 数字 VAD(0.0 到 1.0)的激活阈值,默认为 0.5。 更高的阈值需要更响亮的音频来激活模型,因此在干扰环境中性能可能更好。
└─ 类型 字符串 轮次检测的类型,目前仅支持 server_vad

推理

仅适用于 O 系列模型

推理模型的配置选项。

名称 类型 说明 必需 默认
effort ReasoningEffort 仅适用于 O 系列模型

限制
推理模型的推理工作量。
当前支持的值为 lowmediumhigh。 减少
推理努力可能会导致更快的响应和更少的标记使用
于响应中的推理。
中等
摘要 枚举 仅适用于 O 系列模型

模型执行的推理摘要。 这可以是
可用于调试和了解模型的推理过程。
concisedetailed 中的一项。

可能的值: concisedetailed

ReasoningItem

描述推理模型在生成响应时使用的想法链。

名称 类型 说明 必需 默认
内容 数组 推理文本内容。
id 字符串 推理内容的唯一标识符。
状态 枚举 项目的状态。 以下之一:in_progresscompleted
incomplete。 通过 API 返回项时填充。

可能的值:in_progress、、 completedincomplete
类型 枚举 对象的类型。 总是为 reasoning

可能的值: reasoning

拒绝

模型的拒绝。

名称 类型 说明 必需 默认
拒绝 字符串 模型的拒绝的解释。
类型 枚举 拒绝的类型。 总是为 refusal

可能的值: refusal

response

名称 类型 说明 必需 默认
created_at 数字 创建此响应时的 Unix 时间戳(以秒为单位)。
错误 ResponseError 当模型无法生成响应时返回的错误对象。
id 字符串 此响应的唯一标识符。
incomplete_details 物体 有关响应不完整的原因的详细信息。
~~ 原因 枚举 响应不够详尽的原因。
可能的值: max_output_tokenscontent_filter
指示 字符串 将系统(或开发人员)消息作为模型上下文中的第一项插入。

当与 previous_response_id 一起使用时,先前的
响应的指令不会传递到下一个响应。 这使得它变得简单
在新的响应中交换系统(或开发人员)消息。
最大输出标记数量 (max_output_tokens) 整数 可为响应生成的令牌数上限,包括可见输出令牌和会话状态。
元数据 元数据 按 16 个成组的可附加到对象的键值对。 这可以是
用于将有关对象的其他信息存储在结构化对象中
通过 API 或仪表板格式化和查询对象。

键是最大长度为 64 个字符的字符串。 值为字符串
最大长度为 512 个字符。
模型 字符串 用于生成响应的模型。
物体 枚举 此资源的对象类型 - 始终设置为 response

可能的值: response
输出 数组 模型生成的内容项数组。

- 数组中 output 项的长度和顺序取决于
于模型的响应。
- 与其访问 output 数组中的第一项并
假设它是包含模型生成内容的 assistant 消息
,可以考虑在 SDK 中支持的位置使用 output_text 属性

output_text 字符串 仅限 SDK 的便利属性,其中包含
来自 output_text 数组中的所有 output 项聚合的文本输出(如果有)。
Python 和 JavaScript SDK 中受支持。
parallel_tool_calls 布尔 是否允许模型并行运行工具调用。
真 实
previous_response_id 字符串 对模型的上一个响应的唯一 ID。 用它
创建多轮对话。
推理 推理 仅适用于 O 系列模型

配置选项用于
推理模型的推理工作量。
状态 枚举 响应生成的状态。 以下之一:completedfailed
in_progressincomplete 中的一项。

可能的值:completedfailedin_progressincomplete
温度 数字 要使用的采样温度,介于 0 和 2 之间。 较高的值(如 0.8)将使输出更随机,而较小的值(如 0.2)将使输出更集中且更具确定性
我们通常建议更改此设置或 top_p,但不要同时更改两者。
1
文本 物体 来自模型的文本响应的配置选项。 可以是纯
文本或结构化 JSON 数据。 了解详细信息:
- 文本输入和输出
- 结构化输出
└─ format TextResponseFormatConfiguration 一个对象,指定模型必须输出的格式。

