Migrando para a biblioteca de API de Python do OpenAI 1.x (clássica)

Aplica-se somente a:Portal Foundry (clássico). Este artigo não está disponível para o novo portal do Foundry. Saiba mais sobre o novo portal.

Observação

Links neste artigo podem abrir conteúdo na nova documentação do Microsoft Foundry em vez da documentação da Foundry (clássica) que você está exibindo agora.

Importante

Para obter os exemplos de API mais recentes, consulte o artigo de ciclo de vida da API.

O OpenAI lançou uma nova versão da OpenAI Python biblioteca de API. Este guia é suplementar ao guia de migração do OpenAI e ajudará a atualizá-lo sobre as mudanças específicas para o Azure OpenAI.

Observação

Essa orientação não é mais recomendada. Para aproveitar a API v1 mais recente, consulte o guia da linguagem de programação Python.

Atualizações

Esta é uma nova versão da biblioteca de API de Python do OpenAI.
A partir de 6 de novembro de 2023, pip install openai e pip install openai --upgrade instalarão version 1.x da biblioteca de Python OpenAI.
Atualizar de version 0.28.1 para version 1.x é uma alteração interruptiva, então você precisará testar e atualizar seu código.
Tente novamente automaticamente com a retirada se houver um erro
Tipos adequados (para mypy/pyright/editores)
Agora você pode criar uma instância de um cliente, em vez de usar um padrão global.
Alternar para a instanciação explícita do cliente
Alterações de nome

Problemas conhecidos

DALL-E3 é totalmente compatível com a versão 1.x mais recente. DALL-E2 pode ser usado com 1.x ao fazer as modificações a seguir em seu código.
embeddings_utils.py que foi usado para fornecer funcionalidade como similaridade de cosseno para texto semântico não é mais parte da biblioteca da API Python da OpenAI.
Você também deve verificar os problemas do GitHub ativos para a biblioteca OpenAI do Python.

Testar antes de migrar

Importante

Não há suporte para a migração automática do código usando openai migrate com Azure OpenAI.

Como esta é uma nova versão da biblioteca com alterações interruptivas, você deve testar seu código extensivamente em relação à nova versão antes de migrar os aplicativos de produção para depender da versão 1.x. Você também deve examinar seu código e processos internos para verificar se está seguindo as práticas recomendadas e fixando seu código de produção apenas em versões que você testou totalmente.

Para facilitar o processo de migração, estamos atualizando exemplos de código existentes na nossa documentação para Python para uma interface com abas.

OpenAI Python 1.x
OpenAI Python 0.28.1

pip install openai --upgrade

pip install openai==0.28.1

Isso fornece contexto para o que foi alterado e permite que você teste a nova biblioteca em paralelo, continuando a fornecer suporte para a versão 0.28.1. Se você atualizar para 1.x e perceber que precisa reverter temporariamente para a versão anterior, sempre poderá pip uninstall openai e reinstalar direcionado para 0.28.1 com pip install openai==0.28.1.

Você precisa definir a variável model para o nome da implantação que você escolheu quando implantou os modelos do GPT-3.5-Turbo ou do GPT-4. Inserir o nome do modelo resulta em um erro, a menos que você tenha escolhido um nome de implantação idêntico ao nome do modelo subjacente.

import os
from openai import AzureOpenAI

client = AzureOpenAI(
  azure_endpoint = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT"), 
  api_key=os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY"),  
  api_version="2024-02-01"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-35-turbo", # model = "deployment_name"
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Does Azure OpenAI support customer managed keys?"},
        {"role": "assistant", "content": "Yes, customer managed keys are supported by Azure OpenAI."},
        {"role": "user", "content": "Do other Azure services support this too?"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Exemplos adicionais podem ser encontrados em nosso artigo detalhado sobre conclusão de chat.

