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

このドキュメントでは、 Microsoft Foundry (クラシック) ポータルを参照します。

🔍 新しいポータルの詳細については、Microsoft Foundry (新しい) ドキュメント を参照してください。

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 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、プレビューと安定または一般提供 (GA) 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。

Important

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 最新のプレビュー リリース 最新の GA リリース Specifications Description
コントロール プレーン 2025-07-01-preview 2025-06-01 仕様書ファイル コントロール プレーン API は、 リソースの作成モデルのデプロイ、その他の上位レベルのリソース管理タスクなどの操作に使用されます。 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 v1 preview v1 仕様書ファイル データ プレーン API は、推論と作成の操作を制御します。

Authentication

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。 例えば次が挙げられます。

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補完を作成します。

URI パラメーター

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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 パス Yes 文字列
api-version クエリ Yes 文字列

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 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

Name タイプ Description Required Default
best_of 整数 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。
No 1
echo boolean 入力候補に加えてプロンプトをエコーバックします。 No False
frequency_penalty number -2.0 から 2.0 の数値。 値を正にすると、これまでのテキストに存在する頻度に基づいて新しいトークンにペナルティが課せられ、モデルが同じ行を逐語的に繰り返す可能性が低下します。 No 0
logit_bias 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選択が禁止されるか、または排他的になります。

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。
No None
logprobs 整数 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 5 つの最も可能性の高い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 要素がある可能性があります。

logprobs の最大値は 5 です。
No None
max_tokens 整数 入力候補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。
No 16
n 整数 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。
No 1
presence_penalty number -2.0 から 2.0 の数値。 正の値を指定すると、これまでのテキストに出現するかどうかに基づいて新しいトークンにペナルティが課せられ、モデルが新しいトピックを扱う可能性が高まります。 No 0
ダイアログを表示する 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に表示されるドキュメント区切り記号であるため、プロンプトが指定されていない場合、モデルは新しいドキュメントの先頭から生成されます。
Yes
seed 整数 指定した場合、システムは、同じ seed とパラメーターを持つ要求を繰り返して同じ結果を返すように、決定論的にサンプリングするよう最善を尽くします。

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。
No
stop 文字列または配列 API がそれ以上のトークンの生成を停止する最大 4 個のシーケンス。 返されるテキストに停止シーケンスは含まれません。 No
ストリーミング boolean 部分的な進行状況をストリーム バックするかどうか。 設定した場合、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
No False
suffix 文字列 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。
No None
temperature number 使用するサンプリング温度 (0 から 2)。 0.8 のような値が大きいほど出力がランダムになりますが、0.2 のような値が小さいと、フォーカスが高くなり、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。
No 1
top_p number 核サンプリングと呼ばれる、温度によるサンプリングの代替で、モデルはで top_p 確率質量を持つトークンの結果が考慮されます。 したがって、0.1 は、上位 10% の確率質量を含む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。
No 1
ユーザー 文字列 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。
No

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json createCompletionResponse

状態コード: 既定値

説明: サービスを利用できません

Content-Type Type Description
application/json errorResponse

Examples

Example

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補完を作成します。

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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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 パス Yes 文字列 デプロイされたモデルのデプロイ ID。
api-version クエリ Yes 文字列

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 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

Name タイプ Description Required Default
dimensions 整数 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。 No
encoding_format 文字列 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。 No
入力 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数 (text-embedding-ada-002 の場合は 8,192 トークン) を超えてはならず、空の文字列であってはなりません。また、配列は 2,048 次元以下でなければなりません。 Yes
input_type 文字列 使用する埋め込み検索の入力の型 No
ユーザー 文字列 エンドユーザーを表す一意の識別子。不正使用の監視と検出に役立ちます。 No

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json オブジェクト

Examples

Example

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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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 パス Yes 文字列
api-version クエリ Yes 文字列

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 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

Name タイプ Description Required Default
audio オブジェクト オーディオ出力のパラメーター。 modalities: ["audio"]でオーディオ出力を要求する場合に必要です。 No
└─ フォーマット 列挙型 出力オーディオの形式を指定します。 wavmp3flacopus、またはpcm16のいずれかである必要があります。

使用できる値: wavmp3flacopuspcm16
No
└─ ボイス 列挙型 音声の種類を指定します。 サポートされている音声は、 alloyechofableonyxnova、および shimmerです。

使用可能な値: alloyechofableonyxnovashimmer
No
data_sources アレイ 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。
No
frequency_penalty number -2.0 から 2.0 の数値。 値を正にすると、これまでのテキストに存在する頻度に基づいて新しいトークンにペナルティが課せられ、モデルが同じ行を逐語的に繰り返す可能性が低下します。
No 0
function_call 文字列または chatCompletionFunctionCallOption 非推奨になりました。tool_choice を使用してください。

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。
No
functions アレイ 非推奨になりました。tools を使用してください。

モデルが JSON 入力を生成する可能性がある関数の一覧。
No
logit_bias 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選択が禁止されるか、または排他的になります。
No None
logprobs boolean 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。 No False
max_completion_tokens 整数 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。 No
max_tokens 整数 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。
No
messages アレイ 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 Yes
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。 No
modalities 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"]
No
n 整数 入力メッセージごとに生成するチャット補完の選択肢の数。 すべての選択肢で生成されたトークンの数に基づいて課金されます。 コストを最小限に抑えるために、n1 のままにします。 No 1
parallel_tool_calls 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。 No True
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。 No
presence_penalty number -2.0 から 2.0 の数値。 正の値を指定すると、これまでのテキストに出現するかどうかに基づいて新しいトークンにペナルティが課せられ、モデルが新しいトピックを扱う可能性が高まります。
No 0
reasoning_effort 列挙型 o1 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。
使用可能な値: lowmediumhigh
No
response_format 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、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一致することが保証されます。

{ "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。
No
seed 整数 この機能はベータ版です。
指定した場合、システムは、同じ seed とパラメーターを持つ要求を繰り返して同じ結果を返すように、決定論的にサンプリングするよう最善を尽くします。
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。
No
stop 文字列または配列 API がさらにトークンの生成を停止する最大 4 つのシーケンス。
No
保存する boolean 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。 No
ストリーミング boolean 設定すると、ChatGPT のよう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
No False
stream_options 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。
No None
temperature number 使用するサンプリング温度 (0 から 2)。 0.8 のような値が大きいほど出力がランダムになりますが、0.2 のような値が小さいと、フォーカスが高くなり、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。
No 1
tool_choice 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。 No
tools アレイ 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。
No
top_logprobs 整数 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。 No
top_p number 核サンプリングと呼ばれる、温度によるサンプリングの代替で、モデルはで top_p 確率質量を持つトークンの結果が考慮されます。 したがって、0.1 は、上位 10% の確率質量を含む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。
No 1
ユーザー 文字列 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。
No
user_security_context 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。 No

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json オブジェクト

状態コード: 既定値

説明: サービスを利用できません

Content-Type Type Description
application/json errorResponse

Examples

Example

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補完を作成します。

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
    }
  }
}

Example

Azure Search データとシステム割り当てマネージド ID に基づいて補完を作成します。

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
    }
  }
}

Example

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
    }
  }
}

Example

Azure Search ベクター データ、前のアシスタント メッセージ、ユーザー割り当てマネージド ID に基づいて補完を作成します。

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
    }
  }
}

Example

指定された Azure Cosmos DB に対する補完を作成します。

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
    }
  }
}

Example

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
    }
  }
}

Example

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
    }
  }
}

Example

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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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 パス Yes 文字列
api-version クエリ Yes 文字列

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 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

Name タイプ Description Required Default
ファイル 文字列 文字起こしするオーディオ ファイル オブジェクト。 Yes
言語 文字列 入力オーディオの言語。 ISO-639-1 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。 No
ダイアログを表示する 文字列 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。 No
response_format audioResponseFormat 出力の形式を定義します。 No
temperature number 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自動的に温度を上げます。 No 0
timestamp_granularities[] アレイ 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。 No ['segment']

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json オブジェクト
text/plain 文字列 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)。

Examples

Example

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"
  }
}

Example

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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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 パス Yes 文字列
api-version クエリ Yes 文字列

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 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

Name タイプ Description Required Default
ファイル 文字列 翻訳するオーディオ ファイル。 Yes
ダイアログを表示する 文字列 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。 No
response_format audioResponseFormat 出力の形式を定義します。 No
temperature number 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自動的に温度を上げます。 No 0

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json オブジェクト
text/plain 文字列 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場合)。

Examples

Example

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"
  }
}

Example

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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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 パス Yes 文字列
api-version クエリ Yes 文字列

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 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

Name タイプ Description Required Default
入力 文字列 オーディオを合成する対象のテキスト。 最大長は 4,096 文字です。 Yes
response_format 列挙型 オーディオを合成する形式。
使用可能な値: mp3opusaacflacwavpcm
No
speed number 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 はデフォルト値です。 No 1.0
voice 列挙型 音声合成に使用する音声。
使用可能な値: alloyechofableonyxnovashimmer
Yes

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/octet-stream 文字列

Examples

Example

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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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 パス Yes 文字列
api-version クエリ Yes 文字列

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 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

