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Azure AI Foundry Models の Azure OpenAI REST API プレビュー リファレンス

この記事では、Azure OpenAI の推論 REST API エンドポイントについて詳しく説明します。

API の仕様

Azure OpenAI モデルとリソースの管理と対話は、次の 3 つの主要な API サーフェスに分かれています。

  • コントロール プレーン
  • データ プレーン - 作成
  • データ プレーン - 推論

各 API サーフェス/仕様には、異なる Azure OpenAI 機能のセットがカプセル化されています。 各 API には、プレビューと安定した/一般公開 (GA) の API リリースの独自のセットがあります。 現在、プレビュー リリースは毎月のペースで行われる傾向があります。

Von Bedeutung

新しいプレビュー推論 API が追加されました。 詳細については、 API ライフサイクル ガイドを参照してください。

API(アプリケーション・プログラミング・インターフェース) 最新のプレビュー リリース 最新の GA リリース 仕様 説明
コントロール プレーン 2024-06-01-preview 2024-10-01 仕様ファイル Azure OpenAI は、他のすべてのサービスと共通のコントロール プレーンを共有します。 コントロール プレーン API は、Azure OpenAI リソースの作成モデル デプロイ、その他の上位レベルのリソース管理タスクなどに使用されます。 コントロール プレーンは、Azure Resource Manager、Bicep、Terraform、Azure CLI などの機能で実行可能な内容も制御します。
データ プレーン - 作成 2025-04-01-preview 2024-10-21 仕様ファイル データ プレーン作成 API は、微調整ファイル アップロードインジェスト ジョブバッチ、および特定のモデル レベルのクエリを制御します
データ プレーン - 推論 2025-04-01-preview 2024-10-21 仕様ファイル データプレーン推論APIは、補完、チャット補完、埋め込み、オーディオ、ユーザーデータでの操作、Dall-e、アシスタントなどの機能の推論能力やエンドポイントを提供します。

認証

Azure OpenAI には、2 つの認証方法が用意されています。 API キーまたは Microsoft Entra ID を使用できます。

  • API キー認証: この種類の認証の場合、すべての API 要求で、api-key HTTP ヘッダーに API キーを含める必要があります。 クイック スタートに、この種類の認証を使用して呼び出しを行う方法に関するガイダンスが用意されています。

  • Microsoft Entra ID 認証: Microsoft Entra トークンを使用して API 呼び出しを認証できます。 認証トークンは、Authorization ヘッダーとして要求に含まれます。 指定するトークンの前に Bearer を付ける必要があります (例: Bearer YOUR_AUTH_TOKEN)。 Microsoft Entra ID を使用した認証に関する攻略ガイドをお読みください。

REST API のバージョン管理

サービス API は、api-version クエリ パラメーターを使用してバージョン管理されます。 すべてのバージョンは、YYYY-MM-DD 日付構造に従います。 次に例を示します。

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

データ プレーン推論

この記事の残りの部分では、Azure OpenAI データ プレーン推論仕様の 2025-04-01-preview プレビュー リリースについて説明します。

最新の GA API リリースに関するドキュメントをお探しの場合は、最新の GA データ プレーン推論 API に関する記事を参照してください

入力候補 - 作成

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

指定されたプロンプト、パラメーターと、選択されたモデルに対する入力候補を作成します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
deployment-id はい ひも
APIバージョン クエリ はい ひも

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

要求本文

コンテンツ タイプ: アプリケーション/json

名前 タイプ 説明 必須 既定値
ベスト・オブ 整数 (integer) サーバー側で best_of 入力候補を生成し、"最適なもの" (トークンあたりの対数確率が最高のもの) を返します。 結果をストリーミングすることはできません。

nと共に使用する場合、best_ofは候補の選択肢の数を制御し、nは返す数を指定しますが、best_ofnより大きくする必要があります。

注: このパラメーターにより多くの入力候補が生成されるため、トークン クォータがすぐに消費される可能性があります。 慎重に使用し、max_tokensstop の設定が合理的であることを確認してください。
いいえ 1
echo ブーリアン 入力候補に加えてプロンプトをエコーバックします。
いいえ いいえ
頻度ペナルティ (frequency_penalty) 数値 -2.0 ~ 2.0 の数。 正の値は、これまでのテキストにおける既存の頻度に基づいて新しいトークンにペナルティを与え、モデルが同じ行をそのまま繰り返す可能性を減少させます。
いいえ 0
ロジットバイアス オブジェクト 指定したトークンが入力候補に表示される可能性を変更します。

トークン (GPT トークナイザーのトークン ID で指定) を関連付けられたバイアス値 (-100 から 100) にマップする JSON オブジェクトを受け入れます。 数学的には、サンプリングの前にモデルによって生成されたロジットにバイアスが追加されます。 正確な効果はモデルごとに異なりますが、-1 から 1 の値では選択の可能性が低下または増加し、-100 や 100 などの値では、関連するトークンの禁止または排他的な選択になります。

たとえば、{"50256": -100}|endoftext|< トークンが生成されないように、> を渡すことができます。
いいえ なし
logprobs 整数 (integer) logprobs の最も可能性の高い出力トークンと、選択したトークンのログ確率を含めます。 たとえば、logprobs が 5 の場合、API は可能性が最も高い 5 個のトークンの一覧を返します。 API は常に、サンプリングされたトークンの logprob を返します。そのため、応答には、最大 logprobs+1 の要素が含まれる可能性があります。

logprobs の最大値は 5 です。
いいえ なし
マックス_トークン 整数 (integer) 完了時に生成できるトークンの最大数。

プロンプトのトークン数と max_tokens の合計は、モデルのコンテキスト長を超えることはできません。
いいえ 16
n 整数 (integer) プロンプトごとに生成する入力候補の数。

注: このパラメーターにより多くの入力候補が生成されるため、トークン クォータがすぐに消費される可能性があります。 慎重に使用し、max_tokensstop の設定が合理的であることを確認してください。
いいえ 1
presence_penalty 数値 -2.0 ~ 2.0 の数。 正の値は、新しいトークンがこれまでのテキストに表示されているかどうかに基づいてペナルティを課し、モデルが新しいトピックについて話す可能性を高めます。
いいえ 0
prompt 文字列または配列 文字列、文字列の配列、トークンの配列、またはトークン配列の配列としてエンコードされた、補完を生成するためのプロンプト。

<|endoftext|> はトレーニング中にモデルが認識するドキュメント区切り記号であるため、プロンプトを指定しない場合、モデルは新しいドキュメントの先頭からであるかのように生成します。
はい
シード 整数 (integer) 指定されている場合、このシステムは、同じ seed とパラメーターを使用して繰り返された要求に対して同じ結果を返せるように、決定論的にサンプリングを行うように最善を尽くします。

決定性は保証されないため、バックエンドでの変更を監視するには、system_fingerprint 応答パラメーターを参照する必要があります。
いいえ
止まれ 文字列または配列 API が以降のトークンの生成を停止する最大 4 つのシーケンス。 返されるテキストに停止シーケンスは含まれません。
いいえ
ブーリアン 部分的な進行状況をストリーム バックするかどうか。 設定されている場合、トークンは使用可能になるとデータのみのサーバー送信イベントとして送信され、ストリームは data: [DONE] メッセージによって終了します。 Python コードの例
いいえ いいえ
接尾辞 ひも 挿入されたテキストの入力候補の後に付加されるサフィックス。

このパラメーターは、gpt-3.5-turbo-instruct に対してのみサポートされます。
いいえ なし
温度 数値 使用するサンプリング温度 (0 から 2)。 0.8 のような大きい値にすると、出力はよりランダムになり、0.2 のような小さい値にすると、出力はより集中的および決定論的になります。

一般に、これと top_p の両方ではなく、いずれかを変更することをお勧めします。
いいえ 1
top_p 数値 温度によるサンプリングに代わる核サンプリングと呼ばれるもので、モデルは top_p の確率質量を持つトークンの結果を考慮します。 したがって、0.1 は、上位 10% の確率質量を構成するトークンのみが考慮されることを意味します。

一般に、これと temperature の両方ではなく、いずれかを変更することをお勧めします。
いいえ 1
ユーザー ひも エンド ユーザーを表す一意の識別子。これは不正使用を監視および検出するのに役立ちます。
いいえ

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json createCompletionResponse

状態コード: 既定

説明: サービスを利用できません

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json errorResponse

指定されたプロンプト、パラメーターと、選択されたモデルに対する入力候補を作成します。

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
}

応答: 状態コード: 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
    }
  }
}

埋め込み - 作成

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

機械学習モデルやアルゴリズムで簡単に使用できる、特定の入力のベクター表現を取得します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
deployment-id はい ひも デプロイされたモデルのデプロイ ID。
APIバージョン クエリ はい ひも

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

要求本文

コンテンツ タイプ: アプリケーション/json

名前 タイプ 説明 必須 既定値
dimensions 整数 (integer) 結果として出力される埋め込みに必要なディメンションの数。 text-embedding-3 以降のモデルでのみサポートされます。 いいえ
エンコーディング形式 ひも 埋め込みを返す形式。 float または base64 を指定できます。 既定値は float です。 いいえ
インプット 文字列または配列 埋め込むテキストを入力します。トークンの文字列または配列としてエンコードされます。 1 回の要求で複数の入力を埋め込むには、文字列の配列またはトークン配列の配列を渡します。 入力は、モデルの最大入力トークン ( text-embedding-ada-002の場合は 8192 トークン) を超えてはなりません。空の文字列にすることはできません。また、配列は 2048 次元以下である必要があります。 はい
入力タイプ ひも 使用する埋め込み検索の入力の型 いいえ
ユーザー ひも エンド ユーザーを表す一意の識別子。乱用の監視と検出に役立ちます。 いいえ

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json オブジェクト

指定されたプロンプトの埋め込みを返却します。

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

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

応答: 状態コード: 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
    }
  }
}

チャット入力候補 - 作成

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

チャット メッセージの補完を作成します

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
deployment-id はい ひも
APIバージョン クエリ はい ひも

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

要求本文

コンテンツ タイプ: アプリケーション/json

名前 タイプ 説明 必須 既定値
オーディオ オブジェクト オーディオ出力のパラメーター。 以下を使用してオーディオ出力が要求された場合は必須:
modalities: ["audio"]
いいえ
└─ format イーナム 出力オーディオの形式を指定します。 次のいずれかにする必要があります: wavmp3flac
opus または pcm16

使用できる値: wavmp3flacopuspcm16
いいえ
└─ ボイス イーナム 音声の種類を指定します。 サポートされている音声は、alloyecho
fableonyxnovashimmer

使用可能な値: alloyechofableonyxnovashimmer
いいえ
データソース 配列 それらを使用する Azure OpenAI チャット拡張機能の構成エントリ。
この追加仕様は、Azure OpenAI とのみ互換性があります。
いいえ
頻度ペナルティ (frequency_penalty) 数値 -2.0 ~ 2.0 の数。 正の値は、これまでのテキストにおける既存の頻度に基づいて新しいトークンにペナルティを与え、モデルが同じ行をそのまま繰り返す可能性を減少させます。
いいえ 0
function_call string または chatCompletionFunctionCallOption tool_choice を優先して非推奨になりました。

モデルによって呼び出される関数を制御します (そのような関数がある場合)。
none は、モデルが関数を呼び出さず、代わりにメッセージを生成することを示します。
auto の場合、メッセージを生成するか、関数を呼び出すか、モデルで選択できます。
{"name": "my_function"} で特定の関数を指定すると、モデルはその関数を強制的に呼び出します。

関数が存在しない場合は、none が既定値です。 関数が存在する場合は、auto が既定値です。
いいえ
機能 配列 tools を優先して非推奨になりました。

モデルが JSON 入力を生成する可能性がある関数の一覧。
いいえ
ロジットバイアス オブジェクト 指定したトークンが入力候補に表示される可能性を変更します。

トークン (トークナイザーのトークン ID で指定) を関連付けられたバイアス値 (-100 から 100) にマップする JSON オブジェクトを受け入れます。 数学的には、サンプリングの前にモデルによって生成されたロジットにバイアスが追加されます。 正確な効果はモデルごとに異なりますが、-1 から 1 の値では選択の可能性が低下または増加し、-100 や 100 などの値では、関連するトークンの禁止または排他的な選択になります。
いいえ なし
logprobs ブーリアン 出力トークンのログ確率を返すかどうかを指定します。 true に設定すると、contentmessage に含まれる各出力トークンのログ確率が返されます。 いいえ いいえ
max_completion_tokens(最大完了トークン数) 整数 (integer) 可視出力トークンや推論トークンなど、完了するために生成できるトークンの数の上限。 これは、o1 シリーズ モデルでのみサポートされます。 今後の API リリースで、サポートが他のモデルに拡張される予定です。 いいえ
マックス_トークン 整数 (integer) チャット入力候補で生成できるトークンの最大数。

入力トークンと生成されたトークンの合計の長さは、モデルのコンテキスト長によって制限されます。
いいえ
メッセージ 配列 これまでの会話を構成するメッセージの一覧。 Python コードの例 はい
メタデータ オブジェクト 保存されている入力候補ダッシュボードで入力候補をフィルター処理するために使用される開発者定義のタグと値。 いいえ
モダリティ ChatCompletionModalities この要求に対してモデルで生成する出力の種類。
ほとんどのモデルは既定でテキストを生成できます。

["text"]

gpt-4o-audio-preview モデルを使用してオーディオを生成することもできます。 受信先
このモデルでテキストとオーディオの両方の応答を生成するように要求するには、
を使う代わりに、

["text", "audio"]
いいえ
n 整数 (integer) 入力メッセージごとに生成するチャット入力候補の選択肢の数。 すべての選択から生成されたトークン数に基づいて課金されることに注意してください。 コストを最小限に抑えるために、n1 のままにします。 いいえ 1
並列ツール呼び出し ParallelToolCalls ツールの使用中に並列関数の呼び出しを有効にするかどうか。 いいえ 正しい
予測 PredictionContent 予測出力の構成。これは、モデル応答の大部分が事前にわかっている場合に、応答時間を大幅に向上させることができます。 これは、ほとんどのコンテンツを少し変更するだけでファイルを再生成する場合に最も一般的です。 いいえ
presence_penalty 数値 -2.0 ~ 2.0 の数。 正の値は、新しいトークンがこれまでのテキストに表示されているかどうかに基づいてペナルティを課し、モデルが新しいトピックについて話す可能性を高めます。
いいえ 0
reasoning_effort イーナム o1 モデルのみ

推論モデルに関する推論の
作業を制限します。

現在サポートされている値は、lowmediumhigh です。 推論作業を減らすと、応答が速くなり、応答の推論に使用されるトークンが少なくなる可能性があります。
使用可能な値: lowmediumhigh
いいえ
応答形式 ResponseFormatText または ResponseFormatJsonObject または ResponseFormatJsonSchema モデルが出力する必要がある形式を指定するオブジェクト。 GPT-4oGPT-4o miniGPT-4 Turbo、および 以降のすべての gpt-3.5-turbo-1106 Turbo モデルと互換性があります。

{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }に設定すると、モデルが指定した JSON スキーマと一致することを保証する構造化出力が有効になります。

{ "type": "json_object" } に設定すると、JSON モードが有効になります。これにより、モデルが生成するメッセージが有効な JSON であることが保証されます。

重要: JSON モードを使うときは、システムまたはユーザー メッセージ経由で、JSON を生成するようにユーザー自身がモデルに指示することも必要です。 これがないと、トークンの上限に達するまで、モデルはいつまでも空白のストリームを生成する可能性があります。その結果、実行時間が長く、一見 "止まっている" ように見える要求が発生します。 また、finish_reason="length" の場合、メッセージの内容が部分的に切り取られる可能性があります。これは、世代が max_tokens を超えたか、会話がコンテキストの最大長を超えたことを示します。
いいえ
シード 整数 (integer) この機能はベータ版です。
指定されている場合、このシステムは、同じ seed とパラメーターを使用して繰り返された要求に対して同じ結果を返せるように、決定論的にサンプリングを行うように最善を尽くします。
決定性は保証されないため、バックエンドでの変更を監視するには、system_fingerprint 応答パラメーターを参照する必要があります。
いいえ
止まれ 文字列または配列 API が以降のトークンの生成を停止する最大 4 つのシーケンス。
いいえ
ブーリアン このチャット入力候補要求の出力を、モデル蒸留または評価製品で使用するために格納するかどうか。 いいえ
ブーリアン 設定すると、ChatGPT と同様に部分的なメッセージ デルタが送信されます。 トークンは、使用可能になるとデータのみのサーバー送信イベントとして送信され、ストリームは data: [DONE] メッセージによって終了します。 Python コードの例
いいえ いいえ
ストリームオプション チャット完了ストリームオプション ストリーミング応答のオプション。 stream: true に設定した場合はこれのみを設定します。
いいえ なし
温度 数値 使用するサンプリング温度 (0 から 2)。 0.8 のような大きい値にすると、出力はよりランダムになり、0.2 のような小さい値にすると、出力はより集中的および決定論的になります。

一般に、これと top_p の両方ではなく、いずれかを変更することをお勧めします。
いいえ 1
ツール選択 chatCompletionToolChoiceOption モデルによって呼び出されるツールを制御します (ある場合)。 none は、モデルでツールが呼び出されず、代わりにメッセージが生成されることを意味します。 auto は、モデルがメッセージを生成するか、1 つ以上のツールを呼び出すかを選択できることを意味します。 required は、モデルが 1 つ以上のツールを呼び出す必要があることを意味します。 {"type": "function", "function": {"name": "my_function"}} を介して特定のツールを指定すると、モデルでそのツールの呼び出しが強制されます。 ツールが存在しない場合は、none が既定値です。 ツールが存在する場合は、auto が既定値です。 いいえ
tools 配列 モデルによって呼び出されるツールの一覧。 現在のところ、関数のみがツールとしてサポートされています。 これを使用し、モデルによって JSON 入力が生成される関数の一覧を提供します。 最大 128 個の関数がサポートされています。
いいえ
top_logprobs 整数 (integer) 0 から 20 までの整数値を指定します。これは、各トークンの位置において、最も出現確率の高いトークンをいくつ返すかを表します。各トークンには、それぞれ関連するログ確率が付与されます。 このパラメーターを使う場合、logprobstrue に設定する必要があります。 いいえ
top_p 数値 温度によるサンプリングに代わる核サンプリングと呼ばれるもので、モデルは top_p の確率質量を持つトークンの結果を考慮します。 したがって、0.1 は、上位 10% の確率質量を構成するトークンのみが考慮されることを意味します。

一般に、これと temperature の両方ではなく、いずれかを変更することをお勧めします。
いいえ 1
ユーザー ひも エンド ユーザーを表す一意の識別子。これは不正使用を監視および検出するのに役立ちます。
いいえ
ユーザーセキュリティコンテキスト userSecurityContext ユーザー セキュリティ コンテキストには、AI アプリケーション自体を記述する複数のパラメーターと、AI アプリケーションとやり取りするエンド ユーザーが含まれます。 これらのフィールドは、包括的な AI アプリケーション保護アプローチを提供することで、セキュリティ運用チームがセキュリティ インシデントを調査し軽減するのを支援します。 Microsoft Defender for Cloud を使用した AI アプリケーションの保護に関する詳細については、こちらを参照してください。 いいえ

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json オブジェクト

状態コード: 既定

説明: サービスを利用できません

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json errorResponse

指定されたプロンプト、パラメーターと、選択されたモデルに対する入力候補を作成します。

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?"
  }
 ]
}

応答: 状態コード: 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
    }
  }
}

Azure Search データとシステム割り当てマネージド ID に基づいて入力候補を作成します。

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"
    }
   }
  }
 ]
}

応答: 状態コード: 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
    }
  }
}

Azure Search 画像ベクター データに基づいて入力候補を作成します。

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}"
    }
   }
  }
 ]
}

応答: 状態コード: 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
    }
  }
}

Azure Search ベクター データ、前のアシスタント メッセージ、およびユーザー割り当てマネージド ID に基づいて入力候補を作成します。

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"
     ]
    }
   }
  }
 ]
}

応答: 状態コード: 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
    }
  }
}

指定された Azure Cosmos DB に対する入力候補を作成します。

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"
     ]
    }
   }
  }
 ]
}

応答: 状態コード: 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
    }
  }
}

指定された Mongo DB に対する入力候補を作成します。

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"
     ]
    }
   }
  }
 ]
}

応答: 状態コード: 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
    }
  }
}

指定された Elasticsearch に対する入力候補を作成します。

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}"
    }
   }
  }
 ]
}

応答: 状態コード: 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
    }
  }
}

指定された Pinecone リソースに対する入力候補を作成します。

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"
    }
   }
  }
 ]
}

応答: 状態コード: 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
    }
  }
}

文字起こし - 作成

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

オーディオを入力言語に文字起こしします。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
deployment-id はい ひも
APIバージョン クエリ はい ひも

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

要求本文

Content-Type: マルチパート/フォームデータ

名前 タイプ 説明 必須 既定値
ファイル ひも 文字起こしするオーディオ ファイル オブジェクト。 はい
言語 ひも 入力オーディオの言語。 入力言語を ISO-639-1 形式で提供すると、精度と待機時間が向上します。 いいえ
prompt ひも モデルのスタイルをガイドしたり、前のオーディオ セグメントを続行したりするための省略可能なテキスト。 プロンプトはオーディオ言語と一致する必要があります。 いいえ
応答形式 audioResponseFormat 出力の形式を定義します。 いいえ
温度 数値 0 から 1 の間のサンプリング温度。 0.8 のような大きい値にすると、出力はよりランダムになり、0.2 のような小さい値にすると、出力はより集中的および決定論的になります。 0 に設定すると、モデルはログ確率を使用して、特定のしきい値に達するまで温度を自動的に上昇させます。 いいえ 0
timestamp_granularities[] 配列 この文字起こしに入力するタイムスタンプの詳細度。 タイムスタンプの詳細度を使用するには response_formatverbose_json に設定する必要があります。 オプションの wordsegment は一方または両方がサポートされます。 注: セグメントのタイムスタンプに対する追加の待ち時間はありませんが、単語のタイムスタンプを生成すると、追加の待機時間が発生します。 いいえ ['segment']

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json オブジェクト
text/plain ひも 出力形式で文字起こしされたテキスト (response_formatが textvtt 、または srtのいずれかであった場合)。

指定された音声オーディオ データから、文字起こしされたテキストと関連するメタデータを取得します。

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

応答: 状態コード: 200

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

指定された音声オーディオ データから、文字起こしされたテキストと関連するメタデータを取得します。

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--"

応答: 状態コード: 200

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

翻訳 - 作成

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

入力オーディオを文字起こしし、英語のテキストに翻訳します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
deployment-id はい ひも
APIバージョン クエリ はい ひも

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

要求本文

Content-Type: マルチパート/フォームデータ

名前 タイプ 説明 必須 既定値
ファイル ひも 翻訳するオーディオ ファイル。 はい
prompt ひも モデルのスタイルをガイドしたり、前のオーディオ セグメントを続行したりするための省略可能なテキスト。 プロンプトは英語にする必要があります。 いいえ
応答形式 audioResponseFormat 出力の形式を定義します。 いいえ
温度 数値 0 から 1 の間のサンプリング温度。 0.8 のような大きい値にすると、出力はよりランダムになり、0.2 のような小さい値にすると、出力はより集中的および決定論的になります。 0 に設定すると、モデルはログ確率を使用して、特定のしきい値に達するまで温度を自動的に上昇させます。 いいえ 0

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json オブジェクト
text/plain ひも 出力形式で文字起こしされたテキスト (response_format がテキスト、vtt、または srt のいずれかであったとき)。

指定された音声オーディオ データから、英語版の文字起こしされたテキストと関連するメタデータを取得します。

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--"

応答: 状態コード: 200

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

指定された音声オーディオ データから、英語版の文字起こしされたテキストと関連するメタデータを取得します。

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--"

応答: 状態コード: 200

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

音声 - 作成

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

入力テキストからオーディオを生成します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
deployment-id はい ひも
APIバージョン クエリ はい ひも

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

要求本文

Content-Type: マルチパート/フォームデータ

名前 タイプ 説明 必須 既定値
インプット ひも オーディオを合成する対象のテキスト。 最大長は 4096 文字です。 はい
応答形式 イーナム オーディオを合成する形式。
使用可能な値: mp3opusaacflacwavpcm
いいえ
速度 数値 合成されたオーディオの速度。 0.25 から 4.0 の間の値を選択してください。 1.0 は既定値です。 いいえ 1.0
音声 イーナム 音声合成に使用する音声。
使用可能な値: alloyechofableonyxnovashimmer
はい

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/octet-stream ひも

指定されたテキストからオーディオを合成します。

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"
}

応答: 状態コード: 200

{
  "body": "101010101"
}

イメージの生成 - 作成

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

特定の DALLE または gpt-image-1 モデルデプロイのテキスト キャプションからイメージのバッチを生成します

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
deployment-id はい ひも
APIバージョン クエリ はい ひも

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

要求本文

コンテンツ タイプ: アプリケーション/json

名前 タイプ 説明 必須 既定値
バックグラウンド imageBackground 生成されたイメージの背景の透明度を設定できます。 このパラメーターは、gpt-image-1 でのみサポートされています。 いいえ 自動
n 整数 (integer) 生成するイメージの数。 dall-e-3 では、n=1 のみがサポートされます。 いいえ 1
出力圧縮 整数 (integer) 生成されたイメージの圧縮レベル (0 から 100%)。 このパラメーターは、jpeg 出力形式の gpt-image-1 でのみサポートされます。 いいえ 100
output_format imagesOutputFormat 生成されたイメージが返されるファイル形式。 gpt-image-1 でのみサポートされます。 いいえ PNG
prompt ひも 目的のイメージのテキストの説明。 最大長は、gpt-image-1 の場合は 3,2000 文字、dall-e-3 の場合は 4,000 文字です。 はい
品質 imageQuality 生成されるイメージの品質。 いいえ 自動
応答形式 imagesResponseFormat 生成された画像が返される形式です。 いいえ URL
サイズ imageSize 生成されたイメージのサイズ。 いいえ 自動
スタイル imageStyle 生成されたイメージのスタイル。 dall-e-3 でのみサポートされます。 いいえ vivid
ユーザー ひも エンド ユーザーを表す一意の識別子。これは不正使用を監視および検出するのに役立ちます。 いいえ

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json generateImagesResponse

状態コード: 既定

説明: エラーが発生しました。

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json dalleErrorResponse

プロンプトの指定を受けてイメージを作成します。

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"
}

応答: 状態コード: 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
          }
        }
      }
    ]
  }
}

画像生成 - 編集

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

特定の gpt-image-1 モデル デプロイのテキスト キャプションからイメージを編集します

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
deployment-id はい ひも
APIバージョン クエリ はい ひも

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

要求本文

Content-Type: マルチパート/フォームデータ

名前 タイプ 説明 必須 既定値
画像 文字列または配列 編集する画像。 サポートされているイメージ ファイルまたはイメージの配列である必要があります。 各イメージは、25 MB 未満の png ファイルまたは jpg ファイルである必要があります。 はい
マスク ひも 完全に透明な領域 (アルファが 0 など) の追加画像は、画像を編集する場所を示します。 複数の画像が指定されている場合は、マスクが最初の画像に適用されます。 有効な PNG ファイル (4 MB 未満) で、画像と同じサイズにする必要があります。 いいえ
n 整数 (integer) 生成するイメージの数。 いいえ 1
prompt ひも 目的のイメージのテキストの説明。 最大長は 3,2000 文字です。 はい
品質 imageQuality 生成されるイメージの品質。 いいえ 自動
応答形式 imagesResponseFormat 生成された画像が返される形式です。 いいえ URL
サイズ imageSize 生成されたイメージのサイズ。 いいえ 自動
ユーザー ひも エンド ユーザーを表す一意の識別子。これは不正使用を監視および検出するのに役立ちます。 いいえ

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json generateImagesResponse

状態コード: 既定

説明: エラーが発生しました。

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json dalleErrorResponse

リスト - アシスタント

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

アシスタントの一覧を返します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
リミット クエリ いいえ 整数 (integer) 返されるオブジェクトの数の制限。 制限の範囲は 1 から 100 で、既定値は 20 です。
オーダー クエリ いいえ ひも
使用可能な値: ascdesc
オブジェクトの created_at タイムスタンプによる並べ替え順序。 asc は昇順に使用し、desc は降順に使用します。
クエリ いいえ ひも 改ページ位置付けに使用するカーソル。 after は、リスト内での場所を定義するオブジェクト ID です。 たとえば、リスト要求を行い、obj_fooで終わる 100 個のオブジェクトを受信した場合、後続の呼び出しには、リストの次のページをフェッチするために after=obj_foo を含めることができます。
before クエリ いいえ ひも 改ページ位置付けに使用するカーソル。 before は、リスト内での場所を定義するオブジェクト ID です。 たとえば、リスト要求を行い、obj_foo以降で 100 個のオブジェクトを受信した場合、後続の呼び出しには、リストの前のページをフェッチするために before=obj_foo を含めることができます。
APIバージョン クエリ はい ひも

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json listAssistantsResponse

アシスタントの一覧を返します。

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

応答: 状態コード: 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
  }
}

作成 - アシスタント

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

モデルと指示を使ってアシスタントを作成します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
APIバージョン クエリ はい ひも

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

要求本文

コンテンツ タイプ: アプリケーション/json

名前 タイプ 説明 必須 既定値
説明 ひも アシスタントの説明。 最大長は 512 文字です。
いいえ
指示 ひも アシスタントが使うシステムの指示。 最大長は 256,000 文字です。
いいえ
メタデータ オブジェクト オブジェクトにアタッチできる 16 個のキーと値のペアのセット。 これは、オブジェクトに関する追加情報を構造化された形式で格納する場合に役立ちます。 キーの最大長は 64 文字、値の最大長は 512 文字です。
いいえ
モデル ひも はい
名前 ひも アシスタントの名前。 最大長は 256 文字です。
いいえ
応答形式 assistantsApiResponseFormatOption モデルから出力する必要がある形式を指定します。 GPT-4o、GPT-4 Turbo、および gpt-3.5-turbo-1106 以降のすべての GPT-3.5 Turbo モデルと互換性があります。

{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }に設定すると、モデルが指定された JSON スキーマと一致することを保証する構造化出力が有効になります。 詳細については、構造化出力のガイドを参照してください。

{ "type": "json_object" } に設定すると、JSON モードが有効になります。これにより、モデルが生成するメッセージが有効な JSON になります。

重要: JSON モードを使うときは、システムまたはユーザー メッセージ経由で、JSON を生成するようにユーザー自身がモデルに指示することも必要です。 これがないと、トークンの上限に達するまで、モデルはいつまでも空白のストリームを生成する可能性があります。その結果、実行時間が長く、一見 "止まっている" ように見える要求が発生します。 また、finish_reason="length" の場合、メッセージの内容が部分的に切り取られる可能性があります。これは、世代が max_tokens を超えたか、会話がコンテキストの最大長を超えたことを示します。
いいえ
温度 数値 使用するサンプリング温度 (0 から 2)。 0.8 のような大きい値にすると、出力はよりランダムになり、0.2 のような小さい値にすると、出力はより集中的および決定論的になります。
いいえ 1
ツールリソース オブジェクト アシスタントのツールによって使用されるリソースのセット。 リソースは、ツールの種類に固有です。 たとえば、code_interpreter ツールにはファイル ID の一覧が必要ですが、file_search ツールにはベクター ストア ID の一覧が必要です。
いいえ
└─ コードインタープリタ オブジェクト いいえ
└─ ファイル識別子 配列 code_interpreter ツールで使用できるファイル ID の一覧。 このツールには最大 20 個のファイルを関連付けることができます。
いいえ []
└─ file_search オブジェクト いいえ
└─ ベクトルストアID 配列 このアシスタントにアタッチされているベクター ストア。 アシスタントには、最大 1 つのベクター ストアをアタッチできます。
いいえ
└─ ベクトルストア 配列 file_ids を使用してベクター ストアを作成し、このアシスタントにアタッチするヘルパー。 アシスタントには、最大 1 つのベクター ストアをアタッチできます。
いいえ
tools 配列 アシスタントで有効になっているツールのリスト。 アシスタントごとに最大 128 個のツールを使用できます。 ツールの種類には、code_interpreterretrieval、または function があります。
いいえ []
top_p 数値 温度によるサンプリングに代わる核サンプリングと呼ばれるもので、モデルは top_p の確率質量を持つトークンの結果を考慮します。 したがって、0.1 は、上位 10% の確率質量を構成するトークンのみが考慮されることを意味します。

一般的に、これと temperature の両方ではなく、いずれかを変更することをお勧めします。
いいえ 1

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json assistantObject

モデルと指示を使ってアシスタントを作成します。

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"
}

応答: 状態コード: 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"
  }
}

取得 - アシスタント

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

アシスタントを取得します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
アシスタントID はい ひも 取得するアシスタントの ID。
APIバージョン クエリ はい ひも

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json assistantObject

アシスタントを取得します。

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

応答: 状態コード: 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"
  }
}

変更 - アシスタント

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

アシスタントを変更します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
アシスタントID はい ひも 変更するアシスタントの ID。
APIバージョン クエリ はい ひも

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

要求本文

コンテンツ タイプ: アプリケーション/json

名前 タイプ 説明 必須 既定値
説明 ひも アシスタントの説明。 最大長は 512 文字です。
いいえ
指示 ひも アシスタントが使うシステムの指示。 最大長は 32,768 文字です。
いいえ
メタデータ オブジェクト オブジェクトにアタッチできる 16 個のキーと値のペアのセット。 これは、オブジェクトに関する追加情報を構造化された形式で格納する場合に役立ちます。 キーの最大長は 64 文字、値の最大長は 512 文字です。
いいえ
モデル ひも いいえ
名前 ひも アシスタントの名前。 最大長は 256 文字です。
いいえ
応答形式 assistantsApiResponseFormatOption モデルから出力する必要がある形式を指定します。 GPT-4o、GPT-4 Turbo、および gpt-3.5-turbo-1106 以降のすべての GPT-3.5 Turbo モデルと互換性があります。

{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }に設定すると、モデルが指定された JSON スキーマと一致することを保証する構造化出力が有効になります。 詳細については、構造化出力のガイドを参照してください。

{ "type": "json_object" } に設定すると、JSON モードが有効になります。これにより、モデルが生成するメッセージが有効な JSON になります。

重要: JSON モードを使うときは、システムまたはユーザー メッセージ経由で、JSON を生成するようにユーザー自身がモデルに指示することも必要です。 これがないと、トークンの上限に達するまで、モデルはいつまでも空白のストリームを生成する可能性があります。その結果、実行時間が長く、一見 "止まっている" ように見える要求が発生します。 また、finish_reason="length" の場合、メッセージの内容が部分的に切り取られる可能性があります。これは、世代が max_tokens を超えたか、会話がコンテキストの最大長を超えたことを示します。
いいえ
温度 数値 使用するサンプリング温度 (0 から 2)。 0.8 のような大きい値にすると、出力はよりランダムになり、0.2 のような小さい値にすると、出力はより集中的および決定論的になります。
いいえ 1
ツールリソース オブジェクト アシスタントのツールによって使用されるリソースのセット。 リソースは、ツールの種類に固有です。 たとえば、code_interpreter ツールにはファイル ID の一覧が必要ですが、file_search ツールにはベクター ストア ID の一覧が必要です。
いいえ
└─ コードインタープリター オブジェクト いいえ
└─ ファイル識別子 配列 code_interpreter ツールで使用できるファイル ID をオーバーライドします。 このツールには最大 20 個のファイルを関連付けることができます。
いいえ []
└─ ファイル検索 オブジェクト いいえ
└─ vector_store_ids 配列 このアシスタントにアタッチされているベクター ストアをオーバーライドします。 アシスタントには、最大 1 つのベクター ストアをアタッチできます。
いいえ
tools 配列 アシスタントで有効になっているツールのリスト。 アシスタントごとに最大 128 個のツールを使用できます。 ツールの種類には、code_interpreterretrieval、または function があります。
いいえ []
top_p 数値 温度によるサンプリングに代わる核サンプリングと呼ばれるもので、モデルは top_p の確率質量を持つトークンの結果を考慮します。 したがって、0.1 は、上位 10% の確率質量を構成するトークンのみが考慮されることを意味します。

一般的に、これと temperature の両方ではなく、いずれかを変更することをお勧めします。
いいえ 1

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json assistantObject

アシスタントを変更します。

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"
}

応答: 状態コード: 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"
  }
}

削除 - アシスタント

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

アシスタントを削除します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
アシスタントID はい ひも 削除するアシスタントの ID。
APIバージョン クエリ はい ひも

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json deleteAssistantResponse

アシスタントを削除します。

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

応答: 状態コード: 200

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

作成 - スレッド

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

スレッドを作成します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
APIバージョン クエリ はい ひも

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

要求本文

コンテンツ タイプ: アプリケーション/json

名前 タイプ 説明 必須 既定値
メッセージ 配列 スレッドを開始するメッセージの一覧。 いいえ
メタデータ オブジェクト オブジェクトにアタッチできる 16 個のキーと値のペアのセット。 これは、オブジェクトに関する追加情報を構造化された形式で格納する場合に役立ちます。 キーの最大長は 64 文字、値の最大長は 512 文字です。
いいえ
ツールリソース オブジェクト このスレッドでアシスタントのツールが使用できるリソースのセット。 リソースは、ツールの種類に固有です。 たとえば、code_interpreter ツールにはファイル ID の一覧が必要ですが、file_search ツールにはベクター ストア ID の一覧が必要です。
いいえ
└─ コードインタプリタ オブジェクト いいえ
└─ ファイル識別子 配列 code_interpreter ツールで使用できるファイル ID の一覧。 このツールには最大 20 個のファイルを関連付けることができます。
いいえ []
└─ ファイル検索 オブジェクト いいえ
└─ vector_store_ids 配列 このスレッドにアタッチされているベクター ストア。 スレッドには、最大 1 つのベクター ストアをアタッチできます。
いいえ
└─ ベクトルストア 配列 file_ids を使用してベクター ストアを作成し、このスレッドにアタッチするヘルパー。 スレッドには、最大 1 つのベクター ストアをアタッチできます。
いいえ

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json threadObject

スレッドを作成します。

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

応答: 状態コード: 200

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

取得 - スレッド

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

スレッドを取得します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
スレッドID はい ひも 取得するスレッドの ID。
APIバージョン クエリ はい ひも

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json threadObject

スレッドを取得します。

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

応答: 状態コード: 200

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

変更 - スレッド

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

スレッドを変更します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
スレッドID はい ひも 変更するスレッドの ID。 変更できるのは metadata だけです。
APIバージョン クエリ はい ひも

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

要求本文

コンテンツ タイプ: アプリケーション/json

名前 タイプ 説明 必須 既定値
メタデータ オブジェクト オブジェクトにアタッチできる 16 個のキーと値のペアのセット。 これは、オブジェクトに関する追加情報を構造化された形式で格納する場合に役立ちます。 キーの最大長は 64 文字、値の最大長は 512 文字です。
いいえ
ツールリソース オブジェクト このスレッドでアシスタントのツールが使用できるリソースのセット。 リソースは、ツールの種類に固有です。 たとえば、code_interpreter ツールにはファイル ID の一覧が必要ですが、file_search ツールにはベクター ストア ID の一覧が必要です。
いいえ
└─ code_interpreter オブジェクト いいえ
└─ ファイル識別子 配列 code_interpreter ツールで使用できるファイル ID の一覧。 このツールには最大 20 個のファイルを関連付けることができます。
いいえ []
└─ ファイル検索 オブジェクト いいえ
└─ ベクトルストア識別子 配列 このスレッドにアタッチされているベクター ストア。 スレッドには、最大 1 つのベクター ストアをアタッチできます。
いいえ

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json threadObject

スレッドを変更します。

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

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

応答: 状態コード: 200

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

削除 - スレッド

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

スレッドを削除します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
スレッドID はい ひも 削除するスレッドの ID。
APIバージョン クエリ はい ひも

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json deleteThreadResponse

スレッドを削除します。

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

応答: 状態コード: 200

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

リスト - メッセージ

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

指定されたスレッドのメッセージのリストを返します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
スレッドID はい ひも メッセージが属するスレッドの ID。
リミット クエリ いいえ 整数 (integer) 返されるオブジェクトの数の制限。 制限の範囲は 1 から 100 で、既定値は 20 です。
オーダー クエリ いいえ ひも
使用可能な値: ascdesc
オブジェクトの created_at タイムスタンプによる並べ替え順序。 asc は昇順に使用し、desc は降順に使用します。
クエリ いいえ ひも 改ページ位置付けに使用するカーソル。 after は、リスト内での場所を定義するオブジェクト ID です。 たとえば、リスト要求を行い、obj_fooで終わる 100 個のオブジェクトを受信した場合、後続の呼び出しには、リストの次のページをフェッチするために after=obj_foo を含めることができます。
before クエリ いいえ ひも 改ページ位置付けに使用するカーソル。 before は、リスト内での場所を定義するオブジェクト ID です。 たとえば、リスト要求を行い、obj_foo以降で 100 個のオブジェクトを受信した場合、後続の呼び出しには、リストの前のページをフェッチするために before=obj_foo を含めることができます。
実行識別子 クエリ いいえ ひも メッセージを生成した実行 ID でフィルター処理します。
APIバージョン クエリ はい ひも

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json メッセージ一覧応答

メッセージを一覧表示する

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

応答: 状態コード: 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
  }
}

作成 - メッセージ

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

メッセージを作成します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
スレッドID はい ひも メッセージを作成するスレッドの ID。
APIバージョン クエリ はい ひも