Você precisa definir a variável engine para o nome da implantação que você escolheu quando implantou os modelos do GPT-3.5-Turbo ou do GPT-4. Inserir o nome do modelo resultará em um erro, a menos que você tenha escolhido um nome de implantação idêntico ao nome do modelo subjacente.

import os
import openai
openai.api_type = "azure"
openai.api_base = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT") 
openai.api_key = os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY")
openai.api_version = "2024-02-01"

response = openai.ChatCompletion.create(
    engine="gpt-35-turbo", # engine = "deployment_name".
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Does Azure OpenAI support customer managed keys?"},
        {"role": "assistant", "content": "Yes, customer managed keys are supported by Azure OpenAI."},
        {"role": "user", "content": "Do other Azure services support this too?"}
    ]
)

print(response)
print(response['choices'][0]['message']['content'])

Conclusões

OpenAI Python 1.x
OpenAI Python 0.28.1

import os
from openai import AzureOpenAI
    
client = AzureOpenAI(
    api_key=os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY"),  
    api_version="2024-02-01",
    azure_endpoint = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")
)
    
deployment_name='REPLACE_WITH_YOUR_DEPLOYMENT_NAME' #This will correspond to the custom name you chose for your deployment when you deployed a model. 
    
# Send a completion call to generate an answer
print('Sending a test completion job')
start_phrase = 'Write a tagline for an ice cream shop. '
response = client.completions.create(model=deployment_name, prompt=start_phrase, max_tokens=10) # model = "deployment_name"
print(response.choices[0].text)

import os
import openai

openai.api_key = os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY")
openai.api_base = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT") # your endpoint should look like the following https://YOUR_RESOURCE_NAME.openai.azure.com/
openai.api_type = 'azure'
openai.api_version = '2024-02-01' # this might change in the future

deployment_name='REPLACE_WITH_YOUR_DEPLOYMENT_NAME' #This will correspond to the custom name you chose for your deployment when you deployed a model. 

# Send a completion call to generate an answer
print('Sending a test completion job')
start_phrase = 'Write a tagline for an ice cream shop. '
response = openai.Completion.create(engine=deployment_name, prompt=start_phrase, max_tokens=10)
text = response['choices'][0]['text'].replace('\n', '').replace(' .', '.').strip()
print(start_phrase+text)

Embeddings

OpenAI Python 1.x
OpenAI Python 0.28.1

import os
from openai import AzureOpenAI

client = AzureOpenAI(
  api_key = os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY"),  
  api_version = "2024-02-01",
  azure_endpoint =os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT") 
)

response = client.embeddings.create(
    input = "Your text string goes here",
    model= "text-embedding-ada-002"  # model = "deployment_name".
)

print(response.model_dump_json(indent=2))

Exemplos adicionais, incluindo como lidar com a pesquisa semântica de texto sem embeddings_utils.py podem ser encontrados em nosso tutorial de inserções.

import openai

openai.api_type = "azure"
openai.api_key = YOUR_API_KEY
openai.api_base = "https://YOUR_RESOURCE_NAME.openai.azure.com"
openai.api_version = "2024-02-01"

response = openai.Embedding.create(
    input="Your text string goes here",
    engine="YOUR_DEPLOYMENT_NAME"
)
embeddings = response['data'][0]['embedding']
print(embeddings)

Async

O OpenAI não dá suporte à chamada de métodos assíncronos no cliente no nível do módulo, em vez disso, você deve criar uma instância de um cliente assíncrono.

import os
import asyncio
from openai import AsyncAzureOpenAI

async def main():
    client = AsyncAzureOpenAI(  
      api_key = os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY"),  
      api_version = "2024-02-01",
      azure_endpoint = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")
    )
    response = await client.chat.completions.create(model="gpt-35-turbo", messages=[{"role": "user", "content": "Hello world"}]) # model = model deployment name

    print(response.model_dump_json(indent=2))

asyncio.run(main())