Name タイプ Description Required Default
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。 No auto
n 整数 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。 No 1
output_compression 整数 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。 No 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。 No png
ダイアログを表示する 文字列 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。 Yes
partial_images 整数 生成する部分イメージの数。 このパラメーターは、部分的な画像を返すストリーミング応答に使用されます。 値は 0 から 3 の間である必要があります。 0 に設定すると、応答は 1 つのストリーミング イベントで送信される 1 つのイメージになります。 完全なイメージがより迅速に生成される場合は、部分的なイメージの完全な数が生成される前に、最終的なイメージが送信される可能性があることに注意してください。 0
ストリーミング boolean ストリーミング モードで画像を編集します。 no false
quality imageQuality 生成されるイメージの品質。 No auto
response_format imagesResponseFormat 生成された画像が返される形式です。 このパラメーターは、base64 でエンコードされたイメージを常に返す gpt-image-1 ではサポートされていません。
使用可能な値: urlb64_json
No url
size imageSize 生成されたイメージのサイズ。 No auto
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。 No vivid
ユーザー 文字列 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。 No

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json generateImagesResponse

状態コード: 既定値

説明: エラーが発生しました。

Content-Type Type Description
application/json dalleErrorResponse

Examples

Example

プロンプトの指定を受けて画像を作成します。

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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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 パス Yes 文字列
api-version クエリ Yes 文字列

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 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

Name タイプ Description Required Default
イメージ 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。 各画像は png または 50 MB 未満の jpg ファイルである必要があります。 Yes
入力忠実度 文字列 入力画像のスタイルと特徴、特に顔の特徴に合わせてモデルが実行する労力を制御します。 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。 highlow をサポートします。 no low
マスク 文字列 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。 No
n 整数 生成するイメージの数。 1 から 10 の間である必要があります。 No 1
ダイアログを表示する 文字列 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。 Yes
quality imageQuality 生成されるイメージの品質。 No auto
partial_images 生成する部分イメージの数。 このパラメーターは、部分的な画像を返すストリーミング応答に使用されます。 値は 0 から 3 の間である必要があります。 0 に設定すると、応答は 1 つのストリーミング イベントで送信される 1 つのイメージになります。 完全なイメージがより迅速に生成される場合は、部分的なイメージの完全な数が生成される前に、最終的なイメージが送信される可能性があることに注意してください。
ストリーミング boolean ストリーミング モードで画像を編集します。 no false
response_format imagesResponseFormat 生成された画像が返される形式です。 No url
size imageSize 生成されたイメージのサイズ。 No auto
ユーザー 文字列 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。 No

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json generateImagesResponse

状態コード: 既定値

説明: エラーが発生しました。

Content-Type Type Description
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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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
limit クエリ No 整数 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。
順序 クエリ No 文字列
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。
after クエリ No 文字列 改ページで使うカーソル。 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、リスト取得要求を行い、obj_foo で終わる 100 個のオブジェクトを受け取った場合、後続の呼び出しに after=obj_foo を含めて、リストの次のページをフェッチできます。
before クエリ No 文字列 改ページで使うカーソル。 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-version クエリ Yes 文字列

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 ここには Azure OpenAI API キーを指定します

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json listAssistantsResponse

Examples

Example

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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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-version クエリ Yes 文字列

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 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

Name タイプ Description Required Default
description 文字列 アシスタントの説明。 最大長は 512 文字です。
No
instructions 文字列 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。
No
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。
No
モデル 文字列 Yes
name 文字列 アシスタントの名前。 最大長は 256 文字です。
No
response_format 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、構造化出力が有効になり、モデルが指定された JSON スキーマと一致することが保証されます。 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。
No
temperature number 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。
No 1
tool_resources 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。
No
└─ コードインタープリタ (code_interpreter) オブジェクト No
└─ ファイル識別子 アレイ 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。
No []
└─ ファイル検索 オブジェクト No
└─ vector_store_ids アレイ 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。
No
└─ ベクトルストア アレイ 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。
No
tools アレイ 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。
No []
top_p number 核サンプリングと呼ばれる、温度によるサンプリングの代替で、モデルはで top_p 確率質量を持つトークンの結果が考慮されます。 したがって、0.1 は、上位 10% の確率質量を含む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。
No 1

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json assistantObject

Examples

Example

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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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
assistant_id パス Yes 文字列 取得するアシスタントの ID。
api-version クエリ Yes 文字列

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 ここには Azure OpenAI API キーを指定します

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json assistantObject

Examples

Example

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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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
assistant_id パス Yes 文字列 変更するアシスタントの ID。
api-version クエリ Yes 文字列

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 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

Name タイプ Description Required Default
description 文字列 アシスタントの説明。 最大長は 512 文字です。
No
instructions 文字列 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。
No
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。
No
モデル 文字列 No
name 文字列 アシスタントの名前。 最大長は 256 文字です。
No
response_format 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、構造化出力が有効になり、モデルが指定された JSON スキーマと一致することが保証されます。 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。
No
temperature number 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。
No 1
tool_resources 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。
No
└─ コードインタープリタ (code_interpreter) オブジェクト No
└─ ファイル識別子 アレイ 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。
No []
└─ ファイル検索 オブジェクト No
└─ vector_store_ids アレイ 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。
No
tools アレイ 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。
No []
top_p number 核サンプリングと呼ばれる、温度によるサンプリングの代替で、モデルはで top_p 確率質量を持つトークンの結果が考慮されます。 したがって、0.1 は、上位 10% の確率質量を含む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。
No 1

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json assistantObject

Examples

Example

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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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
assistant_id パス Yes 文字列 削除するアシスタントの ID。
api-version クエリ Yes 文字列

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 ここには Azure OpenAI API キーを指定します

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json deleteAssistantResponse

Examples

Example

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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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-version クエリ Yes 文字列

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 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

Name タイプ Description Required Default
messages アレイ スレッドを開始するメッセージの一覧。 No
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。
No
tool_resources 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。
No
└─ コードインタープリタ (code_interpreter) オブジェクト No
└─ ファイル識別子 アレイ 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。
No []
└─ ファイル検索 オブジェクト No
└─ vector_store_ids アレイ 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。
No
└─ ベクトルストア アレイ 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。
No

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json threadObject

Examples

Example

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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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
thread_id パス Yes 文字列 取得するスレッドの ID。
api-version クエリ Yes 文字列

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 ここには Azure OpenAI API キーを指定します

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json threadObject

Examples

Example

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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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
thread_id パス Yes 文字列 変更するスレッドの ID。 変更できるのは metadata だけです。
api-version クエリ Yes 文字列

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 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

Name タイプ Description Required Default
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。
No
tool_resources 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。
No
└─ コードインタープリタ (code_interpreter) オブジェクト No
└─ ファイル識別子 アレイ 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。
No []
└─ ファイル検索 オブジェクト No
└─ vector_store_ids アレイ 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。
No

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json threadObject

Examples

Example

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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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
thread_id パス Yes 文字列 削除するスレッドの ID。
api-version クエリ Yes 文字列

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 ここには Azure OpenAI API キーを指定します

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json deleteThreadResponse

Examples

Example

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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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
thread_id パス Yes 文字列 メッセージが属するスレッドの ID。
limit クエリ No 整数 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。
順序 クエリ No 文字列
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。
after クエリ No 文字列 改ページで使うカーソル。 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、リスト取得要求を行い、obj_foo で終わる 100 個のオブジェクトを受け取った場合、後続の呼び出しに after=obj_foo を含めて、リストの次のページをフェッチできます。
before クエリ No 文字列 改ページで使うカーソル。 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。
run_id クエリ No 文字列 メッセージを生成した実行 ID でメッセージをフィルター処理します。
api-version クエリ Yes 文字列

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 ここには Azure OpenAI API キーを指定します

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json listMessagesResponse

Examples

Example

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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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
thread_id パス Yes 文字列 メッセージを作成するスレッドの ID。
api-version クエリ Yes 文字列

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 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

Name タイプ Description Required Default
attachments アレイ 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。 No
コンテンツ 文字列 メッセージの内容。 Yes
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。
No
ロール 文字列 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。
Yes

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json messageObject

Examples

Example

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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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
thread_id パス Yes 文字列 このメッセージが属するスレッドの ID。
message_id パス Yes 文字列 取得するメッセージの ID。
api-version クエリ Yes 文字列

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 ここには Azure OpenAI API キーを指定します

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json messageObject

Examples

Example

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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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
thread_id パス Yes 文字列 このメッセージが属するスレッドの ID。
message_id パス Yes 文字列 変更するメッセージの ID。
api-version クエリ Yes 文字列

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 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

Name タイプ Description Required Default
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。
No

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json messageObject

Examples

Example

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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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-version クエリ Yes 文字列

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 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

Name タイプ Description Required Default
assistant_id 文字列 この実行を実行するために使われるアシスタントの ID。 Yes
instructions 文字列 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。 No
max_completion_tokens 整数 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。 この実行では、指定された完了トークンの数のみを、実行の複数のターンにわたって使用するように最善を尽くします。 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。
No
max_prompt_tokens 整数 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。 この実行では、実行の複数のターンにわたって、指定されたプロンプト トークンの数のみを使用するように最善を尽くします。 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。
No
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。
No
モデル 文字列 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。 No
parallel_tool_calls 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。 No True
response_format 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、構造化出力が有効になり、モデルが指定された JSON スキーマと一致することが保証されます。 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。
No
ストリーミング boolean 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。
No
stream_options 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。
No None
temperature number 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。
No 1
スレッド createThreadRequest No
tool_choice 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。
No
tool_resources 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。
No
└─ コードインタープリタ (code_interpreter) オブジェクト No
└─ ファイル識別子 アレイ 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。
No []
└─ ファイル検索 オブジェクト No
└─ vector_store_ids アレイ 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。
No
tools アレイ 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。 No
top_p number 核サンプリングと呼ばれる、温度によるサンプリングの代替で、モデルはで top_p 確率質量を持つトークンの結果が考慮されます。 したがって、0.1 は、上位 10% の確率質量を含む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。
No 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。 No