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

要求本文

コンテンツ タイプ: アプリケーション/json

名前 タイプ 説明 必須 既定値
添付ファイル 配列 メッセージに添付されているファイルと、追加先にする必要があるツールの一覧。 いいえ
コンテンツ ひも メッセージのコンテンツ。 はい
メタデータ オブジェクト オブジェクトにアタッチできる 16 個のキーと値のペアのセット。 これは、オブジェクトに関する追加情報を構造化された形式で格納する場合に役立ちます。 キーの最大長は 64 文字、値の最大長は 512 文字です。
いいえ
role ひも メッセージを作成しているエンティティのロール。 使用できる値は、以下のとおりです。
- user: メッセージは実際のユーザーが送信したものであることを示します。ユーザーが作成したメッセージを表すために、ほとんどの場合に使用する必要があります。
- assistant: メッセージはアシスタントが生成したものであることを示します。 この値を使用して、アシスタントからのメッセージを会話に挿入します。
はい

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json messageObject

メッセージを作成します。

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."
}

応答: 状態コード: 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": {}
  }
}

取得 - メッセージ

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

メッセージを取得します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
スレッドID はい ひも このメッセージが属するスレッドの ID。
メッセージID はい ひも 取得するメッセージの ID。
APIバージョン クエリ はい ひも

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json messageObject

メッセージを取得します。

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

応答: 状態コード: 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": {}
  }
}

変更 - メッセージ

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

メッセージを変更します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
スレッドID はい ひも このメッセージが属するスレッドの ID。
メッセージID はい ひも 変更するメッセージの ID。
APIバージョン クエリ はい ひも

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

要求本文

コンテンツ タイプ: アプリケーション/json

名前 タイプ 説明 必須 既定値
メタデータ オブジェクト オブジェクトにアタッチできる 16 個のキーと値のペアのセット。 これは、オブジェクトに関する追加情報を構造化された形式で格納する場合に役立ちます。 キーの最大長は 64 文字、値の最大長は 512 文字です。
いいえ

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json messageObject

メッセージを変更します。

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

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

応答: 状態コード: 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"
    }
  }
}

作成 - スレッドと実行

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

スレッドを作成し、1 つの要求で実行します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
APIバージョン クエリ はい ひも

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

要求本文

コンテンツ タイプ: アプリケーション/json

名前 タイプ 説明 必須 既定値
アシスタントID ひも この実行を実行するために使われるアシスタントの ID。 はい
指示 ひも アシスタントの既定のシステム メッセージをオーバーライドします。 これは、実行ごとに動作を変更する場合に役立ちます。 いいえ
max_completion_tokens(最大完了トークン数) 整数 (integer) 実行の過程で使用される可能性がある入力候補トークンの最大数。 実行はベスト エフォート型で、実行の複数のターンにわたって、指定された数の入力候補トークンのみを使用しようとします。 実行が指定された入力候補トークンの数を超えると、実行は状態 incomplete で終了します。 詳細については、incomplete_details を参照してください。
いいえ
最大プロンプトトークン数 整数 (integer) 実行の過程で使用される可能性があるプロンプト トークンの最大数。 実行はベスト エフォート型で、実行の複数のターンにわたって、指定された数のプロンプト トークンのみを使用しようとします。 実行が指定されたプロンプト トークンの数を超えると、実行は状態 incomplete で終了します。 詳細については、incomplete_details を参照してください。
いいえ
メタデータ オブジェクト オブジェクトにアタッチできる 16 個のキーと値のペアのセット。 これは、オブジェクトに関する追加情報を構造化された形式で格納する場合に役立ちます。 キーの最大長は 64 文字、値の最大長は 512 文字です。
いいえ
モデル ひも この実行の実行に使用するモデルの ID。 ここで値を指定すると、アシスタントに関連付けられたモデルがオーバーライドされます。 指定しない場合は、アシスタントに関連付けられたモデルが使われます。 いいえ
並列ツール呼び出し ParallelToolCalls ツールの使用中に並列関数の呼び出しを有効にするかどうか。 いいえ 正しい
応答形式 assistantsApiResponseFormatOption モデルから出力する必要がある形式を指定します。 GPT-4o、GPT-4 Turbo、および gpt-3.5-turbo-1106 以降のすべての GPT-3.5 Turbo モデルと互換性があります。

{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }に設定すると、モデルが指定された JSON スキーマと一致することを保証する構造化出力が有効になります。 詳細については、構造化出力のガイドを参照してください。

{ "type": "json_object" } に設定すると、JSON モードが有効になります。これにより、モデルが生成するメッセージが有効な JSON になります。

重要: JSON モードを使うときは、システムまたはユーザー メッセージ経由で、JSON を生成するようにユーザー自身がモデルに指示することも必要です。 これがないと、トークンの上限に達するまで、モデルはいつまでも空白のストリームを生成する可能性があります。その結果、実行時間が長く、一見 "止まっている" ように見える要求が発生します。 また、finish_reason="length" の場合、メッセージの内容が部分的に切り取られる可能性があります。これは、世代が max_tokens を超えたか、会話がコンテキストの最大長を超えたことを示します。
いいえ
ブーリアン true の場合は、サーバー送信イベントとして実行中に発生したイベントのストリームを返します。実行が終了状態になると、data: [DONE] メッセージが表示されて終了します。
いいえ
ストリームオプション チャット完了ストリームオプション ストリーミング応答のオプション。 stream: true に設定した場合はこれのみを設定します。
いいえ なし
温度 数値 使用するサンプリング温度 (0 から 2)。 0.8 のような大きい値にすると、出力はよりランダムになり、0.2 のような小さい値にすると、出力はより集中的および決定論的になります。
いいえ 1
スレッド createThreadRequest いいえ
ツール選択 アシスタントAPIツール選択オプション モデルによって呼び出されるツールを制御します (ある場合)。
none は、モデルでツールが呼び出されず、代わりにメッセージが生成されることを意味します。
auto は既定値であり、モデルがメッセージの生成またはツールの呼び出しを選択できることを意味します。
{"type": "file_search"}{"type": "function", "function": {"name": "my_function"}} などの特定のツールを指定すると、モデルでそのツールの呼び出しが強制されます。
いいえ
ツールリソース オブジェクト アシスタントのツールによって使用されるリソースのセット。 リソースは、ツールの種類に固有です。 たとえば、code_interpreter ツールにはファイル ID の一覧が必要ですが、file_search ツールにはベクター ストア ID の一覧が必要です。
いいえ
└─ コードインタープリタ オブジェクト いいえ
└─ ファイル識別子 配列 code_interpreter ツールで使用できるファイル ID の一覧。 このツールには最大 20 個のファイルを関連付けることができます。
いいえ []
└─ file_search オブジェクト いいえ
└─ ベクトルストアID 配列 このアシスタントにアタッチされているベクター ストアの ID。 アシスタントには、最大 1 つのベクター ストアをアタッチできます。
いいえ
tools 配列 アシスタントがこの実行に使用できるツールをオーバーライドします。 これは、実行ごとに動作を変更する場合に役立ちます。 いいえ
top_p 数値 温度によるサンプリングに代わる核サンプリングと呼ばれるもので、モデルは top_p の確率質量を持つトークンの結果を考慮します。 したがって、0.1 は、上位 10% の確率質量を構成するトークンのみが考慮されることを意味します。

一般的に、これと temperature の両方ではなく、いずれかを変更することをお勧めします。
いいえ 1
truncation_strategy truncationObject 実行前にスレッドを切り捨てる方法を制御します。 これを使用して、実行の初期コンテキスト ウィンドウを制御します。 いいえ

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json runObject

スレッドを作成し、1 つの要求で実行します。

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."
   }
  ]
 }
}

応答: 状態コード: 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"
  }
}

リスト - 実行

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

スレッドに属する実行のリストを返します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
スレッドID はい ひも 実行が属しているスレッドの ID。
リミット クエリ いいえ 整数 (integer) 返されるオブジェクトの数の制限。 制限の範囲は 1 から 100 で、既定値は 20 です。
オーダー クエリ いいえ ひも
使用可能な値: ascdesc
オブジェクトの created_at タイムスタンプによる並べ替え順序。 asc は昇順に使用し、desc は降順に使用します。
クエリ いいえ ひも 改ページ位置付けに使用するカーソル。 after は、リスト内での場所を定義するオブジェクト ID です。 たとえば、リスト要求を行い、obj_fooで終わる 100 個のオブジェクトを受信した場合、後続の呼び出しには、リストの次のページをフェッチするために after=obj_foo を含めることができます。
before クエリ いいえ ひも 改ページ位置付けに使用するカーソル。 before は、リスト内での場所を定義するオブジェクト ID です。 たとえば、リスト要求を行い、obj_foo以降で 100 個のオブジェクトを受信した場合、後続の呼び出しには、リストの前のページをフェッチするために before=obj_foo を含めることができます。
APIバージョン クエリ はい ひも

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json listRunsResponse

スレッドに属する実行のリストを返します。

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

応答: 状態コード: 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
  }
}

作成 - 実行

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

実行を作成します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
スレッドID はい ひも 実行するスレッドの ID。
include[] クエリ いいえ 配列 応答に含める追加フィールドの一覧。 現在サポートされている唯一の値は、ファイル検索結果の内容をフェッチするために step_details.tool_calls[*].file_search.results[*].content です。
APIバージョン クエリ はい ひも

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

要求本文

コンテンツ タイプ: アプリケーション/json

名前 タイプ 説明 必須 既定値
追加の指示 ひも 実行の手順の最後に追加の手順を追加します。 これは、他の手順をオーバーライドすることなく、実行ごとに動作を変更する場合に役立ちます。 いいえ
追加メッセージ 配列 実行を作成する前に、スレッドにメッセージを追加します。 いいえ
アシスタントID ひも この実行を実行するために使われるアシスタントの ID。 はい
指示 ひも アシスタントの既定のシステム メッセージをオーバーライドします。 これは、実行ごとに動作を変更する場合に役立ちます。 いいえ
max_completion_tokens(最大完了トークン数) 整数 (integer) 実行の過程で使用される可能性がある入力候補トークンの最大数。 実行はベスト エフォート型で、実行の複数のターンにわたって、指定された数の入力候補トークンのみを使用しようとします。 実行が指定された入力候補トークンの数を超えると、実行は状態 incomplete で終了します。 詳細については、incomplete_details を参照してください。
いいえ
最大プロンプトトークン数 整数 (integer) 実行の過程で使用される可能性があるプロンプト トークンの最大数。 実行はベスト エフォート型で、実行の複数のターンにわたって、指定された数のプロンプト トークンのみを使用しようとします。 実行が指定されたプロンプト トークンの数を超えると、実行は状態 incomplete で終了します。 詳細については、incomplete_details を参照してください。
いいえ
メタデータ オブジェクト オブジェクトにアタッチできる 16 個のキーと値のペアのセット。 これは、オブジェクトに関する追加情報を構造化された形式で格納する場合に役立ちます。 キーの最大長は 64 文字、値の最大長は 512 文字です。
いいえ
モデル ひも この実行を行うために使われるモデルの ID。 ここで値を指定すると、アシスタントに関連付けられたモデルがオーバーライドされます。 指定しない場合は、アシスタントに関連付けられたモデルが使われます。 いいえ
並列ツール呼び出し ParallelToolCalls ツールの使用中に並列関数の呼び出しを有効にするかどうか。 いいえ 正しい
応答形式 assistantsApiResponseFormatOption モデルから出力する必要がある形式を指定します。 GPT-4o、GPT-4 Turbo、および gpt-3.5-turbo-1106 以降のすべての GPT-3.5 Turbo モデルと互換性があります。

{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }に設定すると、モデルが指定された JSON スキーマと一致することを保証する構造化出力が有効になります。 詳細については、構造化出力のガイドを参照してください。

{ "type": "json_object" } に設定すると、JSON モードが有効になります。これにより、モデルが生成するメッセージが有効な JSON になります。

重要: JSON モードを使うときは、システムまたはユーザー メッセージ経由で、JSON を生成するようにユーザー自身がモデルに指示することも必要です。 これがないと、トークンの上限に達するまで、モデルはいつまでも空白のストリームを生成する可能性があります。その結果、実行時間が長く、一見 "止まっている" ように見える要求が発生します。 また、finish_reason="length" の場合、メッセージの内容が部分的に切り取られる可能性があります。これは、世代が max_tokens を超えたか、会話がコンテキストの最大長を超えたことを示します。
いいえ
ブーリアン true の場合は、サーバー送信イベントとして実行中に発生したイベントのストリームを返します。実行が終了状態になると、data: [DONE] メッセージが表示されて終了します。
いいえ
温度 数値 使用するサンプリング温度 (0 から 2)。 0.8 のような大きい値にすると、出力はよりランダムになり、0.2 のような小さい値にすると、出力はより集中的および決定論的になります。
いいえ 1
ツール選択 assistantsApiToolChoiceOption モデルによって呼び出されるツールを制御します (ある場合)。
none は、モデルでツールが呼び出されず、代わりにメッセージが生成されることを意味します。
auto は既定値であり、モデルがメッセージの生成またはツールの呼び出しを選択できることを意味します。
{"type": "file_search"}{"type": "function", "function": {"name": "my_function"}} などの特定のツールを指定すると、モデルでそのツールの呼び出しが強制されます。
いいえ
tools 配列 アシスタントがこの実行に使用できるツールをオーバーライドします。 これは、実行ごとに動作を変更する場合に役立ちます。 いいえ
top_p 数値 温度によるサンプリングに代わる核サンプリングと呼ばれるもので、モデルは top_p の確率質量を持つトークンの結果を考慮します。 したがって、0.1 は、上位 10% の確率質量を構成するトークンのみが考慮されることを意味します。

一般的に、これと temperature の両方ではなく、いずれかを変更することをお勧めします。
いいえ 1
truncation_strategy truncationObject 実行前にスレッドを切り捨てる方法を制御します。 これを使用して、実行の初期コンテキスト ウィンドウを制御します。 いいえ

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json runObject

実行を作成します。

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

{
 "assistant_id": "asst_abc123"
}

応答: 状態コード: 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"
  }
}

取得 - 実行

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

実行を取得します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
スレッドID はい ひも 実行されたスレッドの ID。
実行識別子 はい ひも 取得する実行の ID。
APIバージョン クエリ はい ひも

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json runObject

実行を取得します。

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

応答: 状態コード: 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": {}
  }
}

変更 - 実行

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

実行を変更します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
スレッドID はい ひも 実行されたスレッドの ID。
実行識別子 はい ひも 変更する実行の ID。
APIバージョン クエリ はい ひも

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

要求本文

コンテンツ タイプ: アプリケーション/json

名前 タイプ 説明 必須 既定値
メタデータ オブジェクト オブジェクトにアタッチできる 16 個のキーと値のペアのセット。 これは、オブジェクトに関する追加情報を構造化された形式で格納する場合に役立ちます。 キーの最大長は 64 文字、値の最大長は 512 文字です。
いいえ

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json runObject

実行を変更します。

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

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

応答: 状態コード: 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"
  }
}

送信 - ツールの出力を実行に送信

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

実行に status: "requires_action" があり、required_action.typesubmit_tool_outputs のとき、すべてが完了したら、このエンドポイントを使用して、ツール呼び出しからの出力を送信できます。 すべての出力は 1 つの要求で送信する必要があります。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
スレッドID はい ひも この実行が属するスレッドの ID。
実行識別子 はい ひも ツール出力の送信を必要とする実行の ID。
APIバージョン クエリ はい ひも

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

要求本文

コンテンツ タイプ: アプリケーション/json

名前 タイプ 説明 必須 既定値
ブーリアン true の場合は、サーバー送信イベントとして実行中に発生したイベントのストリームを返します。実行が終了状態になると、data: [DONE] メッセージが表示されて終了します。
いいえ
tool_outputs 配列 出力が送信されるツールのリスト。 はい

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json runObject

実行に status: "requires_action" があり、required_action.typesubmit_tool_outputs のとき、すべてが完了したら、このエンドポイントを使用して、ツール呼び出しからの出力を送信できます。 すべての出力は 1 つの要求で送信する必要があります。

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."
  }
 ]
}

応答: 状態コード: 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"
  }
}

キャンセル - 実行

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

in_progress の実行を取り消します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
スレッドID はい ひも この実行が属するスレッドの ID。
実行識別子 はい ひも 取り消す実行の ID。
APIバージョン クエリ はい ひも

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json runObject

in_progress の実行を取り消します。

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

応答: 状態コード: 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"
  }
}

リスト - 実行ステップ

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

実行に属する実行ステップの一覧を返します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
スレッドID はい ひも 実行と実行ステップが属するスレッドの ID。
実行識別子 はい ひも 実行ステップが属する実行の ID。
リミット クエリ いいえ 整数 (integer) 返されるオブジェクトの数の制限。 制限の範囲は 1 から 100 で、既定値は 20 です。
オーダー クエリ いいえ ひも
使用可能な値: ascdesc
オブジェクトの created_at タイムスタンプによる並べ替え順序。 asc は昇順に使用し、desc は降順に使用します。
クエリ いいえ ひも 改ページ位置付けに使用するカーソル。 after は、リスト内での場所を定義するオブジェクト ID です。 たとえば、リスト要求を行い、obj_fooで終わる 100 個のオブジェクトを受信した場合、後続の呼び出しには、リストの次のページをフェッチするために after=obj_foo を含めることができます。
before クエリ いいえ ひも 改ページ位置付けに使用するカーソル。 before は、リスト内での場所を定義するオブジェクト ID です。 たとえば、リスト要求を行い、obj_foo以降で 100 個のオブジェクトを受信した場合、後続の呼び出しには、リストの前のページをフェッチするために before=obj_foo を含めることができます。
APIバージョン クエリ はい ひも
include[] クエリ いいえ 配列 応答に含める追加フィールドの一覧。 現在サポートされている唯一の値は、ファイル検索結果の内容をフェッチするために step_details.tool_calls[*].file_search.results[*].content です。

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json listRunStepsResponse

実行に属する実行ステップの一覧を返します。

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

応答: 状態コード: 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
  }
}

取得 - 実行ステップ

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

実行ステップを取得します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
スレッドID はい ひも 実行および実行ステップが属するスレッドの ID。
実行識別子 はい ひも 実行ステップが属する実行の ID。
step_id はい ひも 取得する実行ステップの ID。
include[] クエリ いいえ 配列 応答に含める追加フィールドの一覧。 現在サポートされている唯一の値は、ファイル検索結果の内容をフェッチするために step_details.tool_calls[*].file_search.results[*].content です。
APIバージョン クエリ はい ひも

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json runStepObject

実行ステップを取得します。

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

応答: 状態コード: 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
    }
  }
}

リスト - ベクター ストア

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

ベクター ストアの一覧を返します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
リミット クエリ いいえ 整数 (integer) 返されるオブジェクトの数の制限。 制限の範囲は 1 から 100 で、既定値は 20 です。
オーダー クエリ いいえ ひも
使用可能な値: ascdesc
オブジェクトの created_at タイムスタンプによる並べ替え順序。 asc は昇順に使用し、desc は降順に使用します。
クエリ いいえ ひも 改ページ位置付けに使用するカーソル。 after は、リスト内での場所を定義するオブジェクト ID です。 たとえば、リスト要求を行い、obj_fooで終わる 100 個のオブジェクトを受信した場合、後続の呼び出しには、リストの次のページをフェッチするために after=obj_foo を含めることができます。
before クエリ いいえ ひも 改ページ位置付けに使用するカーソル。 before は、リスト内での場所を定義するオブジェクト ID です。 たとえば、リスト要求を行い、obj_foo以降で 100 個のオブジェクトを受信した場合、後続の呼び出しには、リストの前のページをフェッチするために before=obj_foo を含めることができます。
APIバージョン クエリ はい ひも API バージョン

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json listVectorStoresResponse

ベクター ストアの一覧を返します。

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

応答: 状態コード: 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
  }
}

作成 - ベクター ストア

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

ベクター ストアを作成します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
APIバージョン クエリ はい ひも API バージョン

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

要求本文

コンテンツ タイプ: アプリケーション/json

名前 タイプ 説明 必須 既定値
chunking_strategy autoChunkingStrategyRequestParam または staticChunkingStrategyRequestParam ファイルをチャンクするために使用されるチャンキング戦略。 設定されていない場合は、auto 戦略を使用します。 file_ids が空でない場合のみ適用されます。 いいえ
expires_after vectorStoreExpirationAfter ベクター ストアの有効期限ポリシー。 いいえ
file_ids 配列 ベクター ストアが使う必要があるファイル ID の一覧。 ファイルにアクセスできる file_search などのツールに便利です。 いいえ
メタデータ オブジェクト オブジェクトにアタッチできる 16 個のキーと値のペアのセット。 これは、オブジェクトに関する追加情報を構造化された形式で格納する場合に役立ちます。 キーの最大長は 64 文字、値の最大長は 512 文字です。
いいえ
名前 ひも ベクター ストアの名前。 いいえ

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json vectorStoreObject

ベクター ストアを作成します。

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

応答: 状態コード: 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
    }
  }
}

取得 - ベクター ストア

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

ベクター ストアを取得します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
vector_store_id(ベクターストアID) はい ひも 取得するベクター ストアの ID。
APIバージョン クエリ はい ひも API バージョン

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json vectorStoreObject

ベクター ストアを取得します。

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

応答: 状態コード: 200

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

変更 - ベクター ストア

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

ベクター ストアを変更します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
vector_store_id(ベクターストアID) はい ひも 変更するベクター ストアの ID。
APIバージョン クエリ はい ひも API バージョン

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

要求本文

コンテンツ タイプ: アプリケーション/json

名前 タイプ 説明 必須 既定値
expires_after vectorStoreExpirationAfter ベクター ストアの有効期限ポリシー。 いいえ
メタデータ オブジェクト オブジェクトにアタッチできる 16 個のキーと値のペアのセット。 これは、オブジェクトに関する追加情報を構造化された形式で格納する場合に役立ちます。 キーの最大長は 64 文字、値の最大長は 512 文字です。
いいえ
名前 ひも ベクター ストアの名前。 いいえ

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json vectorStoreObject

ベクター ストアを変更します。

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

{
 "name": "Support FAQ"
}

応答: 状態コード: 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
    }
  }
}

削除 - ベクター ストア

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

ベクター ストアを削除します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
vector_store_id(ベクターストアID) はい ひも 削除するベクター ストアの ID。
APIバージョン クエリ はい ひも API バージョン

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json deleteVectorStoreResponse

ベクター ストアを削除します。

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

応答: 状態コード: 200

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

リスト - ベクター ストア ファイル

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

ベクター ストア ファイルの一覧を返します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
vector_store_id(ベクターストアID) はい ひも ファイルが属するベクター ストアの ID。
リミット クエリ いいえ 整数 (integer) 返されるオブジェクトの数の制限。 制限の範囲は 1 から 100 で、既定値は 20 です。
オーダー クエリ いいえ ひも
使用可能な値: ascdesc
オブジェクトの created_at タイムスタンプによる並べ替え順序。 asc は昇順に使用し、desc は降順に使用します。
クエリ いいえ ひも 改ページ位置付けに使用するカーソル。 after は、リスト内での場所を定義するオブジェクト ID です。 たとえば、リスト要求を行い、obj_fooで終わる 100 個のオブジェクトを受信した場合、後続の呼び出しには、リストの次のページをフェッチするために after=obj_foo を含めることができます。
before クエリ いいえ ひも 改ページ位置付けに使用するカーソル。 before は、リスト内での場所を定義するオブジェクト ID です。 たとえば、リスト要求を行い、obj_foo以降で 100 個のオブジェクトを受信した場合、後続の呼び出しには、リストの前のページをフェッチするために before=obj_foo を含めることができます。
フィルター クエリ いいえ ひも
使用可能な値: in_progresscompletedfailedcancelled
ファイルの状態でフィルター処理します。 in_progresscompletedfailedcancelledのいずれか。
APIバージョン クエリ はい ひも API バージョン

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json listVectorStoreFilesResponse

ベクター ストア ファイルの一覧を返します。

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

応答: 状態コード: 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
  }
}

作成 - ベクター ストア ファイル

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

ベクター ストアにファイルをアタッチして、ベクター ストア ファイルを作成します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
vector_store_id(ベクターストアID) はい ひも ファイルを作成するベクター ストアの ID。
APIバージョン クエリ はい ひも API バージョン

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

要求本文

コンテンツ タイプ: アプリケーション/json

名前 タイプ 説明 必須 既定値
chunking_strategy chunkingStrategyRequestParam ファイルをチャンクするために使用されるチャンキング戦略。 設定されていない場合は、auto 戦略を使用します。 いいえ
file_id ひも ベクター ストアが使う必要があるファイル ID。 ファイルにアクセスできる file_search などのツールに便利です。 はい

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json vectorStoreFileObject

ベクター ストアにファイルをアタッチして、ベクター ストア ファイルを作成します。

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

{
 "file_id": "file-abc123"
}

応答: 状態コード: 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
  }
}

取得 - ベクター ストア ファイル

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

ベクター ストア ファイルを取得します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
vector_store_id(ベクターストアID) はい ひも ファイルが属するベクター ストアの ID。
file_id はい ひも 取得するファイルの ID。
APIバージョン クエリ はい ひも API バージョン

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json vectorStoreFileObject

ベクター ストア ファイルを取得します。

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

応答: 状態コード: 200

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

削除 - ベクター ストア ファイル

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

ベクター ストア ファイルを削除します。 これにより、ベクター ストアからファイルが削除されますが、ファイル自体は削除されません。 ファイルを削除するには、ファイルの削除エンドポイントを使用します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
vector_store_id(ベクターストアID) はい ひも ファイルが属するベクター ストアの ID。
file_id はい ひも 削除するファイルの ID。
APIバージョン クエリ はい ひも API バージョン

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json deleteVectorStoreFileResponse

ベクター ストア ファイルを削除します。 これにより、ベクター ストアからファイルが削除されますが、ファイル自体は削除されません。 ファイルを削除するには、ファイルの削除エンドポイントを使用します。

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

応答: 状態コード: 200

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

UpdateVectorStoreFile属性を更新する

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

ベクター ストア ファイルの属性を更新します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
vector_store_id(ベクターストアID) はい ひも ファイルが属するベクター ストアの ID。
file_id はい ひも 属性を更新するファイルの ID。

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

要求本文

コンテンツ タイプ: アプリケーション/json

名前 タイプ 説明 必須 既定値
attributes VectorStoreFileAttributes オブジェクトにアタッチできる 16 個のキーと値のペアのセット。 これは次のようになります。
オブジェクトに関する追加情報を構造化された形で保存するのに役立ちます。
API またはダッシュボードを使用してオブジェクトをクエリする場合に役立ちます。 キーは文字列です
最大長は 64 文字です。 値は、最大値を持つ文字列です
512 文字、ブール値、または数値の長さ。
はい

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json vectorStoreFileObject

ベクター ストア ファイルの内容を取得する

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

ベクター ストア ファイルの解析された内容を取得します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
vector_store_id(ベクターストアID) はい ひも ベクター ストアの ID。
file_id はい ひも ベクター ストア内のファイルの ID。

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json VectorStoreFileContentResponse

ベクトルストアを検索する

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

クエリとファイル属性フィルターに基づいて、ベクター ストアで関連するチャンクを検索します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
vector_store_id(ベクターストアID) はい ひも 検索するベクター ストアの ID。

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

要求本文

コンテンツ タイプ: アプリケーション/json

名前 タイプ 説明 必須 既定値
フィルター ComparisonFilter または CompoundFilter ファイル属性に基づいて適用するフィルター。 いいえ
最大結果数 整数 (integer) 返される結果の最大数。 この数値は 1 から 50 までの数にする必要があります (1 と 50 も含まれます)。 いいえ 10
クエリ 文字列または配列 検索のクエリ文字列 はい
ランキングオプション オブジェクト 検索のランク付けオプション。 いいえ
└─ ranker イーナム
使用可能な値: autodefault-2024-11-15
いいえ
└─ スコアのしきい値 数値 いいえ 0
クエリを書き直す ブーリアン ベクター検索の自然言語クエリを書き換えるかどうか。 いいえ いいえ

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json VectorStoreSearchResultsPage

作成 - ベクター ストア ファイルのバッチ

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

ベクター ストア ファイルのバッチを作成します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
vector_store_id(ベクターストアID) はい ひも ファイル バッチを作成するベクター ストアの ID。
APIバージョン クエリ はい ひも API バージョン

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

要求本文

コンテンツ タイプ: アプリケーション/json

名前 タイプ 説明 必須 既定値
chunking_strategy chunkingStrategyRequestParam ファイルをチャンクするために使用されるチャンキング戦略。 設定されていない場合は、auto 戦略を使用します。 いいえ
file_ids 配列 ベクター ストアが使う必要があるファイル ID の一覧。 ファイルにアクセスできる file_search などのツールに便利です。 はい

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json vectorStoreFileBatchObject

ベクター ストア ファイルのバッチを作成します。

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

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

応答: 状態コード: 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
  }
}

取得 - ベクター ストア ファイルのバッチ

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

ベクター ストア ファイルのバッチを取得します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
vector_store_id(ベクターストアID) はい ひも ファイル バッチが属するベクター ストアの ID。
batch_id はい ひも 取得するファイル バッチの ID。
APIバージョン クエリ はい ひも API バージョン

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json vectorStoreFileBatchObject

ベクター ストア ファイルのバッチを取得します。

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

応答: 状態コード: 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
    }
  }
}

キャンセル - ベクター ストア ファイルのバッチ

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

ベクター ストア ファイルのバッチを取り消します。 これは、このバッチ内のファイルの処理をできるだけ早く取り消そうとします。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
vector_store_id(ベクターストアID) はい ひも ファイル バッチが属するベクター ストアの ID。
batch_id はい ひも 取り消すファイル バッチの ID。
APIバージョン クエリ はい ひも API バージョン

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json vectorStoreFileBatchObject

ベクター ストア ファイルのバッチを取り消します。 これは、このバッチ内のファイルの処理をできるだけ早く取り消そうとします。

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

応答: 状態コード: 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
    }
  }
}

リスト - ベクター ストア ファイルのバッチ ファイル

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

バッチ内のベクター ストア ファイルの一覧を返します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
vector_store_id(ベクターストアID) はい ひも ファイルが属するベクター ストアの ID。
batch_id はい ひも ファイルが属するファイル バッチの ID。
リミット クエリ いいえ 整数 (integer) 返されるオブジェクトの数の制限。 制限の範囲は 1 から 100 で、既定値は 20 です。
オーダー クエリ いいえ ひも
使用可能な値: ascdesc
オブジェクトの created_at タイムスタンプによる並べ替え順序。 asc は昇順に使用し、desc は降順に使用します。
クエリ いいえ ひも 改ページ位置付けに使用するカーソル。 after は、リスト内での場所を定義するオブジェクト ID です。 たとえば、リスト要求を行い、obj_fooで終わる 100 個のオブジェクトを受信した場合、後続の呼び出しには、リストの次のページをフェッチするために after=obj_foo を含めることができます。
before クエリ いいえ ひも 改ページ位置付けに使用するカーソル。 before は、リスト内での場所を定義するオブジェクト ID です。 たとえば、リスト要求を行い、obj_foo以降で 100 個のオブジェクトを受信した場合、後続の呼び出しには、リストの前のページをフェッチするために before=obj_foo を含めることができます。
フィルター クエリ いいえ ひも
使用可能な値: in_progresscompletedfailedcancelled
ファイルの状態でフィルター処理します。 in_progresscompletedfailedcancelledのいずれか。
APIバージョン クエリ はい ひも API バージョン

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json listVectorStoreFilesResponse

ベクター ストア ファイルの一覧を返します。

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

応答: 状態コード: 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
  }
}

作成 - Realtimesession

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

Realtime API を使用してクライアント側アプリケーションで使用するエフェメラル API トークンを作成します。 session.update クライアント イベントと同じセッション パラメーターを使用して構成できます。 セッション オブジェクトと、Realtime API のブラウザー クライアントの認証に使用できる使用可能なエフェメラル API トークンを含む client_secret キーで応答します。

要求本文

コンテンツ タイプ: アプリケーション/json

名前 タイプ 説明 必須 既定値
入力オーディオフォーマット イーナム 入力オーディオの形式。 オプションは、pcm16g711_ulaw、または g711_alaw です。
pcm16の場合、入力オーディオは、24kHz サンプル レートで 16 ビット PCM、シングル チャネル (モノラル)、およびリトル エンディアン バイト順である必要があります。

使用可能な値: pcm16g711_ulawg711_alaw
いいえ
入力音声ノイズ低減 オブジェクト 入力オーディオノイズリダクションの構成。 オフにするには、 null に設定できます。
ノイズリダクションは、VAD とモデルに送信される前に入力オーディオ バッファーに追加されたオーディオをフィルター処理します。
オーディオをフィルター処理すると、入力オーディオの認識を向上させることで、VAD とターン検出の精度 (誤検知の減少) とモデルのパフォーマンスを向上させることができます。
いいえ
└─ タイプ イーナム ノイズリダクションの種類。 near_field はヘッドフォンなどの近距離マイク用で、 far_field はラップトップや会議室のマイクなどの遠距離マイク用です。

使用可能な値: near_fieldfar_field
いいえ
input_audio_transcription オブジェクト 入力オーディオ文字起こしの構成。既定ではオフに設定され、 null に設定して一度オフにすることができます。 入力オーディオの文字起こしはモデルにネイティブではありません。これは、モデルがオーディオを直接消費するためです。 文字起こしは 文字起こしエンドポイントを 介して非同期的に実行され、モデルが実際に聞いた内容を精密に反映するものではなく、入力音声コンテンツの参考として扱う必要があります。 クライアントは必要に応じて言語を設定し、文字起こしを求めることができます。これらは、文字起こしサービスに追加のガイダンスを提供します。
いいえ
└─ 言語 ひも 入力オーディオの言語。 入力言語を指定する
ISO-639-1 ( en など) 形式では、精度と待機時間が向上します。
いいえ
└─ モデル ひも 文字起こし、現在のオプションに使用するモデルは、 gpt-4o-transcribegpt-4o-mini-transcribe、および whisper-1です。
いいえ
└─ プロンプト ひも モデルのスタイルをガイドしたり、前のオーディオ セグメントを続行したりするための省略可能なテキスト。
whisper-1の場合、プロンプトはキーワードの一覧です。
gpt-4o-transcribe モデルの場合、プロンプトは "テクノロジに関連する単語を期待する" などのフリー テキスト文字列です。
いいえ
指示 ひも モデル呼び出しの前に付加される既定のシステム命令 (つまり、システム メッセージ)。 このフィールドを使用すると、クライアントは必要な応答に基づいてモデルをガイドできます。 モデルは、応答のコンテンツと形式 (例: "非常に簡潔にする"、"優しく行動する"、"ここでは良い応答の例") とオーディオ動作 (たとえば、"すばやく話す"、"声に感情を挿入する"、"頻繁に笑う") に対して指示できます。 この命令はモデルに従う保証はありませんが、目的の動作に関するガイダンスをモデルに提供します。

サーバーは、このフィールドが設定されておらず、セッションの開始時に session.created イベントに表示される場合に使用される既定の命令を設定します。
いいえ
最大応答出力トークン数 整数または文字列 1 つのアシスタント応答の出力トークンの最大数。
ツール呼び出しを含む。 1 ~ 4096 の範囲の整数を指定します。
出力トークンを制限するか、または使用可能な最大トークンを使用するために inf を使うか
指定されたモデル。 既定値は inf です。
いいえ
モダリティ モデルが応答できるモダリティのセット。 オーディオを無効にするには、
これを ["text"] に設定します。
いいえ
モデル ひも このセッションに使用されるデプロイの名前。
いいえ
出力オーディオ形式 イーナム 出力オーディオの形式。 オプションは、pcm16g711_ulaw、または g711_alaw です。
pcm16の場合、出力オーディオは 24kHz のレートでサンプリングされます。

使用可能な値: pcm16g711_ulawg711_alaw
いいえ
温度 数値 モデルのサンプリング温度。[0.6, 1.2] に制限されます。 オーディオ モデルでは、最高のパフォーマンスを得るための温度 0.8 を強くお勧めします。
いいえ 0.8
ツール選択 ひも モデルがツールを選択する方法。 オプションは、 autononerequired、または
関数を指定します。
いいえ 自動
tools 配列 モデルで使用できるツール (関数)。 いいえ
turn_detection オブジェクト ターン検出、Ether サーバー VAD、セマンティック VAD の構成。 これをオフにする null に設定できます。この場合、クライアントはモデルの応答を手動でトリガーする必要があります。
サーバー VAD は、モデルがオーディオ ボリュームに基づいて音声の開始と終了を検出し、ユーザーの音声の最後で応答することを意味します。
セマンティック VAD はより高度であり、ターン検出モデル (VAD と組み合わせて) を使用して、ユーザーが話し終わったかどうかを意味的に推定した後、この確率に基づいてタイムアウトを動的に設定します。 たとえば、ユーザーの音声が uhhmで小さくなる場合、モデルはターンの終わりになる確率が低いと判断して、ユーザーが話し続けるのをさらに長く待ちます。 これは、より自然な会話に役立ちますが、待ち時間が長くなる可能性があります。
いいえ
└─ 応答作成 ブーリアン VAD 停止イベントが発生したときに応答を自動的に生成するかどうか。
いいえ 正しい
└─ 熱心さ イーナム semantic_vad モードでのみ使用されます。 モデルが応答することへの熱心さ。 low は、ユーザーが話し続けるのを待つ時間が長くなります。 high は、より迅速に応答します。 auto は既定値であり、 mediumに相当します。

使用可能な値: lowmediumhighauto
いいえ
└─ interrupt_response ブーリアン 既定への出力で進行中の応答を自動的に中断するかどうかを指定します。
VAD 開始イベントが発生した時の会話 (つまり、conversationauto)。
いいえ 正しい
└─ prefix_padding_ms 整数 (integer) server_vad モードでのみ使用されます。 VAD が音声を検出する前に含めるオーディオの量 (〗
(ミリ秒) 既定値は 300 ミリ秒です。
いいえ
└─ 無音時間_ミリ秒 整数 (integer) server_vad モードでのみ使用されます。 音声停止を検出する無音時間 (ミリ秒単位)。 既定では、
を 500 ミリ秒に設定します。 値が短いほど、モデルはより迅速に応答します。
ユーザーの短い休止に割り込む可能性があります。
いいえ
└─ しきい値 数値 server_vad モードでのみ使用されます。 VAD のアクティブ化しきい値 (0.0 から 1.0)、既定値は 0.5 です。 しきい値を大きくすると、モデルをアクティブ化するために大きな音声が必要になるため、ノイズの多い環境ではパフォーマンスが向上する可能性があります。
いいえ
└─ タイプ イーナム ターン検出の種類。

使用可能な値: server_vadsemantic_vad
いいえ
音声 VoiceIdsShared いいえ

応答

状態コード: 200

説明: セッションが正常に作成されました。

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json RealtimeSessionCreateResponse

作成 - Transcriptionrealtimesession

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

リアルタイムの文字起こし専用の Realtime API を使用して、クライアント側アプリケーションで使用するエフェメラル API トークンを作成します。 transcription_session.update クライアント イベントと同じセッション パラメーターを使用して構成できます。 セッション オブジェクトと、Realtime API のブラウザー クライアントの認証に使用できる使用可能なエフェメラル API トークンを含む client_secret キーで応答します。

要求本文

コンテンツ タイプ: アプリケーション/json

名前 タイプ 説明 必須 既定値
含める 配列 文字起こしに含める項目のセット。 現在使用可能な項目は次のとおりです。
- item.input_audio_transcription.logprobs
いいえ
入力オーディオフォーマット イーナム 入力オーディオの形式。 オプションは、pcm16g711_ulaw、または g711_alaw です。
pcm16の場合、入力オーディオは、24kHz サンプル レートで 16 ビット PCM、シングル チャネル (モノラル)、およびリトル エンディアン バイト順である必要があります。

使用可能な値: pcm16g711_ulawg711_alaw
いいえ
入力音声ノイズ低減 オブジェクト 入力オーディオノイズリダクションの構成。 オフにするには、 null に設定できます。
ノイズリダクションは、VAD とモデルに送信される前に入力オーディオ バッファーに追加されたオーディオをフィルター処理します。
オーディオをフィルター処理すると、入力オーディオの認識を向上させることで、VAD とターン検出の精度 (誤検知の減少) とモデルのパフォーマンスを向上させることができます。
いいえ
└─ タイプ イーナム ノイズリダクションの種類。 near_field はヘッドフォンなどの近距離マイク用で、 far_field はラップトップや会議室のマイクなどの遠距離マイク用です。

使用可能な値: near_fieldfar_field
いいえ
input_audio_transcription オブジェクト 入力オーディオ文字起こしの構成。 クライアントは必要に応じて言語を設定し、文字起こしを求めることができます。これらは、文字起こしサービスに追加のガイダンスを提供します。
いいえ
└─ 言語 ひも 入力オーディオの言語。 入力言語を指定する
ISO-639-1 ( en など) 形式では、精度と待機時間が向上します。
いいえ
└─ モデル イーナム 文字起こし、現在のオプションに使用するモデルは、 gpt-4o-transcribegpt-4o-mini-transcribe、および whisper-1です。