Autenticação

from azure.identity import DefaultAzureCredential, get_bearer_token_provider
from openai import AzureOpenAI

token_provider = get_bearer_token_provider(DefaultAzureCredential(), "https://ai.azure.com/.default")

api_version = "2024-02-01"
endpoint = "https://my-resource.openai.azure.com"

client = AzureOpenAI(
    api_version=api_version,
    azure_endpoint=endpoint,
    azure_ad_token_provider=token_provider,
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="deployment-name",  # model = "deployment_name"
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "How do I output all files in a directory using Python?",
        },
    ],
)
print(completion.model_dump_json(indent=2))

Usar seus dados

Para obter as etapas completas de configuração necessárias para que esses exemplos de código funcionem, consulte o uso do início rápido de seus dados.

OpenAI Python 1.x
OpenAI Python 0.28.1

import os
import openai
import dotenv

dotenv.load_dotenv()

endpoint = os.environ.get("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")
api_key = os.environ.get("AZURE_OPENAI_API_KEY")
deployment = os.environ.get("AZURE_OPEN_AI_DEPLOYMENT_ID")

client = openai.AzureOpenAI(
    base_url=f"{endpoint}/openai/deployments/{deployment}/extensions",
    api_key=api_key,
    api_version="2023-08-01-preview",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model=deployment, # model = "deployment_name"
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "How is Azure machine learning different than Azure OpenAI?",
        },
    ],
    extra_body={
        "dataSources": [
            {
                "type": "AzureCognitiveSearch",
                "parameters": {
                    "endpoint": os.environ["AZURE_AI_SEARCH_ENDPOINT"],
                    "key": os.environ["AZURE_AI_SEARCH_API_KEY"],
                    "indexName": os.environ["AZURE_AI_SEARCH_INDEX"]
                }
            }
        ]
    }
)

print(completion.model_dump_json(indent=2))

import os
import openai
import dotenv
import requests

dotenv.load_dotenv()

openai.api_base = os.environ.get("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")
openai.api_version = "2023-08-01-preview"
openai.api_type = 'azure'
openai.api_key = os.environ.get("AZURE_OPENAI_API_KEY")

def setup_byod(deployment_id: str) -> None:
    """Sets up the OpenAI Python SDK to use your own data for the chat endpoint.

    :param deployment_id: The deployment ID for the model to use with your own data.

    To remove this configuration, simply set openai.requestssession to None.
    """

    class BringYourOwnDataAdapter(requests.adapters.HTTPAdapter):

     def send(self, request, **kwargs):
         request.url = f"{openai.api_base}/openai/deployments/{deployment_id}/extensions/chat/completions?api-version={openai.api_version}"
         return super().send(request, **kwargs)

    session = requests.Session()

    # Mount a custom adapter which will use the extensions endpoint for any call using the given `deployment_id`
    session.mount(
        prefix=f"{openai.api_base}/openai/deployments/{deployment_id}",
        adapter=BringYourOwnDataAdapter()
    )

    openai.requestssession = session

aoai_deployment_id = os.environ.get("AZURE_OPEN_AI_DEPLOYMENT_ID")
setup_byod(aoai_deployment_id)

completion = openai.ChatCompletion.create(
    messages=[{"role": "user", "content": "What are the differences between Azure Machine Learning and Foundry Tools?"}],
    deployment_id=os.environ.get("AZURE_OPEN_AI_DEPLOYMENT_ID"),
    dataSources=[  # camelCase is intentional, as this is the format the API expects
        {
            "type": "AzureCognitiveSearch",
            "parameters": {
                "endpoint": os.environ.get("AZURE_AI_SEARCH_ENDPOINT"),
                "key": os.environ.get("AZURE_AI_SEARCH_API_KEY"),
                "indexName": os.environ.get("AZURE_AI_SEARCH_INDEX"),
            }
        }
    ]
)
print(completion)