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json runObject

Examples

Example

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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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
thread_id パス Yes 文字列 実行が属しているスレッドの ID。
limit クエリ No 整数 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。
順序 クエリ No 文字列
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。
after クエリ No 文字列 改ページで使うカーソル。 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、リスト取得要求を行い、obj_foo で終わる 100 個のオブジェクトを受け取った場合、後続の呼び出しに after=obj_foo を含めて、リストの次のページをフェッチできます。
before クエリ No 文字列 改ページで使うカーソル。 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-version クエリ Yes 文字列

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 ここには Azure OpenAI API キーを指定します

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json listRunsResponse

Examples

Example

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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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
thread_id パス Yes 文字列 実行するスレッドの ID。
include[] クエリ No アレイ 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-version クエリ Yes 文字列

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 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

Name タイプ Description Required Default
additional_instructions 文字列 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。 No
additional_messages アレイ 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。 No
assistant_id 文字列 この実行を実行するために使われるアシスタントの ID。 Yes
instructions 文字列 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。 No
max_completion_tokens 整数 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。 この実行では、指定された完了トークンの数のみを、実行の複数のターンにわたって使用するように最善を尽くします。 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。
No
max_prompt_tokens 整数 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。 この実行では、実行の複数のターンにわたって、指定されたプロンプト トークンの数のみを使用するように最善を尽くします。 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。
No
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。
No
モデル 文字列 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。 No
parallel_tool_calls 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。 No True
response_format 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、構造化出力が有効になり、モデルが指定された JSON スキーマと一致することが保証されます。 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。
No
ストリーミング boolean 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。
No
temperature number 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。
No 1
tool_choice 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。
No
tools アレイ 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。 No
top_p number 核サンプリングと呼ばれる、温度によるサンプリングの代替で、モデルはで top_p 確率質量を持つトークンの結果が考慮されます。 したがって、0.1 は、上位 10% の確率質量を含む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。
No 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。 No

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json runObject

Examples

Example

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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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
thread_id パス Yes 文字列 実行されたスレッドの ID。
run_id パス Yes 文字列 取得する実行の ID。
api-version クエリ Yes 文字列

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 ここには Azure OpenAI API キーを指定します

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json runObject

Examples

Example

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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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
thread_id パス Yes 文字列 実行されたスレッドの ID。
run_id パス Yes 文字列 変更する実行の ID。
api-version クエリ Yes 文字列

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 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

Name タイプ Description Required Default
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。
No

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json runObject

Examples

Example

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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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
thread_id パス Yes 文字列 この実行が属するスレッドの ID。
run_id パス Yes 文字列 ツール出力の送信を必要とする実行の ID。
api-version クエリ Yes 文字列

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 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

Name タイプ Description Required Default
ストリーミング boolean 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。
No
tool_outputs アレイ 出力が送信されるツールのリスト。 Yes

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json runObject

Examples

Example

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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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
thread_id パス Yes 文字列 この実行が属するスレッドの ID。
run_id パス Yes 文字列 取り消す実行の ID。
api-version クエリ Yes 文字列

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 ここには Azure OpenAI API キーを指定します

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json runObject

Examples

Example

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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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
thread_id パス Yes 文字列 実行と実行ステップが属するスレッドの ID。
run_id パス Yes 文字列 実行ステップが属する実行の ID。
limit クエリ No 整数 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。
順序 クエリ No 文字列
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。
after クエリ No 文字列 改ページで使うカーソル。 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、リスト取得要求を行い、obj_foo で終わる 100 個のオブジェクトを受け取った場合、後続の呼び出しに after=obj_foo を含めて、リストの次のページをフェッチできます。
before クエリ No 文字列 改ページで使うカーソル。 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-version クエリ Yes 文字列
include[] クエリ No アレイ 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。

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 ここには Azure OpenAI API キーを指定します

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json listRunStepsResponse

Examples

Example

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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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
thread_id パス Yes 文字列 実行および実行ステップが属するスレッドの ID。
run_id パス Yes 文字列 実行ステップが属する実行の ID。
step_id パス Yes 文字列 取得する実行ステップの ID。
include[] クエリ No アレイ 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-version クエリ Yes 文字列

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 ここには Azure OpenAI API キーを指定します

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json runStepObject

Examples

Example

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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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
limit クエリ No 整数 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。
順序 クエリ No 文字列
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。
after クエリ No 文字列 改ページで使うカーソル。 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、リスト取得要求を行い、obj_foo で終わる 100 個のオブジェクトを受け取った場合、後続の呼び出しに after=obj_foo を含めて、リストの次のページをフェッチできます。
before クエリ No 文字列 改ページで使うカーソル。 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-version クエリ Yes 文字列 api バージョン

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 ここには Azure OpenAI API キーを指定します

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json listVectorStoresResponse

Examples

Example

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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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-version クエリ Yes 文字列 api バージョン

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 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

Name タイプ Description Required Default
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。 No
expires_after vectorStoreExpirationAfter ベクター ストアの有効期限ポリシー。 No
file_ids アレイ 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。 No
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。
No
name 文字列 ベクター ストアの名前。 No

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json vectorStoreObject

Examples

Example

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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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 パス Yes 文字列 取得するベクター ストアの ID。
api-version クエリ Yes 文字列 api バージョン

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 ここには Azure OpenAI API キーを指定します

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json vectorStoreObject

Examples

Example

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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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 パス Yes 文字列 変更するベクター ストアの ID。
api-version クエリ Yes 文字列 api バージョン

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 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

Name タイプ Description Required Default
expires_after vectorStoreExpirationAfter ベクター ストアの有効期限ポリシー。 No
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。
No
name 文字列 ベクター ストアの名前。 No

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json vectorStoreObject

Examples

Example

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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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 パス Yes 文字列 削除するベクター ストアの ID。
api-version クエリ Yes 文字列 api バージョン

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 ここには Azure OpenAI API キーを指定します

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json deleteVectorStoreResponse

Examples

Example

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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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 パス Yes 文字列 ファイルが属するベクター ストアの ID。
limit クエリ No 整数 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。
順序 クエリ No 文字列
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。
after クエリ No 文字列 改ページで使うカーソル。 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、リスト取得要求を行い、obj_foo で終わる 100 個のオブジェクトを受け取った場合、後続の呼び出しに after=obj_foo を含めて、リストの次のページをフェッチできます。
before クエリ No 文字列 改ページで使うカーソル。 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 クエリ No 文字列
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-version クエリ Yes 文字列 api バージョン

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 ここには Azure OpenAI API キーを指定します

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json listVectorStoreFilesResponse

Examples

Example

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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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 パス Yes 文字列 ファイルを作成するベクター ストアの ID。
api-version クエリ Yes 文字列 api バージョン

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 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

Name タイプ Description Required Default
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。 No
file_id 文字列 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。 Yes

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json vectorStoreFileObject

Examples

Example

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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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 パス Yes 文字列 ファイルが属するベクター ストアの ID。
file_id パス Yes 文字列 取得するファイルの ID。
api-version クエリ Yes 文字列 api バージョン

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 ここには Azure OpenAI API キーを指定します

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json vectorStoreFileObject

Examples

Example

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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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 パス Yes 文字列 ファイルが属するベクター ストアの ID。
file_id パス Yes 文字列 削除するファイルの ID。
api-version クエリ Yes 文字列 api バージョン

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 ここには Azure OpenAI API キーを指定します

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json deleteVectorStoreFileResponse

Examples

Example

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
  }
}

Updatevectorstorefileattributes

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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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 パス Yes 文字列 ファイルが属するベクター ストアの ID。
file_id パス Yes 文字列 属性を更新するファイルの ID。

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 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

Name タイプ Description Required Default
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、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。
Yes

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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 パス Yes 文字列 ベクター ストアの ID。
file_id パス Yes 文字列 ベクター ストア内のファイルの ID。

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 ここには Azure OpenAI API キーを指定します

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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 パス Yes 文字列 検索するベクター ストアの ID。

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 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

Name タイプ Description Required Default
filters 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。 No
max_num_results 整数 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)。 No 10
クエリ 文字列または配列 検索のクエリ文字列 Yes
ranking_options オブジェクト 検索のランク付けオプション。 No
└─ ランカー 列挙型
使用可能な値: autodefault-2024-11-15
No
└─ スコアのしきい値 number No 0
rewrite_query boolean ベクター検索の自然言語クエリを書き換えるかどうか。 No False

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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 パス Yes 文字列 ファイル バッチを作成するベクター ストアの ID。
api-version クエリ Yes 文字列 api バージョン

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 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

Name タイプ Description Required Default
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。 No
file_ids アレイ 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。 Yes

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json vectorStoreFileBatchObject

Examples

Example

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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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 パス Yes 文字列 ファイル バッチが属するベクター ストアの ID。
batch_id パス Yes 文字列 取得するファイル バッチの ID。
api-version クエリ Yes 文字列 api バージョン

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 ここには Azure OpenAI API キーを指定します

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json vectorStoreFileBatchObject

Examples

Example

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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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 パス Yes 文字列 ファイル バッチが属するベクター ストアの ID。
batch_id パス Yes 文字列 取り消すファイル バッチの ID。
api-version クエリ Yes 文字列 api バージョン