使用可能な値: gpt-4o-transcribegpt-4o-mini-transcribewhisper-1
いいえ
└─ プロンプト ひも モデルのスタイルをガイドしたり、前のオーディオ セグメントを続行したりするための省略可能なテキスト。
whisper-1の場合、プロンプトはキーワードの一覧です。
gpt-4o-transcribe モデルの場合、プロンプトは "テクノロジに関連する単語を期待する" などのフリー テキスト文字列です。
いいえ
モダリティ モデルが応答できるモダリティのセット。 オーディオを無効にするには、
これを ["text"] に設定します。
いいえ
turn_detection オブジェクト ターン検出、Ether サーバー VAD、セマンティック VAD の構成。 これをオフにする null に設定できます。この場合、クライアントはモデルの応答を手動でトリガーする必要があります。
サーバー VAD は、モデルがオーディオ ボリュームに基づいて音声の開始と終了を検出し、ユーザーの音声の最後で応答することを意味します。
セマンティック VAD はより高度であり、ターン検出モデル (VAD と組み合わせて) を使用して、ユーザーが話し終わったかどうかを意味的に推定した後、この確率に基づいてタイムアウトを動的に設定します。 たとえば、ユーザーの音声が uhhmで小さくなる場合、モデルはターンの終わりになる確率が低いと判断して、ユーザーが話し続けるのをさらに長く待ちます。 これは、より自然な会話に役立ちますが、待ち時間が長くなる可能性があります。
いいえ
└─ 応答作成 ブーリアン VAD 停止イベントが発生したときに応答を自動的に生成するかどうか。 文字起こしセッションでは使用できません。
いいえ 正しい
└─ 熱心さ イーナム semantic_vad モードでのみ使用されます。 モデルが応答することへの熱心さ。 low は、ユーザーが話し続けるのを待つ時間が長くなります。 high は、より迅速に応答します。 auto は既定値であり、 mediumに相当します。

使用可能な値: lowmediumhighauto
いいえ
└─ interrupt_response ブーリアン VAD 開始イベントが発生したときに、既定の会話 (つまり、conversationauto) への出力を使用して、進行中の応答を自動的に中断するかどうか。 文字起こしセッションでは使用できません。
いいえ 正しい
└─ prefix_padding_ms 整数 (integer) server_vad モードでのみ使用されます。 VAD が音声を検出する前に含めるオーディオの量 (〗
(ミリ秒) 既定値は 300 ミリ秒です。
いいえ
└─ 無音時間_ミリ秒 整数 (integer) server_vad モードでのみ使用されます。 音声停止を検出する無音時間 (ミリ秒単位)。 既定値は 500 ミリ秒です。 値を小さくすると、モデルの応答が速くなりますが、ユーザーの短い休止に割り込む可能性があります。
いいえ
└─ しきい値 数値 server_vad モードでのみ使用されます。 VAD のアクティブ化しきい値 (0.0 から 1.0)、既定値は 0.5 です。 A
より高いしきい値は、モデルをアクティブ化するためにより大きなオーディオを必要とし、
したがって、ノイズの多い環境ではパフォーマンスが向上する可能性があります。
いいえ
└─ タイプ イーナム ターン検出の種類。

使用可能な値: server_vadsemantic_vad
いいえ

応答

状態コード: 200

説明: セッションが正常に作成されました。

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json RealtimeTranscriptionSessionCreateResponse

応答

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

モデル応答を作成します。

要求本文

コンテンツ タイプ: アプリケーション/json

名前 タイプ 説明 必須 既定値
含める 配列 いいえ
インプット 文字列または配列 モデル入力 はい
指示 ひも システム (または開発者) メッセージをモデルのコンテキストの最初の項目として挿入します。

previous_response_id と一緒に使用する場合は、前の手順
応答は次の応答に引き継がれません。 これにより、単純になります。
システム (または開発者) のメッセージを新しい応答でスワップアウトする場合。
いいえ
最大出力トークン数 整数 (integer) 表示される出力トークンや会話状態など、応答に対して生成できるトークンの数の上限。
いいえ
並列ツール呼び出し ブーリアン モデルがツール呼び出しを並列で実行できるようにするかどうかを指定します。
いいえ 正しい
以前のレスポンスID ひも モデルに対する以前の応答の一意の ID。 これを使用して、
複数ターン会話を作成します。 詳細情報
会話状態。
いいえ
推論 推論 o シリーズ モデルのみ

構成オプション
作業を制限します。
いいえ
ブーリアン 後で取得するために生成されたモデル応答を保存するかどうか
API。
いいえ 正しい
ブーリアン true に設定すると、モデル応答データがクライアントにストリーミングされます。
サーバー送信イベントを使用して生成されます。
以下の「ストリーミング」セクションを参照してください
詳細については、以下を参照してください。
いいえ いいえ
テキスト オブジェクト モデルからのテキスト応答の構成オプション。 プレーンにすることができます
テキストまたは構造化された JSON データ。 詳細情報:
- テキスト入力と出力
- 構造化された出力
いいえ
└─ format TextResponseFormatConfiguration モデルが出力する必要がある形式を指定するオブジェクト。

構造化出力を有効にする { "type": "json_schema" } を構成する
これは、モデルが指定された JSON スキーマと一致することを保証します。

既定の形式は { "type": "text" } であり、追加のオプションはありません。

gpt-4o 以降のモデルでは推奨されません。

{ "type": "json_object" }に設定すると、古い JSON モードが有効になります。
は、モデルが生成するメッセージが有効な JSON であることを保証します。 json_schema の使用
それをサポートするモデルに適しています。
いいえ
ツール選択 ToolChoiceOptions または ToolChoiceTypes または ToolChoiceFunction 生成時に使用するツール (またはツール) をモデルで選択する方法
応答。 tools パラメーターを参照して、どのツールを指定するかを確認します
モデルが呼び出すことができます。
いいえ
tools 配列 応答の生成中にモデルが呼び出す可能性があるツールの配列。 あなた
では、 tool_choice パラメーターを設定して、使用するツールを指定できます。

モデルを提供できるツールの 2 つのカテゴリは次のとおりです。

- 組み込みツール: OpenAI によって提供されるツールで、拡張機能を持っています。
モデルの機能
いいえ
truncation イーナム モデルの応答に使用する切り捨て戦略。
- auto: この応答と前の応答のコンテキストが上限を超えている場合
モデルのコンテキスト ウィンドウのサイズを超えると、モデルは
入力項目を減らしてコンテキストウィンドウに応じた応答を行う
会話の途中。
- disabled (既定値): モデルの応答がコンテキスト ウィンドウを超える場合
モデルのサイズを超えると、要求は 400 エラーで失敗します。

使用可能な値: autodisabled
いいえ

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json 応答
text/event-stream レスポンスストリームイベント

状態コード: 既定

説明: サービスを利用できません

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json errorResponse

Responses API - 入力項目

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

指定された ID を持つモデル応答を取得します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
レスポンスID はい ひも 取得する応答の ID。
含める クエリ いいえ 配列 応答に含める追加のフィールド。 include を参照してください
詳細については、上記の応答作成のパラメーターを参照してください。

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json 応答

状態コード: 既定

説明: サービスを利用できません

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json errorResponse

応答の削除

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

指定された ID を持つモデル応答を削除します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
レスポンスID はい ひも 削除する応答の ID。

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

応答

状態コード: 200

説明: OK

状態コード: 404

説明: 見つかりません

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json エラー

状態コード: 既定

説明: サービスを利用できません

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json errorResponse

Responses API - 応答項目の一覧

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

特定の応答の入力項目の一覧を返します。

URI パラメーター

名前 / 必須 タイプ 説明
エンドポイント はい ひも
URL
サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: https://aoairesource.openai.azure.com。"aoairesource" は Azure OpenAI リソース名に置き換えてください)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
レスポンスID はい ひも 入力項目を取得する応答の ID。
リミット クエリ いいえ 整数 (integer) 返されるオブジェクトの数の制限。 制限は次の範囲で指定できます。
1 と 100。既定値は 20 です。
オーダー クエリ いいえ ひも
使用可能な値: ascdesc
入力項目を返す順序。 既定値は asc です。
- asc: 入力項目を昇順で返します。
- desc: 入力項目を降順で返します。
クエリ いいえ ひも 改ページで使用される、それ以降の項目を一覧表示する項目 ID。
before クエリ いいえ ひも 改ページで使用される、それ以前の項目を一覧表示する項目 ID。

要求ヘッダー

トークン ベースの認証または API キーを使用します。 トークン ベースの認証を使用した認証が推奨され、より安全です。

名前 必須 タイプ 説明
認証 正しい ひも 例:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}

Azure CLI を使用して認証トークンを生成するには: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.com

型: oauth2
承認 URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize
スコープ: https://cognitiveservices.azure.com/.default
APIキー 正しい ひも ここには Azure OpenAI API キーを指定します

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type(コンテンツの種類) タイプ 説明
application/json responseItemList

コンポーネント

エラーレスポンス

名前 タイプ 説明 必須 既定値
エラー エラー いいえ

errorBase

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コード ひも いいえ
メッセージ ひも いいえ

エラー

名前 タイプ 説明 必須 既定値
内部エラー innerError 追加の詳細を含む内部エラー。 いいえ
param ひも いいえ
type ひも いいえ

innerError

追加の詳細を含む内部エラー。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コード innerErrorCode 内部エラー オブジェクトのエラー コード。 いいえ
コンテンツフィルター結果 contentFilterPromptResults コンテンツ フィルタリング カテゴリ (hate、sexual、violence、self_harm) に関する情報、それが検出されたかどうか、および重大度レベル (有害なコンテンツの強さとリスク レベルを決定する very_low、low、medium、high-scale) とそれがフィルター処理されたかどうか。 脱獄コンテンツと不適切な表現に関する情報、それが検出されたかどうか、およびそれがフィルター処理されたかどうか。 また、顧客のブロック リストに関する情報 (フィルター処理された場合とその ID)。 いいえ

内部エラーコード

内部エラー オブジェクトのエラー コード。

プロパティ 価値
説明 内部エラー オブジェクトのエラー コード。
タイプ ひも
ResponsibleAIPolicyViolation

dalleErrorResponse

名前 タイプ 説明 必須 既定値
エラー dalleError いいえ

dalleError

名前 タイプ 説明 必須 既定値
内部エラー dalleInnerError 追加の詳細を含む内部エラー。 いいえ
param ひも いいえ
type ひも いいえ

dalleInnerError

追加の詳細を含む内部エラー。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コード innerErrorCode 内部エラー オブジェクトのエラー コード。 いいえ
コンテンツフィルター結果 dalleFilterResults コンテンツ フィルタリング カテゴリ (hate、sexual、violence、self_harm) に関する情報、それが検出されたかどうか、および重大度レベル (有害なコンテンツの強さとリスク レベルを決定する very_low、low、medium、high-scale) とそれがフィルター処理されたかどうか。 脱獄コンテンツと不適切な表現に関する情報、それが検出されたかどうか、およびそれがフィルター処理されたかどうか。 また、顧客のブロック リストに関する情報 (フィルター処理された場合とその ID)。 いいえ
修正版プロンプト ひも イメージの生成に使用されたプロンプト (プロンプトにリビジョンがある場合)。 いいえ

contentFilterCompletionTextSpan

生成された補完テキスト内のスパンを表します。 オフセット 0 は、補完テキストの最初の UTF32 コード ポイントです。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
completion_end_offset 整数 (integer) このスパンから除外される最初の UTF32 コード ポイントのオフセット。 このフィールドは、空のスパンの場合は常に completion_start_offset と等しくなります。 このフィールドは、空でないスパンの場合は常にcompletion_start_offsetよりも大きくなります。 はい
completion_start_offset 整数 (integer) このスパンの開始である UTF32 コード ポイントのオフセット。 はい

コンテンツフィルター結果ベース

名前 タイプ 説明 必須 既定値
フィルタリングされた ブーリアン はい

contentFilterSeverityResult

名前 タイプ 説明 必須 既定値
フィルタリングされた ブーリアン はい
深刻さ ひも いいえ

コンテンツフィルター検出結果

名前 タイプ 説明 必須 既定値
detected ブーリアン いいえ
フィルタリングされた ブーリアン はい

引用結果によるコンテンツフィルター検出

名前 タイプ 説明 必須 既定値
citation オブジェクト いいえ
└─ URL ひも いいえ
└─ ライセンス ひも いいえ

contentFilterDetectedWithCompletionTextSpansResult

名前 タイプ 説明 必須 既定値
詳細 配列 いいえ

contentFilterIdResult

名前 タイプ 説明 必須 既定値
フィルタリングされた ブーリアン はい
id ひも いいえ

コンテンツフィルタ結果ベース

コンテンツ フィルタリングの結果に関する情報。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
カスタムブロックリスト コンテンツフィルター詳細結果 フィルター処理されたセグメントのコンテンツ フィルター ID の詳細を含むコンテンツ フィルター結果。 いいえ
エラー errorBase いいえ
hate コンテンツフィルターの重大度結果 いいえ
冒涜 コンテンツフィルター検出結果 いいえ
自傷行為 コンテンツフィルターの重大度結果 いいえ
性的 コンテンツフィルターの重大度結果 いいえ
暴力 コンテンツフィルターの重大度結果 いいえ

contentFilterPromptResults

コンテンツ フィルタリング カテゴリ (hate、sexual、violence、self_harm) に関する情報、それが検出されたかどうか、および重大度レベル (有害なコンテンツの強さとリスク レベルを決定する very_low、low、medium、high-scale) とそれがフィルター処理されたかどうか。 脱獄コンテンツと不適切な表現に関する情報、それが検出されたかどうか、およびそれがフィルター処理されたかどうか。 また、顧客のブロック リストに関する情報 (フィルター処理された場合とその ID)。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
カスタムブロックリスト コンテンツフィルター詳細結果 フィルター処理されたセグメントのコンテンツ フィルター ID の詳細を含むコンテンツ フィルター結果。 いいえ
エラー errorBase いいえ
hate コンテンツフィルターの重大度結果 いいえ
間接攻撃 コンテンツフィルター検出結果 いいえ
脱獄 コンテンツフィルター検出結果 いいえ
冒涜 コンテンツフィルター検出結果 いいえ
自傷行為 コンテンツフィルターの重大度結果 いいえ
性的 コンテンツフィルターの重大度結果 いいえ
暴力 コンテンツフィルターの重大度結果 いいえ

コンテンツフィルター選択結果

コンテンツ フィルタリング カテゴリ (hate、sexual、violence、self_harm) に関する情報、それが検出されたかどうか、および重大度レベル (有害なコンテンツの強さとリスク レベルを決定する very_low、low、medium、high-scale) とそれがフィルター処理されたかどうか。 サード パーティのテキストと不適切な表現に関する情報、それが検出されたかどうか、およびそれがフィルター処理されたかどうか。 また、顧客のブロック リストに関する情報 (フィルター処理された場合とその ID)。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
カスタムブロックリスト コンテンツフィルター詳細結果 フィルター処理されたセグメントのコンテンツ フィルター ID の詳細を含むコンテンツ フィルター結果。 いいえ
エラー errorBase いいえ
hate コンテンツフィルターの重大度結果 いいえ
冒涜 コンテンツフィルター検出結果 いいえ
保護された素材コード 引用結果でコンテンツフィルターが検出されました いいえ
protected_material_text コンテンツフィルター検出結果 いいえ
自傷行為 コンテンツフィルターの重大度結果 いいえ
性的 コンテンツフィルターの重大度結果 いいえ
ungrounded_material contentFilterDetectedWithCompletionTextSpansResult いいえ
暴力 コンテンツフィルターの重大度結果 いいえ

コンテンツフィルター詳細結果

フィルター処理されたセグメントのコンテンツ フィルター ID の詳細を含むコンテンツ フィルター結果。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
詳細 配列 いいえ
フィルタリングされた ブーリアン はい

promptFilterResult

要求内の 1 つのプロンプトのコンテンツ フィルター処理結果。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コンテンツフィルター結果 contentFilterPromptResults コンテンツ フィルタリング カテゴリ (hate、sexual、violence、self_harm) に関する情報、それが検出されたかどうか、および重大度レベル (有害なコンテンツの強さとリスク レベルを決定する very_low、low、medium、high-scale) とそれがフィルター処理されたかどうか。 脱獄コンテンツと不適切な表現に関する情報、それが検出されたかどうか、およびそれがフィルター処理されたかどうか。 また、顧客のブロック リストに関する情報 (フィルター処理された場合とその ID)。 いいえ
prompt_index 整数 (integer) いいえ

promptFilterResults

要求内の 0 個以上のプロンプトのコンテンツ フィルター処理結果。 ストリーミング要求の場合、プロンプトが異なると、結果は異なるタイミングや異なる順序で届く可能性があります。

このコンポーネントに対して定義されているプロパティはありません。

DALL-Eコンテンツフィルター結果

コンテンツ フィルタリングの結果に関する情報。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
hate コンテンツフィルターの重大度結果 いいえ
自傷行為 コンテンツフィルターの重大度結果 いいえ
性的 コンテンツフィルターの重大度結果 いいえ
暴力 コンテンツフィルターの重大度結果 いいえ

dalleFilterResults

コンテンツ フィルタリング カテゴリ (hate、sexual、violence、self_harm) に関する情報、それが検出されたかどうか、および重大度レベル (有害なコンテンツの強さとリスク レベルを決定する very_low、low、medium、high-scale) とそれがフィルター処理されたかどうか。 脱獄コンテンツと不適切な表現に関する情報、それが検出されたかどうか、およびそれがフィルター処理されたかどうか。 また、顧客のブロック リストに関する情報 (フィルター処理された場合とその ID)。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
カスタムブロックリスト コンテンツフィルター詳細結果 フィルター処理されたセグメントのコンテンツ フィルター ID の詳細を含むコンテンツ フィルター結果。 いいえ
hate コンテンツフィルターの重大度結果 いいえ
脱獄 コンテンツフィルター検出結果 いいえ
冒涜 コンテンツフィルター検出結果 いいえ
自傷行為 コンテンツフィルターの重大度結果 いいえ
性的 コンテンツフィルターの重大度結果 いいえ
暴力 コンテンツフィルターの重大度結果 いいえ

chatCompletionsRequestCommon

名前 タイプ 説明 必須 既定値
頻度ペナルティ (frequency_penalty) 数値 -2.0 ~ 2.0 の数。 正の値は、これまでのテキストにおける既存の頻度に基づいて新しいトークンにペナルティを与え、モデルが同じ行をそのまま繰り返す可能性を減少させます。 いいえ 0
ロジットバイアス オブジェクト 指定したトークンが入力候補に表示される可能性を変更します。 トークン (トークナイザーのトークン ID で指定) を関連付けられたバイアス値 (-100 から 100) にマップする json オブジェクトを受け入れます。 数学的には、サンプリングの前にモデルによって生成されたロジットにバイアスが追加されます。 正確な効果はモデルごとに異なりますが、-1 から 1 の値では選択の可能性が低下または増加し、-100 や 100 などの値では、関連するトークンの禁止または排他的な選択になります。 いいえ
max_completion_tokens(最大完了トークン数) 整数 (integer) 可視出力トークンや推論トークンなど、完了するために生成できるトークンの数の上限。 これは、o1 シリーズ モデルでのみサポートされます。 今後の API リリースで、サポートが他のモデルに拡張される予定です。 いいえ
マックス_トークン 整数 (integer) 生成された回答に許可されるトークンの最大数。 既定では、モデルが返すことができるトークンの数は (4096 - プロンプト トークン) になります。 これには o1 シリーズ モデルとの互換性はありません。 いいえ 4096
メタデータ オブジェクト 保存されている入力候補ダッシュボードで入力候補をフィルター処理するために使用される開発者定義のタグと値。 いいえ
presence_penalty 数値 -2.0 ~ 2.0 の数。 正の値は、新しいトークンがこれまでのテキストに表示されているかどうかに基づいてペナルティを課し、モデルが新しいトピックについて話す可能性を高めます。 いいえ 0
止まれ 文字列または配列 API が以降のトークンの生成を停止する最大 4 つのシーケンス。 いいえ
ブーリアン このチャット入力候補要求の出力を、モデル蒸留または評価製品で使用するために格納するかどうか。 いいえ
ブーリアン 設定すると、ChatGPT と同様に部分的なメッセージ デルタが送信されます。 トークンは、使用可能になるとデータのみのサーバー送信イベントとして送信され、ストリームは data: [DONE] メッセージによって終了します。 いいえ いいえ
温度 数値 使用するサンプリング温度 (0 から 2)。 0.8 のような大きい値にすると、出力はよりランダムになり、0.2 のような小さい値にすると、出力はより集中的および決定論的になります。
一般に、これと top_p の両方ではなく、いずれかを変更することをお勧めします。
いいえ 1
top_p 数値 温度によるサンプリングに代わる核サンプリングと呼ばれるもので、モデルは top_p の確率質量を持つトークンの結果を考慮します。 したがって、0.1 は、上位 10% の確率質量を構成するトークンのみが考慮されることを意味します。
一般に、これと temperature の両方ではなく、いずれかを変更することをお勧めします。
いいえ 1
ユーザー ひも エンド ユーザーを表す一意の識別子。これは、Azure OpenAI が不正使用を監視および検出するのに役立ちます。 いいえ

完成リクエストを作成

名前 タイプ 説明 必須 既定値
ベスト・オブ 整数 (integer) サーバー側で best_of 入力候補を生成し、"最適なもの" (トークンあたりの対数確率が最高のもの) を返します。 結果をストリーミングすることはできません。

n とともに使用すると、best_of は入力候補の数を制御し、n は返す数を指定します。 best_of は、 nより大きい必要があります。

注: このパラメーターにより多くの入力候補が生成されるため、トークン クォータがすぐに消費される可能性があります。 慎重に使用し、max_tokensstop の設定が合理的であることを確認してください。
いいえ 1
echo ブーリアン 入力候補に加えてプロンプトをエコーバックします。
いいえ いいえ
頻度ペナルティ (frequency_penalty) 数値 -2.0 ~ 2.0 の数。 正の値は、これまでのテキストにおける既存の頻度に基づいて新しいトークンにペナルティを与え、モデルが同じ行をそのまま繰り返す可能性を減少させます。
いいえ 0
ロジットバイアス オブジェクト 指定したトークンが入力候補に表示される可能性を変更します。

トークン (GPT トークナイザーのトークン ID で指定) を関連付けられたバイアス値 (-100 から 100) にマップする JSON オブジェクトを受け入れます。 数学的には、サンプリングの前にモデルによって生成されたロジットにバイアスが追加されます。 正確な効果はモデルごとに異なりますが、-1 から 1 の値では選択の可能性が低下または増加し、-100 や 100 などの値では、関連するトークンの禁止または排他的な選択になります。

たとえば、{"50256": -100}|endoftext|< トークンが生成されないように、> を渡すことができます。
いいえ なし
logprobs 整数 (integer) logprobs の最も可能性の高い出力トークンと、選択したトークンのログ確率を含めます。 たとえば、logprobs が 5 の場合、API は可能性が最も高い 5 個のトークンの一覧を返します。 API は常に、サンプリングされたトークンの logprob を返します。そのため、応答には、最大 logprobs+1 の要素が含まれる可能性があります。

logprobs の最大値は 5 です。
いいえ なし
マックス_トークン 整数 (integer) 完了時に生成できるトークンの最大数。

プロンプトのトークン数と max_tokens の合計は、モデルのコンテキスト長を超えることはできません。
いいえ 16
n 整数 (integer) プロンプトごとに生成する入力候補の数。

注: このパラメーターにより多くの入力候補が生成されるため、トークン クォータがすぐに消費される可能性があります。 慎重に使用し、max_tokensstop の設定が合理的であることを確認してください。
いいえ 1
presence_penalty 数値 -2.0 ~ 2.0 の数。 正の値は、新しいトークンがこれまでのテキストに表示されているかどうかに基づいてペナルティを課し、モデルが新しいトピックについて話す可能性を高めます。
いいえ 0
prompt 文字列または配列 文字列、文字列の配列、トークンの配列、またはトークン配列の配列としてエンコードされた、補完を生成するためのプロンプト。

<|endoftext|> はトレーニング中にモデルが認識するドキュメント区切り記号であるため、プロンプトを指定しない場合、モデルは新しいドキュメントの先頭からであるかのように生成します。
はい
シード 整数 (integer) 指定されている場合、このシステムは、同じ seed とパラメーターを使用して繰り返された要求に対して同じ結果を返せるように、決定論的にサンプリングを行うように最善を尽くします。

決定性は保証されないため、バックエンドでの変更を監視するには、system_fingerprint 応答パラメーターを参照する必要があります。
いいえ
止まれ 文字列または配列 API が以降のトークンの生成を停止する最大 4 つのシーケンス。 返されるテキストに停止シーケンスは含まれません。
いいえ
ブーリアン 部分的な進行状況をストリーム バックするかどうか。 設定されている場合、トークンは使用可能になるとデータのみのサーバー送信イベントとして送信され、ストリームは data: [DONE] メッセージによって終了します。 Python コードの例
いいえ いいえ
接尾辞 ひも 挿入されたテキストの入力候補の後に付加されるサフィックス。

このパラメーターは、gpt-3.5-turbo-instruct に対してのみサポートされます。
いいえ なし
温度 数値 使用するサンプリング温度 (0 から 2)。 0.8 のような大きい値にすると、出力はよりランダムになり、0.2 のような小さい値にすると、出力はより集中的および決定論的になります。

一般に、これと top_p の両方ではなく、いずれかを変更することをお勧めします。
いいえ 1
top_p 数値 温度によるサンプリングに代わる核サンプリングと呼ばれるもので、モデルは top_p の確率質量を持つトークンの結果を考慮します。 したがって、0.1 は、上位 10% の確率質量を構成するトークンのみが考慮されることを意味します。

一般に、これと temperature の両方ではなく、いずれかを変更することをお勧めします。
いいえ 1
ユーザー ひも エンド ユーザーを表す一意の識別子。これは不正使用を監視および検出するのに役立ちます。
いいえ

createCompletionResponse

API からの補完応答を表します。 注: (チャット エンドポイントとは異なり) ストリーム応答オブジェクトと非ストリーム応答オブジェクトはどちらも同じシェイプを共有します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
選択肢(複数) 配列 入力プロンプト用にモデルが生成した入力候補の一覧。 はい
作成済 整数 (integer) 入力候補が作成されたときの Unix タイムスタンプ (秒単位)。 はい
id ひも チャット入力候補の一意識別子。 はい
モデル ひも 補完に使用されるモデル。 はい
オブジェクト イーナム オブジェクトの種類であり、これは常に "text_completion" になります
使用可能な値: text_completion
はい
プロンプトフィルター結果 promptFilterResults 要求内の 0 個以上のプロンプトのコンテンツ フィルター処理結果。 ストリーミング要求の場合、プロンプトが異なると、結果は異なるタイミングや異なる順序で届く可能性があります。 いいえ
system_fingerprint ひも このフィンガープリントは、モデルが実行されるバックエンド構成を表します。

seed 要求パラメーターと組み合わせて使うと、決定性に影響を与える可能性のあるバックエンドの変更がいつ行われたかを把握できます。
いいえ
使用量 completionUsage 入力候補要求の使用状況の統計情報。 いいえ

createChatCompletionRequest

名前 タイプ 説明 必須 既定値
オーディオ オブジェクト オーディオ出力のパラメーター。 以下を使用してオーディオ出力が要求された場合は必須:
modalities: ["audio"]
いいえ
└─ format イーナム 出力オーディオの形式を指定します。 次のいずれかにする必要があります: wavmp3flac
opus または pcm16

使用できる値: wavmp3flacopuspcm16
いいえ
└─ ボイス イーナム 音声の種類を指定します。 サポートされている音声は、alloyecho
fableonyxnovashimmer

使用可能な値: alloyechofableonyxnovashimmer
いいえ
データソース 配列 それらを使用する Azure OpenAI チャット拡張機能の構成エントリ。
この追加仕様は、Azure OpenAI とのみ互換性があります。
いいえ
頻度ペナルティ (frequency_penalty) 数値 -2.0 ~ 2.0 の数。 正の値は、これまでのテキストにおける既存の頻度に基づいて新しいトークンにペナルティを与え、モデルが同じ行をそのまま繰り返す可能性を減少させます。
いいえ 0
function_call string または chatCompletionFunctionCallOption tool_choice を優先して非推奨になりました。

モデルによって呼び出される関数を制御します (そのような関数がある場合)。
none は、モデルが関数を呼び出さず、代わりにメッセージを生成することを示します。
auto の場合、メッセージを生成するか、関数を呼び出すか、モデルで選択できます。
{"name": "my_function"} で特定の関数を指定すると、モデルはその関数を強制的に呼び出します。

関数が存在しない場合は、none が既定値です。 関数が存在する場合は、auto が既定値です。
いいえ
機能 配列 tools を優先して非推奨になりました。

モデルが JSON 入力を生成する可能性がある関数の一覧。
いいえ
ロジットバイアス オブジェクト 指定したトークンが入力候補に表示される可能性を変更します。

トークン (トークナイザーのトークン ID で指定) を関連付けられたバイアス値 (-100 から 100) にマップする JSON オブジェクトを受け入れます。 数学的には、サンプリングの前にモデルによって生成されたロジットにバイアスが追加されます。 正確な効果はモデルごとに異なりますが、-1 から 1 の値では選択の可能性が低下または増加し、-100 や 100 などの値では、関連するトークンの禁止または排他的な選択になります。
いいえ なし
logprobs ブーリアン 出力トークンのログ確率を返すかどうかを指定します。 true に設定すると、contentmessage に含まれる各出力トークンのログ確率が返されます。 いいえ いいえ
max_completion_tokens(最大完了トークン数) 整数 (integer) 可視出力トークンや推論トークンなど、完了するために生成できるトークンの数の上限。 これは、o1 シリーズ モデルでのみサポートされます。 今後の API リリースで、サポートが他のモデルに拡張される予定です。 いいえ
マックス_トークン 整数 (integer) チャット入力候補で生成できるトークンの最大数。

入力トークンと生成されたトークンの合計の長さは、モデルのコンテキスト長によって制限されます。
いいえ
メッセージ 配列 これまでの会話を構成するメッセージの一覧。 Python コードの例 はい
メタデータ オブジェクト 保存されている入力候補ダッシュボードで入力候補をフィルター処理するために使用される開発者定義のタグと値。 いいえ
モダリティ ChatCompletionModalities この要求に対してモデルで生成する出力の種類。
ほとんどのモデルは既定でテキストを生成できます。

["text"]

gpt-4o-audio-preview モデルを使用してオーディオを生成することもできます。 受信先
このモデルでテキストとオーディオの両方の応答を生成するように要求するには、
を使う代わりに、

["text", "audio"]
いいえ
n 整数 (integer) 入力メッセージごとに生成するチャット入力候補の選択肢の数。 すべての選択から生成されたトークン数に基づいて課金されることに注意してください。 コストを最小限に抑えるために、n1 のままにします。 いいえ 1
並列ツール呼び出し ParallelToolCalls ツールの使用中に並列関数の呼び出しを有効にするかどうか。 いいえ 正しい
予測 PredictionContent 予測出力の構成。これは、モデル応答の大部分が事前にわかっている場合に、応答時間を大幅に向上させることができます。 これは、ほとんどのコンテンツを少し変更するだけでファイルを再生成する場合に最も一般的です。 いいえ
presence_penalty 数値 -2.0 ~ 2.0 の数。 正の値は、新しいトークンがこれまでのテキストに表示されているかどうかに基づいてペナルティを課し、モデルが新しいトピックについて話す可能性を高めます。
いいえ 0
reasoning_effort イーナム o1 モデルのみ

推論モデルに関する推論の
作業を制限します。

現在サポートされている値は、lowmediumhigh です。 推論作業を減らすと、応答が速くなり、応答の推論に使用されるトークンが少なくなる可能性があります。
使用可能な値: lowmediumhigh
いいえ
応答形式 ResponseFormatText または ResponseFormatJsonObject または ResponseFormatJsonSchema モデルが出力する必要がある形式を指定するオブジェクト。 GPT-4oGPT-4o miniGPT-4 Turbo、および 以降のすべての gpt-3.5-turbo-1106 Turbo モデルと互換性があります。

{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }に設定すると、モデルが指定した JSON スキーマと一致することを保証する構造化出力が有効になります。

{ "type": "json_object" } に設定すると、JSON モードが有効になります。これにより、モデルが生成するメッセージが有効な JSON であることが保証されます。

重要: JSON モードを使うときは、システムまたはユーザー メッセージ経由で、JSON を生成するようにユーザー自身がモデルに指示することも必要です。 これがないと、トークンの上限に達するまで、モデルはいつまでも空白のストリームを生成する可能性があります。その結果、実行時間が長く、一見 "止まっている" ように見える要求が発生します。 また、finish_reason="length" の場合、メッセージの内容が部分的に切り取られる可能性があります。これは、世代が max_tokens を超えたか、会話がコンテキストの最大長を超えたことを示します。
いいえ
シード 整数 (integer) この機能はベータ版です。
指定されている場合、このシステムは、同じ seed とパラメーターを使用して繰り返された要求に対して同じ結果を返せるように、決定論的にサンプリングを行うように最善を尽くします。
決定性は保証されないため、バックエンドでの変更を監視するには、system_fingerprint 応答パラメーターを参照する必要があります。
いいえ
止まれ 文字列または配列 API が以降のトークンの生成を停止する最大 4 つのシーケンス。
いいえ
ブーリアン このチャット入力候補要求の出力を、モデル蒸留または評価製品で使用するために格納するかどうか。 いいえ
ブーリアン 設定すると、ChatGPT と同様に部分的なメッセージ デルタが送信されます。 トークンは、使用可能になるとデータのみのサーバー送信イベントとして送信され、ストリームは data: [DONE] メッセージによって終了します。 Python コードの例
いいえ いいえ
ストリームオプション チャット完了ストリームオプション ストリーミング応答のオプション。 stream: true に設定した場合はこれのみを設定します。
いいえ なし
温度 数値 使用するサンプリング温度 (0 から 2)。 0.8 のような大きい値にすると、出力はよりランダムになり、0.2 のような小さい値にすると、出力はより集中的および決定論的になります。

一般に、これと top_p の両方ではなく、いずれかを変更することをお勧めします。
いいえ 1
ツール選択 chatCompletionToolChoiceOption モデルによって呼び出されるツールを制御します (ある場合)。 none は、モデルがツールを呼び出さず、代わりにメッセージを生成することを意味します。 auto は、モデルがメッセージを生成するか、1 つ以上のツールを呼び出すかを選択できることを意味します。 required は、モデルが 1 つ以上のツールを呼び出す必要があることを意味します。 {"type": "function", "function": {"name": "my_function"}} を介して特定のツールを指定すると、モデルでそのツールの呼び出しが強制されます。 ツールが存在しない場合は、none が既定値です。 ツールが存在する場合は、auto が既定値です。 いいえ
tools 配列 モデルによって呼び出されるツールの一覧。 現在のところ、関数のみがツールとしてサポートされています。 これを使用し、モデルによって JSON 入力が生成される関数の一覧を提供します。 最大 128 個の関数がサポートされています。
いいえ
top_logprobs 整数 (integer) 0 から 20 までの整数値を指定します。これは、各トークンの位置において、最も出現確率の高いトークンをいくつ返すかを表します。各トークンには、それぞれ関連するログ確率が付与されます。 このパラメーターを使う場合、logprobstrue に設定する必要があります。 いいえ
top_p 数値 温度によるサンプリングに代わる核サンプリングと呼ばれるもので、モデルは top_p の確率質量を持つトークンの結果を考慮します。 したがって、0.1 は、上位 10% の確率質量を構成するトークンのみが考慮されることを意味します。

一般に、これと temperature の両方ではなく、いずれかを変更することをお勧めします。
いいえ 1
ユーザー ひも エンド ユーザーを表す一意の識別子。これは不正使用を監視および検出するのに役立ちます。
いいえ
ユーザーセキュリティコンテキスト userSecurityContext ユーザー セキュリティ コンテキストには、AI アプリケーション自体を記述する複数のパラメーターと、AI アプリケーションとやり取りするエンド ユーザーが含まれます。 これらのフィールドは、包括的な AI アプリケーション保護アプローチを提供することで、セキュリティ運用チームがセキュリティ インシデントを調査し軽減するのを支援します。 Microsoft Defender for Cloud を使用した AI アプリケーションの保護に関する詳細については、こちらを参照してください。 いいえ

ユーザーセキュリティコンテキスト

ユーザー セキュリティ コンテキストには、AI アプリケーション自体を記述する複数のパラメーターと、AI アプリケーションとやり取りするエンド ユーザーが含まれます。 これらのフィールドは、包括的な AI アプリケーション保護アプローチを提供することで、セキュリティ運用チームがセキュリティ インシデントを調査し軽減するのを支援します。 Microsoft Defender for Cloud を使用した AI アプリケーションの保護に関する詳細については、こちらを参照してください。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
アプリケーション名 ひも アプリケーションの名前。 機密性の高い個人情報は、このフィールドに含めないようにしてください。 いいえ
end_user_id ひも この識別子は、生成 AI アプリケーション内でエンド ユーザーを認証するために使用される Microsoft Entra ID (旧称 Azure Active Directory) のユーザー オブジェクト ID です。 機密性の高い個人情報は、このフィールドに含めないようにしてください。 いいえ
end_user_tenant_id ひも エンド ユーザーが属する Microsoft 365 テナント ID。 これは、生成 AI アプリケーションがマルチ テナントである場合に必要です。 いいえ
source_ip ひも 元のクライアントの IP アドレスをキャプチャし、IPv4 形式と IPv6 形式の両方を受け入れます。 いいえ

chatCompletionFunctions

名前 タイプ 説明 必須 既定値
説明 ひも モデルが関数をいつどのように呼び出すかを選ぶために使われる、関数の動作の説明。 いいえ
名前 ひも 呼び出される関数の名前。 a-z、A-Z、0-9 を使用するか、アンダースコアとダッシュを含める必要があります。最大長は 64 です。 はい
パラメーター FunctionParameters 関数が受け取るパラメーター。JSON スキーマ オブジェクトとして記述されます。 例についてはこちらのガイドを参照してください。形式に関するドキュメントについては JSON スキーマのリファレンスを参照してください。

parameters を省略すると、空のパラメーター リストを持つ関数が定義されます。
いいえ

chatCompletionFunctionCallOption

{"name": "my_function"} で特定の関数を指定すると、モデルはその関数を強制的に呼び出します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
名前 ひも 呼び出す関数の名前。 はい

チャット完了関数パラメーター

関数が受け取るパラメーター。JSON スキーマ オブジェクトとして記述されます。 例については guide/ を、形式に関するドキュメントについては JSON スキーマのリファレンスを参照してください。

このコンポーネントに対して定義されているプロパティはありません。

チャット完了リクエストメッセージ

このコンポーネントには、次のいずれかを指定できます。

チャット完了リクエスト開発者メッセージ

ユーザーが送信したメッセージに関係なく、モデルが従うことになる開発者提供の手順。 o1 モデル以降では、developer メッセージは以前の system メッセージに置き換えられます。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コンテンツ 文字列または配列 開発者メッセージのコンテンツ。 はい
名前 ひも 参加者の名前 (省略可能)。 同じロールの参加者を区別するためのモデル情報を指定します。 いいえ
role イーナム メッセージ作成者のロール。この場合 developer
使用可能な値: developer
はい

チャット完了リクエストシステムメッセージ

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コンテンツ 文字列または配列 システム メッセージのコンテンツ。 はい
名前 ひも 参加者の名前 (省略可能)。 同じロールの参加者を区別するためのモデル情報を指定します。 いいえ
role イーナム メッセージ作成者のロール。この場合 system
使用可能な値: system
はい

チャット完了要求ユーザーメッセージ

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コンテンツ 文字列または配列 ユーザー メッセージのコンテンツ。
はい
名前 ひも 参加者の名前 (省略可能)。 同じロールの参加者を区別するためのモデル情報を指定します。 いいえ
role イーナム メッセージ作成者のロール。この場合 user
使用可能な値: user
はい

chatCompletionRequestAssistantMessage

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コンテンツ 文字列または配列 アシスタント メッセージのコンテンツ。 tool_calls または function_call が指定されていない限り、必須です。
いいえ
function_call オブジェクト 非推奨となり、tool_calls に置き換えられました。 モデルによって生成された、呼び出される関数の名前と引数。 いいえ
└─ 引数 ひも モデルによって JSON 形式で生成された、関数を呼び出すための引数。 モデルでは、常に有効な JSON が生成されるわけではありません。また、関数スキーマで定義されていないパラメーターが検出される可能性があることに注意してください。 関数を呼び出す前に、コード内の引数を検証します。 いいえ
└─ 名前 ひも 呼び出す関数の名前。 いいえ
名前 ひも 参加者の名前 (省略可能)。 同じロールの参加者を区別するためのモデル情報を指定します。 いいえ
拒否 ひも アシスタントによる拒否メッセージ。 いいえ
role イーナム メッセージ作成者のロール。この場合 assistant
使用可能な値: assistant
はい
tool_calls チャット完了メッセージツール呼び出し 関数呼び出しなど、モデルによって生成されるツール呼び出し。 いいえ

chatCompletionRequestToolMessage

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コンテンツ 文字列または配列 ツール メッセージのコンテンツ。 はい
role イーナム メッセージ作成者のロール。この場合 tool
使用可能な値: tool
はい
tool_call_id ひも このメッセージが応答しているツール呼び出し。 はい

チャット完了リクエスト関数メッセージ

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コンテンツ ひも 関数メッセージのコンテンツ。 はい
名前 ひも 呼び出す関数の名前。 はい
role イーナム メッセージ作成者のロール。この場合 function
使用可能な値: function
はい

chatCompletionRequestDeveloperMessageContentPart

このコンポーネントには、次のいずれかを指定できます。

チャット完成リクエストシステムメッセージコンテンツ部分

このコンポーネントには、次のいずれかを指定できます。

chatCompletionRequestUserMessageContentPart

このコンポーネントには、次のいずれかを指定できます。

chatCompletionRequestAssistantMessageContentPart

このコンポーネントには、次のいずれかを指定できます。

chatCompletionRequestToolMessageContentPart

このコンポーネントには、次のいずれかを指定できます。

chatCompletionRequestMessageContentPartText

名前 タイプ 説明 必須 既定値
テキスト ひも テキスト コンテンツ。 はい
type イーナム コンテンツ パーツの種類。
使用可能な値: text
はい

chatCompletionRequestMessageContentPartAudio

名前 タイプ 説明 必須 既定値
input_audio オブジェクト はい
└─ データ ひも Base64 エンコードされたオーディオ データ。 いいえ
└─ format イーナム エンコードされたオーディオ データの形式。 現在、"wav" と "mp3" がサポートされています。