DALL-E correção

DALLE-Fix
DALLE-Fix Assíncrono

import time
import json
import httpx
import openai

class CustomHTTPTransport(httpx.HTTPTransport):
    def handle_request(
        self,
        request: httpx.Request,
    ) -> httpx.Response:
        if "images/generations" in request.url.path and request.url.params[
            "api-version"
        ] in [
            "2023-06-01-preview",
            "2023-07-01-preview",
            "2023-08-01-preview",
            "2023-09-01-preview",
            "2023-10-01-preview",
        ]:
            request.url = request.url.copy_with(path="/openai/images/generations:submit")
            response = super().handle_request(request)
            operation_location_url = response.headers["operation-location"]
            request.url = httpx.URL(operation_location_url)
            request.method = "GET"
            response = super().handle_request(request)
            response.read()

            timeout_secs: int = 120
            start_time = time.time()
            while response.json()["status"] not in ["succeeded", "failed"]:
                if time.time() - start_time > timeout_secs:
                    timeout = {"error": {"code": "Timeout", "message": "Operation polling timed out."}}
                    return httpx.Response(
                        status_code=400,
                        headers=response.headers,
                        content=json.dumps(timeout).encode("utf-8"),
                        request=request,
                    )

                time.sleep(int(response.headers.get("retry-after")) or 10)
                response = super().handle_request(request)
                response.read()

            if response.json()["status"] == "failed":
                error_data = response.json()
                return httpx.Response(
                    status_code=400,
                    headers=response.headers,
                    content=json.dumps(error_data).encode("utf-8"),
                    request=request,
                )

            result = response.json()["result"]
            return httpx.Response(
                status_code=200,
                headers=response.headers,
                content=json.dumps(result).encode("utf-8"),
                request=request,
            )
        return super().handle_request(request)

client = openai.AzureOpenAI(
    azure_endpoint="<azure_endpoint>",
    api_key="<api_key>",
    api_version="<api_version>",
    http_client=httpx.Client(
        transport=CustomHTTPTransport(),
    ),
)
image = client.images.generate(prompt="a cute baby seal")

print(image.data[0].url)

import time
import asyncio
import json
import httpx
import openai

class AsyncCustomHTTPTransport(httpx.AsyncHTTPTransport):
    async def handle_async_request(
        self,
        request: httpx.Request,
    ) -> httpx.Response:
        if "images/generations" in request.url.path and request.url.params[
            "api-version"
        ] in [
            "2023-06-01-preview",
            "2023-07-01-preview",
            "2023-08-01-preview",
            "2023-09-01-preview",
            "2023-10-01-preview",
        ]:
            request.url = request.url.copy_with(path="/openai/images/generations:submit")
            response = await super().handle_async_request(request)
            operation_location_url = response.headers["operation-location"]
            request.url = httpx.URL(operation_location_url)
            request.method = "GET"
            response = await super().handle_async_request(request)
            await response.aread()

            timeout_secs: int = 120
            start_time = time.time()
            while response.json()["status"] not in ["succeeded", "failed"]:
                if time.time() - start_time > timeout_secs:
                    timeout = {"error": {"code": "Timeout", "message": "Operation polling timed out."}}
                    return httpx.Response(
                        status_code=400,
                        headers=response.headers,
                        content=json.dumps(timeout).encode("utf-8"),
                        request=request,
                    )

                await asyncio.sleep(int(response.headers.get("retry-after")) or 10)
                response = await super().handle_async_request(request)
                await response.aread()

            if response.json()["status"] == "failed":
                error_data = response.json()
                return httpx.Response(
                    status_code=400,
                    headers=response.headers,
                    content=json.dumps(error_data).encode("utf-8"),
                    request=request,
                )

            result = response.json()["result"]
            return httpx.Response(
                status_code=200,
                headers=response.headers,
                content=json.dumps(result).encode("utf-8"),
                request=request,
            )
        return await super().handle_async_request(request)

async def dall_e():
    client = openai.AsyncAzureOpenAI(
        azure_endpoint="<azure_endpoint>",
        api_key="<api_key>",
        api_version="<api_version>",
        http_client=httpx.AsyncClient(
            transport=AsyncCustomHTTPTransport(),
        ),
    )
    image = await client.images.generate(prompt="a cute baby seal")

    print(image.data[0].url)

asyncio.run(dall_e())

Alterações de nome

Observação

Todos os a* métodos foram removidos; em vez disso, o cliente assíncrono deve ser usado.