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 ここには Azure OpenAI API キーを指定します

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json vectorStoreFileBatchObject

Examples

Example

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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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 パス Yes 文字列 ファイルが属するベクター ストアの ID。
batch_id パス Yes 文字列 ファイルが属するファイル バッチの ID。
limit クエリ No 整数 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。
順序 クエリ No 文字列
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。
after クエリ No 文字列 改ページで使うカーソル。 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、リスト取得要求を行い、obj_foo で終わる 100 個のオブジェクトを受け取った場合、後続の呼び出しに after=obj_foo を含めて、リストの次のページをフェッチできます。
before クエリ No 文字列 改ページで使うカーソル。 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 クエリ No 文字列
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-version クエリ Yes 文字列 api バージョン

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 ここには Azure OpenAI API キーを指定します

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json listVectorStoreFilesResponse

Examples

Example

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

Name タイプ Description Required Default
input_audio_format 列挙型 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
No
input_audio_noise_reduction 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。
No
└─ タイプ 列挙型 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
No
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。
No
└─ 言語 文字列 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。
No
└─ モデル 文字列 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-transcribe-diarizegpt-4o-mini-transcribe、および whisper-1です。
No
└─ プロンプト 文字列 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。
No
instructions 文字列 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。
No
max_response_output_tokens 整数または文字列 単一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)。 出力トークンを制限するには 1 から 4096 までの整数を指定するか、特定のモデルで使用可能な最大トークンに対して inf します。 既定値は inf です。
No
modalities 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、["text"] に設定します。
No
モデル 文字列 このセッションに使用されるデプロイの名前。
No
output_audio_format 列挙型 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
No
temperature number 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。
No 0.8
tool_choice 文字列 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。
No auto
tools アレイ モデルで使用できるツール (関数)。 No
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。
No
└─ 応答を作成 boolean 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。
No True
└─ 熱心さ 列挙型 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
No
└─ interrupt_response boolean 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。
No True
└─ prefix_padding_ms(プリフィックス・パディング・ミリ秒) 整数 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。
No
└─ 無音時間_ミリ秒 整数 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。
No
└─ しきい値 number 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。
No
└─ タイプ 列挙型 ターン検出の種類。

使用可能な値: server_vadsemantic_vad
No
voice VoiceIdsShared No

Responses

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 Type Description
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

Name タイプ Description Required Default
include アレイ 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
No
input_audio_format 列挙型 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
No
input_audio_noise_reduction 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。
No
└─ タイプ 列挙型 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
No
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。
No
└─ 言語 文字列 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。
No
└─ モデル 列挙型 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
No
└─ プロンプト 文字列 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。
No
modalities 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、["text"] に設定します。
No
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。
No
└─ 応答を作成 boolean 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。
No True
└─ 熱心さ 列挙型 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
No
└─ interrupt_response boolean 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。
No True
└─ prefix_padding_ms(プリフィックス・パディング・ミリ秒) 整数 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。
No
└─ 無音時間_ミリ秒 整数 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。
No
└─ しきい値 number 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。
No
└─ タイプ 列挙型 ターン検出の種類。

使用可能な値: server_vadsemantic_vad
No

Responses

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 Type Description
application/json RealtimeTranscriptionSessionCreateResponse

Responses

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

Name タイプ Description Required Default
include アレイ No
入力 文字列または配列 モデル入力 Yes
instructions 文字列 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と共に使用する場合、前の応答からの指示は次の応答に引き継がれなくなります。 これにより、新しい応答でシステム (または開発者) のメッセージを簡単に交換できます。
No
max_output_tokens 整数 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。
No
parallel_tool_calls boolean 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。
No True
previous_response_id 文字列 モデルに対する以前の応答の一意の ID。 これを使用して、複数ターンの会話を作成します。 会話の状態について詳しくは、こちらをご覧ください。
No
reasoning Reasoning 推論モデルの構成オプション。 No
保存する boolean 生成されたモデル応答を格納して、後で API を使用して取得するかどうかを指定します。
No True
ストリーミング boolean true に設定すると、 サーバー送信イベントを使用して生成されるときに、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。
詳細については、以下の「ストリーミング」セクションを参照してください。
No False
SMS 送信 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 テキストまたは構造化された JSON データを指定できます。 詳細情報:
- テキスト入力と出力
- 構造化された出力
No
└─ フォーマット 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。

{ "type": "json_schema" }を構成すると、構造化出力が有効になり、モデルが指定された JSON スキーマと一致することが保証されます。

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。
No
tool_choice ToolChoiceOptions または ToolChoiceTypes または ToolChoiceFunction 応答を生成するときに使用するツール (またはツール) をモデルで選択する方法。 モデルが呼び出すことができるツールを指定する方法については、 tools パラメーターを参照してください。
No
tools アレイ 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。 tool_choice パラメーターを設定することで、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
No
truncation 列挙型 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モデルのコンテキスト ウィンドウ サイズを超えた場合、モデルは会話の途中で入力項目を削除することで、コンテキスト ウィンドウに合わせて応答を切り捨てます。
- disabled (既定値): モデルの応答がモデルのコンテキスト ウィンドウ サイズを超える場合、要求は 400 エラーで失敗します。

使用可能な値: autodisabled
No

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json response
text/event-stream responseStreamEvent

状態コード: 既定値

説明: サービスを利用できません

Content-Type Type Description
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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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
response_id パス Yes 文字列 取得する応答の ID。
include クエリ No アレイ 応答に含める追加のフィールド。 詳細については、上記の応答作成の include パラメーターを参照してください。

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 ここには Azure OpenAI API キーを指定します

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json response

状態コード: 既定値

説明: サービスを利用できません

Content-Type Type Description
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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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
response_id パス Yes 文字列 削除する応答の ID。

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 ここには Azure OpenAI API キーを指定します

Responses

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 Type Description
application/json error

状態コード: 既定値

説明: サービスを利用できません

Content-Type Type Description
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

Name In Required タイプ Description
エンドポイント パス Yes 文字列 URL サポートされている 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
response_id パス Yes 文字列 入力項目を取得する応答の ID。
limit クエリ No 整数 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。
順序 クエリ No 文字列
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。
after クエリ No 文字列 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 No 文字列 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。

リクエストヘッダー

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。

Name Required タイプ Description
Authorization True 文字列 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-key True 文字列 ここには Azure OpenAI API キーを指定します

Responses

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type Type Description
application/json responseItemList

Components

errorResponse

Name タイプ Description Required Default
エラー error No

errorBase

Name タイプ Description Required Default
コード 文字列 No
メッセージ 文字列 No

エラー

Name タイプ Description Required Default
inner_error innerError 追加の詳細を含む内部エラー。 No
param 文字列 No
文字列 No

innerError

追加の詳細を含む内部エラー。

Name タイプ Description Required Default
コード innerErrorCode 内部エラー オブジェクトのエラー コード。 No
content_filter_results 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、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、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ているかどうかとその ID)。 No

innerErrorCode

内部エラー オブジェクトのエラー コード。

Property Value
Description 内部エラー オブジェクトのエラー コード。
Type 文字列
Values ResponsibleAIPolicyViolation

dalleErrorResponse

Name タイプ Description Required Default
エラー dalleError No

dalleError

Name タイプ Description Required Default
inner_error dalleInnerError 追加の詳細を含む内部エラー。 No
param 文字列 No
文字列 No

dalleInnerError

追加の詳細を含む内部エラー。

Name タイプ Description Required Default
コード innerErrorCode 内部エラー オブジェクトのエラー コード。 No
content_filter_results 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、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、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ているかどうかとその ID)。 No
revised_prompt 文字列 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)。 No

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。

Name タイプ Description Required Default
completion_end_offset 整数 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。 Yes
completion_start_offset 整数 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。 Yes

contentFilterResultBase

Name タイプ Description Required Default
filtered boolean Yes

contentFilterSeverityResult

Name タイプ Description Required Default
filtered boolean Yes
severity 文字列 No

contentFilterDetectedResult

Name タイプ Description Required Default
detected boolean No
filtered boolean Yes

contentFilterDetectedWithCitationResult

Name タイプ Description Required Default
citation オブジェクト No
└─ URL 文字列 No
└─ ライセンス 文字列 No

contentFilterDetectedWithCompletionTextSpansResult

Name タイプ Description Required Default
details アレイ No

contentFilterIdResult

Name タイプ Description Required Default
filtered boolean Yes
id 文字列 No

contentFilterResultsBase

コンテンツ フィルタリングの結果に関する情報。

Name タイプ Description Required Default
custom_blocklists contentFilterDetailedResults 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。 No
エラー errorBase No
hate contentFilterSeverityResult No
profanity contentFilterDetectedResult No
self_harm contentFilterSeverityResult No
sexual contentFilterSeverityResult No
violence contentFilterSeverityResult No

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、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、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ているかどうかとその ID)。

Name タイプ Description Required Default
custom_blocklists contentFilterDetailedResults 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。 No
エラー errorBase No
hate contentFilterSeverityResult No
indirect_attack contentFilterDetectedResult No
jailbreak contentFilterDetectedResult No
profanity contentFilterDetectedResult No
self_harm contentFilterSeverityResult No
sexual contentFilterSeverityResult No
violence contentFilterSeverityResult No

contentFilterChoiceResults

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、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ているかどうかとその ID)。