使用可能な値: wavmp3
いいえ
type イーナム コンテンツ パーツの種類。 常に input_audio です。
使用可能な値: input_audio
はい

chatCompletionRequestMessageContentPartImage

名前 タイプ 説明 必須 既定値
image_url オブジェクト はい
└─ 詳細 イーナム 画像の詳細レベルを指定します。 詳細については、Vision ガイドをご覧ください。
使用可能な値: autolowhigh
いいえ
└─ url ひも 画像の URL または base64 でエンコードされた画像データのいずれか。 いいえ
type イーナム コンテンツ パーツの種類。
使用可能な値: image_url
はい

chatCompletionRequestMessageContentPartRefusal

名前 タイプ 説明 必須 既定値
拒否 ひも モデルによって生成された拒否メッセージ。 はい
type イーナム コンテンツ パーツの種類。
使用可能な値: refusal
はい

アジュールチャットエクステンション構成

1 つの Azure OpenAI チャット拡張機能の構成データの表現。 これは、応答動作を拡張するために Azure OpenAI チャット拡張機能を使用する必要があるチャット入力候補要求によって使用されます。 この構成の使用は、Azure OpenAI とのみ互換性があります。

###azureChatExtensionConfiguration の識別子

このコンポーネントでは、プロパティ type を使用して、さまざまな型を区別します。

型の値 スキーマ
azure_search azureSearchChatExtensionConfiguration
azure_cosmos_db azureCosmosDBChatExtensionConfiguration
elasticsearch elasticsearchChatExtensionConfiguration
mongo_db mongoDBChatExtensionConfiguration
pinecone pineconeChatExtensionConfiguration
名前 タイプ 説明 必須 既定値
type azureChatExtensionType 1 つの Azure OpenAI チャット拡張機能の構成データの表現。 これは、応答動作を拡張する
ために Azure OpenAI チャット拡張機能を使用する必要があるチャット入力候補要求によって使用されます。
この構成の使用は、Azure OpenAI とのみ互換性があります。
はい

アジュールチャット拡張タイプ

1 つの Azure OpenAI チャット拡張機能の構成データの表現。 これは、応答動作を拡張するために Azure OpenAI チャット拡張機能を使用する必要があるチャット入力候補要求によって使用されます。 この構成の使用は、Azure OpenAI とのみ互換性があります。

プロパティ 価値
説明 1 つの Azure OpenAI チャット拡張機能の構成データの表現。 これは、応答動作を拡張する
ために Azure OpenAI チャット拡張機能を使用する必要があるチャット入力候補要求によって使用されます。
この構成の使用は、Azure OpenAI とのみ互換性があります。
タイプ ひも
azure_search
azure_cosmos_db
elasticsearch
mongo_db
pinecone

Azure検索チャット拡張設定

Azure OpenAI チャット拡張機能として使用するときの Azure Search の構成可能なオプションの特定の表現。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
パラメーター Azure検索チャット拡張パラメータ Azure OpenAI チャット拡張機能として使用するときの Azure Search のパラメーター。 いいえ
type azureChatExtensionType 1 つの Azure OpenAI チャット拡張機能の構成データの表現。 これは、応答動作を拡張する
ために Azure OpenAI チャット拡張機能を使用する必要があるチャット入力候補要求によって使用されます。
この構成の使用は、Azure OpenAI とのみ互換性があります。
はい

Azure検索チャット拡張パラメータ

Azure OpenAI チャット拡張機能として使用するときの Azure Search のパラメーター。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
部分的な結果を許可する ブーリアン true を指定した場合、部分的な検索結果の使用が許可され、すべてのクエリが失敗した場合、要求は失敗します。 指定しない場合、または false として指定した場合、検索クエリが失敗すると要求は失敗します。 いいえ いいえ
認証 onYourDataApiKeyAuthenticationOptions または onYourDataSystemAssignedManagedIdentityAuthenticationOptions または onYourDataUserAssignedManagedIdentityAuthenticationOptions または onYourDataAccessTokenAuthenticationOptions はい
埋め込み依存性 onYourDataEndpointVectorizationSource または onYourDataDeploymentNameVectorizationSource または onYourDataIntegratedVectorizationSource いいえ
エンドポイント ひも 使用する Azure Search リソースの絶対エンドポイント パス。 はい
フィールドのマッピング AzureSeachIndexフィールドマッピングオプション 構成済みの Azure Search リソースを使用する場合のフィールドの処理方法を制御する省略可能な設定。 いいえ
フィルター ひも 検索フィルター。 いいえ
in_scope ブーリアン クエリをインデックス付きデータの使用に制限するかどうか。 いいえ
include_contexts 配列 出力コンテキストに含まれるプロパティ。 指定しない場合、既定値の citationsintent が使用されます。 いいえ
index_name ひも 参照先の Azure Search リソースで使用できるインデックスの名前。 はい
最大検索クエリ数 整数 (integer) 書き換えられたクエリの最大数は、1 つのユーザー メッセージに対する検索プロバイダーに送信する必要があります。 指定しないと、送信するクエリの数は自動的に決定されます。 いいえ
クエリタイプ azureSearchQueryType Azure OpenAI チャット拡張機能として使用するときに実行する必要がある Azure Search 取得クエリの種類。 いいえ
セマンティック設定 ひも クエリの追加のセマンティック構成。 いいえ
厳格 整数 (integer) 検索の関連性フィルター処理の構成された厳密度。 厳密度が高いほど、精度は高くなりますが、回答の再現率は低くなります。 いいえ
top_n_documents 整数 (integer) 構成されたクエリの特徴量に対して構成されている上位のドキュメントの数。 いいえ

アジュール検索インデックスフィールドマッピングオプション

構成済みの Azure Search リソースを使用する場合のフィールドの処理方法を制御する省略可能な設定。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コンテンツフィールド 配列 コンテンツとして扱う必要があるインデックス フィールドの名前。 いいえ
コンテンツフィールド区切り記号 ひも コンテンツ フィールドで使用する区切り記号パターン。 いいえ
ファイルパスフィールド ひも ファイルパスとして使用するインデックス フィールドの名前。 いいえ
イメージベクトルフィールド 配列 画像のベクター データを表すフィールドの名前。 いいえ
タイトルフィールド ひも タイトルとして使用するインデックス フィールドの名前。 いいえ
url_field ひも URL として使用するインデックス フィールドの名前。 いいえ
vector_fields 配列 ベクトル データを表すフィールドの名前。 いいえ

アジュール検索クエリタイプ

Azure OpenAI チャット拡張機能として使用するときに実行する必要がある Azure Search 取得クエリの種類。

プロパティ 価値
説明 Azure OpenAI チャット拡張機能として使用するときに実行する必要がある Azure Search 取得クエリの種類。
タイプ ひも
simple
semantic
vector
vector_simple_hybrid
vector_semantic_hybrid

azureCosmosDBチャット拡張設定

Azure OpenAI チャット拡張機能として使用するときの Azure Cosmos DB の構成可能なオプションの特定の表現。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
パラメーター azureCosmosDBChatExtensionParameters MongoDB 仮想コアに Azure Cosmos DB を使用するときに Azure OpenAI On Your Data チャット拡張機能の構成に
使用するパラメーター。
いいえ
type azureChatExtensionType 1 つの Azure OpenAI チャット拡張機能の構成データの表現。 これは、応答動作を拡張する
ために Azure OpenAI チャット拡張機能を使用する必要があるチャット入力候補要求によって使用されます。
この構成の使用は、Azure OpenAI とのみ互換性があります。
はい

AzureCosmosDBチャット拡張パラメータ

Azure Cosmos DB for MongoDB 仮想コアを使用するときに Azure OpenAI On Your Data チャット拡張機能の構成に使用するパラメーター。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
部分的な結果を許可する ブーリアン true を指定した場合、部分的な検索結果の使用が許可され、すべてのクエリが失敗した場合、要求は失敗します。 指定しない場合、または false として指定した場合、検索クエリが失敗すると要求は失敗します。 いいえ いいえ
認証 OnYourData接続文字列認証オプション 接続文字列を使用する場合の Azure OpenAI On Your Data の認証オプション。 はい
コンテナ名 ひも Azure Cosmos DB リソース コンテナーの名前。 はい
データベース名 ひも Azure Cosmos DB で使用する MongoDB 仮想コア データベースの名前。 はい
埋め込み依存性 onYourDataEndpointVectorizationSource または onYourDataDeploymentNameVectorizationSource はい
フィールドのマッピング azureCosmosDBFieldMappingOptions 構成済みの Azure Cosmos DB リソースを使用するときのフィールドの処理方法を制御するオプションの設定。 はい
in_scope ブーリアン クエリをインデックス付きデータの使用に制限するかどうか。 いいえ
include_contexts 配列 出力コンテキストに含まれるプロパティ。 指定しない場合、既定値の citationsintent が使用されます。 いいえ
index_name ひも Azure Cosmos DB で使用する MongoDB 仮想コア インデックスの名前。 はい
最大検索クエリ数 整数 (integer) 書き換えられたクエリの最大数は、1 つのユーザー メッセージに対する検索プロバイダーに送信する必要があります。 指定しないと、送信するクエリの数は自動的に決定されます。 いいえ
厳格 整数 (integer) 検索の関連性フィルター処理の構成された厳密度。 厳密度が高いほど、精度は高くなりますが、回答の再現率は低くなります。 いいえ
top_n_documents 整数 (integer) 構成されたクエリの特徴量に対して構成されている上位のドキュメントの数。 いいえ

Azure Cosmos DB フィールド マッピング オプション

構成済みの Azure Cosmos DB リソースを使用するときのフィールドの処理方法を制御するオプションの設定。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コンテンツフィールド 配列 コンテンツとして扱う必要があるインデックス フィールドの名前。 はい
コンテンツフィールド区切り記号 ひも コンテンツ フィールドで使用する区切り記号パターン。 いいえ
ファイルパスフィールド ひも ファイルパスとして使用するインデックス フィールドの名前。 いいえ
タイトルフィールド ひも タイトルとして使用するインデックス フィールドの名前。 いいえ
url_field ひも URL として使用するインデックス フィールドの名前。 いいえ
vector_fields 配列 ベクトル データを表すフィールドの名前。 はい

エラスティックサーチチャット拡張設定

Azure OpenAI チャット拡張機能として使用するときの Elasticsearch の構成可能なオプションの特定の表現。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
パラメーター elasticsearchChatExtensionParameters Elasticsearch を® Azure OpenAI チャット拡張機能として構成するときに使用するパラメーター。 いいえ
type azureChatExtensionType 1 つの Azure OpenAI チャット拡張機能の構成データの表現。 これは、応答動作を拡張する
ために Azure OpenAI チャット拡張機能を使用する必要があるチャット入力候補要求によって使用されます。
この構成の使用は、Azure OpenAI とのみ互換性があります。
はい

elasticsearchチャット拡張パラメーターズ

Elasticsearch を® Azure OpenAI チャット拡張機能として構成するときに使用するパラメーター。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
部分的な結果を許可する ブーリアン true を指定した場合、部分的な検索結果の使用が許可され、すべてのクエリが失敗した場合、要求は失敗します。 指定しない場合、または false として指定した場合、検索クエリが失敗すると要求は失敗します。 いいえ いいえ
認証 onYourDataKeyAndKeyIdAuthenticationOptions または onYourDataEncodedApiKeyAuthenticationOptions はい
埋め込み依存性 onYourDataEndpointVectorizationSource または onYourDataDeploymentNameVectorizationSource または onYourDataModelIdVectorizationSource いいえ
エンドポイント ひも Elasticsearch の®エンドポイント。 はい
フィールドのマッピング elasticsearchIndexFieldMappingOptions 構成された Elasticsearch® リソースを使用する場合のフィールドの処理方法を制御するオプションの設定。 いいえ
in_scope ブーリアン クエリをインデックス付きデータの使用に制限するかどうか。 いいえ
include_contexts 配列 出力コンテキストに含まれるプロパティ。 指定しない場合、既定値の citationsintent が使用されます。 いいえ
index_name ひも Elasticsearch の®インデックス名。 はい
最大検索クエリ数 整数 (integer) 書き換えられたクエリの最大数は、1 つのユーザー メッセージに対する検索プロバイダーに送信する必要があります。 指定しないと、送信するクエリの数は自動的に決定されます。 いいえ
クエリタイプ elasticsearchQueryType Azure OpenAI チャット拡張機能として使用するときに実行する必要がある Elasticsearch® 取得クエリの種類。 いいえ
厳格 整数 (integer) 検索の関連性フィルター処理の構成された厳密度。 厳密度が高いほど、精度は高くなりますが、回答の再現率は低くなります。 いいえ
top_n_documents 整数 (integer) 構成されたクエリの特徴量に対して構成されている上位のドキュメントの数。 いいえ

エラスティックサーチ インデックス フィールド マッピング オプション

構成された Elasticsearch® リソースを使用する場合のフィールドの処理方法を制御するオプションの設定。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コンテンツフィールド 配列 コンテンツとして扱う必要があるインデックス フィールドの名前。 いいえ
コンテンツフィールド区切り記号 ひも コンテンツ フィールドで使用する区切り記号パターン。 いいえ
ファイルパスフィールド ひも ファイルパスとして使用するインデックス フィールドの名前。 いいえ
タイトルフィールド ひも タイトルとして使用するインデックス フィールドの名前。 いいえ
url_field ひも URL として使用するインデックス フィールドの名前。 いいえ
vector_fields 配列 ベクトル データを表すフィールドの名前。 いいえ

エラスティックサーチクエリタイプ

Azure OpenAI チャット拡張機能として使用するときに実行する必要がある Elasticsearch® 取得クエリの種類。

プロパティ 価値
説明 Azure OpenAI チャット拡張機能として使用するときに実行する必要がある Elasticsearch® 取得クエリの種類。
タイプ ひも
simple
vector

モンゴデービーチャットエクステンションコンフィギュレーション

Azure OpenAI チャット拡張機能として使用するときの Mongo DB の構成可能なオプションの特定の表現。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
パラメーター mongoDBChatExtensionParameters Mongo DB を使用している場合、Azure OpenAI On Your Data チャット拡張機能を構成するときに使用するパラメーター。 いいえ
type azureChatExtensionType 1 つの Azure OpenAI チャット拡張機能の構成データの表現。 これは、応答動作を拡張する
ために Azure OpenAI チャット拡張機能を使用する必要があるチャット入力候補要求によって使用されます。
この構成の使用は、Azure OpenAI とのみ互換性があります。
はい

mongoDBチャット拡張パラメータ

Mongo DB を使用している場合、Azure OpenAI On Your Data チャット拡張機能を構成するときに使用するパラメーター。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
部分的な結果を許可する ブーリアン true を指定した場合、部分的な検索結果の使用が許可され、すべてのクエリが失敗した場合、要求は失敗します。 指定しない場合、または false として指定した場合、検索クエリが失敗すると要求は失敗します。 いいえ いいえ
アプリ名 ひも Mongo DB アプリケーションの名前。 はい
認証 onYourDataUsernameAndPasswordAuthenticationOptions ユーザー名とパスワードを使用する場合の Azure OpenAI On Your Data の認証オプション。 はい
コレクション名 ひも Mongo DB コレクションの名前。 はい
データベース名 ひも Mongo DB データベースの名前。 はい
埋め込み依存性 onYourDataEndpointVectorizationSource または onYourDataDeploymentNameVectorizationSource はい
エンドポイント ひも Mongo DB クラスター エンドポイントの名前。 はい
フィールドのマッピング mongoDBFieldMappingOptions 構成済みの Mongo DB リソースを使用するときのフィールドの処理方法を制御するオプションの設定。 はい
in_scope ブーリアン クエリをインデックス付きデータの使用に制限するかどうか。 いいえ
include_contexts 配列 出力コンテキストに含まれるプロパティ。 指定しない場合、既定値の citationsintent が使用されます。 いいえ
index_name ひも Mongo DB インデックスの名前。 はい
最大検索クエリ数 整数 (integer) 書き換えられたクエリの最大数は、1 つのユーザー メッセージに対する検索プロバイダーに送信する必要があります。 指定しないと、送信するクエリの数は自動的に決定されます。 いいえ
厳格 整数 (integer) 検索の関連性フィルター処理の構成された厳密度。 厳密度が高いほど、精度は高くなりますが、回答の再現率は低くなります。 いいえ
top_n_documents 整数 (integer) 構成されたクエリの特徴量に対して構成されている上位のドキュメントの数。 いいえ

mongoDBフィールドマッピングオプション

構成済みの Mongo DB リソースを使用するときのフィールドの処理方法を制御するオプションの設定。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コンテンツフィールド 配列 コンテンツとして扱う必要があるインデックス フィールドの名前。 はい
コンテンツフィールド区切り記号 ひも コンテンツ フィールドで使用する区切り記号パターン。 いいえ
ファイルパスフィールド ひも ファイルパスとして使用するインデックス フィールドの名前。 いいえ
タイトルフィールド ひも タイトルとして使用するインデックス フィールドの名前。 いいえ
url_field ひも URL として使用するインデックス フィールドの名前。 いいえ
vector_fields 配列 ベクトル データを表すフィールドの名前。 はい

pineconeチャットエクステンション設定

Azure OpenAI チャット拡張機能として使用するときの Pinecone の構成可能なオプションの特定の表現。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
パラメーター pineconeChatExtensionParameters Azure OpenAI Pinecone チャット拡張機能を構成するためのパラメーター。 いいえ
type azureChatExtensionType 1 つの Azure OpenAI チャット拡張機能の構成データの表現。 これは、応答動作を拡張する
ために Azure OpenAI チャット拡張機能を使用する必要があるチャット入力候補要求によって使用されます。
この構成の使用は、Azure OpenAI とのみ互換性があります。
はい

パインコーンチャット拡張パラメータ

Azure OpenAI Pinecone チャット拡張機能を構成するためのパラメーター。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
部分的な結果を許可する ブーリアン true を指定した場合、部分的な検索結果の使用が許可され、すべてのクエリが失敗した場合、要求は失敗します。 指定しない場合、または false として指定した場合、検索クエリが失敗すると要求は失敗します。 いいえ いいえ
認証 onYourDataApiKeyAuthenticationOptions API キーを使用する場合の Azure OpenAI On Your Data の認証オプション。 はい
埋め込み依存性 onYourDataDeploymentNameVectorizationSource ベクター検索の適用時に Azure OpenAI On Your Data によって使用されるベクター化ソースの詳細。このソースは、
Azure OpenAI On Your Data で 使用されるベクター化ソースの詳細。
はい
環境 ひも Pinecone の環境名。 はい
フィールドのマッピング pineconeFieldMappingOptions 構成済みの Pinecone リソースを使用するときのフィールドの処理方法を制御するオプションの設定。 はい
in_scope ブーリアン クエリをインデックス付きデータの使用に制限するかどうか。 いいえ
include_contexts 配列 出力コンテキストに含まれるプロパティ。 指定しない場合、既定値の citationsintent が使用されます。 いいえ
index_name ひも Pinecone データベース インデックスの名前。 はい
最大検索クエリ数 整数 (integer) 書き換えられたクエリの最大数は、1 つのユーザー メッセージに対する検索プロバイダーに送信する必要があります。 指定しないと、送信するクエリの数は自動的に決定されます。 いいえ
厳格 整数 (integer) 検索の関連性フィルター処理の構成された厳密度。 厳密度が高いほど、精度は高くなりますが、回答の再現率は低くなります。 いいえ
top_n_documents 整数 (integer) 構成されたクエリの特徴量に対して構成されている上位のドキュメントの数。 いいえ

pineconeFieldMappingOptions

構成済みの Pinecone リソースを使用するときのフィールドの処理方法を制御するオプションの設定。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コンテンツフィールド 配列 コンテンツとして扱う必要があるインデックス フィールドの名前。 はい
コンテンツフィールド区切り記号 ひも コンテンツ フィールドで使用する区切り記号パターン。 いいえ
ファイルパスフィールド ひも ファイルパスとして使用するインデックス フィールドの名前。 いいえ
タイトルフィールド ひも タイトルとして使用するインデックス フィールドの名前。 いいえ
url_field ひも URL として使用するインデックス フィールドの名前。 いいえ

onYourDataAuthenticationOptions

Azure OpenAI On Your Data の認証オプション。

onYourDataAuthenticationOptions の識別子

このコンポーネントでは、プロパティ type を使用して、さまざまな型を区別します。

型の値 スキーマ
api_key onYourDataApiKeyAuthenticationOptions
connection_string OnYourData接続文字列認証オプション
key_and_key_id データキーとキーID認証オプションについて
encoded_api_key onYourDataEncodedApiKeyAuthenticationOptions
access_token onYourDataAccessTokenAuthenticationOptions
system_assigned_managed_identity オンユアデータシステム割り当て済みマネージドアイデンティティ認証オプション
user_assigned_managed_identity onYourDataUserAssignedManagedIdentityAuthenticationOptions
username_and_password onYourDataUsernameAndPasswordAuthenticationOptions
名前 タイプ 説明 必須 既定値
type onYourDataAuthenticationType (あなたのデータ認証タイプ) Azure OpenAI On Your Data でサポートされる認証タイプ。 はい

onYourDataContextProperty

コンテキスト プロパティ。

プロパティ 価値
説明 コンテキスト プロパティ。
タイプ ひも
citations
intent
all_retrieved_documents

onYourDataAuthenticationType

Azure OpenAI On Your Data でサポートされる認証タイプ。

プロパティ 価値
説明 Azure OpenAI On Your Data でサポートされる認証タイプ。
タイプ ひも
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

API キーを使用する場合の Azure OpenAI On Your Data の認証オプション。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
ひも 認証に使用する API キー。 いいえ
type onYourDataAuthenticationType (あなたのデータ認証タイプ) Azure OpenAI On Your Data でサポートされる認証タイプ。 はい

onYourData接続文字列認証オプション

接続文字列を使用する場合の Azure OpenAI On Your Data の認証オプション。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
接続文字列 ひも 認証に使用する接続文字列。 いいえ
type onYourDataAuthenticationType (あなたのデータ認証タイプ) Azure OpenAI On Your Data でサポートされる認証タイプ。 はい

onYourDataKeyAndKeyIdAuthenticationOptions

Elasticsearch のキーとキー ID のペアを使用するときの Azure OpenAI On Your Data の認証オプション。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
ひも 認証に使用する Elasticsearch キー。 いいえ
キーID ひも 認証に使用する Elasticsearch キー ID。 いいえ
type onYourDataAuthenticationType (あなたのデータ認証タイプ) Azure OpenAI On Your Data でサポートされる認証タイプ。 はい

onYourDataEncodedApiKeyAuthenticationOptions

Elasticsearch でエンコードされた API キーを使用する場合の Azure OpenAI On Your Data の認証オプション。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
encoded_api_key(エンコードされたAPIキー) ひも 認証に使用する Elasticsearch でエンコードされた API キー。 いいえ
type onYourDataAuthenticationType (あなたのデータ認証タイプ) Azure OpenAI On Your Data でサポートされる認証タイプ。 はい

onYourDataAccessTokenAuthenticationOptions(データアクセスのトークン認証オプション)

アクセス トークンを使用する場合の Azure OpenAI On Your Data の認証オプション。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
アクセス トークン ひも 認証に使用するアクセス トークン。 いいえ
type onYourDataAuthenticationType (あなたのデータ認証タイプ) Azure OpenAI On Your Data でサポートされる認証タイプ。 はい

onYourDataSystemAssignedManagedIdentityAuthenticationOptions

システム割り当てマネージド ID を使用する場合の Azure OpenAI On Your Data の認証オプション。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
type onYourDataAuthenticationType (あなたのデータ認証タイプ) Azure OpenAI On Your Data でサポートされる認証タイプ。 はい

onYourDataUserAssignedManagedIdentityAuthenticationOptions

ユーザー割り当てマネージド ID を使用する場合の Azure OpenAI On Your Data の認証オプション。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
managed_identity_resource_id(管理されたアイデンティティのリソースID) ひも 認証に使用するユーザー割り当てマネージド ID のリソース ID。 いいえ
type onYourDataAuthenticationType (あなたのデータ認証タイプ) Azure OpenAI On Your Data でサポートされる認証タイプ。 はい

onYourDataUsernameAndPasswordAuthenticationOptions

ユーザー名とパスワードを使用する場合の Azure OpenAI On Your Data の認証オプション。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
パスワード ひも パスワード。 認証に使用。 いいえ
type onYourDataAuthenticationType (あなたのデータ認証タイプ) Azure OpenAI On Your Data でサポートされる認証タイプ。 はい
ユーザー名 ひも 認証で使用するユーザー名。 いいえ

オンユアデータベクトライゼーションソース

ベクトル検索を使用した Azure OpenAI On Your Data のベクター化ソースの抽象表現。

このコンポーネントでは、プロパティ type を使用して、さまざまな型を区別します。

型の値 スキーマ
endpoint onYourDataEndpointVectorizationSource
deployment_name onYourDataDeploymentNameVectorizationSource
integrated onYourDataIntegratedVectorizationSource
model_id onYourDataModelIdVectorizationSource
名前 タイプ 説明 必須 既定値
type onYourDataVectorizationSourceType ベクトル検索で使用するデータのベクター化を構成するために Azure OpenAI On Your Data が使用できる
ソースを表します。
はい

onYourDataVectorizationSourceType

ベクトル検索で使用するデータのベクター化を構成するために Azure OpenAI On Your Data が使用できるソースを表します。

プロパティ 価値
説明 ベクトル検索で使用するデータのベクター化を構成するために Azure OpenAI On Your Data が使用できる
ソースを表します。
タイプ ひも
endpoint
deployment_name
integrated
model_id

onYourDataEndpointVectorizationSource

埋め込みのためにパブリック Azure OpenAI エンドポイント呼び出しに基づくベクトル検索を適用するときに Azure OpenAI On Your Data で使用されるベクター化ソースの詳細。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
認証 onYourDataApiKeyAuthenticationOptions または onYourDataAccessTokenAuthenticationOptions いいえ
dimensions 整数 (integer) 埋め込みに必要なディメンションの数。 text-embedding-3 以降のモデルでのみサポートされます。 いいえ
エンドポイント ひも 埋め込みの取得元となるリソース エンドポイント URL を指定します。 https://YOUR_RESOURCE_NAME.openai.azure.com/openai/deployments/YOUR_DEPLOYMENT_NAME/embeddings という形式にする必要があります。 api-version クエリ パラメーターは許可されていません。 いいえ
type onYourDataVectorizationSourceType ベクトル検索で使用するデータのベクター化を構成するために Azure OpenAI On Your Data が使用できる
ソースを表します。
はい

onYourDataDeploymentNameVectorizationSource

同じ Azure OpenAI リソース内の内部埋め込みモデル デプロイ名に基づくベクトル検索を適用するときに Azure OpenAI On Your Data で使用されるベクター化ソースの詳細。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
デプロイメント名 ひも ベクター化に使用するモデル デプロイの名前を指定します。 このモデル デプロイは同じ Azure OpenAI リソース内に存在する必要がありますが、On Your Data は、パブリック呼び出しではなく内部呼び出し経由でこのモデルデプロイを使用します。これにより、プライベート ネットワークでベクトル検索が有効になります。 いいえ
dimensions 整数 (integer) 埋め込みに必要なディメンションの数。 text-embedding-3 以降のモデルでのみサポートされます。 いいえ
type onYourDataVectorizationSourceType ベクトル検索で使用するデータのベクター化を構成するために Azure OpenAI On Your Data が使用できる
ソースを表します。
はい

onYourDataIntegratedVectorizationSource

検索リソース内で定義されている統合ベクトライザーを表します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
type onYourDataVectorizationSourceType ベクトル検索で使用するデータのベクター化を構成するために Azure OpenAI On Your Data が使用できる
ソースを表します。
はい

onYourDataModelIdVectorizationSource

検索サービス モデル ID に基づくベクトル検索を適用するときに Azure OpenAI On Your Data で使用されるベクター化ソースの詳細。 現在、Elasticsearch によって®のみサポートされています。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
モデルID ひも ベクター化に使用するモデル ID を指定します。 このモデル ID は検索サービスに定義する必要があります。 いいえ
type onYourDataVectorizationSourceType ベクトル検索で使用するデータのベクター化を構成するために Azure OpenAI On Your Data が使用できる
ソースを表します。
はい

Azureチャット拡張メッセージコンテキスト

対応するチャット入力候補応答の生成に Azure OpenAI チャット拡張機能が関係しているときに使用できる追加のコンテキスト情報の表現。 このコンテキスト情報は、一致する拡張機能を使うように構成されている Azure OpenAI 要求を使用するときにのみ、値が設定されます。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
取得したすべてのドキュメント 配列 すべての取得したドキュメント。 いいえ
引用 配列 応答でアシスタント メッセージを生成するために使用されるデータ ソースの取得結果。 いいえ
意図 ひも チャット履歴から検出されたインテント。コンテキストを引き継ぐ次のターンに渡すために使用されます。 いいえ

citation

チャット補完応答メッセージの引用情報。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
chunk_id ひも 引用のチャンク ID。 いいえ
コンテンツ ひも 引用の内容。 はい
FilePath ひも 引用のファイル パス。 いいえ
rerank_score 数値 取得したドキュメントの再ランク付けスコア。 いいえ
タイトル ひも 引用のタイトル。 いいえ
URL ひも 引用の URL。 いいえ

取得されたドキュメント

取得したドキュメント。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
chunk_id ひも 引用のチャンク ID。 いいえ
コンテンツ ひも 引用の内容。 はい
data_source_index 整数 (integer) データ ソースのインデックス。 いいえ
FilePath ひも 引用のファイル パス。 いいえ
フィルターの理由 filterReason 取得したドキュメントのフィルター処理の理由。 いいえ
元の検索スコア 数値 取得したドキュメントの元の検索スコア。 いいえ
rerank_score 数値 取得したドキュメントの再ランク付けスコア。 いいえ
検索クエリ 配列 ドキュメント取得に使用した検索クエリ。 いいえ
タイトル ひも 引用のタイトル。 いいえ
URL ひも 引用の URL。 いいえ

フィルターの理由

取得したドキュメントのフィルター処理の理由。

プロパティ 価値
説明 取得したドキュメントのフィルター処理の理由。
タイプ ひも
score
rerank

チャット完了メッセージツール呼び出し

名前 タイプ 説明 必須 既定値
関数 オブジェクト モデルが呼び出した関数。 はい
└─ 引数 ひも モデルによって JSON 形式で生成された、関数を呼び出すための引数。 モデルでは、常に有効な JSON が生成されるわけではありません。また、関数スキーマで定義されていないパラメーターが検出される可能性があることに注意してください。 関数を呼び出す前に、コード内の引数を検証します。 いいえ
└─ 名前 ひも 呼び出す関数の名前。 いいえ
id ひも ツール呼び出しの ID。 はい
type ツール呼び出しタイプ ツール呼び出しの種類。この場合 function はい

ツール呼び出しタイプ

ツール呼び出しの種類。この場合 function

プロパティ 価値
説明 ツール呼び出しの種類。この場合 function
タイプ ひも
function

チャット完了リクエストメッセージツール

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コンテンツ ひも メッセージの内容。 いいえ
tool_call_id ひも このメッセージが応答しているツール呼び出し。 いいえ

チャット完了要求メッセージ関数

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コンテンツ ひも メッセージの内容。 いいえ
名前 ひも メッセージの内容。 いいえ
role イーナム メッセージ作成者のロール。この場合 function
使用可能な値: function
いいえ

チャット完了応答を作成する (createChatCompletionResponse)

指定された入力に基づいて、モデルによって返されるチャット入力候補応答を表します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
選択肢(複数) 配列 チャット入力候補の選択肢の一覧。 n が 1 より大きい場合は複数の値を指定できます。 はい
作成済 整数 (integer) チャット入力候補が作成されたときの Unix タイムスタンプ (秒単位)。 はい
id ひも チャット入力候補の一意識別子。 はい
モデル ひも チャット入力候補に使われるモデル。 はい
オブジェクト イーナム オブジェクトの種類。これは常に chat.completion です。
使用可能な値: chat.completion
はい
プロンプトフィルター結果 promptFilterResults 要求内の 0 個以上のプロンプトのコンテンツ フィルター処理結果。 ストリーミング要求の場合、プロンプトが異なると、結果は異なるタイミングや異なる順序で届く可能性があります。 いいえ
system_fingerprint ひも このフィンガープリントは、モデルが実行されるバックエンド構成を表します。

seed 要求パラメーターと組み合わせて使うと、決定性に影響を与える可能性のあるバックエンドの変更がいつ行われたかを把握できます。
いいえ
使用量 completionUsage 入力候補要求の使用状況の統計情報。 いいえ

チャット完了ストリーム応答を作成

指定された入力に基づいて、モデルによって返されるチャット入力候補応答のストリーミングされたチャンクを表します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
選択肢(複数) 配列 チャット入力候補の選択肢の一覧。 n が 1 より大きい場合は、複数の要素を含めることができます。
はい
作成済 整数 (integer) チャット入力候補が作成されたときの Unix タイムスタンプ (秒単位)。 各チャンクのタイムスタンプは同じです。 はい
id ひも チャット入力候補の一意識別子。 各チャンクの ID は同じです。 はい
モデル ひも 入力候補を生成するモデル。 はい
オブジェクト イーナム オブジェクトの種類。これは常に chat.completion.chunk です。
使用可能な値: chat.completion.chunk
はい
system_fingerprint ひも このフィンガープリントは、モデルが実行されるバックエンド構成を表します。
seed 要求パラメーターと組み合わせて使うと、決定性に影響を与える可能性のあるバックエンドの変更がいつ行われたかを把握できます。
いいえ

chatCompletionStreamResponseDelta

ストリーミングされたモデル応答によって生成されるチャット入力候補デルタ。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コンテンツ ひも チャンク メッセージのコンテンツ。 いいえ
function_call オブジェクト 非推奨となり、tool_calls に置き換えられました。 モデルによって生成された、呼び出される関数の名前と引数。 いいえ
└─ 引数 ひも モデルによって JSON 形式で生成された、関数を呼び出すための引数。 モデルでは、常に有効な JSON が生成されるわけではありません。また、関数スキーマで定義されていないパラメーターが検出される可能性があることに注意してください。 関数を呼び出す前に、コード内の引数を検証します。 いいえ
└─ 名前 ひも 呼び出す関数の名前。 いいえ
拒否 ひも モデルによって生成された拒否メッセージ。 いいえ
role イーナム このメッセージの作成者の役割。
使用可能な値: systemuserassistanttool
いいえ
tool_calls 配列 いいえ

チャット完了メッセージツールコールチャンク

名前 タイプ 説明 必須 既定値
関数 オブジェクト いいえ
└─ 引数 ひも モデルによって JSON 形式で生成された、関数を呼び出すための引数。 モデルでは、常に有効な JSON が生成されるわけではありません。また、関数スキーマで定義されていないパラメーターが検出される可能性があることに注意してください。 関数を呼び出す前に、コード内の引数を検証します。 いいえ
└─ 名前 ひも 呼び出す関数の名前。 いいえ
id ひも ツール呼び出しの ID。 いいえ
インデックス 整数 (integer) はい
type イーナム ツールの型。 現在、function のみがサポートされています。
使用可能な値: function
いいえ

チャットコンプリートストリームオプション (chatCompletionStreamOptions)

ストリーミング応答のオプション。 stream: true に設定した場合はこれのみを設定します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
include_usage ブーリアン 設定されている場合は、data: [DONE] メッセージの前に追加のチャンクがストリームされます。 このチャンクの usage フィールドは要求全体のトークンの使用状況に関する統計情報を示し、choices フィールドは常に空の配列になります。 他のすべてのチャンクにも usage フィールドが含まれますが、null 値です。
いいえ

chatCompletionChoiceLogProbs

選択肢のログ確率情報。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コンテンツ 配列 ログ確率情報を含むメッセージ コンテンツ トークンの一覧。 はい
拒否 配列 ログ確率情報を含むメッセージ拒否トークンの一覧。 いいえ

chatCompletionTokenLogprob

名前 タイプ 説明 必須 既定値
バイト 配列 トークンの UTF-8 バイト表現を表す整数の一覧。 文字が複数のトークンによって表され、そのバイト表現を組み合わせて正しいテキスト表現を生成する必要がある場合に便利です。 トークンのバイト表現がない場合は、null を指定できます。 はい
logprob 数値 このトークンのログ確率。 はい
トークン ひも トークンです。 はい
top_logprobs 配列 このトークン位置にある、最も可能性の高いトークンとそのログ確率の一覧。 まれに、要求したよりも少ない数の top_logprobs が返される場合があります。 はい

チャット完了応答メッセージ

モデルによって生成されたチャット入力候補メッセージ。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
オーディオ オブジェクト オーディオ出力モダリティが要求された場合、このオブジェクトには
モデルからのオーディオ出力に関するデータが含まれます。
いいえ
└─ データ ひも モデルによって生成される Base64 でエンコードされたオーディオ バイトで、形式は
要求で指定されます。
いいえ
└─ 有効期限_終了 整数 (integer) Unix タイムスタンプ (秒単位) で、このオーディオ出力がいつ
サーバー上でアクセスできなくなり、マルチターン
会話で使用できなくなるかを示します。
いいえ
└─ 識別子 ひも このオーディオ出力の一意識別子。 いいえ
└─ トランスクリプト ひも モデルによって生成されたオーディオのトランスクリプト。 いいえ
コンテンツ ひも メッセージの内容。 はい
コンテキスト azureChatExtensionsMessageContext 対応するチャット入力候補応答の生成に Azure OpenAI チャット拡張機能が関係しているときに
使用できる追加のコンテキスト情報の表現。 このコンテキスト情報は、一致する拡張機能を使うように
構成されている Azure OpenAI 要求を使用するときにのみ、値が設定されます。
いいえ
function_call chatCompletionFunctionCall 非推奨となり、tool_calls に置き換えられました。 モデルによって生成された、呼び出される関数の名前と引数。 いいえ
拒否 ひも モデルによって生成された拒否メッセージ。 はい
role チャット完了応答メッセージの役割 応答メッセージの作成者のロール。 はい
tool_calls 配列 関数呼び出しなど、モデルによって生成されるツール呼び出し。 いいえ

チャット完了応答メッセージの役割

応答メッセージの作成者のロール。

プロパティ 価値
説明 応答メッセージの作成者のロール。
タイプ ひも
assistant

chatCompletionToolChoiceOption

モデルによって呼び出されるツールを制御します (ある場合)。 none は、モデルがツールを呼び出さず、代わりにメッセージを生成することを意味します。 auto は、モデルがメッセージを生成するか、1 つ以上のツールを呼び出すかを選択できることを意味します。 required は、モデルが 1 つ以上のツールを呼び出す必要があることを意味します。 {"type": "function", "function": {"name": "my_function"}} を介して特定のツールを指定すると、モデルでそのツールの呼び出しが強制されます。 ツールが存在しない場合は、none が既定値です。 ツールが存在する場合は、auto が既定値です。

このコンポーネントには、次のいずれかを指定できます。

chatCompletionNamedToolChoice

モデルで使用する必要があるツールを指定します。 モデルで特定の関数を強制的に呼び出すために使用します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
関数 オブジェクト はい
└─ 名前 ひも 呼び出す関数の名前。 いいえ
type イーナム ツールの型。 現在、function のみがサポートされています。
使用可能な値: function
はい

ParallelToolCalls

ツールの使用中に並列関数の呼び出しを有効にするかどうか。

このコンポーネントに対して定義されているプロパティはありません。

PredictionContent

静的な予測出力コンテンツ (再生成されるテキスト ファイルの内容など)。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コンテンツ 文字列または配列 モデル応答を生成するときに照合する必要があるコンテンツ。 生成されたトークンがこのコンテンツと一致する場合は、モデルの応答全体をより迅速に返すことができます。 はい
type イーナム 提供する予測コンテンツの種類。 現在、この型は常に content です。
使用可能な値: content
はい

chatCompletionMessageToolCalls

関数呼び出しなど、モデルによって生成されるツール呼び出し。

このコンポーネントに対して定義されているプロパティはありません。

チャットコンプリーションモダリティーズ (ChatCompletionModalities)

この要求に対してモデルで生成する出力の種類。 ほとんどのモデルは既定でテキストを生成できます。

["text"]

gpt-4o-audio-preview モデルを使用してオーディオを生成することもできます。 このモデルでテキストとオーディオの両方の応答を生成するように要求するには、以下を使用できます。

["text", "audio"]

このコンポーネントに対して定義されているプロパティはありません。

chatCompletionFunctionCall

非推奨となり、tool_calls に置き換えられました。 モデルによって生成された、呼び出される関数の名前と引数。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
引数 ひも モデルによって JSON 形式で生成された、関数を呼び出すための引数。 モデルでは、常に有効な JSON が生成されるわけではありません。また、関数スキーマで定義されていないパラメーターが検出される可能性があることに注意してください。 関数を呼び出す前に、コード内の引数を検証します。 はい
名前 ひも 呼び出す関数の名前。 はい

completionUsage

入力候補要求の使用状況の統計情報。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
completion_tokens 整数 (integer) 生成された入力候補内のトークンの数。 はい
completion_tokens_details オブジェクト 完了に使用されたトークンの内訳。 いいえ
└─ 受け入れられた予測トークン 整数 (integer) 予測出力を使用している場合、入力候補に表示された予測のトークン数。 いいえ
└─ オーディオトークン 整数 (integer) モデルによって生成されるオーディオ入力トークン。 いいえ
└─ 推論トークン 整数 (integer) 推論のためにモデルによって生成されたトークン。 いいえ
└─ 予測拒否トークン 整数 (integer) 予測出力を使用している場合、入力候補に表示されなかった予測のトークンの数。 ただし、推論トークンと同様に、これらのトークンも、課金、出力、コンテキスト ウィンドウの制限を目的として、入力候補トークンの合計にカウントされます。 いいえ
プロンプトトークン 整数 (integer) プロンプト内のトークンの数。 はい
プロンプトトークン詳細 オブジェクト プロンプト トークンの詳細。 いいえ
└─ オーディオトークン 整数 (integer) プロンプト内に存在するオーディオ入力トークン。 いいえ
└─ キャッシュされたトークン 整数 (integer) キャッシュされたプロンプト トークンの数。 いいえ
合計トークン 整数 (integer) 要求内で使われたトークンの合計数 (プロンプトと入力候補の和)。 はい

chatCompletionTool

名前 タイプ 説明 必須 既定値
関数 FunctionObject はい
type イーナム ツールの型。 現在、function のみがサポートされています。
使用可能な値: function
はい