配置 { "type": "json_schema" } 启用结构化输出,
这可确保模型与提供的 JSON 架构匹配。 默认格式 { "type": "text" } 没有其他选项。

不建议用于 gpt-4o 和较新的模型:

设置 { "type": "json_object" } 可启用旧版 JSON 模式,
确保模型生成的消息是有效的 JSON。 使用 json_schema
对于支持该功能的模型而言,这是优先选择。
工具选择 ToolChoiceOptionsToolChoiceTypesToolChoiceFunction 模型在生成时应如何选择要使用的工具(或工具)
响应。 tools请参阅参数,了解如何指定哪些工具
模型可以调用。
工具 数组 生成响应时,模型可能会调用的工具数组。 你
可以通过设置 tool_choice 参数来指定要使用的工具。

可以提供模型的两类工具包括:

- 内置工具
top_p 数字 使用温度进行采样的替代方法,称为核采样,
其中,模型考虑具有 top_p 概率质量的令牌
的结果。 所以 0.1 意味着只考虑包含前 10% 概率质量
的令牌。

我们通常建议更改此设置或 temperature,但不要同时更改两者。
1
truncation 枚举 要用于模型响应的截断策略。
- auto:如果此响应和以前的响应上下文超过
模型的上下文窗口大小,模型将截断
响应以适应上下文窗口,方法是在
对话中删除输入项。
- disabled (默认值):如果模型响应将超过上下文窗口
模型的大小,请求将失败并出现 400 错误。

可能的值: autodisabled
使用情况 ResponseUsage 表示令牌使用情况详细信息,包括输入令牌、输出令牌、
输出令牌的细分以及所使用的令牌总数。
用户 字符串 表示最终用户的唯一标识符,可帮助 OpenAI 监视和检测滥用行为。 .

ResponseAudioDeltaEvent

当有部分音频响应时发出。

名称 类型 说明 必需 默认
delta 字符串 Base64 编码的音频字节块。
类型 枚举 事件类型。 总是为 response.audio.delta

可能的值: response.audio.delta

ResponseAudioDoneEvent

当音频响应完成时发出。

名称 类型 说明 必需 默认
类型 枚举 事件类型。 总是为 response.audio.done

可能的值: response.audio.done

ResponseAudioTranscriptDeltaEvent

当有音频的部分转录时发出。

名称 类型 说明 必需 默认
delta 字符串 音频响应的部分转录。
类型 枚举 事件类型。 总是为 response.audio.transcript.delta

可能的值: response.audio.transcript.delta

ResponseAudioTranscriptDoneEvent

完成全部音频转录时发出。

名称 类型 说明 必需 默认
类型 枚举 事件类型。 总是为 response.audio.transcript.done

可能的值: response.audio.transcript.done

ResponseCodeInterpreterCallCodeDeltaEvent

由代码解释器添加部分代码片段时发出。

名称 类型 说明 必需 默认
delta 字符串 代码解释器添加的部分代码片段。
output_index 整数 代码解释器调用正在处理的输出项的索引。
类型 枚举 事件类型。 总是为 response.code_interpreter_call.code.delta

可能的值: response.code_interpreter_call.code.delta

ResponseCodeInterpreterCallCodeDoneEvent

当代码片段输出由代码解释器完成时发出。

名称 类型 说明 必需 默认
代码 字符串 代码解释器输出的最终代码片段。
output_index 整数 代码解释器调用正在处理的输出项的索引。
类型 枚举 事件类型。 总是为 response.code_interpreter_call.code.done

可能的值: response.code_interpreter_call.code.done

ResponseCodeInterpreterCallCompletedEvent

在代码解释器调用完成时发出。

名称 类型 说明 必需 默认
code_interpreter_call CodeInterpreterToolCall 用于运行代码的工具调用。
output_index 整数 代码解释器调用正在处理的输出项的索引。
类型 枚举 事件类型。 总是为 response.code_interpreter_call.completed