Name タイプ Description Required Default
custom_blocklists contentFilterDetailedResults 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。 No
エラー errorBase No
hate contentFilterSeverityResult No
profanity contentFilterDetectedResult No
protected_material_code contentFilterDetectedWithCitationResult No
protected_material_text contentFilterDetectedResult No
self_harm contentFilterSeverityResult No
sexual contentFilterSeverityResult No
ungrounded_material contentFilterDetectedWithCompletionTextSpansResult No
violence contentFilterSeverityResult No

contentFilterDetailedResults

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。

Name タイプ Description Required Default
details アレイ No
filtered boolean Yes

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。

Name タイプ Description Required Default
content_filter_results 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、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、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ているかどうかとその ID)。 No
prompt_index 整数 No

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。

dalleContentFilterResults

コンテンツ フィルタリングの結果に関する情報。

Name タイプ Description Required Default
hate contentFilterSeverityResult No
self_harm contentFilterSeverityResult No
sexual contentFilterSeverityResult No
violence contentFilterSeverityResult No

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、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、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ているかどうかとその ID)。

Name タイプ Description Required Default
custom_blocklists contentFilterDetailedResults 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。 No
hate contentFilterSeverityResult No
jailbreak contentFilterDetectedResult No
profanity contentFilterDetectedResult No
self_harm contentFilterSeverityResult No
sexual contentFilterSeverityResult No
violence contentFilterSeverityResult No

chatCompletionsRequestCommon

Name タイプ Description Required Default
frequency_penalty number -2.0 から 2.0 の数値。 値を正にすると、これまでのテキストに存在する頻度に基づいて新しいトークンにペナルティが課せられ、モデルが同じ行を逐語的に繰り返す可能性が低下します。 No 0
logit_bias 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選択が禁止されるか、または排他的になります。 No
max_completion_tokens 整数 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。 No
max_tokens 整数 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。 No 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。 No
presence_penalty number -2.0 から 2.0 の数値。 正の値を指定すると、これまでのテキストに出現するかどうかに基づいて新しいトークンにペナルティが課せられ、モデルが新しいトピックを扱う可能性が高まります。 No 0
stop 文字列または配列 API がさらにトークンの生成を停止する最大 4 つのシーケンス。 No
保存する boolean 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。 No
ストリーミング boolean 設定すると、ChatGPT のよう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。 No False
temperature number 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。
No 1
top_p number 核サンプリングと呼ばれる、温度によるサンプリングの代替で、モデルはで top_p 確率質量を持つトークンの結果が考慮されます。 したがって、0.1 は、上位 10% の確率質量を含む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。
No 1
ユーザー 文字列 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。 No

createCompletionRequest

Name タイプ Description Required Default
best_of 整数 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。
No 1
echo boolean 入力候補に加えてプロンプトをエコーバックします。
No False
frequency_penalty number -2.0 から 2.0 の数値。 値を正にすると、これまでのテキストに存在する頻度に基づいて新しいトークンにペナルティが課せられ、モデルが同じ行を逐語的に繰り返す可能性が低下します。
No 0
logit_bias 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選択が禁止されるか、または排他的になります。

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。
No None
logprobs 整数 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。
No None
max_tokens 整数 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。
No 16
n 整数 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。
No 1
presence_penalty number -2.0 から 2.0 の数値。 正の値を指定すると、これまでのテキストに出現するかどうかに基づいて新しいトークンにペナルティが課せられ、モデルが新しいトピックを扱う可能性が高まります。
No 0
ダイアログを表示する 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。
Yes
seed 整数 指定した場合、システムは、同じ seed とパラメーターを持つ要求を繰り返して同じ結果を返すように、決定論的にサンプリングするよう最善を尽くします。

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。
No
stop 文字列または配列 API がさらに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。
No
ストリーミング boolean 部分的な進行状況をストリーム バックするかどうか。 設定した場合、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
No False
suffix 文字列 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。
No None
temperature number 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。
No 1
top_p number 核サンプリングと呼ばれる、温度によるサンプリングの代替で、モデルはで top_p 確率質量を持つトークンの結果が考慮されます。 したがって、0.1 は、上位 10% の確率質量を含む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。
No 1
ユーザー 文字列 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。
No

createCompletionResponse

API からの入力候補応答を表します。 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。

Name タイプ Description Required Default
choices アレイ 入力プロンプト用にモデルが生成した入力候補の一覧。 Yes
created 整数 入力候補が作成されたときの Unix タイムスタンプ (秒単位)。 Yes
id 文字列 チャット入力候補の一意識別子。 Yes
モデル 文字列 入力候補に使用されるモデル。 Yes
オブジェクト 列挙型 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
Yes
prompt_filter_results 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。 No
system_fingerprint 文字列 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。
No
使用 completionUsage 入力候補要求の使用状況の統計情報。 No

createChatCompletionRequest

Name タイプ Description Required Default
audio オブジェクト オーディオ出力のパラメーター。 modalities: ["audio"]でオーディオ出力を要求する場合に必要です。 No
└─ フォーマット 列挙型 出力オーディオの形式を指定します。 wavmp3flacopus、またはpcm16のいずれかである必要があります。

使用できる値: wavmp3flacopuspcm16
No
└─ ボイス 列挙型 音声の種類を指定します。 サポートされている音声は、 alloyechofableonyxnova、および shimmerです。

使用可能な値: alloyechofableonyxnovashimmer
No
data_sources アレイ 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。
No
frequency_penalty number -2.0 から 2.0 の数値。 値を正にすると、これまでのテキストに存在する頻度に基づいて新しいトークンにペナルティが課せられ、モデルが同じ行を逐語的に繰り返す可能性が低下します。
No 0
function_call 文字列または chatCompletionFunctionCallOption 非推奨になりました。tool_choice を使用してください。

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。
No
functions アレイ 非推奨になりました。tools を使用してください。

モデルが JSON 入力を生成する可能性がある関数の一覧。
No
logit_bias 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選択が禁止されるか、または排他的になります。
No None
logprobs boolean 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。 No False
max_completion_tokens 整数 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。 No
max_tokens 整数 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。
No
messages アレイ 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 Yes
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。 No
modalities 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"]
No
n 整数 入力メッセージごとに生成するチャット補完の選択肢の数。 選択肢全体で生成されたトークンの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。 No 1
parallel_tool_calls 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。 No True
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。 No
presence_penalty number -2.0 から 2.0 の数値。 正の値を指定すると、これまでのテキストに出現するかどうかに基づいて新しいトークンにペナルティが課せられ、モデルが新しいトピックを扱う可能性が高まります。
No 0
reasoning_effort 列挙型 o1 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。
使用可能な値: lowmediumhigh
No
response_format 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、指定した JSON スキーマとモデルが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。
No
seed 整数 この機能はベータ版です。
指定した場合、システムは、同じ seed とパラメーターを持つ要求を繰り返して同じ結果を返すように、決定論的にサンプリングするよう最善を尽くします。
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。
No
stop 文字列または配列 API がさらにトークンの生成を停止する最大 4 つのシーケンス。
No
保存する boolean 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。 No
ストリーミング boolean 設定すると、ChatGPT のよう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
No False
stream_options 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。
No None
temperature number 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。
No 1
tool_choice 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。 No
tools アレイ 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。
No
top_logprobs 整数 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。 No
top_p number 核サンプリングと呼ばれる、温度によるサンプリングの代替で、モデルはで top_p 確率質量を持つトークンの結果が考慮されます。 したがって、0.1 は、上位 10% の確率質量を含む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。
No 1
ユーザー 文字列 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。
No
user_security_context 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。 No

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。

Name タイプ Description Required Default
application_name 文字列 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。 No
end_user_id 文字列 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。 No
end_user_tenant_id 文字列 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。 No
source_ip 文字列 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。 No

chatCompletionFunctions

Name タイプ Description Required Default
description 文字列 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。 No
name 文字列 呼び出す関数の名前。 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。 Yes
parameters 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。
No

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。

Name タイプ Description Required Default
name 文字列 呼び出す関数の名前。 Yes

chatCompletionFunctionParameters

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。

chatCompletionRequestMessage

このコンポーネントには、次のいずれかを指定できます。

ChatCompletionRequestDeveloperMessage

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。

Name タイプ Description Required Default
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。 Yes
name 文字列 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。 No
ロール 列挙型 メッセージ作成者のロール。この場合は developer
使用可能な値: developer
Yes

chatCompletionRequestSystemMessage

Name タイプ Description Required Default
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。 Yes
name 文字列 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。 No
ロール 列挙型 メッセージ作成者のロール。この場合は system
使用可能な値: system
Yes

chatCompletionRequestUserMessage

Name タイプ Description Required Default
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。
Yes
name 文字列 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。 No
ロール 列挙型 メッセージ作成者のロール。この場合は user
使用可能な値: user
Yes

chatCompletionRequestAssistantMessage

Name タイプ Description Required Default
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。
No
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。 No
└─ 引数 文字列 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。 モデルは常に有効な JSON を生成するとは限らず、関数スキーマで定義されていないパラメーターを生成す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。 No
└─ 名前 文字列 呼び出す関数の名前。 No
name 文字列 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。 No
refusal 文字列 アシスタントによる拒否メッセージ。 No
ロール 列挙型 メッセージ作成者のロール。この場合は assistant
使用可能な値: assistant
Yes
tool_calls 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。 No

chatCompletionRequestToolMessage

Name タイプ Description Required Default
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。 Yes
ロール 列挙型 メッセージ作成者のロール。この場合は tool
使用可能な値: tool
Yes
tool_call_id 文字列 このメッセージが応答しているツール呼び出し。 Yes

chatCompletionRequestFunctionMessage

Name タイプ Description Required Default
コンテンツ 文字列 関数メッセージのコンテンツ。 Yes
name 文字列 呼び出す関数の名前。 Yes
ロール 列挙型 メッセージ作成者のロール。この場合は function
使用可能な値: function
Yes