関数パラメータ

関数が受け取るパラメーター。JSON スキーマ オブジェクトとして記述されます。 例についてはこちらのガイドを参照してください。形式に関するドキュメントについては JSON スキーマのリファレンスを参照してください。

parameters を省略すると、空のパラメーター リストを持つ関数が定義されます。

このコンポーネントに対して定義されているプロパティはありません。

FunctionObject

名前 タイプ 説明 必須 既定値
説明 ひも モデルが関数をいつどのように呼び出すかを選ぶために使われる、関数の動作の説明。 いいえ
名前 ひも 呼び出される関数の名前。 a-z、A-Z、0-9 を使用するか、アンダースコアとダッシュを含める必要があります。最大長は 64 です。 はい
パラメーター FunctionParameters 関数が受け取るパラメーター。JSON スキーマ オブジェクトとして記述されます。 例についてはこちらのガイドを参照してください。形式に関するドキュメントについては JSON スキーマのリファレンスを参照してください。

parameters を省略すると、空のパラメーター リストを持つ関数が定義されます。
いいえ
厳密 ブーリアン 関数呼び出しの生成時に厳格なスキーマの準拠を有効にするかどうか。 true に設定すると、モデルは parameters フィールドで定義されている正確なスキーマに従います。 stricttrue の場合、JSON スキーマのサブセットのみがサポートされます。 いいえ いいえ

レスポンスフォーマットテキスト

名前 タイプ 説明 必須 既定値
type イーナム 定義されている応答形式の種類: text
使用可能な値: text
はい

JSON形式の応答オブジェクト

名前 タイプ 説明 必須 既定値
type イーナム 定義されている応答形式の種類: json_object
使用可能な値: json_object
はい

ResponseFormatJsonSchemaSchema

JSON スキーマ オブジェクトとして記述された応答形式のスキーマ。

このコンポーネントに対して定義されているプロパティはありません。

レスポンスフォーマットJSONスキーマ

名前 タイプ 説明 必須 既定値
JSON_スキーマ オブジェクト はい
└─ 説明 ひも 応答形式の目的の説明。その形式で応答する方法を決定するためにモデルによって使用されます。 いいえ
└─ 名前 ひも 応答形式の名前。 a-z、A-Z、0-9 を使用するか、アンダースコアとダッシュを含める必要があります。最大長は 64 です。 いいえ
└─ スキーマ ResponseFormatJsonSchemaSchema JSON スキーマ オブジェクトとして記述された応答形式のスキーマ。 いいえ
└─ 厳密 ブーリアン 出力の生成時に厳格なスキーマの準拠を有効にするかどうか。 true に設定すると、モデルは schema フィールドで定義されている正確なスキーマに常に従います。 stricttrue の場合、JSON スキーマのサブセットのみがサポートされます。 いいえ いいえ
type イーナム 定義されている応答形式の種類: json_schema
使用可能な値: json_schema
はい

chatCompletionChoiceCommon

名前 タイプ 説明 必須 既定値
finish_reason ひも いいえ
インデックス 整数 (integer) いいえ

翻訳リクエストを作成

翻訳要求。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
ファイル ひも 翻訳するオーディオ ファイル。 はい
prompt ひも モデルのスタイルをガイドしたり、前のオーディオ セグメントを続行したりするための省略可能なテキスト。 プロンプトは英語にする必要があります。 いいえ
応答形式 audioResponseFormat 出力の形式を定義します。 いいえ
温度 数値 0 から 1 の間のサンプリング温度。 0.8 のような大きい値にすると、出力はよりランダムになり、0.2 のような小さい値にすると、出力はより集中的および決定論的になります。 0 に設定すると、モデルはログ確率を使用して、特定のしきい値に達するまで温度を自動的に上昇させます。 いいえ 0

オーディオ応答

response_format が json のときの翻訳または文字起こしの応答

名前 タイプ 説明 必須 既定値
テキスト ひも 翻訳または文字起こしされたテキスト。 はい

audioVerboseResponse

response_format が verbose_json のときの翻訳または文字起こしの応答

名前 タイプ 説明 必須 既定値
期間 数値 期間. いいえ
言語 ひも 言語。 いいえ
セグメント 配列 いいえ
タスク ひも オーディオ タスクの種類。 いいえ
テキスト ひも 翻訳または文字起こしされたテキスト。 はい
単語 配列 いいえ

オーディオ応答形式

出力の形式を定義します。

プロパティ 価値
説明 出力の形式を定義します。
タイプ ひも
json
text
srt
verbose_json
vtt

字幕起こしリクエストを作成

文字起こし要求。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
ファイル ひも 文字起こしするオーディオ ファイル オブジェクト。 はい
言語 ひも 入力オーディオの言語。 入力言語を ISO-639-1 形式で提供すると、精度と待機時間が向上します。 いいえ
prompt ひも モデルのスタイルをガイドしたり、前のオーディオ セグメントを続行したりするための省略可能なテキスト。 プロンプトはオーディオ言語と一致する必要があります。 いいえ
応答形式 audioResponseFormat 出力の形式を定義します。 いいえ
温度 数値 0 から 1 の間のサンプリング温度。 0.8 のような大きい値にすると、出力はよりランダムになり、0.2 のような小さい値にすると、出力はより集中的および決定論的になります。 0 に設定すると、モデルはログ確率を使用して、特定のしきい値に達するまで温度を自動的に上昇させます。 いいえ 0
timestamp_granularities[] 配列 この文字起こしに入力するタイムスタンプの詳細度。 タイムスタンプの詳細度を使用するには response_formatverbose_json に設定する必要があります。 オプションの wordsegment は一方または両方がサポートされます。 注: セグメントのタイムスタンプに対する追加の待ち時間はありませんが、単語のタイムスタンプを生成すると、追加の待機時間が発生します。 いいえ ['segment']

audioSegment

文字起こしまたは翻訳セグメント。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
avg_logprob 数値 平均ログ確率。 いいえ
圧縮比 数値 圧縮率。 いいえ
終了 数値 セグメントの終了オフセット。 いいえ
id 整数 (integer) セグメント識別子。 いいえ
no_speech_prob 数値 "音声なし" の確率。 いいえ
seek 数値 セグメントのオフセット。 いいえ
start 数値 セグメントの開始オフセット。 いいえ
温度 数値 温度。 いいえ
テキスト ひも セグメントのテキスト。 いいえ
トークン 配列 テキストのトークン。 いいえ

オーディオワード

文字起こしまたは翻訳語。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
終了 数値 語の終了オフセット。 いいえ
start 数値 語の開始オフセット。 いいえ
word ひも ワード いいえ

音声リクエストを作成

音声要求。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
インプット ひも オーディオを合成する対象のテキスト。 最大長は 4096 文字です。 はい
応答形式 イーナム オーディオを合成する形式。
使用可能な値: mp3opusaacflacwavpcm
いいえ
速度 数値 合成されたオーディオの速度。 0.25 から 4.0 の間の値を選択してください。 1.0 は既定値です。 いいえ 1.0
音声 イーナム 音声合成に使用する音声。
使用可能な値: alloyechofableonyxnovashimmer
はい

画像品質

生成されるイメージの品質。

プロパティ 価値
説明 生成されるイメージの品質。
タイプ ひも
デフォルト 自動
auto
high
medium
low
hd
standard

imagesResponseFormat

生成された画像が返される形式です。

プロパティ 価値
説明 生成された画像が返される形式です。
タイプ ひも
デフォルト URL
url
b64_json

画像出力フォーマット

生成されたイメージが返されるファイル形式。 gpt-image-1 でのみサポートされます。

プロパティ 価値
説明 生成されたイメージが返されるファイル形式。 gpt-image-1 でのみサポートされます。
タイプ ひも
デフォルト PNG
png
jpeg

画像サイズ

生成されたイメージのサイズ。

プロパティ 価値
説明 生成されたイメージのサイズ。
タイプ ひも
デフォルト 自動
auto
1792x1024
1024x1792
1024x1024
1024x1536
1536x1024

imageStyle

生成されたイメージのスタイル。 dall-e-3 でのみサポートされます。

プロパティ 価値
説明 生成されたイメージのスタイル。 dall-e-3 でのみサポートされます。
タイプ ひも
デフォルト vivid
vivid
natural

imageBackground

生成されたイメージの背景の透明度を設定できます。 このパラメーターは、gpt-image-1 でのみサポートされています。

プロパティ 価値
説明 生成されたイメージの背景の透明度を設定できます。 このパラメーターは、gpt-image-1 でのみサポートされています。
タイプ ひも
デフォルト 自動
transparent
opaque
auto

画像生成リクエスト

名前 タイプ 説明 必須 既定値
バックグラウンド imageBackground 生成されたイメージの背景の透明度を設定できます。 このパラメーターは、gpt-image-1 でのみサポートされています。 いいえ 自動
n 整数 (integer) 生成するイメージの数。 dall-e-3 では、n=1 のみがサポートされます。 いいえ 1
出力圧縮 整数 (integer) 生成されたイメージの圧縮レベル (0 から 100%)。 このパラメーターは、jpeg 出力形式の gpt-image-1 でのみサポートされます。 いいえ 100
output_format imagesOutputFormat 生成されたイメージが返されるファイル形式。 gpt-image-1 でのみサポートされます。 いいえ PNG
prompt ひも 目的のイメージのテキストの説明。 最大長は、gpt-image-1 の場合は 3,2000 文字、dall-e-3 の場合は 4,000 文字です。 はい
品質 imageQuality 生成されるイメージの品質。 いいえ 自動
応答形式 imagesResponseFormat 生成された画像が返される形式です。 いいえ URL
サイズ imageSize 生成されたイメージのサイズ。 いいえ 自動
スタイル imageStyle 生成されたイメージのスタイル。 dall-e-3 でのみサポートされます。 いいえ vivid
ユーザー ひも エンド ユーザーを表す一意の識別子。これは不正使用を監視および検出するのに役立ちます。 いいえ

画像編集リクエスト

名前 タイプ 説明 必須 既定値
画像 文字列または配列 編集する画像。 サポートされているイメージ ファイルまたはイメージの配列である必要があります。 各イメージは、25 MB 未満の png ファイルまたは jpg ファイルである必要があります。 はい
マスク ひも 完全に透明な領域 (アルファが 0 など) の追加画像は、画像を編集する場所を示します。 複数の画像が指定されている場合は、マスクが最初の画像に適用されます。 有効な PNG ファイル (4 MB 未満) で、画像と同じサイズにする必要があります。 いいえ
n 整数 (integer) 生成するイメージの数。 いいえ 1
prompt ひも 目的のイメージのテキストの説明。 最大長は 3,2000 文字です。 はい
品質 imageQuality 生成されるイメージの品質。 いいえ 自動
応答形式 imagesResponseFormat 生成された画像が返される形式です。 いいえ URL
サイズ imageSize 生成されたイメージのサイズ。 いいえ 自動
ユーザー ひも エンド ユーザーを表す一意の識別子。これは不正使用を監視および検出するのに役立ちます。 いいえ

generateImagesResponse

名前 タイプ 説明 必須 既定値
作成済 整数 (integer) 操作が作成されたときの UNIX タイムスタンプ。 はい
データ 配列 操作が成功した場合の結果データ はい
使用量 imageGenerationsUsage イメージ生成要求のトークン使用状況の詳細を表します。 gpt-image-1 の場合のみ。 いいえ

imageResult

成功した場合は画像の URL またはエンコードされた画像、それ以外の場合はエラー。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
b64_json ひも base64 でエンコードされた画像 いいえ
コンテンツフィルター結果 dalleコンテンツフィルター結果 コンテンツ フィルタリングの結果に関する情報。 いいえ
プロンプトフィルター結果 dalleFilterResults コンテンツ フィルタリング カテゴリ (hate、sexual、violence、self_harm) に関する情報、それが検出されたかどうか、および重大度レベル (有害なコンテンツの強さとリスク レベルを決定する very_low、low、medium、high-scale) とそれがフィルター処理されたかどうか。 脱獄コンテンツと不適切な表現に関する情報、それが検出されたかどうか、およびそれがフィルター処理されたかどうか。 また、顧客のブロック リストに関する情報 (フィルター処理された場合とその ID)。 いいえ
修正版プロンプト ひも イメージの生成に使用されたプロンプト (プロンプトにリビジョンがある場合)。 いいえ
URL ひも 画像の URL。 いいえ

imageGenerationsUsage

イメージ生成要求のトークン使用状況の詳細を表します。 gpt-image-1 の場合のみ。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
input_tokens 整数 (integer) 入力トークンの数。 いいえ
入力トークンの詳細 オブジェクト 入力トークンの詳細な内訳。 いいえ
└─ 画像トークン 整数 (integer) イメージ トークンの数。 いいえ
└─ text_tokens 整数 (integer) テキスト トークンの数。 いいえ
アウトプットトークン (output_tokens) 整数 (integer) 出力トークンの数。 いいえ
合計トークン 整数 (integer) 使用されたトークンの合計数。 いいえ

隣接するコンテンツ要素のシーケンス (単語や選択記号など) で構成されるコンテンツ行オブジェクトです。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
スパン 配列 検出されたオブジェクトとその境界ボックス情報を表すスパンの配列。 はい
テキスト ひも はい

スパン

検出されたオブジェクトとその境界ボックス情報を表すスパン オブジェクト。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
length 整数 (integer) Unicode コードポイントで測定されたスパンの長さ (文字単位)。 はい
オフセット 整数 (integer) テキスト内でスパンが開始する文字オフセット。 このオフセットはスパンの最初の文字の位置として定義され、テキストの先頭から Unicode コードポイントとしてカウントされます。 はい
多角形 配列 検出されたオブジェクトを囲む多角形の点を表すオブジェクトの配列。 はい
テキスト ひも 検出されたオブジェクトを表すスパンのテキスト コンテンツ。 はい

runCompletionUsage

実行に関連する使用状況の統計。 この値は実行が終了状態でない場合 (つまり nullin_progress など) は queued になります。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
completion_tokens 整数 (integer) 実行の過程で使用される入力候補トークンの数。 はい
プロンプトトークン 整数 (integer) 実行の過程で使用されるプロンプト トークンの数。 はい
合計トークン 整数 (integer) 使われたトークンの合計数 (プロンプトと入力候補の和)。 はい

runStepCompletionUsage

実行ステップに関連する使用状況の統計。 この値は、実行ステップの状態が null の間は in_progress になります。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
completion_tokens 整数 (integer) 実行ステップの過程で使用される入力候補トークンの数。 はい
プロンプトトークン 整数 (integer) 実行ステップの過程で使用されるプロンプト トークンの数。 はい
合計トークン 整数 (integer) 使われたトークンの合計数 (プロンプトと入力候補の和)。 はい

アシスタントAPI応答フォーマットオプション

モデルから出力する必要がある形式を指定します。 GPT-4o、GPT-4 Turbo、および gpt-3.5-turbo-1106 以降のすべての GPT-3.5 Turbo モデルと互換性があります。

{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }に設定すると、モデルが指定された JSON スキーマと一致することを保証する構造化出力が有効になります。 詳細については、構造化出力のガイドを参照してください。

{ "type": "json_object" } に設定すると、JSON モードが有効になります。これにより、モデルが生成するメッセージが有効な JSON になります。

重要: JSON モードを使うときは、システムまたはユーザー メッセージ経由で、JSON を生成するようにユーザー自身がモデルに指示することも必要です。 これがないと、トークンの上限に達するまで、モデルはいつまでも空白のストリームを生成する可能性があります。その結果、実行時間が長く、一見 "止まっている" ように見える要求が発生します。 また、finish_reason="length" の場合、メッセージの内容が部分的に切り取られる可能性があります。これは、世代が max_tokens を超えたか、会話がコンテキストの最大長を超えたことを示します。

このコンポーネントには、次のいずれかを指定できます。

assistantsApiResponseFormat

モデルの予想される出力を記述するオブジェクト。 json_object の場合、種類 functiontools のみを実行に渡すことができます。 text 場合、モデルはテキストまたは必要な任意の値を返すことができます。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
type ひも text または json_object のいずれかである必要があります。 いいえ テキスト

type の列挙型: AssistantsApiResponseFormat

価値 説明
テキスト
json_object

アシスタントオブジェクト

モデルを呼び出し、ツールを使用できる assistant を表します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
created_at 整数 (integer) アシスタントが作成されたときの Unix タイムスタンプ (秒単位)。 はい
説明 ひも アシスタントの説明。 最大長は 512 文字です。
はい
id ひも API エンドポイントで参照できる識別子。 はい
指示 ひも アシスタントが使うシステムの指示。 最大長は 256,000 文字です。
はい
メタデータ オブジェクト オブジェクトにアタッチできる 16 個のキーと値のペアのセット。 これは、オブジェクトに関する追加情報を構造化された形式で格納する場合に役立ちます。 キーの最大長は 64 文字、値の最大長は 512 文字です。
はい
モデル ひも 使用するモデルの ID。 はい
名前 ひも アシスタントの名前。 最大長は 256 文字です。
はい
オブジェクト ひも オブジェクトの種類。これは常に assistant です。 はい
応答形式 assistantsApiResponseFormatOption モデルから出力する必要がある形式を指定します。 GPT-4o、GPT-4 Turbo、および gpt-3.5-turbo-1106 以降のすべての GPT-3.5 Turbo モデルと互換性があります。

{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }に設定すると、モデルが指定された JSON スキーマと一致することを保証する構造化出力が有効になります。 詳細については、構造化出力のガイドを参照してください。

{ "type": "json_object" } に設定すると、JSON モードが有効になります。これにより、モデルが生成するメッセージが有効な JSON になります。

重要: JSON モードを使うときは、システムまたはユーザー メッセージ経由で、JSON を生成するようにユーザー自身がモデルに指示することも必要です。 これがないと、トークンの上限に達するまで、モデルはいつまでも空白のストリームを生成する可能性があります。その結果、実行時間が長く、一見 "止まっている" ように見える要求が発生します。 また、finish_reason="length" の場合、メッセージの内容が部分的に切り取られる可能性があります。これは、世代が max_tokens を超えたか、会話がコンテキストの最大長を超えたことを示します。
いいえ
温度 数値 使用するサンプリング温度 (0 から 2)。 0.8 のような大きい値にすると、出力はよりランダムになり、0.2 のような小さい値にすると、出力はより集中的および決定論的になります。
いいえ 1
ツールリソース オブジェクト アシスタントのツールによって使用されるリソースのセット。 リソースは、ツールの種類に固有です。 たとえば、code_interpreter ツールにはファイル ID の一覧が必要ですが、file_search ツールにはベクター ストア ID の一覧が必要です。
いいえ
└─ コードインタープリタ オブジェクト いいえ
└─ ファイル識別子 配列 code_interpreter ツールで使用できるファイル ID の一覧。 このツールには最大 20 個のファイルを関連付けることができます。
いいえ []
└─ file_search オブジェクト いいえ
└─ ベクトルストアID 配列 このアシスタントにアタッチされているベクター ストアの ID。 アシスタントには、最大 1 つのベクター ストアをアタッチできます。
いいえ
tools 配列 アシスタントで有効になっているツールのリスト。 アシスタントごとに最大 128 個のツールを使用できます。 ツールの種類には、code_interpreterfile_search、または function があります。
はい []
top_p 数値 温度によるサンプリングに代わる核サンプリングと呼ばれるもので、モデルは top_p の確率質量を持つトークンの結果を考慮します。 したがって、0.1 は、上位 10% の確率質量を構成するトークンのみが考慮されることを意味します。

一般的に、これと temperature の両方ではなく、いずれかを変更することをお勧めします。
いいえ 1

object の列挙型: AssistantObjectType

価値 説明
アシスタント オブジェクトの種類。これは常に assistant です

アシスタント要求を作成

名前 タイプ 説明 必須 既定値
説明 ひも アシスタントの説明。 最大長は 512 文字です。
いいえ
指示 ひも アシスタントが使うシステムの指示。 最大長は 256,000 文字です。
いいえ
メタデータ オブジェクト オブジェクトにアタッチできる 16 個のキーと値のペアのセット。 これは、オブジェクトに関する追加情報を構造化された形式で格納する場合に役立ちます。 キーの最大長は 64 文字、値の最大長は 512 文字です。
いいえ
モデル ひも はい
名前 ひも アシスタントの名前。 最大長は 256 文字です。
いいえ
応答形式 assistantsApiResponseFormatOption モデルから出力する必要がある形式を指定します。 GPT-4o、GPT-4 Turbo、および gpt-3.5-turbo-1106 以降のすべての GPT-3.5 Turbo モデルと互換性があります。

{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }に設定すると、モデルが指定された JSON スキーマと一致することを保証する構造化出力が有効になります。 詳細については、構造化出力のガイドを参照してください。

{ "type": "json_object" } に設定すると、JSON モードが有効になります。これにより、モデルが生成するメッセージが有効な JSON になります。

重要: JSON モードを使うときは、システムまたはユーザー メッセージ経由で、JSON を生成するようにユーザー自身がモデルに指示することも必要です。 これがないと、トークンの上限に達するまで、モデルはいつまでも空白のストリームを生成する可能性があります。その結果、実行時間が長く、一見 "止まっている" ように見える要求が発生します。 また、finish_reason="length" の場合、メッセージの内容が部分的に切り取られる可能性があります。これは、世代が max_tokens を超えたか、会話がコンテキストの最大長を超えたことを示します。
いいえ
温度 数値 使用するサンプリング温度 (0 から 2)。 0.8 のような大きい値にすると、出力はよりランダムになり、0.2 のような小さい値にすると、出力はより集中的および決定論的になります。
いいえ 1
ツールリソース オブジェクト アシスタントのツールによって使用されるリソースのセット。 リソースは、ツールの種類に固有です。 たとえば、code_interpreter ツールにはファイル ID の一覧が必要ですが、file_search ツールにはベクター ストア ID の一覧が必要です。
いいえ
└─ コードインタープリタ オブジェクト いいえ
└─ ファイル識別子 配列 code_interpreter ツールで使用できるファイル ID の一覧。 このツールには最大 20 個のファイルを関連付けることができます。
いいえ []
└─ file_search オブジェクト いいえ
└─ ベクトルストアID 配列 このアシスタントにアタッチされているベクター ストア。 アシスタントには、最大 1 つのベクター ストアをアタッチできます。
いいえ
└─ ベクトルストア 配列 file_ids を使用してベクター ストアを作成し、このアシスタントにアタッチするヘルパー。 アシスタントには、最大 1 つのベクター ストアをアタッチできます。
いいえ
tools 配列 アシスタントで有効になっているツールのリスト。 アシスタントごとに最大 128 個のツールを使用できます。 ツールの種類には、code_interpreterretrieval、または function があります。
いいえ []
top_p 数値 温度によるサンプリングに代わる核サンプリングと呼ばれるもので、モデルは top_p の確率質量を持つトークンの結果を考慮します。 したがって、0.1 は、上位 10% の確率質量を構成するトークンのみが考慮されることを意味します。

一般的に、これと temperature の両方ではなく、いずれかを変更することをお勧めします。
いいえ 1

modifyAssistantRequest

名前 タイプ 説明 必須 既定値
説明 ひも アシスタントの説明。 最大長は 512 文字です。
いいえ
指示 ひも アシスタントが使うシステムの指示。 最大長は 32,768 文字です。
いいえ
メタデータ オブジェクト オブジェクトにアタッチできる 16 個のキーと値のペアのセット。 これは、オブジェクトに関する追加情報を構造化された形式で格納する場合に役立ちます。 キーの最大長は 64 文字、値の最大長は 512 文字です。
いいえ
モデル ひも いいえ
名前 ひも アシスタントの名前。 最大長は 256 文字です。
いいえ
応答形式 assistantsApiResponseFormatOption モデルから出力する必要がある形式を指定します。 GPT-4o、GPT-4 Turbo、および gpt-3.5-turbo-1106 以降のすべての GPT-3.5 Turbo モデルと互換性があります。

{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }に設定すると、モデルが指定された JSON スキーマと一致することを保証する構造化出力が有効になります。 詳細については、構造化出力のガイドを参照してください。

{ "type": "json_object" } に設定すると、JSON モードが有効になります。これにより、モデルが生成するメッセージが有効な JSON になります。

重要: JSON モードを使うときは、システムまたはユーザー メッセージ経由で、JSON を生成するようにユーザー自身がモデルに指示することも必要です。 これがないと、トークンの上限に達するまで、モデルはいつまでも空白のストリームを生成する可能性があります。その結果、実行時間が長く、一見 "止まっている" ように見える要求が発生します。 また、finish_reason="length" の場合、メッセージの内容が部分的に切り取られる可能性があります。これは、世代が max_tokens を超えたか、会話がコンテキストの最大長を超えたことを示します。
いいえ
温度 数値 使用するサンプリング温度 (0 から 2)。 0.8 のような大きい値にすると、出力はよりランダムになり、0.2 のような小さい値にすると、出力はより集中的および決定論的になります。
いいえ 1
ツールリソース オブジェクト アシスタントのツールによって使用されるリソースのセット。 リソースは、ツールの種類に固有です。 たとえば、code_interpreter ツールにはファイル ID の一覧が必要ですが、file_search ツールにはベクター ストア ID の一覧が必要です。
いいえ
└─ コードインタープリタ オブジェクト いいえ
└─ ファイル識別子 配列 code_interpreter ツールで使用できるファイル ID をオーバーライドします。 このツールには最大 20 個のファイルを関連付けることができます。
いいえ []
└─ file_search オブジェクト いいえ
└─ ベクトルストアID 配列 このアシスタントにアタッチされているベクター ストアをオーバーライドします。 アシスタントには、最大 1 つのベクター ストアをアタッチできます。
いいえ
tools 配列 アシスタントで有効になっているツールのリスト。 アシスタントごとに最大 128 個のツールを使用できます。 ツールの種類には、code_interpreterretrieval、または function があります。
いいえ []
top_p 数値 温度によるサンプリングに代わる核サンプリングと呼ばれるもので、モデルは top_p の確率質量を持つトークンの結果を考慮します。 したがって、0.1 は、上位 10% の確率質量を構成するトークンのみが考慮されることを意味します。

一般的に、これと temperature の両方ではなく、いずれかを変更することをお勧めします。
いいえ 1

アシスタントの応答を削除する

名前 タイプ 説明 必須 既定値
削除されました ブーリアン はい
id ひも はい
オブジェクト ひも はい

object の列挙型: DeleteAssistantResponseState

価値 説明
assistant.deleted

listAssistantsResponse

名前 タイプ 説明 必須 既定値
データ 配列 はい
ファーストID ひも はい
has_more ブーリアン はい
last_id ひも はい
オブジェクト ひも はい

アシスタントツールコード

名前 タイプ 説明 必須 既定値
type ひも 定義されるツールの種類: code_interpreter はい

type の列挙型: assistantToolsCodeType

価値 説明
コードインタープリタ

アシスタントツールズファイル検索

名前 タイプ 説明 必須 既定値
ファイル検索 オブジェクト ファイル検索ツールのオーバーライド。 いいえ
└─ max_num_results 整数 (integer) ファイル検索ツールが出力する結果の最大数。 既定値は、gpt-4* モデルでは 20、gpt-3.5-turbo では 5 です。 この数値は 1 から 50 までの数にする必要があります (1 と 50 も含まれます)。

ファイル検索ツールの出力が、max_num_results 個の結果よりも少ない場合があることに注意してください。
いいえ
type ひも 定義されるツールの種類: file_search はい

type の列挙型: assistantToolsFileSearchType

価値 説明
ファイル検索

assistantToolsFileSearchTypeOnly

名前 タイプ 説明 必須 既定値
type ひも 定義されるツールの種類: file_search はい

type の列挙型: assistantToolsFileSearchType

価値 説明
ファイル検索

assistantToolsFunction

名前 タイプ 説明 必須 既定値
関数 オブジェクト 関数の定義。 はい
└─ 説明 ひも モデルが関数をいつどのように呼び出すかを選ぶために使われる、関数の動作の説明。 いいえ
└─ 名前 ひも 呼び出される関数の名前。 a-z、A-Z、0-9 を使用するか、アンダースコアとダッシュを含める必要があります。最大長は 64 です。 いいえ
└─ パラメーター チャット完了関数パラメータ 関数が受け取るパラメーター。JSON スキーマ オブジェクトとして記述されます。 例については guide/ を、形式に関するドキュメントについては JSON スキーマのリファレンスを参照してください。 いいえ
type ひも 定義されるツールの種類: function はい

type の列挙型: assistantToolsFunction

価値 説明
関数

truncationObject

実行前にスレッドを切り捨てる方法を制御します。 これを使用して、実行の初期コンテキスト ウィンドウを制御します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
最新メッセージ 整数 (integer) 実行のコンテキストを構築するときのスレッドからの最新のメッセージの数。 いいえ
type ひも スレッドに使用する切り捨て戦略。 既定値は、auto です。 last_messages に設定すると、スレッドはスレッド内の n 個までの最新のメッセージを残して切り捨てられます。 auto に設定すると、スレッドの途中にあるメッセージが、モデルのコンテキスト長 max_prompt_tokens に合わせて削除されます。 はい

type の列挙型: TruncationType

価値 説明
自動
最新メッセージ

assistantsApiToolChoiceOption

モデルによって呼び出されるツールを制御します (ある場合)。 none は、モデルがツールを呼び出さず、代わりにメッセージを生成することを意味します。 auto は既定値であり、モデルがメッセージの生成またはツールの呼び出しを選択できることを意味します。 {"type": "file_search"}{"type": "function", "function": {"name": "my_function"}} などの特定のツールを指定すると、モデルでそのツールの呼び出しが強制されます。

このコンポーネントには、次のいずれかを指定できます。

assistantsNamedToolChoice

モデルで使用する必要があるツールを指定します。 モデルで特定のツールを強制的に呼び出すために使用します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
関数 オブジェクト いいえ
└─ 名前 ひも 呼び出す関数の名前。 いいえ
type ひも ツールの型。 種類が function の場合は、関数名を設定する必要があります はい

type の列挙型: AssistantsNamedToolChoiceType

価値 説明
関数
コードインタープリタ
ファイル検索

runObject

スレッドでの実行を表します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
アシスタントID ひも この実行が実行される際に使われるアシスタントの ID。 はい
cancelled_at 整数 (integer) 実行が取り消されたときの Unix タイムスタンプ (秒単位)。 はい
completed_at 整数 (integer) 実行が完了したときの Unix タイムスタンプ (秒単位)。 はい
created_at 整数 (integer) 実行が作成されたときの Unix タイムスタンプ (秒単位)。 はい
expires_at 整数 (integer) 実行が期限切れになるときの Unix タイムスタンプ (秒単位)。 はい
failed_at 整数 (integer) 実行が失敗したときの Unix タイムスタンプ (秒単位)。 はい
id ひも API エンドポイントで参照できる識別子。 はい
不完全な詳細 オブジェクト 実行が不完全である理由の詳細。 実行が不完全でない場合は null になります。 はい
└─ 理由 ひも 実行が不完全である理由。 これは、実行の過程で達した特定のトークン制限を指します。 いいえ
指示 ひも アシスタントがこの実行に使った手順。 はい
最後のエラー オブジェクト この実行に関連付けられた最後のエラー。 エラーがない場合は null になります。 はい
└─ コード ひも server_errorrate_limit_exceeded のいずれか。 いいえ
└─ メッセージ ひも 人が判読できるエラーの説明。 いいえ
max_completion_tokens(最大完了トークン数) 整数 (integer) 実行の過程で使用されるように指定された入力候補トークンの最大数。
はい
最大プロンプトトークン数 整数 (integer) 実行の過程で使用されるように指定されたプロンプト トークンの最大数。
はい
メタデータ オブジェクト オブジェクトにアタッチできる 16 個のキーと値のペアのセット。 これは、オブジェクトに関する追加情報を構造化された形式で格納する場合に役立ちます。 キーの最大長は 64 文字、値の最大長は 512 文字です。
はい
モデル ひも アシスタントがこの実行に使ったモデル。 はい
オブジェクト ひも オブジェクトの種類。これは常に thread.run です。 はい
並列ツール呼び出し ParallelToolCalls ツールの使用中に並列関数の呼び出しを有効にするかどうか。 いいえ 正しい
必要な操作 オブジェクト 実行を続行するために必要なアクションの詳細。 アクションが必要ない場合は null になります。 はい
└─ submit_tool_outputs オブジェクト この実行を続行するために必要なツール出力の詳細。 いいえ
└─ ツール呼び出し 配列 関連するツール呼び出しの一覧。 いいえ
└─ タイプ イーナム 現時点では、これは常に submit_tool_outputs です。
使用可能な値: submit_tool_outputs
いいえ
応答形式 assistantsApiResponseFormatOption モデルから出力する必要がある形式を指定します。 GPT-4o、GPT-4 Turbo、および gpt-3.5-turbo-1106 以降のすべての GPT-3.5 Turbo モデルと互換性があります。

{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }に設定すると、モデルが指定された JSON スキーマと一致することを保証する構造化出力が有効になります。 詳細については、構造化出力のガイドを参照してください。

{ "type": "json_object" } に設定すると、JSON モードが有効になります。これにより、モデルが生成するメッセージが有効な JSON になります。

重要: JSON モードを使うときは、システムまたはユーザー メッセージ経由で、JSON を生成するようにユーザー自身がモデルに指示することも必要です。 これがないと、トークンの上限に達するまで、モデルはいつまでも空白のストリームを生成する可能性があります。その結果、実行時間が長く、一見 "止まっている" ように見える要求が発生します。 また、finish_reason="length" の場合、メッセージの内容が部分的に切り取られる可能性があります。これは、世代が max_tokens を超えたか、会話がコンテキストの最大長を超えたことを示します。
はい
started_at 整数 (integer) 実行が開始されたときの Unix タイムスタンプ (秒単位)。 はい
状態 ひも 実行の状態。queuedin_progressrequires_actioncancellingcancelledfailedcompleted、または expired のいずれか。 はい
温度 数値 この実行に使用されるサンプリング温度。 設定しない場合、既定値は 1 です。 いいえ
スレッドID ひも この実行の一部として実行されたスレッドの ID。 はい
ツール選択 assistantsApiToolChoiceOption モデルによって呼び出されるツールを制御します (ある場合)。
none は、モデルがツールを呼び出さず、代わりにメッセージを生成することを意味します。
auto は既定値であり、モデルがメッセージの生成またはツールの呼び出しを選択できることを意味します。
{"type": "file_search"}{"type": "function", "function": {"name": "my_function"}} などの特定のツールを指定すると、モデルでそのツールの呼び出しが強制されます。
はい
tools 配列 アシスタントがこの実行に使ったツールのリスト。 はい []
top_p 数値 この実行に使用される核サンプリング値。 設定しない場合、既定値は 1 です。 いいえ
truncation_strategy truncationObject 実行前にスレッドを切り捨てる方法を制御します。 これを使用して、実行の初期コンテキスト ウィンドウを制御します。 はい
使用量 runCompletionUsage 実行に関連する使用状況の統計。 この値は実行が終了状態でない場合 (つまり nullin_progress など) は queued になります。 はい

object の列挙型: runObjectType

価値 説明
thread.run 実行オブジェクトの種類。常に thread.run です

status の列挙型: RunObjectStatus

価値 説明
キュー登録済み キューに登録済みの状態
進行中 進行中の状態
アクションが必要 アクションが必要な状態
cancelling キャンセル中の状態
キャンセル済み キャンセル済みの状態
失敗 失敗した状態
完了 完了した状態
期限切れ 期限切れの状態

実行リクエストを作成

名前 タイプ 説明 必須 既定値
追加の指示 ひも 実行の手順の最後に追加の手順を追加します。 これは、他の手順をオーバーライドすることなく、実行ごとに動作を変更する場合に役立ちます。 いいえ
追加メッセージ 配列 実行を作成する前に、スレッドにメッセージを追加します。 いいえ
アシスタントID ひも この実行を実行するために使われるアシスタントの ID。 はい
指示 ひも アシスタントの既定のシステム メッセージをオーバーライドします。 これは、実行ごとに動作を変更する場合に役立ちます。 いいえ
max_completion_tokens(最大完了トークン数) 整数 (integer) 実行の過程で使用される可能性がある入力候補トークンの最大数。 実行はベスト エフォート型で、実行の複数のターンにわたって、指定された数の入力候補トークンのみを使用しようとします。 実行が指定された入力候補トークンの数を超えると、実行は状態 incomplete で終了します。 詳細については、incomplete_details を参照してください。
いいえ
最大プロンプトトークン数 整数 (integer) 実行の過程で使用される可能性があるプロンプト トークンの最大数。 実行はベスト エフォート型で、実行の複数のターンにわたって、指定された数のプロンプト トークンのみを使用しようとします。 実行が指定されたプロンプト トークンの数を超えると、実行は状態 incomplete で終了します。 詳細については、incomplete_details を参照してください。
いいえ
メタデータ オブジェクト オブジェクトにアタッチできる 16 個のキーと値のペアのセット。 これは、オブジェクトに関する追加情報を構造化された形式で格納する場合に役立ちます。 キーの最大長は 64 文字、値の最大長は 512 文字です。
いいえ
モデル ひも この実行を行うために使われるモデルの ID。 ここで値を指定すると、アシスタントに関連付けられたモデルがオーバーライドされます。 指定しない場合は、アシスタントに関連付けられたモデルが使われます。 いいえ
並列ツール呼び出し ParallelToolCalls ツールの使用中に並列関数の呼び出しを有効にするかどうか。 いいえ 正しい
応答形式 assistantsApiResponseFormatOption モデルから出力する必要がある形式を指定します。 GPT-4o、GPT-4 Turbo、および gpt-3.5-turbo-1106 以降のすべての GPT-3.5 Turbo モデルと互換性があります。

{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }に設定すると、モデルが指定された JSON スキーマと一致することを保証する構造化出力が有効になります。 詳細については、構造化出力のガイドを参照してください。

{ "type": "json_object" } に設定すると、JSON モードが有効になります。これにより、モデルが生成するメッセージが有効な JSON になります。

重要: JSON モードを使うときは、システムまたはユーザー メッセージ経由で、JSON を生成するようにユーザー自身がモデルに指示することも必要です。 これがないと、トークンの上限に達するまで、モデルはいつまでも空白のストリームを生成する可能性があります。その結果、実行時間が長く、一見 "止まっている" ように見える要求が発生します。 また、finish_reason="length" の場合、メッセージの内容が部分的に切り取られる可能性があります。これは、世代が max_tokens を超えたか、会話がコンテキストの最大長を超えたことを示します。
いいえ
ブーリアン true の場合は、サーバー送信イベントとして実行中に発生したイベントのストリームを返します。実行が終了状態になると、data: [DONE] メッセージが表示されて終了します。
いいえ
温度 数値 使用するサンプリング温度 (0 から 2)。 0.8 のような大きい値にすると、出力はよりランダムになり、0.2 のような小さい値にすると、出力はより集中的および決定論的になります。
いいえ 1
ツール選択 assistantsApiToolChoiceOption モデルによって呼び出されるツールを制御します (ある場合)。
none は、モデルがツールを呼び出さず、代わりにメッセージを生成することを意味します。
auto は既定値であり、モデルがメッセージの生成またはツールの呼び出しを選択できることを意味します。
{"type": "file_search"}{"type": "function", "function": {"name": "my_function"}} などの特定のツールを指定すると、モデルでそのツールの呼び出しが強制されます。
いいえ
tools 配列 アシスタントがこの実行に使用できるツールをオーバーライドします。 これは、実行ごとに動作を変更する場合に役立ちます。 いいえ
top_p 数値 温度によるサンプリングに代わる核サンプリングと呼ばれるもので、モデルは top_p の確率質量を持つトークンの結果を考慮します。 したがって、0.1 は、上位 10% の確率質量を構成するトークンのみが考慮されることを意味します。

一般的に、これと temperature の両方ではなく、いずれかを変更することをお勧めします。
いいえ 1
truncation_strategy truncationObject 実行前にスレッドを切り捨てる方法を制御します。 これを使用して、実行の初期コンテキスト ウィンドウを制御します。 いいえ

listRunsResponse

名前 タイプ 説明 必須 既定値
データ 配列 はい
ファーストID ひも はい
has_more ブーリアン はい
last_id ひも はい
オブジェクト ひも はい

実行要求を変更する

名前 タイプ 説明 必須 既定値
メタデータ オブジェクト オブジェクトにアタッチできる 16 個のキーと値のペアのセット。 これは、オブジェクトに関する追加情報を構造化された形式で格納する場合に役立ちます。 キーの最大長は 64 文字、値の最大長は 512 文字です。
いいえ