可能的值: response.code_interpreter_call.completed

ResponseCodeInterpreterCallInProgressEvent

代码解释器调用正在进行时发出。

名称 类型 说明 必需 默认
code_interpreter_call CodeInterpreterToolCall 用于运行代码的工具调用。
output_index 整数 代码解释器调用正在处理的输出项的索引。
类型 枚举 事件类型。 总是为 response.code_interpreter_call.in_progress

可能的值: response.code_interpreter_call.in_progress

ResponseCodeInterpreterCallInterpretingEvent

当代码解释器主动解释代码片段时发出。

名称 类型 说明 必需 默认
code_interpreter_call CodeInterpreterToolCall 用于运行代码的工具调用。
output_index 整数 代码解释器调用正在处理的输出项的索引。
类型 枚举 事件类型。 总是为 response.code_interpreter_call.interpreting

可能的值: response.code_interpreter_call.interpreting

ResponseCompletedEvent

模型响应完成时发出。

名称 类型 说明 必需 默认
response response
类型 枚举 事件类型。 总是为 response.completed

可能的值: response.completed

ResponseContentPartAddedEvent

添加新内容部分时发出。

名称 类型 说明 必需 默认
内容索引 整数 已添加的内容部分的索引。
项目编号 字符串 将内容部分添加到的输出项的 ID。
output_index 整数 将内容部分添加到的输出项的索引。
part OutputContent
类型 枚举 事件类型。 总是为 response.content_part.added

可能的值: response.content_part.added

ResponseContentPartDoneEvent

完成内容部分时发出。

名称 类型 说明 必需 默认
内容索引 整数 完成的内容部分的索引。
项目编号 字符串 将内容部分添加到的输出项的 ID。
output_index 整数 将内容部分添加到的输出项的索引。
part OutputContent
类型 枚举 事件类型。 总是为 response.content_part.done

可能的值: response.content_part.done

ResponseCreatedEvent

创建响应时发出的事件。

名称 类型 说明 必需 默认
response response
类型 枚举 事件类型。 总是为 response.created

可能的值: response.created

响应错误

当模型无法生成响应时返回的错误对象。

名称 类型 说明 必需 默认
代码 ResponseErrorCode 响应的错误代码。
消息 字符串 可读的错误说明。

响应错误代码

响应的错误代码。

资产
描述 响应的错误代码。
类型 字符串
价值观 server_error
rate_limit_exceeded
invalid_prompt
vector_store_timeout
invalid_image
invalid_image_format
invalid_base64_image
invalid_image_url
image_too_large
image_too_small
image_parse_error
image_content_policy_violation
invalid_image_mode
image_file_too_large
unsupported_image_media_type
empty_image_file
failed_to_download_image
image_file_not_found

ResponseErrorEvent

在发生错误时发出。

名称 类型 说明 必需 默认
代码 字符串 错误代码。
消息 字符串 错误消息。
param 字符串 错误参数。
类型 枚举 事件类型。 总是为 error

可能的值: error

ResponseFailedEvent

响应失败时发出的事件。

名称 类型 说明 必需 默认
response response
类型 枚举 事件类型。 总是为 response.failed

可能的值: response.failed

ResponseFileSearchCallCompletedEvent

在文件搜索调用完成时发出(找到结果)。

名称 类型 说明 必需 默认
项目编号 字符串 启动文件搜索调用的输出项的 ID。
output_index 整数 启动文件搜索调用的输出项的索引。
类型 枚举 事件类型。 总是为 response.file_search_call.completed

可能的值: response.file_search_call.completed

ResponseFileSearchCallInProgressEvent

在启动文件搜索调用时发出。

名称 类型 说明 必需 默认
项目编号 字符串 启动文件搜索调用的输出项的 ID。
output_index 整数 启动文件搜索调用的输出项的索引。
类型 枚举 事件类型。 总是为 response.file_search_call.in_progress

可能的值: response.file_search_call.in_progress

ResponseFileSearchCallSearchingEvent

当文件搜索当前正在搜索时发出。

名称 类型 说明 必需 默认
项目编号 字符串 启动文件搜索调用的输出项的 ID。
output_index 整数 文件搜索调用正在搜索的输出项的索引。
类型 枚举 事件类型。 总是为 response.file_search_call.searching