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。

chatCompletionRequestSystemMessageContentPart

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

Name タイプ Description Required Default
SMS 送信 文字列 テキスト コンテンツ。 Yes
列挙型 コンテンツ パーツの種類。
使用可能な値: text
Yes

chatCompletionRequestMessageContentPartAudio

Name タイプ Description Required Default
input_audio オブジェクト Yes
└─ データ 文字列 Base64 エンコードされたオーディオ データ。 No
└─ フォーマット 列挙型 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
No
列挙型 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
Yes

chatCompletionRequestMessageContentPartImage

Name タイプ Description Required Default
image_url オブジェクト Yes
└─ 詳細 列挙型 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
No
└─ URL 文字列 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。 No
列挙型 コンテンツ パーツの種類。
使用可能な値: image_url
Yes

chatCompletionRequestMessageContentPartRefusal

Name タイプ Description Required Default
refusal 文字列 モデルによって生成された拒否メッセージ。 Yes
列挙型 コンテンツ パーツの種類。
使用可能な値: refusal
Yes

azureChatExtensionConfiguration

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補完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 Schema
azure_search azureSearchChatExtensionConfiguration
azure_cosmos_db azureCosmosDBChatExtensionConfiguration
elasticsearch elasticsearchChatExtensionConfiguration
mongo_db mongoDBChatExtensionConfiguration
pinecone pineconeChatExtensionConfiguration
Name タイプ Description Required Default
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補完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。
Yes

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補完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。

Property Value
Description 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補完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。
Type 文字列
Values azure_search
azure_cosmos_db
elasticsearch
mongo_db
pinecone

azureSearchChatExtensionConfiguration

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。

Name タイプ Description Required Default
parameters azureSearchChatExtensionParameters 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。 No
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補完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。
Yes

azureSearchChatExtensionParameters

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。

Name タイプ Description Required Default
allow_partial_result boolean 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。 No False
認証 onYourDataApiKeyAuthenticationOptions または onYourDataSystemAssignedManagedIdentityAuthenticationOptions または onYourDataUserAssignedManagedIdentityAuthenticationOptions または onYourDataAccessTokenAuthenticationOptions Yes
embedding_dependency onYourDataEndpointVectorizationSource または onYourDataDeploymentNameVectorizationSource または onYourDataIntegratedVectorizationSource No
エンドポイント 文字列 使用する Azure Search リソースの絶対エンドポイント パス。 Yes
fields_mapping azureSearchIndexFieldMappingOptions 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。 No
フィルタ 文字列 検索フィルター。 No
in_scope boolean 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。 No
include_contexts アレイ 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。 No
index_name 文字列 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。 Yes
max_search_queries 整数 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。 No
query_type 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。 No
semantic_configuration 文字列 クエリの追加のセマンティック構成。 No
strictness 整数 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。 No
top_n_documents 整数 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。 No

azureSearchIndexFieldMappingOptions

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。

Name タイプ Description Required Default
content_fields アレイ 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。 No
content_fields_separator 文字列 コンテンツ フィールドで使用する区切り記号パターン。 No
filepath_field 文字列 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。 No
image_vector_fields アレイ 画像のベクター データを表すフィールドの名前。 No
title_field 文字列 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。 No
url_field 文字列 URL として使用するインデックス フィールドの名前。 No
vector_fields アレイ ベクトル データを表すフィールドの名前。 No

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。

Property Value
Description 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。
Type 文字列
Values simple
semantic
vector
vector_simple_hybrid
vector_semantic_hybrid

azureCosmosDBChatExtensionConfiguration

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。

Name タイプ Description Required Default
parameters azureCosmosDBChatExtensionParameters 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。 No
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補完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。
Yes

azureCosmosDBChatExtensionParameters

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。

Name タイプ Description Required Default
allow_partial_result boolean 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。 No False
認証 onYourDataConnectionStringAuthenticationOptions 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。 Yes
container_name 文字列 Azure Cosmos DB リソース コンテナーの名前。 Yes
database_name 文字列 Azure Cosmos DB で使用する MongoDB 仮想コア データベースの名前。 Yes
embedding_dependency onYourDataEndpointVectorizationSource または onYourDataDeploymentNameVectorizationSource Yes
fields_mapping 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。 Yes
in_scope boolean 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。 No
include_contexts アレイ 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。 No
index_name 文字列 Azure Cosmos DB で使用する MongoDB 仮想コア インデックスの名前。 Yes
max_search_queries 整数 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。 No
strictness 整数 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。 No
top_n_documents 整数 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。 No

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。

Name タイプ Description Required Default
content_fields アレイ 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。 Yes
content_fields_separator 文字列 コンテンツ フィールドで使用する区切り記号パターン。 No
filepath_field 文字列 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。 No
title_field 文字列 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。 No
url_field 文字列 URL として使用するインデックス フィールドの名前。 No
vector_fields アレイ ベクトル データを表すフィールドの名前。 Yes

elasticsearchChatExtensionConfiguration

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。

Name タイプ Description Required Default
parameters 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。 No
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補完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。
Yes

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。

Name タイプ Description Required Default
allow_partial_result boolean 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。 No False
認証 onYourDataKeyAndKeyIdAuthenticationOptions または onYourDataEncodedApiKeyAuthenticationOptions Yes
embedding_dependency onYourDataEndpointVectorizationSource または onYourDataDeploymentNameVectorizationSource または onYourDataModelIdVectorizationSource No
エンドポイント 文字列 Elasticsearch の®エンドポイント。 Yes
fields_mapping 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。 No
in_scope boolean 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。 No
include_contexts アレイ 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。 No
index_name 文字列 Elasticsearch の®インデックス名。 Yes
max_search_queries 整数 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。 No
query_type 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。 No
strictness 整数 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。 No
top_n_documents 整数 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。 No

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。

Name タイプ Description Required Default
content_fields アレイ 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。 No
content_fields_separator 文字列 コンテンツ フィールドで使用する区切り記号パターン。 No
filepath_field 文字列 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。 No
title_field 文字列 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。 No
url_field 文字列 URL として使用するインデックス フィールドの名前。 No
vector_fields アレイ ベクトル データを表すフィールドの名前。 No

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。

Property Value
Description 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。
Type 文字列
Values simple
vector

mongoDBChatExtensionConfiguration

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。

Name タイプ Description Required Default
parameters 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。 No
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補完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。
Yes

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。

Name タイプ Description Required Default
allow_partial_result boolean 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。 No False
app_name 文字列 Mongo DB アプリケーションの名前。 Yes
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。 Yes
collection_name 文字列 Mongo DB コレクションの名前。 Yes
database_name 文字列 Mongo DB データベースの名前。 Yes
embedding_dependency onYourDataEndpointVectorizationSource または onYourDataDeploymentNameVectorizationSource Yes
エンドポイント 文字列 Mongo DB クラスター エンドポイントの名前。 Yes
fields_mapping 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。 Yes
in_scope boolean 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。 No
include_contexts アレイ 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。 No
index_name 文字列 Mongo DB インデックスの名前。 Yes
max_search_queries 整数 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。 No
strictness 整数 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。 No
top_n_documents 整数 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。 No

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。

Name タイプ Description Required Default
content_fields アレイ 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。 Yes
content_fields_separator 文字列 コンテンツ フィールドで使用する区切り記号パターン。 No
filepath_field 文字列 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。 No
title_field 文字列 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。 No
url_field 文字列 URL として使用するインデックス フィールドの名前。 No
vector_fields アレイ ベクトル データを表すフィールドの名前。 Yes

pineconeChatExtensionConfiguration

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。

Name タイプ Description Required Default
parameters 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。 No
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補完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。
Yes

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。

Name タイプ Description Required Default
allow_partial_result boolean 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。 No False
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。 Yes
embedding_dependency onYourDataDeploymentNameVectorizationSource ベクトル検索を適用するときに 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。これは、同じ Azure OpenAI リソース内の内部埋め込みモデル デプロイ名に基づきます。 Yes
環境 文字列 Pinecone の環境名。 Yes
fields_mapping 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。 Yes
in_scope boolean 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。 No
include_contexts アレイ 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。 No
index_name 文字列 Pinecone データベース インデックスの名前。 Yes
max_search_queries 整数 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。 No
strictness 整数 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。 No
top_n_documents 整数 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。 No

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。

Name タイプ Description Required Default
content_fields アレイ 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。 Yes
content_fields_separator 文字列 コンテンツ フィールドで使用する区切り記号パターン。 No
filepath_field 文字列 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。 No
title_field 文字列 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。 No
url_field 文字列 URL として使用するインデックス フィールドの名前。 No