ツール出力実行リクエストの送信

名前 タイプ 説明 必須 既定値
ブーリアン true の場合は、サーバー送信イベントとして実行中に発生したイベントのストリームを返します。実行が終了状態になると、data: [DONE] メッセージが表示されて終了します。
いいえ
tool_outputs 配列 出力が送信されるツールのリスト。 はい

runToolCallObject

ツール呼び出しオブジェクト

名前 タイプ 説明 必須 既定値
関数 オブジェクト 関数の定義。 はい
└─ 引数 ひも モデルが関数に渡すことを予期する引数。 いいえ
└─ 名前 ひも 関数の名前です。 いいえ
id ひも ツール呼び出しの ID。 この ID は、送信ツールの出力を使用して endpointendpoint を実行する際にツール出力を送信するときに参照する必要があります。 はい
type ひも 出力が必要なツール呼び出しの種類。 現時点では、これは常に function です。 はい

type の列挙型: RunToolCallObjectType

価値 説明
関数

スレッドを作成してリクエストを実行する

名前 タイプ 説明 必須 既定値
アシスタントID ひも この実行を実行するために使われるアシスタントの ID。 はい
指示 ひも アシスタントの既定のシステム メッセージをオーバーライドします。 これは、実行ごとに動作を変更する場合に役立ちます。 いいえ
max_completion_tokens(最大完了トークン数) 整数 (integer) 実行の過程で使用される可能性がある入力候補トークンの最大数。 実行はベスト エフォート型で、実行の複数のターンにわたって、指定された数の入力候補トークンのみを使用しようとします。 実行が指定された入力候補トークンの数を超えると、実行は状態 incomplete で終了します。 詳細については、incomplete_details を参照してください。
いいえ
最大プロンプトトークン数 整数 (integer) 実行の過程で使用される可能性があるプロンプト トークンの最大数。 実行はベスト エフォート型で、実行の複数のターンにわたって、指定された数のプロンプト トークンのみを使用しようとします。 実行が指定されたプロンプト トークンの数を超えると、実行は状態 incomplete で終了します。 詳細については、incomplete_details を参照してください。
いいえ
メタデータ オブジェクト オブジェクトにアタッチできる 16 個のキーと値のペアのセット。 これは、オブジェクトに関する追加情報を構造化された形式で格納する場合に役立ちます。 キーの最大長は 64 文字、値の最大長は 512 文字です。
いいえ
モデル ひも この実行の実行に使用するモデルの ID。 ここで値を指定すると、アシスタントに関連付けられたモデルがオーバーライドされます。 指定しない場合は、アシスタントに関連付けられたモデルが使われます。 いいえ
並列ツール呼び出し ParallelToolCalls ツールの使用中に並列関数の呼び出しを有効にするかどうか。 いいえ 正しい
応答形式 assistantsApiResponseFormatOption モデルから出力する必要がある形式を指定します。 GPT-4o、GPT-4 Turbo、および gpt-3.5-turbo-1106 以降のすべての GPT-3.5 Turbo モデルと互換性があります。

{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }に設定すると、モデルが指定された JSON スキーマと一致することを保証する構造化出力が有効になります。 詳細については、構造化出力のガイドを参照してください。

{ "type": "json_object" } に設定すると、JSON モードが有効になります。これにより、モデルが生成するメッセージが有効な JSON になります。

重要: JSON モードを使うときは、システムまたはユーザー メッセージ経由で、JSON を生成するようにユーザー自身がモデルに指示することも必要です。 これがないと、トークンの上限に達するまで、モデルはいつまでも空白のストリームを生成する可能性があります。その結果、実行時間が長く、一見 "止まっている" ように見える要求が発生します。 また、finish_reason="length" の場合、メッセージの内容が部分的に切り取られる可能性があります。これは、世代が max_tokens を超えたか、会話がコンテキストの最大長を超えたことを示します。
いいえ
ブーリアン true の場合は、サーバー送信イベントとして実行中に発生したイベントのストリームを返します。実行が終了状態になると、data: [DONE] メッセージが表示されて終了します。
いいえ
ストリームオプション チャット完了ストリームオプション ストリーミング応答のオプション。 stream: true に設定した場合はこれのみを設定します。
いいえ なし
温度 数値 使用するサンプリング温度 (0 から 2)。 0.8 のような大きい値にすると、出力はよりランダムになり、0.2 のような小さい値にすると、出力はより集中的および決定論的になります。
いいえ 1
スレッド createThreadRequest いいえ
ツール選択 assistantsApiToolChoiceOption モデルによって呼び出されるツールを制御します (ある場合)。
none は、モデルがツールを呼び出さず、代わりにメッセージを生成することを意味します。
auto は既定値であり、モデルがメッセージの生成またはツールの呼び出しを選択できることを意味します。
{"type": "file_search"}{"type": "function", "function": {"name": "my_function"}} などの特定のツールを指定すると、モデルでそのツールの呼び出しが強制されます。
いいえ
ツールリソース オブジェクト アシスタントのツールによって使用されるリソースのセット。 リソースは、ツールの種類に固有です。 たとえば、code_interpreter ツールにはファイル ID の一覧が必要ですが、file_search ツールにはベクター ストア ID の一覧が必要です。
いいえ
└─ コードインタープリタ オブジェクト いいえ
└─ ファイル識別子 配列 code_interpreter ツールで使用できるファイル ID の一覧。 このツールには最大 20 個のファイルを関連付けることができます。
いいえ []
└─ file_search オブジェクト いいえ
└─ ベクトルストアID 配列 このアシスタントにアタッチされているベクター ストアの ID。 アシスタントには、最大 1 つのベクター ストアをアタッチできます。
いいえ
tools 配列 アシスタントがこの実行に使用できるツールをオーバーライドします。 これは、実行ごとに動作を変更する場合に役立ちます。 いいえ
top_p 数値 温度によるサンプリングに代わる核サンプリングと呼ばれるもので、モデルは top_p の確率質量を持つトークンの結果を考慮します。 したがって、0.1 は、上位 10% の確率質量を構成するトークンのみが考慮されることを意味します。

一般的に、これと temperature の両方ではなく、いずれかを変更することをお勧めします。
いいえ 1
truncation_strategy truncationObject 実行前にスレッドを切り捨てる方法を制御します。 これを使用して、実行の初期コンテキスト ウィンドウを制御します。 いいえ

threadObject

メッセージを含むスレッドを表します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
created_at 整数 (integer) スレッドが作成されたときの Unix タイムスタンプ (秒単位)。 はい
id ひも API エンドポイントで参照できる識別子。 はい
メタデータ オブジェクト オブジェクトにアタッチできる 16 個のキーと値のペアのセット。 これは、オブジェクトに関する追加情報を構造化された形式で格納する場合に役立ちます。 キーの最大長は 64 文字、値の最大長は 512 文字です。
はい
オブジェクト ひも オブジェクトの種類。これは常に thread です。 はい
ツールリソース オブジェクト このスレッドでアシスタントのツールが使用できるリソースのセット。 リソースは、ツールの種類に固有です。 たとえば、code_interpreter ツールにはファイル ID の一覧が必要ですが、file_search ツールにはベクター ストア ID の一覧が必要です。
はい
└─ コードインタープリタ オブジェクト いいえ
└─ ファイル識別子 配列 code_interpreter ツールで使用できるファイル ID の一覧。 このツールには最大 20 個のファイルを関連付けることができます。
いいえ []
└─ file_search オブジェクト いいえ
└─ ベクトルストアID 配列 このスレッドにアタッチされているベクター ストア。 スレッドには、最大 1 つのベクター ストアをアタッチできます。
いいえ

object の列挙型: ThreadObjectType

価値 説明
スレッド スレッド オブジェクトの型。常に thread です

スレッド作成リクエスト

名前 タイプ 説明 必須 既定値
メッセージ 配列 スレッドを開始するメッセージの一覧。 いいえ
メタデータ オブジェクト オブジェクトにアタッチできる 16 個のキーと値のペアのセット。 これは、オブジェクトに関する追加情報を構造化された形式で格納する場合に役立ちます。 キーの最大長は 64 文字、値の最大長は 512 文字です。
いいえ
ツールリソース オブジェクト このスレッドでアシスタントのツールが使用できるリソースのセット。 リソースは、ツールの種類に固有です。 たとえば、code_interpreter ツールにはファイル ID の一覧が必要ですが、file_search ツールにはベクター ストア ID の一覧が必要です。
いいえ
└─ コードインタープリタ オブジェクト いいえ
└─ ファイル識別子 配列 code_interpreter ツールで使用できるファイル ID の一覧。 このツールには最大 20 個のファイルを関連付けることができます。
いいえ []
└─ file_search オブジェクト いいえ
└─ ベクトルストアID 配列 このスレッドにアタッチされているベクター ストア。 スレッドには、最大 1 つのベクター ストアをアタッチできます。
いいえ
└─ ベクトルストア 配列 file_ids を使用してベクター ストアを作成し、このスレッドにアタッチするヘルパー。 スレッドには、最大 1 つのベクター ストアをアタッチできます。
いいえ

スレッド修正リクエスト

名前 タイプ 説明 必須 既定値
メタデータ オブジェクト オブジェクトにアタッチできる 16 個のキーと値のペアのセット。 これは、オブジェクトに関する追加情報を構造化された形式で格納する場合に役立ちます。 キーの最大長は 64 文字、値の最大長は 512 文字です。
いいえ
ツールリソース オブジェクト このスレッドでアシスタントのツールが使用できるリソースのセット。 リソースは、ツールの種類に固有です。 たとえば、code_interpreter ツールにはファイル ID の一覧が必要ですが、file_search ツールにはベクター ストア ID の一覧が必要です。
いいえ
└─ コードインタープリタ オブジェクト いいえ
└─ ファイル識別子 配列 code_interpreter ツールで使用できるファイル ID の一覧。 このツールには最大 20 個のファイルを関連付けることができます。
いいえ []
└─ file_search オブジェクト いいえ
└─ ベクトルストアID 配列 このスレッドにアタッチされているベクター ストア。 スレッドには、最大 1 つのベクター ストアをアタッチできます。
いいえ

スレッド応答削除

名前 タイプ 説明 必須 既定値
削除されました ブーリアン はい
id ひも はい
オブジェクト ひも はい

object の列挙型: DeleteThreadResponseObjectState

価値 説明
スレッドが削除されました スレッド削除応答オブジェクトの状態。thread.deleted です

listThreadsResponse

名前 タイプ 説明 必須 既定値
データ 配列 はい
ファーストID ひも はい
has_more ブーリアン はい
last_id ひも はい
オブジェクト ひも はい

メッセージオブジェクト

スレッド内のメッセージを表します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
アシスタントID ひも 該当する場合は、このメッセージを作成したアシスタントの ID。 はい
添付ファイル 配列 メッセージに添付されているファイルと、追加されたツールの一覧。 はい
completed_at 整数 (integer) メッセージが完了したときの Unix タイムスタンプ (秒単位)。 はい
コンテンツ 配列 テキストや画像の配列内のメッセージの内容。 はい
created_at 整数 (integer) メッセージが作成されたときの Unix タイムスタンプ (秒単位)。 はい
id ひも API エンドポイントで参照できる識別子。 はい
incomplete_at 整数 (integer) メッセージに不完全のマークが付けられたときの Unix タイムスタンプ (秒単位)。 はい
不完全な詳細 オブジェクト 不完全なメッセージについては、メッセージが不完全である理由について詳しく説明します。 はい
└─ 理由 ひも メッセージが不完全である理由。 いいえ
メタデータ オブジェクト オブジェクトにアタッチできる 16 個のキーと値のペアのセット。 これは、オブジェクトに関する追加情報を構造化された形式で格納する場合に役立ちます。 キーの最大長は 64 文字、値の最大長は 512 文字です。
はい
オブジェクト ひも オブジェクトの種類。これは常に thread.message です。 はい
role ひも メッセージを生成したエンティティ。 userassistant のいずれか。 はい
実行識別子 ひも 該当する場合は、このメッセージの作成に関連付けられた実行の ID。 はい
状態 ひも メッセージの状態。in_progressincomplete、または completed のいずれかを指定できます。 はい
スレッドID ひも このメッセージが属するスレッド ID。 はい

object の列挙型: MessageObjectType

価値 説明
スレッドメッセージ メッセージ オブジェクトの種類。これは thread.message です

status の列挙型: MessageObjectStatus

価値 説明
進行中
不完全
完了

role の列挙型: MessageObjectRole

価値 説明
ユーザー
アシスタント

メッセージデルタオブジェクト

メッセージの差分、つまりストリーミング中に変更されたメッセージのフィールドを表します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
デルタ オブジェクト メッセージ上で変更されたフィールドを含む差分。 はい
└─ コンテンツ 配列 テキストや画像の配列内のメッセージの内容。 いいえ
└─ ロール ひも メッセージを生成したエンティティ。 userassistant のいずれか。 いいえ
id ひも メッセージの識別子。API エンドポイントで参照できます。 はい
オブジェクト ひも オブジェクトの種類。これは常に thread.message.delta です。 はい

object の列挙型: MessageDeltaObjectType

価値 説明
thread.message.delta

メッセージリクエストを作成する

名前 タイプ 説明 必須 既定値
添付ファイル 配列 メッセージに添付されているファイルと、追加先にする必要があるツールの一覧。 いいえ
コンテンツ ひも メッセージのコンテンツ。 はい
メタデータ オブジェクト オブジェクトにアタッチできる 16 個のキーと値のペアのセット。 これは、オブジェクトに関する追加情報を構造化された形式で格納する場合に役立ちます。 キーの最大長は 64 文字、値の最大長は 512 文字です。
いいえ
role ひも メッセージを作成しているエンティティのロール。 使用できる値は、以下のとおりです。
- user: メッセージは実際のユーザーが送信したものであることを示します。ユーザーが作成したメッセージを表すために、ほとんどの場合に使用する必要があります。
- assistant: メッセージはアシスタントが生成したものであることを示します。 この値を使用して、アシスタントからのメッセージを会話に挿入します。
はい

role の列挙型: CreateMessageRequestRole

価値 説明
ユーザー
アシスタント

メッセージリクエストの変更

名前 タイプ 説明 必須 既定値
メタデータ オブジェクト オブジェクトにアタッチできる 16 個のキーと値のペアのセット。 これは、オブジェクトに関する追加情報を構造化された形式で格納する場合に役立ちます。 キーの最大長は 64 文字、値の最大長は 512 文字です。
いいえ

deleteMessageResponse

名前 タイプ 説明 必須 既定値
削除されました ブーリアン はい
id ひも はい
オブジェクト ひも はい

object の列挙型: DeleteMessageResponseObject

価値 説明
スレッドのメッセージが削除されました 削除メッセージ応答オブジェクトの状態

listMessagesResponse

名前 タイプ 説明 必須 既定値
データ 配列 はい
ファーストID ひも はい
has_more ブーリアン はい
last_id ひも はい
オブジェクト ひも はい

messageContentImageFileObject

メッセージのコンテンツ内の画像ファイルを参照します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
画像ファイル オブジェクト はい
└─ ファイルID ひも メッセージ コンテンツ内の画像のファイル ID。 いいえ
type ひも 常に image_file です。 はい

type の列挙型: MessageContentImageFileObjectType

価値 説明
画像ファイル メッセージ コンテンツの画像ファイルの種類

メッセージコンテンツテキストオブジェクト

メッセージの一部であるテキスト コンテンツ。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
テキスト オブジェクト はい
└─ 注釈 配列 いいえ
└─ value ひも テキストを構成するデータ。 いいえ
type ひも 常に text です。 はい

type の列挙型: messageContentTextObjectType

価値 説明
テキスト メッセージ コンテンツのテキスト オブジェクトの種類

messageContentTextAnnotationsFileCitationObject

アシスタントまたはメッセージに関連付けられている特定のファイルからの特定の引用を指すメッセージ内の引用。 アシスタントが "取得" ツールを使用してファイルを検索するときに生成されます。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
end_index 整数 (integer) はい
file_citation オブジェクト はい
└─ ファイルID ひも 引用元の特定のファイルの ID。 いいえ
start_index 整数 (integer) はい
テキスト ひも 置き換える必要があるメッセージ コンテンツ内のテキスト。 はい
type ひも 常に file_citation です。 はい

type の列挙型: FileCitationObjectType

価値 説明
file_citation ファイル引用オブジェクトの種類

messageContentTextAnnotationsFilePathObject

アシスタントが code_interpreter ツールを使用してファイルを生成したときに生成されたファイルの URL。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
end_index 整数 (integer) はい
ファイルパス オブジェクト はい
└─ ファイルID ひも 生成されたファイルの ID。 いいえ
start_index 整数 (integer) はい
テキスト ひも 置き換える必要があるメッセージ コンテンツ内のテキスト。 はい
type ひも 常に file_path です。 はい

type の列挙型: FilePathObjectType

価値 説明
ファイルパス ファイル パス オブジェクトの種類

messageDeltaContentImageFileObject

メッセージのコンテンツ内の画像ファイルを参照します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
画像ファイル オブジェクト いいえ
└─ ファイルID ひも メッセージ コンテンツ内の画像のファイル ID。 いいえ
インデックス 整数 (integer) メッセージ内のコンテンツ パーツのインデックス。 はい
type ひも 常に image_file です。 はい

type の列挙型: MessageDeltaContentImageFileObjectType

価値 説明
画像ファイル

メッセージデルタコンテンツテキストオブジェクト

メッセージの一部であるテキスト コンテンツ。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
インデックス 整数 (integer) メッセージ内のコンテンツ パーツのインデックス。 はい
テキスト オブジェクト いいえ
└─ 注釈 配列 いいえ
└─ value ひも テキストを構成するデータ。 いいえ
type ひも 常に text です。 はい

type の列挙型: MessageDeltaContentTextObjectType

価値 説明
テキスト

messageDeltaContentTextAnnotationsFileCitationObject

アシスタントまたはメッセージに関連付けられている特定のファイルからの特定の引用を指すメッセージ内の引用。 アシスタントが "file_search" ツールを使用してファイルを検索するときに生成されます。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
end_index 整数 (integer) いいえ
file_citation オブジェクト いいえ
└─ ファイルID ひも 引用元の特定のファイルの ID。 いいえ
└─ quote ひも ファイル内の特定の引用。 いいえ
インデックス 整数 (integer) テキスト コンテンツ パーツ内の注釈のインデックス。 はい
start_index 整数 (integer) いいえ
テキスト ひも 置き換える必要があるメッセージ コンテンツ内のテキスト。 いいえ
type ひも 常に file_citation です。 はい

type の列挙型: MessageDeltaContentTextAnnotationsFileCitationObjectType

価値 説明
file_citation

messageDeltaContentTextAnnotationsFilePathObject

アシスタントが code_interpreter ツールを使用してファイルを生成したときに生成されたファイルの URL。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
end_index 整数 (integer) いいえ
ファイルパス オブジェクト いいえ
└─ ファイルID ひも 生成されたファイルの ID。 いいえ
インデックス 整数 (integer) テキスト コンテンツ パーツ内の注釈のインデックス。 はい
start_index 整数 (integer) いいえ
テキスト ひも 置き換える必要があるメッセージ コンテンツ内のテキスト。 いいえ
type ひも 常に file_path です。 はい

type の列挙型: MessageDeltaContentTextAnnotationsFilePathObjectType

価値 説明
ファイルパス

ランステップオブジェクト

実行の実行中のステップを表します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
アシスタントID ひも 実行ステップに関連付けられたアシスタントの ID。 はい
cancelled_at 整数 (integer) 実行ステップが取り消されたときの Unix タイムスタンプ (秒単位)。 はい
completed_at 整数 (integer) 実行ステップが完了したときの Unix タイムスタンプ (秒単位)。 はい
created_at 整数 (integer) 実行ステップが作成されたときの Unix タイムスタンプ (秒単位)。 はい
expired_at 整数 (integer) 実行ステップが期限切れになるときの Unix タイムスタンプ (秒単位)。 親実行の有効期限が切れている場合、ステップは期限切れと見なされます。 はい
failed_at 整数 (integer) 実行ステップが失敗したときの Unix タイムスタンプ (秒単位)。 はい
id ひも 実行ステップの識別子。API エンドポイントで参照できます。 はい
最後のエラー オブジェクト この実行ステップに関連付けられた最後のエラー。 エラーがない場合は null になります。 はい
└─ コード ひも server_errorrate_limit_exceeded のいずれか。 いいえ
└─ メッセージ ひも 人が判読できるエラーの説明。 いいえ
メタデータ オブジェクト オブジェクトにアタッチできる 16 個のキーと値のペアのセット。 これは、オブジェクトに関する追加情報を構造化された形式で格納する場合に役立ちます。 キーの最大長は 64 文字、値の最大長は 512 文字です。
はい
オブジェクト ひも オブジェクトの種類。これは常に assistant.run.step です。 はい
実行識別子 ひも この実行ステップが含まれる実行の ID。 はい
状態 ひも 実行の状態。in_progresscancelledfailedcompleted、または expired を指定できます。 はい
ステップの詳細 runStepDetailsMessageCreationObject または runStepDetailsToolCallsObject 実行ステップの詳細。 はい
スレッドID ひも 実行されたスレッドの ID。 はい
type ひも 実行ステップの種類。message_creation または tool_calls を指定できます。 はい

object の列挙型: RunStepObjectType

価値 説明
assistant.run.step オブジェクトの種類。これは常に assistant.run.step です

type の列挙型: RunStepObjectType

価値 説明
メッセージ作成 メッセージ作成の実行ステップ
tool_calls ツール呼び出しの実行ステップ

status の列挙型: RunStepObjectStatus

価値 説明
進行中 進行中の実行状態
キャンセル済み キャンセル済みの実行状態
失敗 キャンセル済みの実行状態
完了 キャンセル済みの実行状態
期限切れ キャンセル済みの実行状態

ランステップデルタオブジェクト

実行ステップの差分、つまりストリーミング中に変更された実行ステップのフィールドを表します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
デルタ オブジェクト 実行ステップで変更されたフィールドを含む差分。 はい
└─ ステップ詳細 runStepDeltaStepDetailsMessageCreationObject または runStepDeltaStepDetailsToolCallsObject 実行ステップの詳細。 いいえ
id ひも 実行ステップの識別子。API エンドポイントで参照できます。 はい
オブジェクト ひも オブジェクトの種類。これは常に thread.run.step.delta です。 はい

object の列挙型: RunStepDeltaObjectType

価値 説明
thread.run.step.delta

listRunStepsResponse

名前 タイプ 説明 必須 既定値
データ 配列 はい
ファーストID ひも はい
has_more ブーリアン はい
last_id ひも はい
オブジェクト ひも はい

runStepDetailsMessageCreationObject

実行ステップによるメッセージ作成の詳細。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
メッセージ作成 オブジェクト はい
└─ メッセージID ひも この実行ステップで作成されたメッセージの ID。 いいえ
type ひも 常に message_creation です。 はい

type の列挙型: RunStepDetailsMessageCreationObjectType

価値 説明
メッセージ作成

runStepDeltaStepDetailsMessageCreationObject

実行ステップによるメッセージ作成の詳細。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
メッセージ作成 オブジェクト いいえ
└─ メッセージID ひも この実行ステップで作成されたメッセージの ID。 いいえ
type ひも 常に message_creation です。 はい

type の列挙型: RunStepDeltaStepDetailsMessageCreationObjectType

価値 説明
メッセージ作成

runStepDetailsToolCallsObject

ツール呼び出しの詳細。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
tool_calls 配列 実行ステップが関係していたツール呼び出しの配列。 これらは、code_interpreterretrieval、または function の 3 種類のツールのいずれかに関連付けることができます。
はい
type ひも 常に tool_calls です。 はい

type の列挙型: RunStepDetailsToolCallsObjectType

価値 説明
tool_calls

runStepDeltaStepDetailsToolCallsObject

ツール呼び出しの詳細。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
tool_calls 配列 実行ステップが関係していたツール呼び出しの配列。 これらは、code_interpreterfile_search、または function の 3 種類のツールのいずれかに関連付けることができます。
いいえ
type ひも 常に tool_calls です。 はい

type の列挙型: RunStepDeltaStepDetailsToolCallsObjectType

価値 説明
tool_calls

runStepDetailsToolCallsCodeObject

実行ステップが関係していたコード インタープリター ツール呼び出しの詳細。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コードインタープリタ オブジェクト コード インタープリター ツール呼び出しの定義。 はい
└─ 入力 ひも コード インタープリター ツール呼び出しへの入力。 いいえ
└─ outputs 配列 コード インタープリター ツール呼び出しからの出力。 コード インタープリターは、テキスト (logs) や画像 (image) などの 1 つ以上の項目を出力できます。 これらはそれぞれ、異なるオブジェクトの種類で表されます。 いいえ
id ひも ツール呼び出しの ID。 はい
type ひも ツール呼び出しの種類。 これは、この種類のツール呼び出しに対して常に code_interpreter になります。 はい

type の列挙型: RunStepDetailsToolCallsCodeObjectType

価値 説明
コードインタープリタ

runStepDeltaStepDetailsToolCallsCodeObject

実行ステップが関係していたコード インタープリター ツール呼び出しの詳細。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コードインタープリタ オブジェクト コード インタープリター ツール呼び出しの定義。 いいえ
└─ 入力 ひも コード インタープリター ツール呼び出しへの入力。 いいえ
└─ outputs 配列 コード インタープリター ツール呼び出しからの出力。 コード インタープリターは、テキスト (logs) や画像 (image) などの 1 つ以上の項目を出力できます。 これらはそれぞれ、異なるオブジェクトの種類で表されます。 いいえ
id ひも ツール呼び出しの ID。 いいえ
インデックス 整数 (integer) ツール呼び出し配列内のツール呼び出しのインデックス。 はい
type ひも ツール呼び出しの種類。 これは、この種類のツール呼び出しに対して常に code_interpreter になります。 はい

type の列挙型: RunStepDeltaStepDetailsToolCallsCodeObjectType

価値 説明
コードインタープリタ

runStepDetailsToolCallsCodeOutputLogsObject

実行ステップの一環としてのコード インタープリター ツール呼び出しからのテキスト出力。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
ログファイル ひも コード インタープリター ツール呼び出しからのテキスト出力。 はい
type ひも 常に logs です。 はい

type の列挙型: RunStepDetailsToolCallsCodeOutputLogsObjectType

価値 説明
ログファイル

runStepDeltaStepDetailsToolCallsCodeOutputLogsObject

実行ステップの一環としてのコード インタープリター ツール呼び出しからのテキスト出力。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
インデックス 整数 (integer) 出力配列内の出力のインデックス。 はい
ログファイル ひも コード インタープリター ツール呼び出しからのテキスト出力。 いいえ
type ひも 常に logs です。 はい

type の列挙型: RunStepDeltaStepDetailsToolCallsCodeOutputLogsObjectType

価値 説明
ログファイル

runStepDetailsToolCallsCodeOutputImageObject

名前 タイプ 説明 必須 既定値
画像 オブジェクト はい
└─ ファイルID ひも 画像のファイル ID。 いいえ
type ひも 常に image です。 はい

type の列挙型: RunStepDetailsToolCallsCodeOutputImageObjectType

価値 説明
画像

runStepDeltaStepDetailsToolCallsCodeOutputImageObject

名前 タイプ 説明 必須 既定値
画像 オブジェクト いいえ
└─ ファイルID ひも 画像のファイル ID。 いいえ
インデックス 整数 (integer) 出力配列内の出力のインデックス。 はい
type ひも 常に image です。 はい

type の列挙型: RunStepDeltaStepDetailsToolCallsCodeOutputImageObject

価値 説明
画像

runStepDetailsToolCallsFileSearchObject

名前 タイプ 説明 必須 既定値
ファイル検索 オブジェクト 現時点では、これは常に空のオブジェクトになります。 はい
└─ 結果 配列 ファイル検索の結果。 いいえ
id ひも ツール呼び出しオブジェクトの ID。 はい
type ひも ツール呼び出しの種類。 これは、この種類のツール呼び出しに対して常に file_search になります。 はい

type の列挙型: RunStepDetailsToolCallsFileSearchObjectType

価値 説明
ファイル検索

runStepDetailsToolCallsFileSearchResultObject

ファイル検索の結果インスタンス。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コンテンツ 配列 見つかった結果の内容。 内容は、include クエリ パラメーターを使用して要求された場合にのみ含まれます。 いいえ
file_id ひも 結果が見つかったファイルの ID。 はい
ファイル名 ひも 結果が見つかったファイルの名前。 はい
score 数値 結果のスコア。 すべての値は 0 から 1 の間の浮動小数点数です。 はい

runStepDeltaStepDetailsToolCallsFileSearchObject

名前 タイプ 説明 必須 既定値
ファイル検索 オブジェクト 現時点では、これは常に空のオブジェクトになります。 はい
id ひも ツール呼び出しオブジェクトの ID。 いいえ
インデックス 整数 (integer) ツール呼び出し配列内のツール呼び出しのインデックス。 はい
type ひも ツール呼び出しの種類。 これは、この種類のツール呼び出しに対して常に retrieval になります。 はい

type の列挙型: RunStepDeltaStepDetailsToolCallsFileSearchObjectType

価値 説明
ファイル検索

runStepDetailsToolCallsFunctionObject

名前 タイプ 説明 必須 既定値
関数 オブジェクト 呼び出された関数の定義。 はい
└─ 引数 ひも 関数に渡される引数。 いいえ
└─ 名前 ひも 関数の名前です。 いいえ
└─ 出力 ひも 関数の出力。 出力がまだ送信済みではない場合、これは null になります。 いいえ
id ひも ツール呼び出しオブジェクトの ID。 はい
type ひも ツール呼び出しの種類。 これは、この種類のツール呼び出しに対して常に function になります。 はい

type の列挙型: RunStepDetailsToolCallsFunctionObjectType

価値 説明
関数

runStepDeltaStepDetailsToolCallsFunctionObject

名前 タイプ 説明 必須 既定値
関数 オブジェクト 呼び出された関数の定義。 いいえ
└─ 引数 ひも 関数に渡される引数。 いいえ
└─ 名前 ひも 関数の名前です。 いいえ
└─ 出力 ひも 関数の出力。 出力がまだ送信済みではない場合、これは null になります。 いいえ
id ひも ツール呼び出しオブジェクトの ID。 いいえ
インデックス 整数 (integer) ツール呼び出し配列内のツール呼び出しのインデックス。 はい
type ひも ツール呼び出しの種類。 これは、この種類のツール呼び出しに対して常に function になります。 はい

type の列挙型: RunStepDetailsToolCallsFunctionObjectType

価値 説明
関数

vectorStoreExpirationAfter

ベクター ストアの有効期限ポリシー。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
アンカー ひも これを超えると有効期限ポリシーが適用されるアンカー タイムスタンプ。 サポートされるアンカー: last_active_at はい
整数 (integer) ベクター ストアの有効期限が切れるアンカー時点以降の日数。 はい

anchor の列挙型: VectorStoreExpirationAfterAnchor

価値 説明
最後のアクティブ日時 これを超えると有効期限ポリシーが適用されるアンカー タイムスタンプ。

vectorStoreObject

ベクター ストアは、file_search ツールで使用できる処理済みファイルのコレクションです。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
created_at 整数 (integer) ベクター ストアが作成されたときの Unix タイムスタンプ (秒単位)。 はい
expires_after vectorStoreExpirationAfter ベクター ストアの有効期限ポリシー。 いいえ
expires_at 整数 (integer) ベクター ストアの有効期限が切れる Unix タイムスタンプ (秒単位)。 いいえ
file_counts オブジェクト はい
└─ 取り消されました 整数 (integer) 取り消されたファイルの数。 いいえ
└─ 完了 整数 (integer) 正常に処理されたファイルの数。 いいえ
└─ 失敗しました 整数 (integer) 処理に失敗したファイルの数。 いいえ
└─ 進行中 整数 (integer) 現在処理中のファイルの数。 いいえ
└─ 合計 整数 (integer) ファイルの合計数。 いいえ
id ひも API エンドポイントで参照できる識別子。 はい
最後のアクティブ日時 整数 (integer) ベクター ストアが最後にアクティブだったときの Unix タイムスタンプ (秒単位)。 はい
メタデータ オブジェクト オブジェクトにアタッチできる 16 個のキーと値のペアのセット。 これは、オブジェクトに関する追加情報を構造化された形式で格納する場合に役立ちます。 キーの最大長は 64 文字、値の最大長は 512 文字です。
はい
名前 ひも ベクター ストアの名前。 はい
オブジェクト イーナム オブジェクトの種類。これは常に vector_store です。
使用可能な値: vector_store
はい
状態 ひも ベクター ストアの状態。expiredin_progress、または completed のいずれかを指定できます。 completed の状態は、ベクター ストアは使用する準備ができていることを示します。 はい
使用バイト数 整数 (integer) ベクター ストア内のファイルによって使用されるバイトの合計数。 はい

status の列挙型: VectorStoreObjectStatus

価値 説明
期限切れ
進行中
完了

ベクトルストア要求を作成する

名前 タイプ 説明 必須 既定値
chunking_strategy autoChunkingStrategyRequestParam または staticChunkingStrategyRequestParam ファイルをチャンクするために使用されるチャンキング戦略。 設定されていない場合は、auto 戦略を使用します。 file_ids が空でない場合のみ適用されます。 いいえ
expires_after vectorStoreExpirationAfter ベクター ストアの有効期限ポリシー。 いいえ
file_ids 配列 ベクター ストアが使う必要があるファイル ID の一覧。 ファイルにアクセスできる file_search などのツールに便利です。 いいえ
メタデータ オブジェクト オブジェクトにアタッチできる 16 個のキーと値のペアのセット。 これは、オブジェクトに関する追加情報を構造化された形式で格納する場合に役立ちます。 キーの最大長は 64 文字、値の最大長は 512 文字です。
いいえ
名前 ひも ベクター ストアの名前。 いいえ

updateVectorStoreRequest (ベクターストア更新リクエスト)

名前 タイプ 説明 必須 既定値
expires_after vectorStoreExpirationAfter ベクター ストアの有効期限ポリシー。 いいえ
メタデータ オブジェクト オブジェクトにアタッチできる 16 個のキーと値のペアのセット。 これは、オブジェクトに関する追加情報を構造化された形式で格納する場合に役立ちます。 キーの最大長は 64 文字、値の最大長は 512 文字です。
いいえ
名前 ひも ベクター ストアの名前。 いいえ

リストベクターストアレスポンス (listVectorStoresResponse)

名前 タイプ 説明 必須 既定値
データ 配列 はい
ファーストID ひも はい
has_more ブーリアン はい
last_id ひも はい
オブジェクト ひも はい

deleteVectorStoreResponse

名前 タイプ 説明 必須 既定値
削除されました ブーリアン はい
id ひも はい
オブジェクト ひも はい

object の列挙型: DeleteVectorStoreResponseObject

価値 説明
ベクトルストアが削除されました 削除ベクター ストア応答オブジェクトの状態

ベクトルストアファイルオブジェクト

ベクター ストアにアタッチされているファイルの一覧。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
chunking_strategy autoChunkingStrategyRequestParam または staticChunkingStrategyRequestParam ファイルをチャンクするために使用されるチャンキング戦略。 設定されていない場合は、auto 戦略を使用します。 file_ids が空でない場合のみ適用されます。 いいえ
created_at 整数 (integer) ベクター ストア ファイルが作成されたときの Unix タイムスタンプ (秒単位)。 はい
id ひも API エンドポイントで参照できる識別子。 はい
最後のエラー オブジェクト このベクター ストア ファイルに関連付けられている最後のエラー。 エラーがない場合は null になります。 はい
└─ コード ひも server_errorinvalid_fileunsupported_file のいずれか。 いいえ
└─ メッセージ ひも 人が判読できるエラーの説明。 いいえ
オブジェクト ひも オブジェクトの種類。これは常に vector_store.file です。 はい
状態 ひも ベクター ストア ファイルの状態。in_progresscompletedcancelled、または failed のいずれかを指定できます。 completed の状態は、ベクター ストア ファイルは使用する準備ができていることを示します。 はい
使用バイト数 整数 (integer) ベクター ストアの使用量の合計 (バイト単位)。 これは元のファイル サイズとは異なる場合があることに注意してください。 はい
vector_store_id(ベクターストアID) ひも ファイルがアタッチされているベクター ストアの ID。 はい

object の列挙型: VectorStoreFileObjectType

価値 説明
ベクターストア.ファイル

status の列挙型: VectorStoreFileObjectStatus

価値 説明
進行中
完了
キャンセル済み
失敗

otherChunkingStrategyResponseParam

これは、チャンキング戦略が不明な場合に返されます。 通常、これは、chunking_strategy の概念が API で導入される前にファイルのインデックスが作成されたためです。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
type ひも 常に other です。 はい

type の列挙型: OtherChunkingStrategyResponseParamType

価値 説明
その他

staticChunkingStrategyResponseParam

名前 タイプ 説明 必須 既定値
静的 staticChunkingStrategy はい
type ひも 常に static です。 はい

type の列挙型: StaticChunkingStrategyResponseParamType

価値 説明
静的

staticChunkingStrategy

名前 タイプ 説明 必須 既定値
chunk_overlap_tokens 整数 (integer) チャンク間で重複するトークンの数。 既定値は 400 です。

重複は、max_chunk_size_tokens の半分を超えてはならないことに注意してください。
はい
max_chunk_size_tokens 整数 (integer) 各チャンク内のトークンの最大数。 既定値は 800 です。 最小値は 100 で、最大値は 4096 です。 はい

autoChunkingStrategyRequestParam

既定の戦略。 この戦略では現在、max_chunk_size_tokens800chunk_overlap_tokens400 を使用しています。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
type イーナム 常に auto です。
使用可能な値: auto
はい

staticChunkingStrategyRequestParam

名前 タイプ 説明 必須 既定値
静的 staticChunkingStrategy はい
type イーナム 常に static です。
使用可能な値: static
はい

chunkingStrategyRequestParam

ファイルをチャンクするために使用されるチャンキング戦略。 設定されていない場合は、auto 戦略を使用します。

このコンポーネントには、次のいずれかを指定できます。

ベクトルストアファイルリクエスト作成

名前 タイプ 説明 必須 既定値
chunking_strategy chunkingStrategyRequestParam ファイルをチャンクするために使用されるチャンキング戦略。 設定されていない場合は、auto 戦略を使用します。 いいえ
file_id ひも ベクター ストアが使う必要があるファイル ID。 ファイルにアクセスできる file_search などのツールに便利です。 はい

listVectorStoreFilesResponse

名前 タイプ 説明 必須 既定値
データ 配列 はい
ファーストID ひも はい
has_more ブーリアン はい
last_id ひも はい
オブジェクト ひも はい

deleteVectorStoreFileResponse

名前 タイプ 説明 必須 既定値
削除されました ブーリアン はい
id ひも はい
オブジェクト ひも はい

object の列挙型: DeleteVectorStoreFileResponseObject

価値 説明
ベクトルストアのファイルが削除されました

ベクトルストアファイルバッチオブジェクト

ベクター ストアにアタッチされているファイルのバッチ。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
created_at 整数 (integer) ベクター ストア ファイルのバッチが作成されたときの Unix タイムスタンプ (秒単位)。 はい
file_counts オブジェクト はい
└─ 取り消されました 整数 (integer) 取り消されたファイルの数。 いいえ
└─ 完了 整数 (integer) 処理されたファイルの数。 いいえ
└─ 失敗しました 整数 (integer) 処理に失敗したファイルの数。 いいえ
└─ 進行中 整数 (integer) 現在処理中のファイルの数。 いいえ
└─ 合計 整数 (integer) ファイルの合計数。 いいえ
id ひも API エンドポイントで参照できる識別子。 はい
オブジェクト ひも オブジェクトの種類。これは常に vector_store.file_batch です。 はい
状態 ひも ベクター ストア ファイルのバッチの状態。in_progresscompletedcancelled、または failed のいずれかを指定できます。 はい
vector_store_id(ベクターストアID) ひも ファイルがアタッチされているベクター ストアの ID。 はい

object の列挙型: VectorStoreFileBatchObjectType

価値 説明
vector_store.files_batch

status の列挙型: VectorStoreFileBatchObjectStatus

価値 説明
進行中
完了
キャンセル済み
失敗

ベクトルストアファイルバッチリクエスト作成

名前 タイプ 説明 必須 既定値
chunking_strategy chunkingStrategyRequestParam ファイルをチャンクするために使用されるチャンキング戦略。 設定されていない場合は、auto 戦略を使用します。 いいえ
file_ids 配列 ベクター ストアが使う必要があるファイル ID の一覧。 ファイルにアクセスできる file_search などのツールに便利です。 はい

アシスタントストリームイベント

実行をストリーミングするときに出力されたイベントを表します。

サーバー送信イベント ストリーム内の各イベントには、eventdata プロパティがあります。

event: thread.created
data: {"id": "thread_123", "object": "thread", ...}

新しいオブジェクトが作成されるたび、新しい状態に遷移するたび、または部分的に (差分) ストリーミングされるたびにイベントを出力します。 たとえば、新しい実行が作成されたときに thread.run.created を、実行が完了したときに thread.run.completed を出力するなどです。 実行中にアシスタントがメッセージの作成を選択した場合は、thread.message.created eventthread.message.in_progress イベント、多くの thread.message.delta イベント、そして最後に thread.message.completed イベントを出力します。

時間の経過に伴ってイベントを追加する場合があるため、コード内で不明なイベントを適切に処理することをお勧めします。

このコンポーネントには、次のいずれかを指定できます。

スレッドストリームイベント

このコンポーネントには、次のいずれかを指定できます。

スレッドが作成されました

新しいスレッドが作成されると発生します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
データ threadObject メッセージを含むスレッドを表します。 はい
イベント ひも はい

Data: threadObject

Event の列挙型: ThreadStreamEventEnum

価値 説明
スレッドが作成されました スレッドがイベントを作成しました

runStreamEvent

このコンポーネントには、次のいずれかを指定できます。

thread.run.created

新しい実行が作成されると発生します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
データ runObject スレッドでの実行を表します。 はい
イベント ひも はい