可能的值: response.file_search_call.searching

ResponseFunctionCallArgumentsDeltaEvent

当存在部分函数调用参数增量时发出。

名称 类型 说明 必需 默认
delta 字符串 添加的函数调用参数增量。
项目编号 字符串 函数调用参数增量添加到的输出项的 ID。
output_index 整数 函数调用参数增量添加到的输出项的索引。
类型 枚举 事件类型。 总是为 response.function_call_arguments.delta

可能的值: response.function_call_arguments.delta

ResponseFunctionCallArgumentsDoneEvent

在函数调用参数完成时发出。

名称 类型 说明 必需 默认
参数 字符串 函数调用参数。
项目编号 字符串 项的 ID。
output_index 整数 输出项的索引。
类型 枚举
可能的值: response.function_call_arguments.done

ResponseInProgressEvent

响应正在进行时发出。

名称 类型 说明 必需 默认
response response
类型 枚举 事件类型。 总是为 response.in_progress

可能的值: response.in_progress

ResponseIncompleteEvent (响应不完整事件)

响应以不完整状态结束时发出的事件。

名称 类型 说明 必需 默认
response response
类型 枚举 事件类型。 总是为 response.incomplete

可能的值: response.incomplete

responseItemList

响应项的列表。

名称 类型 说明 必需 默认
数据 数组 用于生成此响应的项列表。
first_id 字符串 列表中第一项的 ID。
has_more 布尔 是否有更多可用项。
last_id 字符串 列表中最后一项的 ID。
物体 枚举 返回的对象的类型必须是 list
可能的值: list

响应方式

希望模型生成的输出类型。 大多数模型都能够生成文本,这是默认设置:

["text"]

gpt-4o-audio-preview 模型还可用于生成音频。 若要请求此模型生成文本和音频响应,你可以使用:

["text", "audio"]

未为此组件定义任何属性。

ResponseModalitiesTextOnly

希望模型生成的输出类型。 大多数模型都能够生成文本,这是默认设置:

["text"]

此 API 将很快支持其他输出形式,包括音频和图像。

未为此组件定义任何属性。

ResponseOutputItemAddedEvent

添加新的输出项时发出。

名称 类型 说明 必需 默认
物品 OutputItem
output_index 整数 已添加的输出项的索引。
类型 枚举 事件类型。 总是为 response.output_item.added

可能的值: response.output_item.added

ResponseOutputItemDoneEvent

当输出项标记为已完成时发出。

名称 类型 说明 必需 默认
物品 OutputItem
output_index 整数 标记为已完成的输出项的索引。
类型 枚举 事件类型。 总是为 response.output_item.done

可能的值: response.output_item.done

ResponseProperties

名称 类型 说明 必需 默认
指示 字符串 将系统(或开发人员)消息作为模型上下文中的第一项插入。

当与 previous_response_id 一起使用时,先前的
响应的指令不会传递到下一个响应。 这使得它变得简单
在新的响应中交换系统(或开发人员)消息。
最大输出标记数量 (max_output_tokens) 整数 可为响应生成的令牌数上限,包括可见输出令牌和会话状态。
previous_response_id 字符串 对模型的上一个响应的唯一 ID。 用它
创建多轮对话。
推理 推理 仅适用于 O 系列模型

配置选项用于
推理模型的推理工作量。
文本 物体 来自模型的文本响应的配置选项。 可以是纯
文本或结构化 JSON 数据。 了解详细信息:
- 文本输入和输出
- 结构化输出
└─ format TextResponseFormatConfiguration 一个对象,指定模型必须输出的格式。

配置 { "type": "json_schema" } 启用结构化输出,
这可确保模型与提供的 JSON 架构匹配。 默认格式 { "type": "text" } 没有其他选项。

不建议用于 gpt-4o 和较新的模型:

设置 { "type": "json_object" } 可启用旧版 JSON 模式,
确保模型生成的消息是有效的 JSON。 使用 json_schema
对于支持该功能的模型而言,这是优先选择。
工具选择 ToolChoiceOptionsToolChoiceTypesToolChoiceFunction 模型在生成时应如何选择要使用的工具(或工具)
响应。 tools请参阅参数,了解如何指定哪些工具
模型可以调用。
工具 数组 生成响应时,模型可能会调用的工具数组。 你
可以通过设置 tool_choice 参数来指定要使用的工具。

可以提供模型的两类工具包括:

- 内置工具
truncation 枚举 要用于模型响应的截断策略。
- auto:如果此响应和以前的响应上下文超过
模型的上下文窗口大小,模型将截断
响应以适应上下文窗口,方法是在
对话中删除输入项。
- disabled (默认值):如果模型响应将超过上下文窗口
模型的大小,请求将失败并出现 400 错误。

可能的值: autodisabled

ResponseRefusalDeltaEvent

当存在部分拒绝文本时发出。

名称 类型 说明 必需 默认
内容索引 整数 拒绝文本添加到的内容部分的索引。
delta 字符串 添加的拒绝文本。
项目编号 字符串 拒绝文本添加到的输出项的 ID。
output_index 整数 拒绝文本添加到的输出项的索引。
类型 枚举 事件类型。 总是为 response.refusal.delta

可能的值: response.refusal.delta

ResponseRefusalDoneEvent

在拒绝文本完成时发出。

名称 类型 说明 必需 默认
内容索引 整数 已完成拒绝文本的内容部分的索引。
项目编号 字符串 已完成拒绝文本的输出项的 ID。
output_index 整数 已完成拒绝文本的输出项的索引。
拒绝 字符串 最终完成的拒绝文本。
类型 枚举 事件类型。 总是为 response.refusal.done

可能的值: response.refusal.done

responseStreamEvent

名称 类型 说明 必需 默认
注解 批注
annotation_index 整数 已添加的批注的索引。
参数 字符串 函数调用参数。
代码 字符串 错误代码。
code_interpreter_call CodeInterpreterToolCall 用于运行代码的工具调用。
内容索引 整数 已完成文本内容的内容部分的索引。
delta 字符串 添加的文本增量。
物品 OutputItem 标记为已完成的输出项。
项目编号 字符串 已完成文本内容的输出项的 ID。
消息 字符串 错误消息。
output_index 整数 已完成文本内容的输出项的索引。
param 字符串 错误参数。
part OutputContent 完成的内容部分。
拒绝 字符串 最终完成的拒绝文本。
response response 不完整的响应。
文本 字符串 最终完成的文本内容。
类型 枚举 事件类型。 总是为 response.output_text.done

可能的值: response.output_text.done

ResponseTextAnnotationDeltaEvent

添加文本批注时发出。

名称 类型 说明 必需 默认
注解 批注
annotation_index 整数 已添加的批注的索引。
内容索引 整数 文本批注添加到的内容部分的索引。
项目编号 字符串 文本批注添加到的输出项的 ID。
output_index 整数 文本批注添加到的输出项的索引。
类型 枚举 事件类型。 总是为 response.output_text.annotation.added

可能的值: response.output_text.annotation.added

ResponseTextDeltaEvent

当有额外的文本增量时发出。

名称 类型 说明 必需 默认
内容索引 整数 文本增量添加到的内容部分的索引。
delta 字符串 添加的文本增量。
项目编号 字符串 文本增量添加到的输出项的 ID。
output_index 整数 文本增量添加到的输出项的索引。
类型 枚举 事件类型。 总是为 response.output_text.delta

可能的值: response.output_text.delta

ResponseTextDoneEvent

在完成文本内容时发出。

名称 类型 说明 必需 默认
内容索引 整数 已完成文本内容的内容部分的索引。
项目编号 字符串 已完成文本内容的输出项的 ID。
output_index 整数 已完成文本内容的输出项的索引。
文本 字符串 最终完成的文本内容。
类型 枚举 事件类型。 总是为 response.output_text.done