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 Schema
api_key onYourDataApiKeyAuthenticationOptions
connection_string onYourDataConnectionStringAuthenticationOptions
key_and_key_id onYourDataKeyAndKeyIdAuthenticationOptions
encoded_api_key onYourDataEncodedApiKeyAuthenticationOptions
access_token onYourDataAccessTokenAuthenticationOptions
system_assigned_managed_identity onYourDataSystemAssignedManagedIdentityAuthenticationOptions
user_assigned_managed_identity onYourDataUserAssignedManagedIdentityAuthenticationOptions
username_and_password onYourDataUsernameAndPasswordAuthenticationOptions
Name タイプ Description Required Default
onYourDataAuthenticationType Azure OpenAI On Your Data でサポートされる認証の種類。 Yes

onYourDataContextProperty

コンテキスト プロパティ。

Property Value
Description コンテキスト プロパティ。
Type 文字列
Values citations
intent
all_retrieved_documents

onYourDataAuthenticationType

Azure OpenAI On Your Data でサポートされる認証の種類。

Property Value
Description Azure OpenAI On Your Data でサポートされる認証の種類。
Type 文字列
Values 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。

Name タイプ Description Required Default
キー 文字列 認証に使用する API キー。 No
onYourDataAuthenticationType Azure OpenAI On Your Data でサポートされる認証の種類。 Yes

onYourDataConnectionStringAuthenticationOptions

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。

Name タイプ Description Required Default
connection_string 文字列 認証に使用する接続文字列。 No
onYourDataAuthenticationType Azure OpenAI On Your Data でサポートされる認証の種類。 Yes

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。

Name タイプ Description Required Default
キー 文字列 認証に使用する Elasticsearch キー。 No
key_id 文字列 認証に使用する Elasticsearch キー ID。 No
onYourDataAuthenticationType Azure OpenAI On Your Data でサポートされる認証の種類。 Yes

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。

Name タイプ Description Required Default
encoded_api_key 文字列 認証に使用する Elasticsearch でエンコードされた API キー。 No
onYourDataAuthenticationType Azure OpenAI On Your Data でサポートされる認証の種類。 Yes

onYourDataAccessTokenAuthenticationOptions

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。

Name タイプ Description Required Default
access_token 文字列 認証に使用するアクセス トークン。 No
onYourDataAuthenticationType Azure OpenAI On Your Data でサポートされる認証の種類。 Yes

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。

Name タイプ Description Required Default
onYourDataAuthenticationType Azure OpenAI On Your Data でサポートされる認証の種類。 Yes

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。

Name タイプ Description Required Default
managed_identity_resource_id 文字列 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。 No
onYourDataAuthenticationType Azure OpenAI On Your Data でサポートされる認証の種類。 Yes

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。

Name タイプ Description Required Default
パスワード 文字列 パスワード。 認証に使用。 No
onYourDataAuthenticationType Azure OpenAI On Your Data でサポートされる認証の種類。 Yes
ユーザー名 文字列 認証で使用するユーザー名。 No

onYourDataVectorizationSource

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 Schema
endpoint onYourDataEndpointVectorizationSource
deployment_name onYourDataDeploymentNameVectorizationSource
integrated onYourDataIntegratedVectorizationSource
model_id onYourDataModelIdVectorizationSource
Name タイプ Description Required Default
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。 Yes

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。

Property Value
Description 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。
Type 文字列
Values 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。

Name タイプ Description Required Default
認証 onYourDataApiKeyAuthenticationOptions または onYourDataAccessTokenAuthenticationOptions No
dimensions 整数 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。 No
エンドポイント 文字列 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。 No
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。 Yes

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。

Name タイプ Description Required Default
deployment_name 文字列 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。 No
dimensions 整数 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。 No
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。 Yes

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。

Name タイプ Description Required Default
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。 Yes

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。

Name タイプ Description Required Default
model_id 文字列 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。 No
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。 Yes

azureChatExtensionsMessageContext

対応するチャット補完応答の生成に 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。

Name タイプ Description Required Default
all_retrieved_documents アレイ すべての取得したドキュメント。 No
citations アレイ 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。 No
意図 文字列 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。 No

citation

チャット補完応答メッセージの引用情報。

Name タイプ Description Required Default
chunk_id 文字列 引用のチャンク ID。 No
コンテンツ 文字列 引用の内容。 Yes
filepath 文字列 引用のファイル パス。 No
rerank_score number 取得したドキュメントの再ランク付けスコア。 No
title 文字列 引用のタイトル。 No
url 文字列 引用の URL。 No

retrievedDocument

取得したドキュメント。

Name タイプ Description Required Default
chunk_id 文字列 引用のチャンク ID。 No
コンテンツ 文字列 引用の内容。 Yes
data_source_index 整数 データ ソースのインデックス。 No
filepath 文字列 引用のファイル パス。 No
filter_reason filterReason 取得したドキュメントのフィルター処理の理由。 No
original_search_score number 取得したドキュメントの元の検索スコア。 No
rerank_score number 取得したドキュメントの再ランク付けスコア。 No
search_queries アレイ ドキュメント取得に使用した検索クエリ。 No
title 文字列 引用のタイトル。 No
url 文字列 引用の URL。 No

filterReason

取得したドキュメントのフィルター処理の理由。

Property Value
Description 取得したドキュメントのフィルター処理の理由。
Type 文字列
Values score
rerank

chatCompletionMessageToolCall

Name タイプ Description Required Default
関数 オブジェクト モデルが呼び出した関数。 Yes
└─ 引数 文字列 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。 モデルは常に有効な JSON を生成するとは限らず、関数スキーマで定義されていないパラメーターを生成す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。 No
└─ 名前 文字列 呼び出す関数の名前。 No
id 文字列 ツール呼び出しの ID。 Yes
toolCallType ツール呼び出しの種類。この場合は function Yes

toolCallType

ツール呼び出しの種類。この場合は function

Property Value
Description ツール呼び出しの種類。この場合は function
Type 文字列
Values function

chatCompletionRequestMessageTool

Name タイプ Description Required Default
コンテンツ 文字列 メッセージの内容。 No
tool_call_id 文字列 このメッセージが応答しているツール呼び出し。 No

chatCompletionRequestMessageFunction

Name タイプ Description Required Default
コンテンツ 文字列 メッセージの内容。 No
name 文字列 メッセージの内容。 No
ロール 列挙型 メッセージ作成者のロール。この場合は function
使用可能な値: function
No

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。

Name タイプ Description Required Default
choices アレイ 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。 Yes
created 整数 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)。 Yes
id 文字列 チャット入力候補の一意識別子。 Yes
モデル 文字列 チャット入力候補に使われるモデル。 Yes
オブジェクト 列挙型 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
Yes
prompt_filter_results 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。 No
system_fingerprint 文字列 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。
No
使用 completionUsage 入力候補要求の使用状況の統計情報。 No

createChatCompletionStreamResponse

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。

Name タイプ Description Required Default
choices アレイ 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。
Yes
created 整数 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。 Yes
id 文字列 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。 Yes
モデル 文字列 入力候補を生成するモデル。 Yes
オブジェクト 列挙型 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
Yes
system_fingerprint 文字列 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。
No

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。

Name タイプ Description Required Default
コンテンツ 文字列 チャンク メッセージのコンテンツ。 No
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。 No
└─ 引数 文字列 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。 モデルは常に有効な JSON を生成するとは限らず、関数スキーマで定義されていないパラメーターを生成す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。 No
└─ 名前 文字列 呼び出す関数の名前。 No
refusal 文字列 モデルによって生成された拒否メッセージ。 No
ロール 列挙型 このメッセージの作成者の役割。
使用可能な値: systemuserassistanttool
No
tool_calls アレイ No

chatCompletionMessageToolCallChunk

Name タイプ Description Required Default
関数 オブジェクト No
└─ 引数 文字列 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。 モデルは常に有効な JSON を生成するとは限らず、関数スキーマで定義されていないパラメーターを生成す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。 No
└─ 名前 文字列 呼び出す関数の名前。 No
id 文字列 ツール呼び出しの ID。 No
インデックス 整数 Yes
列挙型 ツールの種類。 現時点では、function のみがサポートされています。
使用可能な値: function
No

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。

Name タイプ Description Required Default
include_usage boolean 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。
No

chatCompletionChoiceLogProbs

選択肢のログ確率情報。

Name タイプ Description Required Default
コンテンツ アレイ 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。 Yes
refusal アレイ ログ確率情報を含むメッセージ拒否トークンの一覧。 No

chatCompletionTokenLogprob

Name タイプ Description Required Default
bytes アレイ 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。 Yes
logprob number このトークンのログ確率。 Yes
トークン 文字列 トークン。 Yes
top_logprobs アレイ 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。 Yes

chatCompletionResponseMessage

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。

Name タイプ Description Required Default
audio 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応答に関するデータが含まれます。 No
└─ データ 文字列 要求で指定された形式で、モデルによって生成された Base64 でエンコードされたオーディオ バイト。
No
└─ 有効期限_終了 整数 マルチターン会話で使用するために、このオーディオ応答がサーバー上でアクセスできなくなった場合の Unix タイムスタンプ (秒単位)。
No
└─ 識別子 文字列 このオーディオ出力の一意識別子。 No
└─ トランスクリプト 文字列 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。 No
コンテンツ 文字列 メッセージの内容。 Yes
コンテキスト azureChatExtensionsMessageContext 対応するチャット補完応答の生成に 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。 No
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。 No
refusal 文字列 モデルによって生成された拒否メッセージ。 Yes
ロール chatCompletionResponseMessageRole 応答メッセージの作成者のロール。 Yes
tool_calls アレイ 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。 No

chatCompletionResponseMessageRole

応答メッセージの作成者のロール。

Property Value
Description 応答メッセージの作成者のロール。
Type 文字列
Values 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。