OpenAI Python 0.28.1	OpenAI Python 1.x
`openai.api_base`	`openai.base_url`
`openai.proxy`	`openai.proxies`
`openai.InvalidRequestError`	`openai.BadRequestError`
`openai.Audio.transcribe()`	`client.audio.transcriptions.create()`
`openai.Audio.translate()`	`client.audio.translations.create()`
`openai.ChatCompletion.create()`	`client.chat.completions.create()`
`openai.Completion.create()`	`client.completions.create()`
`openai.Edit.create()`	`client.edits.create()`
`openai.Embedding.create()`	`client.embeddings.create()`
`openai.File.create()`	`client.files.create()`
`openai.File.list()`	`client.files.list()`
`openai.File.retrieve()`	`client.files.retrieve()`
`openai.File.download()`	`client.files.retrieve_content()`
`openai.FineTune.cancel()`	`client.fine_tunes.cancel()`
`openai.FineTune.list()`	`client.fine_tunes.list()`
`openai.FineTune.list_events()`	`client.fine_tunes.list_events()`
`openai.FineTune.stream_events()`	`client.fine_tunes.list_events(stream=True)`
`openai.FineTune.retrieve()`	`client.fine_tunes.retrieve()`
`openai.FineTune.delete()`	`client.fine_tunes.delete()`
`openai.FineTune.create()`	`client.fine_tunes.create()`
`openai.FineTuningJob.create()`	`client.fine_tuning.jobs.create()`
`openai.FineTuningJob.cancel()`	`client.fine_tuning.jobs.cancel()`
`openai.FineTuningJob.delete()`	`client.fine_tuning.jobs.create()`
`openai.FineTuningJob.retrieve()`	`client.fine_tuning.jobs.retrieve()`
`openai.FineTuningJob.list()`	`client.fine_tuning.jobs.list()`
`openai.FineTuningJob.list_events()`	`client.fine_tuning.jobs.list_events()`
`openai.Image.create()`	`client.images.generate()`
`openai.Image.create_variation()`	`client.images.create_variation()`
`openai.Image.create_edit()`	`client.images.edit()`
`openai.Model.list()`	`client.models.list()`
`openai.Model.delete()`	`client.models.delete()`
`openai.Model.retrieve()`	`client.models.retrieve()`
`openai.Moderation.create()`	`client.moderations.create()`
`openai.api_resources`	`openai.resources`

Removed

openai.api_key_path
openai.app_info
openai.debug
openai.log
openai.OpenAIError
openai.Audio.transcribe_raw()
openai.Audio.translate_raw()
openai.ErrorObject
openai.Customer
openai.api_version
openai.verify_ssl_certs
openai.api_type
openai.enable_telemetry
openai.ca_bundle_path
openai.requestssession (o OpenAI agora usa httpx)
openai.aiosession (o OpenAI agora usa httpx)
openai.Deployment (usado anteriormente para Azure OpenAI)
openai.Engine
openai.File.find_matching_files()

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Last updated on 2026-03-26

Migrando para a biblioteca de API de Python do OpenAI 1.x (clássica)

Atualizações

Problemas conhecidos

Testar antes de migrar

Finalizações de chat

Conclusões

Embeddings

Async

Autenticação

Usar seus dados

DALL-E correção

Alterações de nome

Removed

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Recursos adicionais