可能的值: response.output_text.done

ResponseUsage

表示令牌使用情况详细信息,包括输入令牌、输出令牌、输出令牌细分以及所使用的令牌总数。

名称 类型 说明 必需 默认
input_tokens 整数 输入令牌数。
output_tokens 整数 输出标记数。
output_tokens_details 物体 输出令牌的明细。
└─ reasoning_tokens 整数 推理令牌的数量。
total_tokens 整数 使用的令牌总数。

屏幕截图

屏幕截图操作。

名称 类型 说明 必需 默认
类型 枚举 指定事件类型。 对于屏幕截图操作,此属性为
始终设置为 screenshot

可能的值: screenshot

滚动

滚动操作。

名称 类型 说明 必需 默认
scroll_x 整数 水平滚动距离。
scroll_y 整数 垂直滚动距离。
类型 枚举 指定事件类型。 对于滚动作,此属性为
始终设置为 scroll

可能的值: scroll
x 整数 发生滚动的 X 坐标。
y 整数 发生滚动的 Y 坐标。

StopConfiguration

最多四个序列,其中 API 将停止生成更多令牌。 返回的文本将不包含停止序列。

此组件可以是下列组件之一:

文本响应格式配置

一个对象,指定模型必须输出的格式。

配置 { "type": "json_schema" } 启用结构化输出,确保模型与提供的 JSON 架构匹配。

默认格式 { "type": "text" } 没有其他选项。

不建议用于 gpt-4o 和较新的模型:

{ "type": "json_object" }设置为启用较旧的 JSON 模式,这可确保模型生成的消息是有效的 JSON。 对于支持它的模型,首选使用 json_schema

此组件可以是下列组件之一:

TextResponseFormatJsonSchema

JSON 架构响应格式。 用于生成结构化 JSON 响应。 详细了解结构化输出。

名称 类型 说明 必需 默认
描述 字符串 响应格式用途的描述,供模型
确定如何按该格式响应。
名称 字符串 响应格式的名称。 必须为 a-z、A-Z、0-9 或包含
下划线和短划线,最大长度为 64。
图式 ResponseFormatJsonSchemaSchema 响应格式的架构,描述为 JSON 架构对象。
strict 布尔 生成输出时是否启用严格的架构遵循。
如果设置为 true,则模型将始终遵循定义的确切架构
schema 字段中。 以下情况时仅支持 JSON 架构的子集:
stricttrue
类型 枚举 要定义的响应格式的类型。 总是为 json_schema
可能的值: json_schema

工具

此组件可以是下列组件之一:

ToolChoiceFunction

使用此选项强制模型调用特定函数。

名称 类型 说明 必需 默认
名称 字符串 要调用的函数名称。
类型 枚举 对于函数调用,类型始终为function
可能的值: function

工具选择选项

控制模型调用哪些工具(如有)。

none 表示模型不会调用任何工具,而是生成消息。

auto 表示模型可以在生成消息和调用一个或多个工具之间进行选择。

required 表示模型必须调用一个或多个工具。

资产
描述 控制模型调用哪些工具(如有)。

none 表示模型不会调用任何工具,而是生成消息。

auto 表示模型可以在生成消息或调用一个消息之间进行选择
更多工具。

required 表示模型必须调用一个或多个工具。
类型 字符串
价值观 none
auto
required

工具选择类型

指示模型应使用内置工具生成响应。

名称 类型 说明 必需 默认
类型 枚举 模型应使用的托管工具的类型。 允许值包括:
- file_search
- computer_use_preview

可能的值: file_searchcomputer_use_preview

类型

键入文本的操作。

名称 类型 说明 必需 默认
文本 字符串 要键入的文本。
类型 枚举 指定事件类型。 对于类型操作,此属性为...
始终设置为 type

可能的值: type

UpdateVectorStoreFileAttributesRequest

名称 类型 说明 必需 默认
属性 VectorStoreFileAttributes 按 16 个成组的可附加到对象的键值对。 这可以是
用于将有关对象的其他信息存储在结构化对象中
通过 API 或仪表板格式化和查询对象。 键是字符串
最大长度为 64 个字符。 值为长度最大
512 个字符、布尔值或数字的字符串。