データ: runObject

Event の列挙型: RunStreamEventCreated

価値 説明
thread.run.created

thread.run.queued

実行が queued 状態に移行すると発生します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
データ runObject スレッドでの実行を表します。 はい
イベント ひも はい

データ: runObject

Event の列挙型: RunStreamEventQueued

価値 説明
thread.run.queued

thread.run.in_progress

実行が in_progress 状態に移行するときに発生します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
データ runObject スレッドでの実行を表します。 はい
イベント ひも はい

データ: runObject

Event の列挙型: RunStreamEventInProgress

価値 説明
thread.run.in_progress

スレッド実行にアクションが必要です

実行が requires_action 状態に移行すると発生します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
データ runObject スレッドでの実行を表します。 はい
イベント ひも はい

データ: runObject

Event の列挙型: RunStreamEventRequiresAction

価値 説明
thread.run.requires_action

スレッドの実行が完了しました

実行が完了すると発生します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
データ runObject スレッドでの実行を表します。 はい
イベント ひも はい

データ: runObject

Event の列挙型: RunStreamEventCompleted

価値 説明
スレッドの実行が完了しました

スレッド実行失敗

実行が失敗すると発生します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
データ runObject スレッドでの実行を表します。 はい
イベント ひも はい

データ: runObject

Event の列挙型: RunStreamEventFailed

価値 説明
スレッド実行失敗

thread.run.cancelling

実行が cancelling 状態に移行すると発生します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
データ runObject スレッドでの実行を表します。 はい
イベント ひも はい

データ: runObject

Event の列挙型: RunStreamEventCancelling

価値 説明
thread.run.cancelling

thread.run.cancelled

実行が取り消されると発生します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
データ runObject スレッドでの実行を表します。 はい
イベント ひも はい

データ: runObject

Event の列挙型: RunStreamEventCancelled

価値 説明
thread.run.cancelled

スレッドの実行期限が過ぎました

実行の有効期限が切れると発生します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
データ runObject スレッドでの実行を表します。 はい
イベント ひも はい

データ: runObject

Event の列挙型: RunStreamEventExpired

価値 説明
スレッドの実行期限が過ぎました

ステップストリームイベントを実行

このコンポーネントには、次のいずれかを指定できます。

thread.run.step.created

実行ステップが作成されると発生します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
データ runStepObject 実行の実行中のステップを表します。
はい
イベント ひも はい

データ: runStepObject

Event の列挙型: RunStepStreamEventCreated

価値 説明
thread.run.step.created

thread.run.step.in_progress

実行ステップが in_progress 状態に移行すると発生します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
データ runStepObject 実行の実行中のステップを表します。
はい
イベント ひも はい

データ: runStepObject

Event の列挙型: RunStepStreamEventInProgress

価値 説明
thread.run.step.in_progress

thread.run.step.delta

実行ステップの一部がストリーミングされているときに発生します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
データ runStepDeltaObject 実行ステップの差分、つまりストリーミング中に変更された実行ステップのフィールドを表します。
はい
イベント ひも はい

データ: runStepDeltaObject

Event の列挙型: RunStepStreamEventDelta

価値 説明
thread.run.step.delta

スレッドの実行ステップが完了しました

実行ステップが完了すると発生します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
データ runStepObject 実行の実行中のステップを表します。
はい
イベント ひも はい

データ: runStepObject

Event の列挙型: RunStepStreamEventCompleted

価値 説明
スレッドの実行ステップが完了しました

スレッドの実行ステップが失敗しました

実行ステップが失敗すると発生します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
データ runStepObject 実行の実行中のステップを表します。
はい
イベント ひも はい

データ: runStepObject

Event の列挙型: RunStepStreamEventFailed

価値 説明
スレッドの実行ステップが失敗しました

thread.run.step.cancelled

実行ステップが取り消されると発生します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
データ runStepObject 実行の実行中のステップを表します。
はい
イベント ひも はい

データ: runStepObject

Event の列挙型: RunStepStreamEventCancelled

価値 説明
thread.run.step.cancelled

スレッドの実行ステップ期限切れ

実行ステップの有効期限が切れると発生します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
データ runStepObject 実行の実行中のステップを表します。
はい
イベント ひも はい

データ: runStepObject

Event の列挙型: RunStepStreamEventExpired

価値 説明
スレッドの実行ステップ期限切れ

messageStreamEvent

このコンポーネントには、次のいずれかを指定できます。

スレッドのメッセージが作成されました

メッセージが作成されると発生します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
データ messageObject スレッド内のメッセージを表します。 はい
イベント ひも はい

Data: messageObject

Event の列挙型: MessageStreamEventCreated

価値 説明
スレッドのメッセージが作成されました

スレッドメッセージ進行中

メッセージが in_progress 状態に移行するときに発生します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
データ messageObject スレッド内のメッセージを表します。 はい
イベント ひも はい

Data: messageObject

Event の列挙型: MessageStreamEventInProgress

価値 説明
スレッドメッセージ進行中

thread.message.delta

メッセージが部分的にストリーミングされているときに発生します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
データ messageDeltaObject メッセージの差分、つまりストリーミング中に変更されたメッセージのフィールドを表します。
はい
イベント ひも はい

Data: messageDeltaObject

Event の列挙型: MessageStreamEventDelta

価値 説明
thread.message.delta

スレッドメッセージ完了

メッセージが完了すると発生します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
データ messageObject スレッド内のメッセージを表します。 はい
イベント ひも はい

Data: messageObject

Event の列挙型: MessageStreamEventCompleted

価値 説明
スレッドメッセージ完了

スレッドメッセージが未完了です

メッセージが完成前に終了すると発生します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
データ messageObject スレッド内のメッセージを表します。 はい
イベント ひも はい

Data: messageObject

Event の列挙型: MessageStreamEventIncomplete

価値 説明
スレッドメッセージが未完了です

注釈

このコンポーネントには、次のいずれかを指定できます。

クリック

クリック操作。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
ボタン イーナム クリック中に押されたマウス ボタンを示します。 leftrightwheelback、または forwardの 1 つ。

使用できる値: leftrightwheelbackforward
はい
type イーナム イベントの種類を指定します。 クリック アクションの場合、このプロパティは
常に clickに設定されます。

使用可能な値: click
はい
x 整数 (integer) クリックが発生した x 座標。
はい
y 整数 (integer) クリックが発生した y 座標。
はい

コードインタープリタファイル出力

ファイルであるコード インタープリター ツール呼び出しの出力。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
ファイル 配列 はい
type イーナム コード インタープリター ファイル出力の型。 常に files です。

使用可能な値: files
はい

コード通訳者テキスト出力

テキストであるコード インタープリター ツール呼び出しの出力。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
ログファイル ひも コード インタープリター ツール呼び出しのログ。
はい
type イーナム コード インタープリターテキスト出力の型。 常に logs です。

使用可能な値: logs
はい

CodeInterpreterTool

コードを実行するツール。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
file_ids 配列 コードを実行するファイルの ID。
はい
type イーナム コード インタープリター ツールの型。 常に code_interpreter です。

使用可能な値: code_interpreter
はい

コードインタープリター・ツールコール

コードを実行するためのツール呼び出し。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コード ひも 実行するコード。
はい
id ひも コード インタープリター ツール呼び出しの一意の ID。
はい
結果 配列 コード インタープリター ツール呼び出しの結果。
はい
状態 イーナム コード インタープリター ツール呼び出しの状態。

使用可能な値: in_progressinterpretingcompleted
はい
type イーナム コード インタープリター ツール呼び出しの型。 常に code_interpreter_call です。

使用可能な値: code_interpreter_call
はい

コードインタープリタツール出力

このコンポーネントには、次のいずれかを指定できます。

比較フィルター

定義された比較操作を使用して、指定した属性キーを特定の値と比較するために使用されるフィルター。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
ひも 値と比較するキー。 はい
type イーナム 比較演算子 ( eqnegtgteltlte) を指定します。
- eq:イコール
- ne: 等しくない
- gt: より大きい
- gte: 以上または等しい
- lt:未満
- lte: 以下

使用可能な値: eqnegtgteltlte
はい
文字列または数値またはブール値 属性キーと比較する値は、文字列、数値、またはブール型をサポートします。 はい

CompoundFilter(コンパウンドフィルター)

andまたはorを使用して複数のフィルターを結合します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
フィルター 配列 結合するフィルターの配列。 項目は、 ComparisonFilter または CompoundFilterできます。 はい
type イーナム 操作の種類: and または or
使用可能な値: andor
はい

ComputerAction

このコンポーネントには、次のいずれかを指定できます。

コンピュータスクリーンショット画像

コンピューター使用ツールで使用されるコンピューターのスクリーンショット画像。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
file_id ひも スクリーンショットを含むアップロードされたファイルの識別子。 いいえ
image_url ひも スクリーンショット画像の URL。 いいえ
type イーナム イベントの種類を指定します。 コンピューターのスクリーンショットの場合、このプロパティは
常に computer_screenshotに設定されます。

使用可能な値: computer_screenshot
はい

ComputerTool

仮想コンピューターを制御するツール。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
ディスプレイ高さ 数値 コンピューターディスプレイの高さ。
はい
ディスプレイ幅 数値 コンピューターディスプレイの幅。
はい
環境 イーナム 制御するコンピューター環境の種類。

使用可能な値: macwindowsubuntubrowser
はい
イーナム コンピューター使用ツールの種類。 常に computer_use_preview です。

使用可能な値: computer-use-preview
はい

コンピュータツール呼び出し

コンピューター使用ツールへのツール呼び出し。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
アクション ComputerAction はい
通話ID ひも 出力を使用してツール呼び出しに応答するときに使用される識別子。
はい
id ひも コンピューター呼び出しの一意の ID。 はい
安全チェック待ち 配列 コンピューターを使った通話の保留中の安全性チェック。
はい
状態 イーナム アイテムの状態。 次のいずれか: in_progresscompleted、または
incomplete。 API 経由で項目が返される際に設定されます。

使用可能な値: in_progresscompletedincomplete
はい
type イーナム コンピューター呼び出しの種類。 常に computer_call です。
使用可能な値: computer_call
はい

ComputerToolCallOutput

コンピューター ツール呼び出しの出力。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
acknowledged_safety_checks 配列 API によって報告され、確認済みの安全性チェック
ディベロッパー。
いいえ
通話ID ひも 出力を生成したコンピューター ツール呼び出しの ID。
はい
id ひも コンピューター ツールの呼び出し出力の ID。
いいえ
アウトプット ComputerScreenshotImage コンピューター使用ツールで使用されるコンピューターのスクリーンショット画像。
はい
状態 イーナム メッセージ入力の状態。 次のいずれか: in_progresscompleted、または
incomplete。 API 経由で入力項目が返される際に設定されます。

使用可能な値: in_progresscompletedincomplete
いいえ
type イーナム コンピューター ツールの呼び出し出力の種類。 常に computer_call_output です。

使用可能な値: computer_call_output
はい

ComputerToolCallOutputResource

名前 タイプ 説明 必須 既定値
acknowledged_safety_checks 配列 API によって報告され、確認済みの安全性チェック
ディベロッパー。
いいえ
通話ID ひも 出力を生成したコンピューター ツール呼び出しの ID。
はい
id ひも コンピューターを使った通話ツールの出力の一意の ID。
はい
アウトプット ComputerScreenshotImage コンピューター使用ツールで使用されるコンピューターのスクリーンショット画像。
はい
状態 イーナム メッセージ入力の状態。 次のいずれか: in_progresscompleted、または
incomplete。 API 経由で入力項目が返される際に設定されます。

使用可能な値: in_progresscompletedincomplete
いいえ
type イーナム コンピューター ツールの呼び出し出力の種類。 常に computer_call_output です。

使用可能な値: computer_call_output
はい

ComputerToolCallSafetyCheck

コンピューターを使った通話の保留中の安全性チェック。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コード ひも 保留中の安全性チェックの種類。 はい
id ひも 保留中の安全性チェックの ID。 はい
メッセージ ひも 保留されている安全性チェックの詳細。 はい

コンテンツ

マルチモーダル入力および出力に関する情報。

このコンポーネントには、次のいずれかを指定できます。

座標

x/y 座標ペア (例: { x: 100, y: 200 })。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
x 整数 (integer) x 座標。
はい
y 整数 (integer) y 座標。
はい

CreateModelResponseProperties

名前 タイプ 説明 必須 既定値
メタデータ メタデータ オブジェクトにアタッチできる 16 個のキーと値のペアのセット。 これは次のようになります。
オブジェクトに関する追加情報を構造化された形式で格納し、
API またはダッシュボードを使用してオブジェクトをクエリする場合に役立ちます。

キーは、最大長が 64 文字の文字列です。 値は文字列です
最大長は 512 文字です。
いいえ
モデル ひも 応答の生成に使用されるモデル。 いいえ
温度 数値 使用するサンプリング温度 (0 から 2)。 0.8 のような大きい値にすると、出力はよりランダムになり、0.2 のような小さい値にすると、出力はより集中的および決定論的になります。
一般に、これと top_p の両方ではなく、いずれかを変更することをお勧めします。
いいえ 1
top_p 数値 温度を使用したサンプリングの代わりに、核サンプリングと呼ばれます。
ここで、モデルはトークンの結果をtop_p確率で考慮します
質量。 したがって、0.1 は、上位 10% 確率質量を構成するトークンのみを意味します
考慮されます。

一般に、これと temperature の両方ではなく、いずれかを変更することをお勧めします。
いいえ 1
ユーザー ひも OpenAI が不正使用を監視および検出するのに役立つ、エンド ユーザーを表す一意の識別子。 .
いいえ

createResponse

名前 タイプ 説明 必須 既定値
含める 配列 {"$ref": "#/components/schemas/includable/description"} いいえ
インプット 文字列または配列 応答の生成に使用される、モデルへのテキスト、画像、またはファイルの入力。 はい
指示 ひも システム (または開発者) メッセージをモデルのコンテキストの最初の項目として挿入します。

previous_response_id と一緒に使用する場合は、前の手順
応答は次の応答に引き継がれません。 これにより、単純になります。
システム (または開発者) のメッセージを新しい応答でスワップアウトする場合。
いいえ
最大出力トークン数 整数 (integer) 表示される出力トークンや推論トークンなど、応答用に生成できるトークンの数の上限。
いいえ
並列ツール呼び出し ブーリアン モデルがツール呼び出しを並列で実行できるようにするかどうかを指定します。
いいえ 正しい
以前のレスポンスID ひも モデルに対する以前の応答の一意の ID。 これを使用して、
複数ターン会話を作成します。
いいえ
推論 推論 o シリーズ モデルのみ

構成オプション
作業を制限します。
いいえ
ブーリアン 後で取得するために生成されたモデル応答を保存するかどうか
API。
いいえ 正しい
ブーリアン true に設定すると、モデル応答データがクライアントにストリーミングされます。
サーバー送信イベントを使用して生成されます。
いいえ いいえ
テキスト オブジェクト モデルからのテキスト応答の構成オプション。 プレーンにすることができます
テキストまたは構造化された JSON データ。 詳細情報:
- テキスト入力と出力
- 構造化された出力
いいえ
└─ format TextResponseFormatConfiguration モデルが出力する必要がある形式を指定するオブジェクト。

構造化出力を有効にする { "type": "json_schema" } を構成する
これは、モデルが指定された JSON スキーマと一致することを保証します。 既定の形式は { "type": "text" } であり、追加のオプションはありません。

gpt-4o 以降のモデルでは推奨されません。

{ "type": "json_object" }に設定すると、古い JSON モードが有効になります。
は、モデルが生成するメッセージが有効な JSON であることを保証します。 json_schema の使用
それをサポートするモデルに適しています。
いいえ
ツール選択 ToolChoiceOptions または ToolChoiceTypes または ToolChoiceFunction 生成時に使用するツール (またはツール) をモデルで選択する方法
応答。 tools パラメーターを参照して、どのツールを指定するかを確認します
モデルが呼び出すことができます。
いいえ
tools 配列 応答の生成中にモデルが呼び出す可能性があるツールの配列。 あなた
では、 tool_choice パラメーターを設定して、使用するツールを指定できます。

モデルを提供できるツールの 2 つのカテゴリは次のとおりです。

- 組み込みツール
いいえ
truncation イーナム モデルの応答に使用する切り捨て戦略。
- auto: この応答と前の応答のコンテキストが上限を超えている場合
モデルのコンテキスト ウィンドウのサイズを超えると、モデルは
入力項目を減らしてコンテキストウィンドウに応じた応答を行う
会話の途中。
- disabled (既定値): モデルの応答がコンテキスト ウィンドウを超える場合
モデルのサイズを超えると、要求は 400 エラーで失敗します。

使用可能な値: autodisabled
いいえ

DoubleClick

ダブルクリック アクション。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
type イーナム イベントの種類を指定します。 ダブルクリック アクションの場合、このプロパティは次のようになります。
常に double_clickに設定されます。

使用可能な値: double_click
はい
x 整数 (integer) ダブルクリックが発生した x 座標。
はい
y 整数 (integer) ダブルクリックが発生した y 座標。
はい

ドラッグする

ドラッグ操作。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
配列 ドラッグ アクションのパスを表す座標の配列。 座標は配列として表示されます
オブジェクト。例:
<br>[<br> { x: 100, y: 200 },<br> { x: 200, y: 300 }<br>]<br>
はい
type イーナム イベントの種類を指定します。 ドラッグ操作の場合、このプロパティは
常に dragに設定されます。

使用可能な値: drag
はい

簡易入力メッセージ

命令フォロー階層を示すロールを含むモデルへのメッセージ入力。 developerロールまたはsystemロールで指定された命令は、userロールで指定された命令よりも優先されます。 assistant ロールを持つメッセージは、以前の操作でモデルによって生成されたものと見なされます。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コンテンツ string または InputMessageContentList 応答の生成に使用される、モデルへのテキスト、画像、またはオーディオ入力。
以前のアシスタント応答を含めることもできます。
はい
role イーナム メッセージ入力の役割。 次のいずれか: userassistantsystem、または
developer

使用可能な値: userassistantsystemdeveloper
はい
type イーナム メッセージ入力の種類。 常に message です。

使用可能な値: message
いいえ

FileCitation

ファイルへの引用。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
file_id ひも ファイルの ID。
はい
インデックス 整数 (integer) ファイルの一覧内のファイルのインデックス。
はい
type イーナム ファイル引用の種類。 常に file_citation です。

使用可能な値: file_citation
はい

FilePath

ファイルへのパス。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
file_id ひも ファイルの ID。
はい
インデックス 整数 (integer) ファイルの一覧内のファイルのインデックス。
はい
type イーナム ファイル パスの種類。 常に file_path です。

使用可能な値: file_path
はい

FileSearchRanker

ファイル検索に使用するランカー。 指定しない場合は、 auto ランカーを使用します。

プロパティ 価値
説明 ファイル検索に使用するランカー。 指定しない場合は、 auto ランカーを使用します。
タイプ ひも
auto
default_2024_08_21

ファイル検索ツール

アップロードされたファイルから関連するコンテンツを検索するツール。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
フィルター ComparisonFilter または CompoundFilter ファイル属性に基づいて適用するフィルター。 いいえ
最大結果数 整数 (integer) 返される結果の最大数。 この数値は 1 の間にする必要があります
から 50。
いいえ
ランキングオプション オブジェクト 検索のランク付けオプション。 いいえ
└─ ranker イーナム ファイル検索に使用するランカー。
使用可能な値: autodefault-2024-11-15
いいえ
└─ スコアのしきい値 数値 ファイル検索のスコアしきい値(0 ~ 1 の数値)。
1 に近い数値は、最も関連性の高い値のみを返そうとします
返される結果が少なくなる可能性があります。
いいえ 0
type イーナム ファイル検索ツールの種類。 常に file_search です。

使用可能な値: file_search
はい
vector_store_ids 配列 検索するベクトルストアの ID。
はい

ファイル検索ツール呼び出し

ファイル検索ツールの呼び出しの結果。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
id ひも ファイル検索ツール呼び出しの一意の ID。
はい
Query 配列 ファイルの検索に使用されるクエリ。
はい
結果 配列 ファイル検索ツールの呼び出しの結果。
いいえ
状態 イーナム ファイル検索ツールの呼び出しの状態。 次のいずれか: in_progress
searchingincomplete または failed

使用できる値: in_progresssearchingcompletedincompletefailed
はい
type イーナム ファイル検索ツールの呼び出しの種類。 常に file_search_call です。

使用可能な値: file_search_call
はい

機能ツール (FunctionTool)

モデルが呼び出しを選択できる関数を独自のコードで定義します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
説明 ひも 関数の説明。 次のことを判断するためにモデルで使用されます
または関数を呼び出さない。
いいえ
名前 ひも 呼び出す関数の名前。
はい
パラメーター オブジェクト 関数のパラメーターを記述する JSON スキーマ オブジェクト。
はい
厳密 ブーリアン 厳密なパラメーター検証を適用するかどうかを指定します。 デフォルト true
はい
type イーナム 関数ツールの型。 常に function です。

使用可能な値: function
はい

FunctionToolCall

関数を実行するためのツール呼び出し。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
引数 ひも 関数に渡す引数の JSON 文字列。
はい
通話ID ひも モデルによって生成される関数ツール呼び出しの一意の ID。
はい
id ひも 関数ツール呼び出しの一意の ID。
はい
名前 ひも 実行する関数の名前。
はい
状態 イーナム アイテムの状態。 次のいずれか: in_progresscompleted、または
incomplete。 API 経由で項目が返される際に設定されます。

使用可能な値: in_progresscompletedincomplete
いいえ
type イーナム 関数ツール呼び出しの型。 常に function_call です。

使用可能な値: function_call
はい

FunctionToolCallOutput

関数ツール呼び出しの出力。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
通話ID ひも モデルによって生成される関数ツール呼び出しの一意の ID。
はい
id ひも 関数ツール呼び出し出力の一意の ID。 設定されるのは、この項目が
は API を介して返されます。
いいえ
アウトプット ひも 関数ツール呼び出しの出力の JSON 文字列。
はい
状態 イーナム アイテムの状態。 次のいずれか: in_progresscompleted、または
incomplete。 API 経由で項目が返される際に設定されます。

使用可能な値: in_progresscompletedincomplete
いいえ
type イーナム 関数ツール呼び出し出力の型。 常に function_call_output です。

使用可能な値: function_call_output
はい

フィンクションツールコールアウトプットリソース (FunctionToolCallOutputResource)

名前 タイプ 説明 必須 既定値
通話ID ひも モデルによって生成される関数ツール呼び出しの一意の ID。
はい
id ひも 関数呼び出しツール出力の一意の ID。
はい
アウトプット ひも 関数ツール呼び出しの出力の JSON 文字列。
はい
状態 イーナム アイテムの状態。 次のいずれか: in_progresscompleted、または
incomplete。 API 経由で項目が返される際に設定されます。

使用可能な値: in_progresscompletedincomplete
いいえ
type イーナム 関数ツール呼び出し出力の型。 常に function_call_output です。

使用可能な値: function_call_output
はい

includable

モデル応答に含める追加の出力データを指定します。 現在サポートされている値は次のとおりです。

  • file_search_call.results: ファイル検索ツールの呼び出しの検索結果を含めます。
  • message.input_image.image_url: 入力メッセージの画像 URL を含めます。
  • computer_call_output.output.image_url: コンピューター呼び出し出力の画像 URL を含めます。
プロパティ 価値
説明 モデル応答に含める追加の出力データを指定します。 現在
サポートされている値は次のとおりです。
- file_search_call.results: 次の検索結果を含めます
ファイル検索ツールの呼び出し。
- message.input_image.image_url: 入力メッセージの画像 URL を含めます。
- computer_call_output.output.image_url: コンピューター呼び出し出力の画像 URL を含めます。
タイプ ひも
file_search_call.results
message.input_image.image_url
computer_call_output.output.image_url

InputAudio

モデルへのオーディオ入力。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
データ ひも Base64 でエンコードされたオーディオ データ。
はい
フォーマット イーナム オーディオ データの形式。 現在サポートされている形式は mp3
wav

使用可能な値: mp3wav
はい
type イーナム 入力項目の種類。 常に input_audio です。

使用可能な値: input_audio
はい

入力内容

このコンポーネントには、次のいずれかを指定できます。

インプットファイル

モデルへのファイル入力。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
file_data ひも モデルに送信されるファイルの内容。
いいえ
file_id ひも モデルに送信されるファイルの ID。
いいえ
ファイル名 ひも モデルに送信されるファイルの名前。
いいえ
type イーナム 入力項目の種類。 常に input_file です。

使用可能な値: input_file
はい

InputImage

モデルへの画像入力。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
詳細 イーナム モデルに送信されるイメージの詳細レベル。 次のいずれか。high
low または auto。 既定値は auto です。

使用可能な値: highlowauto
はい
file_id ひも モデルに送信されるファイルの ID。
いいえ
image_url ひも モデルに送信されるイメージの URL。 完全修飾 URL または
データ URL 内の base64 でエンコードされたイメージ。
いいえ
type イーナム 入力項目の種類。 常に input_image です。

使用可能な値: input_image
はい

入力項目

このコンポーネントには、次のいずれかを指定できます。

入力メッセージ

命令フォロー階層を示すロールを含むモデルへのメッセージ入力。 developerロールまたはsystemロールで指定された命令は、userロールで指定された命令よりも優先されます。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コンテンツ インプットメッセージコンテンツリスト モデルに対する 1 つまたは複数の入力項目の一覧(異なるコンテンツを含む)
タイプ。
はい
role イーナム メッセージ入力の役割。 usersystem、または developer のいずれか。

使用可能な値: usersystemdeveloper
はい
状態 イーナム アイテムの状態。 次のいずれか: in_progresscompleted、または
incomplete。 API 経由で項目が返される際に設定されます。

使用可能な値: in_progresscompletedincomplete
いいえ
type イーナム メッセージ入力の種類。 常に messageに設定します。

使用可能な値: message
いいえ

インプットメッセージコンテンツリスト

さまざまなコンテンツ タイプを含む、モデルに対する 1 つまたは複数の入力項目のリスト。

このコンポーネントに対して定義されているプロパティはありません。

インプットメッセージリソース

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コンテンツ インプットメッセージコンテンツリスト モデルに対する 1 つまたは複数の入力項目の一覧(異なるコンテンツを含む)
タイプ。
はい
id ひも メッセージ入力の一意の ID。
はい
role イーナム メッセージ入力の役割。 usersystem、または developer のいずれか。

使用可能な値: usersystemdeveloper
はい
状態 イーナム アイテムの状態。 次のいずれか: in_progresscompleted、または
incomplete。 API 経由で項目が返される際に設定されます。

使用可能な値: in_progresscompletedincomplete
いいえ
type イーナム メッセージ入力の種類。 常に messageに設定します。

使用可能な値: message
いいえ

入力テキスト

モデルへのテキスト入力。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
テキスト ひも モデルへのテキスト入力。
はい
type イーナム 入力項目の種類。 常に input_text です。

使用可能な値: input_text
はい

Item

応答の生成に使用されるコンテンツ項目。

このコンポーネントには、次のいずれかを指定できます。

ItemReference

参照する項目の内部識別子。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
id ひも 参照する項目の ID。
はい
type イーナム 参照する項目の種類。 常に item_reference です。

使用可能な値: item_reference
はい

ItemResource

応答の生成に使用されるコンテンツ項目。

このコンポーネントには、次のいずれかを指定できます。

KeyPress

モデルが実行するキー押下のコレクション。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
キー 配列 モデルが押す必要があるキーの組み合わせ。 これは、
キーを表す文字列の配列。
はい
type イーナム イベントの種類を指定します。 キー押下動作の場合、このプロパティは
常に keypressに設定されます。

使用可能な値: keypress
はい

メタデータ

オブジェクトにアタッチできる 16 個のキーと値のペアのセット。 これは、構造化された形式でオブジェクトに関する追加情報を格納したり、API またはダッシュボードを使用してオブジェクトのクエリを実行したりする場合に役立ちます。

キーは、最大長が 64 文字の文字列です。 値は、最大長が 512 文字の文字列です。

このコンポーネントに対して定義されているプロパティはありません。

モデル応答プロパティ

名前 タイプ 説明 必須 既定値
メタデータ メタデータ オブジェクトにアタッチできる 16 個のキーと値のペアのセット。 これは次のようになります。
オブジェクトに関する追加情報を構造化された形式で格納し、
API またはダッシュボードを使用してオブジェクトをクエリする場合に役立ちます。

キーは、最大長が 64 文字の文字列です。 値は文字列です
最大長は 512 文字です。
いいえ
モデル ひも 応答の生成に使用されるモデル。 いいえ
温度 数値 使用するサンプリング温度 (0 から 2)。 0.8 のような大きい値にすると、出力はよりランダムになり、0.2 のような小さい値にすると、出力はより集中的および決定論的になります。
一般に、これと top_p の両方ではなく、いずれかを変更することをお勧めします。
いいえ 1
top_p 数値 温度を使用したサンプリングの代わりに、核サンプリングと呼ばれます。
ここで、モデルはトークンの結果をtop_p確率で考慮します
質量。 したがって、0.1 は、上位 10% 確率質量を構成するトークンのみを意味します
考慮されます。

一般に、これと temperature の両方ではなく、いずれかを変更することをお勧めします。
いいえ 1
ユーザー ひも OpenAI が不正使用を監視および検出するのに役立つ、エンド ユーザーを表す一意の識別子。 .
いいえ

動く

マウスの移動アクション。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
type イーナム イベントの種類を指定します。 移動アクションの場合、このプロパティは
常に moveに設定されます。

使用可能な値: move
はい
x 整数 (integer) 移動先の x 座標。
はい
y 整数 (integer) 移動先の y 座標。
はい

OutputAudio

モデルからのオーディオ出力。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
データ ひも モデルからの Base64 でエンコードされたオーディオ データ。
はい
書き起こし ひも モデルからのオーディオ データのトランスクリプト。
はい
type イーナム 出力オーディオの種類。 常に output_audio です。

使用可能な値: output_audio
はい

OutputContent

このコンポーネントには、次のいずれかを指定できます。

OutputItem

名前 タイプ 説明 必須 既定値
アクション ComputerAction はい
引数 ひも 関数に渡す引数の JSON 文字列。
はい
通話ID ひも 出力を使用してツール呼び出しに応答するときに使用される識別子。
はい
コンテンツ 配列 テキストの内容の推論。
はい
id ひも 推論コンテンツの一意識別子。
はい
名前 ひも 実行する関数の名前。
はい
安全チェック待ち 配列 コンピューターを使った通話の保留中の安全性チェック。
はい
Query 配列 ファイルの検索に使用されるクエリ。
はい
結果 配列 ファイル検索ツールの呼び出しの結果。
いいえ
role イーナム 出力メッセージの役割。 常に assistant です。

使用可能な値: assistant
はい
状態 イーナム アイテムの状態。 次のいずれか: in_progresscompleted、または
incomplete。 API 経由で項目が返される際に設定されます。

使用可能な値: in_progresscompletedincomplete
はい
type イーナム オブジェクトの古い型。 常に reasoning です。

使用可能な値: reasoning
はい

出力メッセージ

モデルからの出力メッセージ。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コンテンツ 配列 出力メッセージの内容。
はい
id ひも 出力メッセージの一意の ID。
はい
role イーナム 出力メッセージの役割。 常に assistant です。

使用可能な値: assistant
はい
状態 イーナム メッセージ入力の状態。 次のいずれか: in_progresscompleted、または
incomplete。 API 経由で入力項目が返される際に設定されます。

使用可能な値: in_progresscompletedincomplete
はい
type イーナム 出力メッセージの型。 常に message です。

使用可能な値: message
はい

出力テキスト

モデルからのテキスト出力。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
注釈 配列 テキスト出力の注釈。
はい
テキスト ひも モデルからのテキスト出力。
はい
type イーナム 出力テキストの型。 常に output_text です。

使用可能な値: output_text
はい

リアルタイムセッション作成リクエスト

リアルタイム セッション オブジェクトの構成。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
入力オーディオフォーマット イーナム 入力オーディオの形式。 オプションは、pcm16g711_ulaw、または g711_alaw です。
pcm16の場合、入力オーディオは、24kHz サンプル レートで 16 ビット PCM、シングル チャネル (モノラル)、およびリトル エンディアン バイト順である必要があります。

使用可能な値: pcm16g711_ulawg711_alaw
いいえ
入力音声ノイズ低減 オブジェクト 入力オーディオノイズリダクションの構成。 オフにするには、 null に設定できます。
ノイズリダクションは、VAD とモデルに送信される前に入力オーディオ バッファーに追加されたオーディオをフィルター処理します。
オーディオをフィルター処理すると、入力オーディオの認識を向上させることで、VAD とターン検出の精度 (誤検知の減少) とモデルのパフォーマンスを向上させることができます。
いいえ
└─ タイプ イーナム ノイズリダクションの種類。 near_field はヘッドフォンなどの近距離マイク用で、 far_field はラップトップや会議室のマイクなどの遠距離マイク用です。

使用可能な値: near_fieldfar_field
いいえ
input_audio_transcription オブジェクト 入力オーディオ文字起こしの構成。既定ではオフに設定され、 null に設定して一度オフにすることができます。 入力オーディオの文字起こしはモデルにネイティブではありません。これは、モデルがオーディオを直接消費するためです。 文字起こしは 文字起こしエンドポイントを 介して非同期的に実行され、モデルが実際に聞いた内容を精密に反映するものではなく、入力音声コンテンツの参考として扱う必要があります。 クライアントは必要に応じて言語を設定し、文字起こしを求めることができます。これらは、文字起こしサービスに追加のガイダンスを提供します。
いいえ
└─ 言語 ひも 入力オーディオの言語。 入力言語を指定する
ISO-639-1 ( en など) 形式では、精度と待機時間が向上します。
いいえ
└─ モデル ひも 文字起こし、現在のオプションに使用するモデルは、 gpt-4o-transcribegpt-4o-mini-transcribe、および whisper-1です。
いいえ
└─ プロンプト ひも モデルのスタイルをガイドしたり、前のオーディオ セグメントを続行したりするための省略可能なテキスト。
whisper-1の場合、プロンプトはキーワードの一覧です。
gpt-4o-transcribe モデルの場合、プロンプトは "テクノロジに関連する単語を期待する" などのフリー テキスト文字列です。
いいえ
指示 ひも モデル呼び出しの前に付加される既定のシステム命令 (つまり、システム メッセージ)。 このフィールドを使用すると、クライアントは必要な応答に基づいてモデルをガイドできます。 モデルは、応答のコンテンツと形式 (例: "非常に簡潔にする"、"優しく行動する"、"ここでは良い応答の例") とオーディオ動作 (たとえば、"すばやく話す"、"声に感情を挿入する"、"頻繁に笑う") に対して指示できます。 この命令はモデルに従う保証はありませんが、目的の動作に関するガイダンスをモデルに提供します。

サーバーは、このフィールドが設定されておらず、セッションの開始時に session.created イベントに表示される場合に使用される既定の命令を設定します。
いいえ
最大応答出力トークン数 整数または文字列 1 つのアシスタント応答の出力トークンの最大数。
ツール呼び出しを含む。 1 ~ 4096 の範囲の整数を指定します。
出力トークンを制限するか、または使用可能な最大トークンを使用するために inf を使うか
指定されたモデル。 既定値は inf です。
いいえ
モダリティ モデルが応答できるモダリティのセット。 オーディオを無効にするには、
これを ["text"] に設定します。
いいえ
モデル ひも このセッションに使用されるデプロイの名前。
いいえ
出力オーディオ形式 イーナム 出力オーディオの形式。 オプションは、pcm16g711_ulaw、または g711_alaw です。
pcm16の場合、出力オーディオは 24kHz のレートでサンプリングされます。

使用可能な値: pcm16g711_ulawg711_alaw
いいえ
温度 数値 モデルのサンプリング温度。[0.6, 1.2] に制限されます。 オーディオ モデルでは、最高のパフォーマンスを得るための温度 0.8 を強くお勧めします。
いいえ 0.8
ツール選択 ひも モデルがツールを選択する方法。 オプションは、 autononerequired、または
関数を指定します。
いいえ 自動
tools 配列 モデルで使用できるツール (関数)。 いいえ
turn_detection オブジェクト ターン検出、Ether サーバー VAD、セマンティック VAD の構成。 これをオフにする null に設定できます。この場合、クライアントはモデルの応答を手動でトリガーする必要があります。
サーバー VAD は、モデルがオーディオ ボリュームに基づいて音声の開始と終了を検出し、ユーザーの音声の最後で応答することを意味します。
セマンティック VAD はより高度であり、ターン検出モデル (VAD と組み合わせて) を使用して、ユーザーが話し終わったかどうかを意味的に推定した後、この確率に基づいてタイムアウトを動的に設定します。 たとえば、ユーザーの音声が uhhmで小さくなる場合、モデルはターンの終わりになる確率が低いと判断して、ユーザーが話し続けるのをさらに長く待ちます。 これは、より自然な会話に役立ちますが、待ち時間が長くなる可能性があります。
いいえ
└─ 応答作成 ブーリアン VAD 停止イベントが発生したときに応答を自動的に生成するかどうか。
いいえ 正しい
└─ 熱心さ イーナム semantic_vad モードでのみ使用されます。 モデルが応答することへの熱心さ。 low は、ユーザーが話し続けるのを待つ時間が長くなります。 high は、より迅速に応答します。 auto は既定値であり、 mediumに相当します。

使用可能な値: lowmediumhighauto
いいえ
└─ interrupt_response ブーリアン 既定への出力で進行中の応答を自動的に中断するかどうかを指定します。
VAD 開始イベントが発生した時の会話 (つまり、conversationauto)。
いいえ 正しい
└─ prefix_padding_ms 整数 (integer) server_vad モードでのみ使用されます。 VAD が音声を検出する前に含めるオーディオの量 (〗
(ミリ秒) 既定値は 300 ミリ秒です。
いいえ
└─ 無音時間_ミリ秒 整数 (integer) server_vad モードでのみ使用されます。 音声停止を検出する無音時間 (ミリ秒単位)。 既定では、
を 500 ミリ秒に設定します。 値が短いほど、モデルはより迅速に応答します。
ユーザーの短い休止に割り込む可能性があります。
いいえ
└─ しきい値 数値 server_vad モードでのみ使用されます。 VAD のアクティブ化しきい値 (0.0 から 1.0)、既定値は 0.5 です。 しきい値を大きくすると、モデルをアクティブ化するために大きな音声が必要になるため、ノイズの多い環境ではパフォーマンスが向上する可能性があります。
いいえ
└─ タイプ イーナム ターン検出の種類。

使用可能な値: server_vadsemantic_vad
いいえ
音声 VoiceIdsShared いいえ

RealtimeSessionCreateResponse

エフェメラル キーを使用した新しいリアルタイム セッション構成。 キーの既定の TTL は 1 分です。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
クライアントシークレット オブジェクト API によって返されるエフェメラル キー。 はい
└─ 有効期限_終了 整数 (integer) トークンの有効期限のタイムスタンプ。 現在、すべてのトークンは 1 分後に期限切れになります。
いいえ
└─ value ひも クライアント環境で Realtime API への接続を認証するために使用できるエフェメラル キー。 これは、サーバー側でのみ使用する必要がある標準 API トークンではなく、クライアント側の環境で使用します。
いいえ
入力オーディオフォーマット ひも 入力オーディオの形式。 オプションは、pcm16g711_ulaw、または g711_alaw です。
いいえ
入力音声書き起こし オブジェクト 入力オーディオ文字起こしの構成。既定ではオフに設定され、 null に設定して一度オフにすることができます。 入力オーディオの文字起こしはモデルにネイティブではありません。これは、モデルがオーディオを直接消費するためです。 文字起こしは、ささやきを通じて非同期的に実行され、モデルによって理解される表現ではなく、大まかなガイダンスとして扱われる必要があります。
いいえ
└─ モデル ひも 文字起こしに使用するモデル whisper-1 は、現在サポートされている唯一のモデルです。
いいえ
指示 ひも モデル呼び出しの前に付加される既定のシステム命令 (つまり、システム メッセージ)。 このフィールドを使用すると、クライアントは必要な応答に基づいてモデルをガイドできます。 モデルは、応答のコンテンツと形式 (例: "非常に簡潔にする"、"優しく行動する"、"ここでは適切な応答の例")、およびオーディオ動作 (例: "すばやく話す"、"声に感情を挿入する"、"頻繁に笑う") に対して指示できます。 この命令はモデルに従う保証はありませんが、目的の動作に関するガイダンスをモデルに提供します。
サーバーは、このフィールドが設定されておらず、セッションの開始時に session.created イベントに表示される場合に使用される既定の命令を設定します。
いいえ
最大応答出力トークン数 整数または文字列 1 つのアシスタント応答の出力トークンの最大数。
ツール呼び出しを含む。 1 ~ 4096 の範囲の整数を指定します。
出力トークンを制限するか、または使用可能な最大トークンを使用するために inf を使うか
指定されたモデル。 既定値は inf です。
いいえ
モダリティ モデルが応答できるモダリティのセット。 オーディオを無効にするには、
これを ["text"] に設定します。
いいえ
出力オーディオ形式 ひも 出力オーディオの形式。 オプションは、pcm16g711_ulaw、または g711_alaw です。
いいえ
温度 数値 モデルのサンプリング温度。[0.6, 1.2] に制限されます。 既定値は 0.8 です。
いいえ
ツール選択 ひも モデルがツールを選択する方法。 オプションは、 autononerequired、または関数を指定します。
いいえ
tools 配列 モデルで使用できるツール (関数)。 いいえ
turn_detection オブジェクト ターン検出の構成。 オフにするには、 null に設定できます。 サーバー VAD は、モデルがオーディオ ボリュームに基づいて音声の開始と終了を検出し、ユーザーの音声の最後で応答することを意味します。
いいえ
└─ prefix_padding_ms 整数 (integer) VAD が音声を検出する前に含めるオーディオの量 (〗
(ミリ秒) 既定値は 300 ミリ秒です。
いいえ
└─ 無音時間_ミリ秒 整数 (integer) 音声停止を検出する無音時間 (ミリ秒単位)。 既定値は 500 ミリ秒です。 値を小さくすると、モデルの応答が速くなりますが、ユーザーの短い休止に割り込む可能性があります。
いいえ
└─ しきい値 数値 VAD のアクティブ化しきい値 (0.0 から 1.0)、既定値は 0.5 です。 しきい値を大きくすると、モデルをアクティブ化するために大きな音声が必要になるため、ノイズの多い環境ではパフォーマンスが向上する可能性があります。
いいえ
└─ タイプ ひも ターン検出の種類。現在サポートされているのは server_vad のみです。
いいえ
音声 VoiceIdsShared いいえ