UrlCitation

用于生成模型响应的 Web 资源的引文。

名称 类型 说明 必需 默认
end_index 整数 消息中 URL 引文的最后一个字符的索引。
start_index 整数 消息中 URL 引文的第一个字符的索引。
title 字符串 Web 资源的标题。
类型 枚举 URL 引文的类型。 总是为 url_citation

可能的值: url_citation
网址 字符串 Web 资源的 URL。

VectorStoreFileAttributes

按 16 个成组的可附加到对象的键值对。 这可用于以结构化格式存储有关对象的其他信息,以及通过 API 或仪表板查询对象。 键是最大长度为 64 个字符的字符串。 值为最大长度为 512 个字符、布尔值或数字的字符串。

未为此组件定义任何属性。

VectorStoreFileContentResponse

表示矢量存储文件的已分析内容。

名称 类型 说明 必需 默认
数据 数组 文件的分析内容。
has_more 布尔 指示是否有更多要提取的内容页。
next_page 字符串 下一页的令牌(如果有)。
物体 枚举 对象类型,始终为 vector_store.file_content.page
可能的值: vector_store.file_content.page

VectorStoreSearchRequest

名称 类型 说明 必需 默认
筛选器 ComparisonFilterCompoundFilter 基于文件属性应用的筛选器。
max_num_results(最大结果数) 整数 要返回的最大结果数。 此数字应介于 1 和 50 之间(含)。 10
查询 字符串或数组 用于搜索的查询字符串
排名选项 物体 用于搜索的排名选项。
└─ ranker 枚举
可能的值: autodefault-2024-11-15
└─ score_threshold 数字 0
rewrite_query 布尔 是否重写矢量搜索的自然语言查询。

VectorStoreSearchResultContentObject

名称 类型 说明 必需 默认
文本 字符串 从搜索返回的文本内容。
类型 枚举 内容类型。
可能的值: text

VectorStoreSearchResultItem

名称 类型 说明 必需 默认
属性 VectorStoreFileAttributes 按 16 个成组的可附加到对象的键值对。 这可以是
用于将有关对象的其他信息存储在结构化对象中
通过 API 或仪表板格式化和查询对象。 键是字符串
最大长度为 64 个字符。 值为长度最大
512 个字符、布尔值或数字的字符串。
内容 数组 文件中的内容区块。
file_id 字符串 矢量存储文件的 ID。
文件名 字符串 矢量存储文件的名称。
得分 数字 结果的相似性分数。

VectorStoreSearchResultsPage

名称 类型 说明 必需 默认
数据 数组 搜索结果项的列表。
has_more 布尔 指示是否有更多要提取的结果。
next_page 字符串 下一页的令牌(如果有)。
物体 枚举 对象类型,始终为 vector_store.search_results.page
可能的值: vector_store.search_results.page
search_query 数组

VoiceIdsShared

未为此组件定义任何属性。

等待操作。

名称 类型 说明 必需 默认
类型 枚举 指定事件类型。 对于等待动作,此属性为[...]
始终设置为 wait

可能的值: wait

ReasoningEffort

仅适用于 O 系列模型

限制推理模型的推理力度。 当前支持的值为 lowmediumhigh。 减少推理工作量可以加快回复速度,减少回复中用于推理的标记。

资产
描述 仅适用于 O 系列模型

限制
推理模型的推理工作量。
当前支持的值为 lowmediumhigh。 减少
推理努力可能会导致更快的响应和更少的标记使用
于响应中的推理。
类型 字符串
默认 中等
价值观 low
medium
high

errorEvent

当出现错误时发生。 这可能是内部服务器错误或超时导致的。

名称 类型 说明 必需 默认
数据 错误
事件 字符串

事件枚举:ErrorEventEnum

说明
错误

doneEvent

当流式传输结束时发生。

名称 类型 说明 必需 默认
数据 字符串
事件 字符串

事件枚举:DoneEventEnum

说明
完成

数据枚举:DoneEventDataEnum

说明
[完成]

后续步骤

了解模型和微调与 REST API。 详细了解为 Azure OpenAI 提供支持的基础模型