リアルタイムトランスクリプションセッション作成リクエスト

リアルタイム文字起こしセッション オブジェクトの構成。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
含める 配列 文字起こしに含める項目のセット。 現在使用可能な項目は次のとおりです。
- item.input_audio_transcription.logprobs
いいえ
入力オーディオフォーマット イーナム 入力オーディオの形式。 オプションは、pcm16g711_ulaw、または g711_alaw です。
pcm16の場合、入力オーディオは、24kHz サンプル レートで 16 ビット PCM、シングル チャネル (モノラル)、およびリトル エンディアン バイト順である必要があります。

使用可能な値: pcm16g711_ulawg711_alaw
いいえ
入力音声ノイズ低減 オブジェクト 入力オーディオノイズリダクションの構成。 オフにするには、 null に設定できます。
ノイズリダクションは、VAD とモデルに送信される前に入力オーディオ バッファーに追加されたオーディオをフィルター処理します。
オーディオをフィルター処理すると、入力オーディオの認識を向上させることで、VAD とターン検出の精度 (誤検知の減少) とモデルのパフォーマンスを向上させることができます。
いいえ
└─ タイプ イーナム ノイズリダクションの種類。 near_field はヘッドフォンなどの近距離マイク用で、 far_field はラップトップや会議室のマイクなどの遠距離マイク用です。

使用可能な値: near_fieldfar_field
いいえ
input_audio_transcription オブジェクト 入力オーディオ文字起こしの構成。 クライアントは必要に応じて言語を設定し、文字起こしを求めることができます。これらは、文字起こしサービスに追加のガイダンスを提供します。
いいえ
└─ 言語 ひも 入力オーディオの言語。 入力言語を指定する
ISO-639-1 ( en など) 形式では、精度と待機時間が向上します。
いいえ
└─ モデル イーナム 文字起こし、現在のオプションに使用するモデルは、 gpt-4o-transcribegpt-4o-mini-transcribe、および whisper-1です。

使用可能な値: gpt-4o-transcribegpt-4o-mini-transcribewhisper-1
いいえ
└─ プロンプト ひも モデルのスタイルをガイドしたり、前のオーディオ セグメントを続行したりするための省略可能なテキスト。
whisper-1の場合、プロンプトはキーワードの一覧です。
gpt-4o-transcribe モデルの場合、プロンプトは "テクノロジに関連する単語を期待する" などのフリー テキスト文字列です。
いいえ
モダリティ モデルが応答できるモダリティのセット。 オーディオを無効にするには、
これを ["text"] に設定します。
いいえ
turn_detection オブジェクト ターン検出、Ether サーバー VAD、セマンティック VAD の構成。 これをオフにする null に設定できます。この場合、クライアントはモデルの応答を手動でトリガーする必要があります。
サーバー VAD は、モデルがオーディオ ボリュームに基づいて音声の開始と終了を検出し、ユーザーの音声の最後で応答することを意味します。
セマンティック VAD はより高度であり、ターン検出モデル (VAD と組み合わせて) を使用して、ユーザーが話し終わったかどうかを意味的に推定した後、この確率に基づいてタイムアウトを動的に設定します。 たとえば、ユーザーの音声が uhhmで小さくなる場合、モデルはターンの終わりになる確率が低いと判断して、ユーザーが話し続けるのをさらに長く待ちます。 これは、より自然な会話に役立ちますが、待ち時間が長くなる可能性があります。
いいえ
└─ 応答作成 ブーリアン VAD 停止イベントが発生したときに応答を自動的に生成するかどうか。 文字起こしセッションでは使用できません。
いいえ 正しい
└─ 熱心さ イーナム semantic_vad モードでのみ使用されます。 モデルが応答することへの熱心さ。 low は、ユーザーが話し続けるのを待つ時間が長くなります。 high は、より迅速に応答します。 auto は既定値であり、 mediumに相当します。

使用可能な値: lowmediumhighauto
いいえ
└─ interrupt_response ブーリアン VAD 開始イベントが発生したときに、既定の会話 (つまり、conversationauto) への出力を使用して、進行中の応答を自動的に中断するかどうか。 文字起こしセッションでは使用できません。
いいえ 正しい
└─ prefix_padding_ms 整数 (integer) server_vad モードでのみ使用されます。 VAD が音声を検出する前に含めるオーディオの量 (〗
(ミリ秒) 既定値は 300 ミリ秒です。
いいえ
└─ 無音時間_ミリ秒 整数 (integer) server_vad モードでのみ使用されます。 音声停止を検出する無音時間 (ミリ秒単位)。 既定値は 500 ミリ秒です。 値を小さくすると、モデルの応答が速くなりますが、ユーザーの短い休止に割り込む可能性があります。
いいえ
└─ しきい値 数値 server_vad モードでのみ使用されます。 VAD のアクティブ化しきい値 (0.0 から 1.0)、既定値は 0.5 です。 A
より高いしきい値は、モデルをアクティブ化するためにより大きなオーディオを必要とし、
したがって、ノイズの多い環境ではパフォーマンスが向上する可能性があります。
いいえ
└─ タイプ イーナム ターン検出の種類。

使用可能な値: server_vadsemantic_vad
いいえ

RealtimeTranscriptionSessionCreateResponse

新しいリアルタイム文字起こしセッション構成。

REST API を使用してサーバー上にセッションが作成されると、セッション オブジェクトにはエフェメラル キーも含まれます。 キーの既定の TTL は 1 分です。 このプロパティは、WebSocket API を介してセッションが更新されるときには存在しません。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
クライアントシークレット オブジェクト API によって返されるエフェメラル キー。 セッションが次の場合にのみ存在します。
は、REST API を使用してサーバー上に作成されます。
はい
└─ 有効期限_終了 整数 (integer) トークンの有効期限のタイムスタンプ。 現在、すべてのトークンは 1 分後に期限切れになります。
いいえ
└─ value ひも クライアント環境で Realtime API への接続を認証するために使用できるエフェメラル キー。 これは、サーバー側でのみ使用する必要がある標準 API トークンではなく、クライアント側の環境で使用します。
いいえ
入力オーディオフォーマット ひも 入力オーディオの形式。 オプションは、pcm16g711_ulaw、または g711_alaw です。
いいえ
input_audio_transcription オブジェクト 文字起こしモデルの構成。
いいえ
└─ 言語 ひも 入力オーディオの言語。 ISO-639-1 (例: en) 形式で入力言語を指定すると、精度と待機時間が向上します。
いいえ
└─ モデル イーナム 文字起こしに使用するモデル。 gpt-4o-transcribegpt-4o-mini-transcribe、または whisper-1 を指定できます。

使用可能な値: gpt-4o-transcribegpt-4o-mini-transcribewhisper-1
いいえ
└─ プロンプト ひも モデルのスタイルをガイドしたり、前のオーディオ セグメントを続行したりするための省略可能なテキスト。 プロンプトはオーディオ言語と一致する必要があります。
いいえ
モダリティ モデルが応答できるモダリティのセット。 オーディオを無効にするには、
これを ["text"] に設定します。
いいえ
turn_detection オブジェクト ターン検出の構成。 オフにするには、 null に設定できます。 サーバー VAD は、モデルがオーディオ ボリュームに基づいて音声の開始と終了を検出し、ユーザーの音声の最後で応答することを意味します。
いいえ
└─ prefix_padding_ms 整数 (integer) VAD が音声を検出する前に含めるオーディオの量 (〗
(ミリ秒) 既定値は 300 ミリ秒です。
いいえ
└─ 無音時間_ミリ秒 整数 (integer) 音声停止を検出する無音時間 (ミリ秒単位)。 既定値は 500 ミリ秒です。 値を小さくすると、モデルの応答が速くなりますが、ユーザーの短い休止に割り込む可能性があります。
いいえ
└─ しきい値 数値 VAD のアクティブ化しきい値 (0.0 から 1.0)、既定値は 0.5 です。 しきい値を大きくすると、モデルをアクティブ化するために大きな音声が必要になるため、ノイズの多い環境ではパフォーマンスが向上する可能性があります。
いいえ
└─ タイプ ひも ターン検出の種類。現在サポートされているのは server_vad のみです。
いいえ

認識力

o シリーズ モデルのみ

推論モデルの構成オプション。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
effort 推論努力 o シリーズ モデルのみ

推論モデルに関する推論の
作業を制限します。
現在サポートされている値は、lowmediumhigh です。 削減
推論作業により、応答が速くなり、使用されるトークンが少なくなる可能性があります
応答における推論に関して
はい 中程度
まとめ イーナム o シリーズ モデルのみ

モデルによって実行される推論の概要。 これは次のようになります。
は、モデルの推論プロセスのデバッグと理解に役立ちます。
concisedetailed のいずれか。

使用可能な値: concisedetailed
いいえ

ReasoningItem

応答の生成中に推論モデルによって使用される思考のチェーンの説明。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コンテンツ 配列 テキストの内容の推論。
はい
id ひも 推論コンテンツの一意識別子。
はい
状態 イーナム アイテムの状態。 次のいずれか: in_progresscompleted、または
incomplete。 API 経由で項目が返される際に設定されます。

使用可能な値: in_progresscompletedincomplete
いいえ
type イーナム オブジェクトの古い型。 常に reasoning です。

使用可能な値: reasoning
はい

拒否

モデルからの拒否。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
拒否 ひも モデルからの拒否の説明。
はい
type イーナム 拒否の種類。 常に refusal です。

使用可能な値: refusal
はい

返答

名前 タイプ 説明 必須 既定値
created_at 数値 この応答が作成された時刻の Unix タイムスタンプ (秒単位)。
はい
エラー ResponseError モデルが応答の生成に失敗したときに返されるエラー オブジェクト。
はい
id ひも この応答の一意の識別子。
はい
不完全な詳細 オブジェクト 応答が不完全である理由の詳細。
はい
└─ 理由 イーナム 応答が不完全である理由。
使用可能な値: max_output_tokenscontent_filter
いいえ
指示 ひも システム (または開発者) メッセージをモデルのコンテキストの最初の項目として挿入します。

previous_response_id と一緒に使用する場合は、前の手順
応答は次の応答に引き継がれません。 これにより、単純になります。
システム (または開発者) のメッセージを新しい応答でスワップアウトする場合。
はい
最大出力トークン数 整数 (integer) 表示される出力トークンや会話状態など、応答に対して生成できるトークンの数の上限。
いいえ
メタデータ メタデータ オブジェクトにアタッチできる 16 個のキーと値のペアのセット。 これは次のようになります。
オブジェクトに関する追加情報を構造化された形式で格納し、
API またはダッシュボードを使用してオブジェクトをクエリする場合に役立ちます。

キーは、最大長が 64 文字の文字列です。 値は文字列です
最大長は 512 文字です。
はい
モデル ひも 応答の生成に使用されるモデル。 はい
オブジェクト イーナム このリソースのオブジェクトの種類 - 常に responseに設定されます。

使用可能な値: response
はい
アウトプット 配列 モデルによって生成されたコンテンツ項目の配列。

- output 配列内の項目の長さと順序は依存しています
モデルの応答について。
- output 配列内の最初の項目にアクセスするのではなく、
それがモデルによって生成されたコンテンツを含む assistant メッセージであると仮定すると、
output_text プロパティを使用することを検討できます。
SDK でサポートされています。
はい
出力テキスト ひも 集計されたテキスト出力を含む SDK 専用の便利なプロパティ
存在する場合は、output_text配列内のすべてのoutput項目から。
Python SDK と JavaScript SDK でサポートされています。
いいえ
並列ツール呼び出し ブーリアン モデルがツール呼び出しを並列で実行できるようにするかどうかを指定します。
はい 正しい
以前のレスポンスID ひも モデルに対する以前の応答の一意の ID。 これを使用して、
複数ターン会話を作成します。
いいえ
推論 推論 o シリーズ モデルのみ

構成オプション
作業を制限します。
いいえ
状態 イーナム 応答生成の状態。 次のいずれかです。completedfailed
in_progress または incomplete

使用可能な値: completedfailedin_progressincomplete
いいえ
温度 数値 使用するサンプリング温度 (0 から 2)。 0.8 のような大きい値にすると、出力はよりランダムになり、0.2 のような小さい値にすると、出力はより集中的および決定論的になります。
一般に、これと top_p の両方ではなく、いずれかを変更することをお勧めします。
はい 1
テキスト オブジェクト モデルからのテキスト応答の構成オプション。 プレーンにすることができます
テキストまたは構造化された JSON データ。 詳細情報:
- テキスト入力と出力
- 構造化された出力
いいえ
└─ format TextResponseFormatConfiguration モデルが出力する必要がある形式を指定するオブジェクト。

構造化出力を有効にする { "type": "json_schema" } を構成する
これは、モデルが指定された JSON スキーマと一致することを保証します。 既定の形式は { "type": "text" } であり、追加のオプションはありません。

gpt-4o 以降のモデルでは推奨されません。

{ "type": "json_object" }に設定すると、古い JSON モードが有効になります。
は、モデルが生成するメッセージが有効な JSON であることを保証します。 json_schema の使用
それをサポートするモデルに適しています。
いいえ
ツール選択 ToolChoiceOptions または ToolChoiceTypes または ToolChoiceFunction 生成時に使用するツール (またはツール) をモデルで選択する方法
応答。 tools パラメーターを参照して、どのツールを指定するかを確認します
モデルが呼び出すことができます。
はい
tools 配列 応答の生成中にモデルが呼び出す可能性があるツールの配列。 あなた
では、 tool_choice パラメーターを設定して、使用するツールを指定できます。

モデルを提供できるツールの 2 つのカテゴリは次のとおりです。

- 組み込みツール
はい
top_p 数値 温度を使用したサンプリングの代わりに、核サンプリングと呼ばれます。
ここで、モデルはトークンの結果をtop_p確率で考慮します
質量。 したがって、0.1 は、上位 10% 確率質量を構成するトークンのみを意味します
考慮されます。

一般に、これと temperature の両方ではなく、いずれかを変更することをお勧めします。
はい 1
truncation イーナム モデルの応答に使用する切り捨て戦略。
- auto: この応答と前の応答のコンテキストが上限を超えている場合
モデルのコンテキスト ウィンドウのサイズを超えると、モデルは
入力項目を減らしてコンテキストウィンドウに応じた応答を行う
会話の途中。
- disabled (既定値): モデルの応答がコンテキスト ウィンドウを超える場合
モデルのサイズを超えると、要求は 400 エラーで失敗します。

使用可能な値: autodisabled
いいえ
使用量 ResponseUsage トークン使用の詳細を表し、入力トークン、出力トークンを含みます。
出力トークンの内訳と、使用されたトークンの合計。
いいえ
ユーザー ひも OpenAI が不正使用を監視および検出するのに役立つ、エンド ユーザーを表す一意の識別子。 .
いいえ

レスポンス・オーディオ・デルタ・イベント

部分的なオーディオ応答がある場合に出力されます。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
デルタ ひも Base64 でエンコードされた応答オーディオ バイトのチャンク。
はい
type イーナム イベントの種類。 常に response.audio.delta です。

使用可能な値: response.audio.delta
はい

ResponseAudioDoneEvent

オーディオ応答が完了したときに出力されます。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
type イーナム イベントの種類。 常に response.audio.done です。

使用可能な値: response.audio.done
はい

ResponseAudioTranscriptDeltaEvent

オーディオの部分的なトランスクリプトがある場合に出力されます。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
デルタ ひも オーディオ応答の部分的なトランスクリプト。
はい
type イーナム イベントの種類。 常に response.audio.transcript.delta です。

使用可能な値: response.audio.transcript.delta
はい

ResponseAudioTranscriptDoneEvent

完全なオーディオ トランスクリプトが完了したときに出力されます。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
type イーナム イベントの種類。 常に response.audio.transcript.done です。

使用可能な値: response.audio.transcript.done
はい

ResponseCodeInterpreterCallCodeDeltaEvent

コード インタープリターによって部分的なコード スニペットが追加されたときに生成されます。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
デルタ ひも コード インタープリターによって追加された部分コード スニペット。
はい
output_index 整数 (integer) コードインタープリターの呼び出しが進行中の出力項目のインデックス。
はい
type イーナム イベントの種類。 常に response.code_interpreter_call.code.delta です。

使用可能な値: response.code_interpreter_call.code.delta
はい

ResponseCodeInterpreterCallCodeDoneEvent

コード スニペットの出力がコード インタープリターによって終了されたときに生成されます。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コード ひも コード インタープリターによる最終的なコード スニペット出力。
はい
output_index 整数 (integer) コードインタープリターの呼び出しが進行中の出力項目のインデックス。
はい
イーナム イベントの種類。 常に response.code_interpreter_call.code.done です。

使用可能な値: response.code_interpreter_call.code.done
はい

レスポンスコードインタープリタの呼び出し完了イベント

コード インタープリター呼び出しが完了したときに生成されます。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コード解釈器起動 CodeInterpreterToolCall コードを実行するためのツール呼び出し。
はい
output_index 整数 (integer) コードインタープリターの呼び出しが進行中の出力項目のインデックス。
はい
type イーナム イベントの種類。 常に response.code_interpreter_call.completed です。

使用可能な値: response.code_interpreter_call.completed
はい

ResponseCodeInterpreterCallInProgressEvent

コード インタープリター呼び出しが進行中のときに生成されます。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コードインタープリターの呼び出し (code_interpreter_call) CodeInterpreterToolCall コードを実行するためのツール呼び出し。
はい
output_index 整数 (integer) コードインタープリターの呼び出しが進行中の出力項目のインデックス。
はい
type イーナム イベントの種類。 常に response.code_interpreter_call.in_progress です。

使用可能な値: response.code_interpreter_call.in_progress
はい

ResponseCodeInterpreterCallInterpretingEvent

コード インタープリターがコード スニペットをアクティブに解釈しているときに生成されます。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コードインタープリター呼び出し CodeInterpreterToolCall コードを実行するためのツール呼び出し。
はい
output_index 整数 (integer) コードインタープリターの呼び出しが進行中の出力項目のインデックス。
はい
type イーナム イベントの種類。 常に response.code_interpreter_call.interpreting です。

使用可能な値: response.code_interpreter_call.interpreting
はい

ResponseCompletedEvent

モデルの応答が完了したときに出力されます。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
返答 応答 はい
type イーナム イベントの種類。 常に response.completed です。

使用可能な値: response.completed
はい

ResponseContentPartAddedEvent

新しいコンテンツ パーツが追加されたときに生成されます。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コンテンツインデックス 整数 (integer) 追加されたコンテンツ パーツのインデックス。
はい
アイテムID ひも コンテンツ パーツが追加された出力項目の ID。
はい
output_index 整数 (integer) コンテンツ パーツが追加された出力項目のインデックス。
はい
パーツ OutputContent はい
type イーナム イベントの種類。 常に response.content_part.added です。

使用可能な値: response.content_part.added
はい

ResponseContentPartDoneEvent

コンテンツ パーツが完了したときに生成されます。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コンテンツインデックス 整数 (integer) 実行されるコンテンツ パーツのインデックス。
はい
アイテムID ひも コンテンツ パーツが追加された出力項目の ID。
はい
output_index 整数 (integer) コンテンツ パーツが追加された出力項目のインデックス。
はい
パーツ OutputContent はい
type イーナム イベントの種類。 常に response.content_part.done です。

使用可能な値: response.content_part.done
はい

ResponseCreatedEvent

応答の作成時に生成されるイベント。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
返答 応答 はい
type イーナム イベントの種類。 常に response.created です。

使用可能な値: response.created
はい

応答エラー

モデルが応答の生成に失敗したときに返されるエラー オブジェクト。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コード ResponseErrorCode 応答のエラー コード。
はい
メッセージ ひも 人が判読できるエラーの説明。
はい

応答エラーコード

応答のエラー コード。

プロパティ 価値
説明 応答のエラー コード。
タイプ ひも
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

応答エラーイベント

エラーが発生したときに出力されます。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コード ひも エラー コード。
はい
メッセージ ひも エラー メッセージ。
はい
param ひも エラー パラメーター。
はい
type イーナム イベントの種類。 常に error です。

使用可能な値: error
はい

応答失敗イベント

応答が失敗したときに生成されるイベント。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
返答 応答 はい
type イーナム イベントの種類。 常に response.failed です。

使用可能な値: response.failed
はい

ResponseFileSearchCallCompletedEvent

ファイル検索呼び出しが完了したときに生成されます (結果が見つかりました)。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
アイテムID ひも ファイル検索呼び出しが開始される出力項目の ID。
はい
output_index 整数 (integer) ファイル検索呼び出しが開始される出力項目のインデックス。
はい
type イーナム イベントの種類。 常に response.file_search_call.completed です。

使用可能な値: response.file_search_call.completed
はい

ResponseFileSearchCallInProgressEvent

ファイル検索呼び出しが開始されたときに生成されます。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
アイテムID ひも ファイル検索呼び出しが開始される出力項目の ID。
はい
output_index 整数 (integer) ファイル検索呼び出しが開始される出力項目のインデックス。
はい
type イーナム イベントの種類。 常に response.file_search_call.in_progress です。

使用可能な値: response.file_search_call.in_progress
はい

ResponseFileSearchCallSearchingEvent

ファイル検索が現在検索されているときに出力されます。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
アイテムID ひも ファイル検索呼び出しが開始される出力項目の ID。
はい
output_index 整数 (integer) ファイル検索呼び出しで検索する出力項目のインデックス。
はい
type イーナム イベントの種類。 常に response.file_search_call.searching です。

使用可能な値: response.file_search_call.searching
はい

ResponseFunctionCallArgumentsDeltaEvent

部分的な関数呼び出し引数デルタがある場合に出力されます。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
デルタ ひも 関数呼び出し引数は、追加されるデルタを返します。
はい
アイテムID ひも 関数呼び出し引数デルタが追加される出力項目の ID。
はい
output_index 整数 (integer) 関数呼び出し引数デルタが追加される出力項目のインデックス。
はい
type イーナム イベントの種類。 常に response.function_call_arguments.delta です。

使用可能な値: response.function_call_arguments.delta
はい

ResponseFunctionCallArgumentsDoneEvent

関数呼び出し引数が終了したときに出力されます。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
引数 ひも 関数呼び出し引数。 はい
アイテムID ひも 項目の ID。 はい
output_index 整数 (integer) 出力項目のインデックス。 はい
type イーナム
使用可能な値: response.function_call_arguments.done
はい

ResponseInProgressEvent

応答の進行中に出力されます。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
返答 応答 はい
type イーナム イベントの種類。 常に response.in_progress です。

使用可能な値: response.in_progress
はい

ResponseIncompleteEvent

応答が不完全として終了したときに生成されるイベント。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
返答 応答 はい
type イーナム イベントの種類。 常に response.incomplete です。

使用可能な値: response.incomplete
はい

応答項目リスト

応答項目の一覧。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
データ 配列 この応答の生成に使用される項目の一覧。 はい
ファーストID ひも リスト内の最初の項目の ID。 はい
has_more ブーリアン さらに項目があるかどうか。 はい
last_id ひも リスト内の最後の項目の ID。 はい
オブジェクト イーナム 返されるオブジェクトの型は、 listする必要があります。
使用可能な値: list
はい

ResponseModalities

モデルで生成する出力の種類。 ほとんどのモデルは既定でテキストを生成できます。

["text"]

gpt-4o-audio-preview モデルを使用してオーディオを生成することもできます。 このモデルでテキストとオーディオの両方の応答を生成するように要求するには、以下を使用できます。

["text", "audio"]

このコンポーネントに対して定義されているプロパティはありません。

レスポンスモダリティ(テキストのみ)

モデルで生成する出力の種類。 ほとんどのモデルは既定でテキストを生成できます。

["text"]

この API は、オーディオや画像など、他の出力モダリティをすぐにサポートします。

このコンポーネントに対して定義されているプロパティはありません。

応答出力項目追加イベント

新しい出力項目が追加されたときに出力されます。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
アイテム OutputItem はい
output_index 整数 (integer) 追加された出力項目のインデックス。
はい
type イーナム イベントの種類。 常に response.output_item.added です。

使用可能な値: response.output_item.added
はい

ResponseOutputItemDoneEvent

出力項目が完了とマークされたときに出力されます。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
アイテム OutputItem はい
output_index 整数 (integer) 完了とマークされた出力項目のインデックス。
はい
type イーナム イベントの種類。 常に response.output_item.done です。

使用可能な値: response.output_item.done
はい

応答プロパティ

名前 タイプ 説明 必須 既定値
指示 ひも システム (または開発者) メッセージをモデルのコンテキストの最初の項目として挿入します。

previous_response_id と一緒に使用する場合は、前の手順
応答は次の応答に引き継がれません。 これにより、単純になります。
システム (または開発者) のメッセージを新しい応答でスワップアウトする場合。
いいえ
最大出力トークン数 整数 (integer) 表示される出力トークンや会話状態など、応答に対して生成できるトークンの数の上限。
いいえ
以前のレスポンスID ひも モデルに対する以前の応答の一意の ID。 これを使用して、
複数ターン会話を作成します。
いいえ
推論 推論 o シリーズ モデルのみ

構成オプション
作業を制限します。
いいえ
テキスト オブジェクト モデルからのテキスト応答の構成オプション。 プレーンにすることができます
テキストまたは構造化された JSON データ。 詳細情報:
- テキスト入力と出力
- 構造化された出力
いいえ
└─ format TextResponseFormatConfiguration モデルが出力する必要がある形式を指定するオブジェクト。

構造化出力を有効にする { "type": "json_schema" } を構成する
これは、モデルが指定された JSON スキーマと一致することを保証します。 既定の形式は { "type": "text" } であり、追加のオプションはありません。

gpt-4o 以降のモデルでは推奨されません。

{ "type": "json_object" }に設定すると、古い JSON モードが有効になります。
は、モデルが生成するメッセージが有効な JSON であることを保証します。 json_schema の使用
それをサポートするモデルに適しています。
いいえ
ツール選択 ToolChoiceOptions または ToolChoiceTypes または ToolChoiceFunction 生成時に使用するツール (またはツール) をモデルで選択する方法
応答。 tools パラメーターを参照して、どのツールを指定するかを確認します
モデルが呼び出すことができます。
いいえ
tools 配列 応答の生成中にモデルが呼び出す可能性があるツールの配列。 あなた
では、 tool_choice パラメーターを設定して、使用するツールを指定できます。

モデルを提供できるツールの 2 つのカテゴリは次のとおりです。

- 組み込みツール
いいえ
truncation イーナム モデルの応答に使用する切り捨て戦略。
- auto: この応答と前の応答のコンテキストが上限を超えている場合
モデルのコンテキスト ウィンドウのサイズを超えると、モデルは
入力項目を減らしてコンテキストウィンドウに応じた応答を行う
会話の途中。
- disabled (既定値): モデルの応答がコンテキスト ウィンドウを超える場合
モデルのサイズを超えると、要求は 400 エラーで失敗します。

使用可能な値: autodisabled
いいえ

ResponseRefusalDeltaEvent

部分的な拒否テキストがある場合に出力されます。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コンテンツインデックス 整数 (integer) 拒否テキストが追加されるコンテンツ パーツのインデックス。
はい
デルタ ひも 追加される拒否テキスト。
はい
アイテムID ひも 拒否テキストが追加される出力項目の ID。
はい
output_index 整数 (integer) 拒否テキストが追加される出力項目のインデックス。
はい
type イーナム イベントの種類。 常に response.refusal.delta です。

使用可能な値: response.refusal.delta
はい

ResponseRefusalDoneEvent

拒否テキストが終了したときに出力されます。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コンテンツインデックス 整数 (integer) 拒否テキストが確定されるコンテンツ パーツのインデックス。
はい
アイテムID ひも 拒否テキストが確定される出力項目の ID。
はい
output_index 整数 (integer) 拒否テキストが確定される出力項目のインデックス。
はい
拒否 ひも 最終処理される拒否テキスト。
はい
type イーナム イベントの種類。 常に response.refusal.done です。

使用可能な値: response.refusal.done
はい

レスポンスストリームイベント

名前 タイプ 説明 必須 既定値
注釈 注釈 はい
注釈インデックス 整数 (integer) 追加された注釈のインデックス。
はい
引数 ひも 関数呼び出し引数。 はい
コード ひも エラー コード。
はい
code_interpreter_call CodeInterpreterToolCall コードを実行するためのツール呼び出し。
はい
コンテンツインデックス 整数 (integer) テキスト コンテンツが確定されるコンテンツ パーツのインデックス。
はい
デルタ ひも 追加されたテキスト デルタ。
はい
アイテム OutputItem 完了とマークされた出力項目。
はい
アイテムID ひも テキスト コンテンツが最終処理される出力項目の ID。
はい
メッセージ ひも エラー メッセージ。
はい
output_index 整数 (integer) テキスト コンテンツが最終処理される出力項目のインデックス。
はい
param ひも エラー パラメーター。
はい
パーツ OutputContent 完了しているコンテンツ パーツ。
はい
拒否 ひも 最終処理される拒否テキスト。
はい
返答 応答 不完全な応答。
はい
テキスト ひも 最終処理されるテキスト コンテンツ。
はい
type イーナム イベントの種類。 常に response.output_text.done です。

使用可能な値: response.output_text.done
はい

レスポンステキストアノテーションデルタイベント

テキスト注釈が追加されたときに生成されます。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
注釈 注釈 はい
注釈インデックス 整数 (integer) 追加された注釈のインデックス。
はい
コンテンツインデックス 整数 (integer) テキスト注釈が追加されたコンテンツ パーツのインデックス。
はい
アイテムID ひも テキスト注釈が追加された出力項目の ID。
はい
output_index 整数 (integer) テキスト注釈が追加された出力項目のインデックス。
はい
type イーナム イベントの種類。 常に response.output_text.annotation.added です。

使用可能な値: response.output_text.annotation.added
はい

ResponseTextDeltaEvent

追加のテキストデルタがある場合に出力されます。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コンテンツインデックス 整数 (integer) テキスト デルタが追加されたコンテンツ パーツのインデックス。
はい
デルタ ひも 追加されたテキスト デルタ。
はい
アイテムID ひも テキストデルタが追加された出力項目の ID。
はい
アウトプットインデックス 整数 (integer) テキストデルタが追加された出力項目のインデックス。
はい
type イーナム イベントの種類。 常に response.output_text.delta です。

使用可能な値: response.output_text.delta
はい

ResponseTextDoneEvent

テキスト コンテンツが終了したときに出力されます。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
コンテンツインデックス 整数 (integer) テキスト コンテンツが確定されるコンテンツ パーツのインデックス。
はい
アイテムID ひも テキスト コンテンツが最終処理される出力項目の ID。
はい
output_index 整数 (integer) テキスト コンテンツが最終処理される出力項目のインデックス。
はい
テキスト ひも 最終処理されるテキスト コンテンツ。
はい
type イーナム イベントの種類。 常に response.output_text.done です。

使用可能な値: response.output_text.done
はい

ResponseUsage

入力トークン、出力トークン、出力トークンの内訳、使用されたトークンの合計など、トークンの使用状況の詳細を表します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
input_tokens 整数 (integer) 入力トークンの数。 はい
アウトプットトークン (output_tokens) 整数 (integer) 出力トークンの数。 はい
出力トークンの詳細 オブジェクト 出力トークンの詳細な内訳。 はい
└─ 推論トークン 整数 (integer) 推論トークンの数。 いいえ
合計トークン 整数 (integer) 使用されたトークンの合計数。 はい

スクリーンショット

スクリーンショット操作。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
type イーナム イベントの種類を指定します。 スクリーンショット アクションの場合、このプロパティは
常に screenshotに設定されます。

使用可能な値: screenshot
はい

スクロール

スクロール アクション。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
scroll_x 整数 (integer) 水平スクロール距離。
はい
scroll_y 整数 (integer) 垂直スクロール距離。
はい
type イーナム イベントの種類を指定します。 スクロール アクションの場合、このプロパティは次のようになります。
常に scrollに設定されます。

使用可能な値: scroll
はい
x 整数 (integer) スクロールが発生した x 座標。
はい
y 整数 (integer) スクロールが発生した y 座標。
はい

StopConfiguration

API が以降のトークンの生成を停止する最大 4 つのシーケンス。 返されるテキストに停止シーケンスは含まれません。

このコンポーネントには、次のいずれかを指定できます。

テキスト応答フォーマット構成

モデルが出力する必要がある形式を指定するオブジェクト。

{ "type": "json_schema" }を構成すると、構造化出力が有効になり、指定した JSON スキーマとモデルが確実に一致します。

既定の形式は { "type": "text" } であり、追加のオプションはありません。

gpt-4o 以降のモデルでは推奨されません。

{ "type": "json_object" }に設定すると、古い JSON モードが有効になり、モデルによって生成されるメッセージが有効な JSON であることが保証されます。 json_schemaをサポートするモデルには、を使用することをお勧めします。

このコンポーネントには、次のいずれかを指定できます。

テキスト応答フォーマットJsonSchema

JSON スキーマの応答形式。 構造化された JSON 応答を生成するために使用されます。 構造化出力の詳細を確認します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
説明 ひも 応答形式の目的の説明。次のためにモデルによって使用されます。
フォーマットでどう対応するかを決定する。
いいえ
名前 ひも 応答形式の名前。 a-z、A-Z、0-9 を使用するか、
アンダースコアとダッシュを含める必要があります。最大長は 64 です。
いいえ
スキーマ ResponseFormatJsonSchemaSchema JSON スキーマ オブジェクトとして記述された応答形式のスキーマ。 はい
厳密 ブーリアン 出力の生成時に厳格なスキーマの準拠を有効にするかどうか。
true に設定すると、モデルは常に定義されている正確なスキーマに従います
schema フィールド。 JSON スキーマのサブセットのみがサポートされる場合
stricttrueです。
いいえ いいえ
type イーナム 定義されている応答形式の型。 常に json_schema です。
使用可能な値: json_schema
はい

道具

このコンポーネントには、次のいずれかを指定できます。

ツール選択機能

モデルで特定の関数を強制的に呼び出すには、このオプションを使用します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
名前 ひも 呼び出す関数の名前。 はい
type イーナム 関数呼び出しの場合、型は常に function
使用可能な値: function
はい

ツール選択オプション

モデルによって呼び出されるツールを制御します (ある場合)。

none は、モデルがツールを呼び出さず、代わりにメッセージを生成することを意味します。

auto は、モデルがメッセージを生成するか、1 つ以上のツールを呼び出すかを選択できることを意味します。

required は、モデルが 1 つ以上のツールを呼び出す必要があることを意味します。

プロパティ 価値
説明 モデルによって呼び出されるツールを制御します (ある場合)。

none は、モデルがツールを呼び出さず、代わりにメッセージを生成することを意味します。

auto は、モデルがメッセージを生成するか、あるいはメッセージを呼び出すことができることを意味します。
追加のツール。

required は、モデルが 1 つ以上のツールを呼び出す必要があることを意味します。
タイプ ひも
none
auto
required

ツール選択タイプ

モデルが組み込みのツールを使用して応答を生成する必要があることを示します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
type イーナム モデルで使用するホステッド ツールの種類。 使用できる値は、以下のとおりです。
- file_search
- computer_use_preview

使用可能な値: file_searchcomputer_use_preview
はい

タイプ

テキストを入力するアクション。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
テキスト ひも 入力するテキスト。
はい
type イーナム イベントの種類を指定します。 入力操作の場合、このプロパティは
常に typeに設定されます。

使用可能な値: type
はい

ベクトルストアファイル属性更新リクエスト

名前 タイプ 説明 必須 既定値
attributes VectorStoreFileAttributes オブジェクトにアタッチできる 16 個のキーと値のペアのセット。 これは次のようになります。
オブジェクトに関する追加情報を構造化された形で保存するのに役立ちます。
API またはダッシュボードを使用してオブジェクトをクエリする場合に役立ちます。 キーは文字列です
最大長は 64 文字です。 値は、最大値を持つ文字列です
512 文字、ブール値、または数値の長さ。
はい

UrlCitation

モデル応答の生成に使用される Web リソースの引用。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
end_index 整数 (integer) メッセージ内の URL 引用の最後の文字のインデックス。
はい
start_index 整数 (integer) メッセージ内の URL 引用の最初の文字のインデックス。
はい
タイトル ひも Web リソースのタイトル。
はい
type イーナム URL 引用の種類。 常に url_citation です。

使用可能な値: url_citation
はい
URL ひも Web リソースの URL。
はい

ベクターストアファイル属性

オブジェクトにアタッチできる 16 個のキーと値のペアのセット。 これは、構造化された形式でオブジェクトに関する追加情報を格納したり、API またはダッシュボードを使用してオブジェクトのクエリを実行したりする場合に役立ちます。 キーは、最大長が 64 文字の文字列です。 値は、最大長が 512 文字、ブール値、または数値の文字列です。

このコンポーネントに対して定義されているプロパティはありません。

VectorStoreファイル内容応答

ベクター ストア ファイルの解析されたコンテンツを表します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
データ 配列 ファイルの解析されたコンテンツ。 はい
has_more ブーリアン さらに取得するコンテンツのページがあるかどうかを示します。 はい
次のページ ひも 次のページのトークン (存在する場合)。 はい
オブジェクト イーナム オブジェクトの種類。これは常に vector_store.file_content.page です
使用可能な値: vector_store.file_content.page
はい

ベクターストア検索リクエスト

名前 タイプ 説明 必須 既定値
フィルター ComparisonFilter または CompoundFilter ファイル属性に基づいて適用するフィルター。 いいえ
最大結果数 整数 (integer) 返される結果の最大数。 この数値は 1 から 50 までの数にする必要があります (1 と 50 も含まれます)。 いいえ 10
クエリ 文字列または配列 検索のクエリ文字列 はい
ランキングオプション オブジェクト 検索のランク付けオプション。 いいえ
└─ ranker イーナム
使用可能な値: autodefault-2024-11-15
いいえ
└─ スコアのしきい値 数値 いいえ 0
クエリを書き直す ブーリアン ベクター検索の自然言語クエリを書き換えるかどうか。 いいえ いいえ

ベクトルストア検索結果コンテンツオブジェクト

名前 タイプ 説明 必須 既定値
テキスト ひも 検索から返されるテキスト コンテンツ。 はい
type イーナム コンテンツの種類。
使用可能な値: text
はい

ベクトルストア検索結果項目

名前 タイプ 説明 必須 既定値
attributes VectorStoreFileAttributes オブジェクトにアタッチできる 16 個のキーと値のペアのセット。 これは次のようになります。
オブジェクトに関する追加情報を構造化された形で保存するのに役立ちます。
API またはダッシュボードを使用してオブジェクトをクエリする場合に役立ちます。 キーは文字列です
最大長は 64 文字です。 値は、最大値を持つ文字列です
512 文字、ブール値、または数値の長さ。
はい
コンテンツ 配列 ファイルからのコンテンツ チャンク。 はい
file_id ひも ベクター ストア ファイルの ID。 はい
ファイル名 ひも ベクター ストア ファイルの名前。 はい
score 数値 結果の類似性スコア。 はい

VectorStoreサーチ結果ページ

名前 タイプ 説明 必須 既定値
データ 配列 検索結果項目の一覧。 はい
has_more ブーリアン 取得できる結果が他にもあるかどうかを示します。 はい
次のページ ひも 次のページのトークン (存在する場合)。 はい
オブジェクト イーナム オブジェクトの種類。これは常に vector_store.search_results.page です
使用可能な値: vector_store.search_results.page
はい
検索クエリ 配列 はい

VoiceIdsShared

このコンポーネントに対して定義されているプロパティはありません。

待つ

待機操作。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
type イーナム イベントの種類を指定します。 待機操作の場合、このプロパティは
常に waitに設定されます。

使用可能な値: wait
はい

ReasoningEffort

o シリーズ モデルのみ

推論モデルの推論に関する作業を制限します。 現在サポートされている値は、lowmediumhigh です。 推論作業を減らすと、応答が速くなり、応答の推論に使用されるトークンが少なくなる可能性があります。

プロパティ 価値
説明 o シリーズ モデルのみ

推論モデルに関する推論の
作業を制限します。
現在サポートされている値は、lowmediumhigh です。 削減
推論作業により、応答が速くなり、使用されるトークンが少なくなる可能性があります
応答における推論に関して
タイプ ひも
デフォルト 中程度
low
medium
high

エラーイベント

エラーが発生すると発生します。 これは、内部サーバー エラーまたはタイムアウトが原因で発生することがあります。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
データ エラー はい
イベント ひも はい

event の列挙型: ErrorEventEnum

価値 説明
エラー

doneEvent

ストリーミングが終了すると発生します。

名前 タイプ 説明 必須 既定値
データ ひも はい
イベント ひも はい

event の列挙型: DoneEventEnum

価値 説明
完了

data の列挙型: DoneEventDataEnum

価値 説明
[完了]

次のステップ

モデルと REST API を使用した微調整について説明します。 Azure OpenAI をサポートする基となるモデルに関する記事を確認します。