Name タイプ Description Required Default
関数 オブジェクト Yes
└─ 名前 文字列 呼び出す関数の名前。 No
列挙型 ツールの種類。 現時点では、function のみがサポートされています。
使用可能な値: function
Yes

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)。

Name タイプ Description Required Default
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。 Yes
列挙型 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
Yes

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。

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。

Name タイプ Description Required Default
arguments 文字列 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。 モデルは常に有効な JSON を生成するとは限らず、関数スキーマで定義されていないパラメーターを生成す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。 Yes
name 文字列 呼び出す関数の名前。 Yes

completionUsage

入力候補要求の使用状況の統計情報。

Name タイプ Description Required Default
completion_tokens 整数 生成された入力候補内のトークンの数。 Yes
completion_tokens_details オブジェクト 完了に使用されたトークンの内訳。 No
└─ 受け入れられた予測トークン 整数 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。 No
└─ オーディオトークン 整数 モデルによって生成されるオーディオ入力トークン。 No
└─ 推論トークン 整数 推論のためにモデルによって生成されたトークン。 No
└─ 予測拒否トークン 整数 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。 No
prompt_tokens 整数 プロンプト内のトークンの数。 Yes
prompt_tokens_details オブジェクト プロンプト トークンの詳細。 No
└─ オーディオトークン 整数 プロンプト内に存在するオーディオ入力トークン。 No
└─ キャッシュされたトークン 整数 キャッシュされたプロンプト トークンの数。 No
total_tokens 整数 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)。 Yes

chatCompletionTool

Name タイプ Description Required Default
関数 FunctionObject Yes
列挙型 ツールの種類。 現時点では、function のみがサポートされています。
使用可能な値: function
Yes

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。

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

Name タイプ Description Required Default
description 文字列 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。 No
name 文字列 呼び出す関数の名前。 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。 Yes
parameters 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。
No
strict boolean 関数呼び出しの生成時に厳密なスキーマ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。 No False

ResponseFormatText

Name タイプ Description Required Default
列挙型 定義されている応答形式の種類: text
使用可能な値: text
Yes

ResponseFormatJsonObject

Name タイプ Description Required Default
列挙型 定義されている応答形式の種類: json_object
使用可能な値: json_object
Yes

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。

ResponseFormatJsonSchema

Name タイプ Description Required Default
json_schema オブジェクト Yes
└─ 説明 文字列 応答形式の説明で、モデルがその形式でどのように応答するかを決定するために使用されます。 No
└─ 名前 文字列 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。 No
└─ 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。 No
└─ 厳密 boolean 出力の生成時に厳密なスキーマ準拠を有効にするかどうかを指定します。 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。 No False
列挙型 定義されている応答形式の種類: json_schema
使用可能な値: json_schema
Yes

chatCompletionChoiceCommon

Name タイプ Description Required Default
finish_reason 文字列 No
インデックス 整数 No

createTranslationRequest

翻訳要求。

Name タイプ Description Required Default
ファイル 文字列 翻訳するオーディオ ファイル。 Yes
ダイアログを表示する 文字列 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。 No
response_format audioResponseFormat 出力の形式を定義します。 No
temperature number 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自動的に温度を上げます。 No 0

audioResponse

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

Name タイプ Description Required Default
SMS 送信 文字列 翻訳または文字起こしされたテキスト。 Yes

audioVerboseResponse

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

Name タイプ Description Required Default
duration number Duration. No
言語 文字列 Language. No
segments アレイ No
タスク 文字列 オーディオ タスクの種類。 No
SMS 送信 文字列 翻訳または文字起こしされたテキスト。 Yes
words アレイ No

audioResponseFormat

出力の形式を定義します。

Property Value
Description 出力の形式を定義します。
Type 文字列
Values json
text
srt
verbose_json
vtt

createTranscriptionRequest

文字起こし要求。

Name タイプ Description Required Default
ファイル 文字列 文字起こしするオーディオ ファイル オブジェクト。 Yes
言語 文字列 入力オーディオの言語。 ISO-639-1 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。 No
ダイアログを表示する 文字列 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。 No
response_format audioResponseFormat 出力の形式を定義します。 No
temperature number 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自動的に温度を上げます。 No 0
timestamp_granularities[] アレイ 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。 No ['segment']

audioSegment

文字起こしまたは翻訳セグメント。

Name タイプ Description Required Default
avg_logprob number 平均ログ確率。 No
compression_ratio number 圧縮率。 No
end number セグメントの終了オフセット。 No
id 整数 セグメント識別子。 No
no_speech_prob number "音声なし" の確率。 No
seek number セグメントのオフセット。 No
start number セグメントの開始オフセット。 No
temperature number Temperature. No
SMS 送信 文字列 テキストをセグメント化します。 No
tokens アレイ テキストのトークン。 No

audioWord

文字起こしまたは翻訳語。

Name タイプ Description Required Default
end number 語の終了オフセット。 No
start number 語の開始オフセット。 No
ワード 文字列 Word No

createSpeechRequest

音声リクエスト。

Name タイプ Description Required Default
入力 文字列 オーディオを合成する対象のテキスト。 最大長は 4,096 文字です。 Yes
response_format 列挙型 オーディオを合成する形式。
使用可能な値: mp3opusaacflacwavpcm
No
speed number 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 はデフォルト値です。 No 1.0
voice 列挙型 音声合成に使用する音声。
使用可能な値: alloyechofableonyxnovashimmer
Yes

imageQuality

生成されるイメージの品質。

Property Value
Description 生成されるイメージの品質。
Type 文字列
Default auto
Values auto
high
medium
low
hd
standard

imagesResponseFormat

生成された画像が返される形式です。

Property Value
Description 生成された画像が返される形式です。
Type 文字列
Default url
Values url
b64_json

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。

Property Value
Description 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。
Type 文字列
Default png
Values png
jpeg

imageSize

生成されたイメージのサイズ。

Property Value
Description 生成されたイメージのサイズ。
Type 文字列
Default auto
Values 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。

Property Value
Description 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。
Type 文字列
Default vivid
Values 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。

Property Value
Description 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。
Type 文字列
Default auto
Values transparent
opaque
auto

imageGenerationsRequest

Name タイプ Description Required Default
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。 No auto
n 整数 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。 No 1
output_compression 整数 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。 No 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。 No png
ダイアログを表示する 文字列 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。 Yes
quality imageQuality 生成されるイメージの品質。 No auto
response_format imagesResponseFormat 生成された画像が返される形式です。 dall-e-3 でのみサポートされます。 No url
size imageSize 生成されたイメージのサイズ。 No auto
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。 No vivid
ユーザー 文字列 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。 No

imageEditsRequest

Name タイプ Description Required Default
イメージ 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。 Yes
マスク 文字列 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。 No
n 整数 生成するイメージの数。 No 1
ダイアログを表示する 文字列 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。 Yes
quality imageQuality 生成されるイメージの品質。 No auto
response_format imagesResponseFormat 生成された画像が返される形式です。 No url
size imageSize 生成されたイメージのサイズ。 No auto
ユーザー 文字列 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。 No

generateImagesResponse

Name タイプ Description Required Default
created 整数 操作が作成されたときの UNIX タイムスタンプ。 Yes
データ アレイ 操作が成功した場合の結果データ Yes
使用 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。 No

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。

Name タイプ Description Required Default
b64_json 文字列 base64 でエンコードされた画像 No
content_filter_results dalleContentFilterResults コンテンツ フィルタリングの結果に関する情報。 No
prompt_filter_results 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、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、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ているかどうかとその ID)。 No
revised_prompt 文字列 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)。 No
url 文字列 画像の URL。 No

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。

Name タイプ Description Required Default
input_tokens 整数 入力トークンの数。 No
input_tokens_details オブジェクト 入力トークンの詳細な内訳。 No
└─ 画像トークン 整数 イメージ トークンの数。 No
└─ テキストトークン 整数 テキスト トークンの数。 No
output_tokens 整数 出力トークンの数。 No
total_tokens 整数 使用されたトークンの合計数。 No

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。

Name タイプ Description Required Default
spans アレイ 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。 Yes
SMS 送信 文字列 Yes

span

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。

Name タイプ Description Required Default
length 整数 Unicode コードポイントで測定されたスパンの長さ (文字単位)。 Yes
オフセット 整数 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。 Yes
多角形 アレイ 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。 Yes
SMS 送信 文字列 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。 Yes

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。

Name タイプ Description Required Default
completion_tokens 整数 実行の過程で使用される入力候補トークンの数。 Yes
prompt_tokens 整数 実行の過程で使用されるプロンプト トークンの数。 Yes
total_tokens 整数 使われたトークンの合計数 (プロンプトと入力候補の和)。 Yes

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。

Name タイプ Description Required Default
completion_tokens 整数 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。 Yes
prompt_tokens 整数 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。 Yes
total_tokens 整数 使われたトークンの合計数 (プロンプトと入力候補の和)。 Yes

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、構造化出力が有効になり、モデルが指定された JSON スキーマと一致することが保証されます。 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。

Name タイプ Description Required Default
文字列 text または json_object のいずれかである必要があります。 No SMS 送信

type の列挙型: AssistantsApiResponseFormat

Value Description
SMS 送信
json_object

assistantObject

モデルを呼び出し、ツールを使用できる assistant を表します。

Name タイプ Description Required Default
created_at 整数 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)。 Yes
description 文字列 アシスタントの説明。 最大長は 512 文字です。
Yes
id 文字列 API エンドポイントで参照できる識別子。 Yes
instructions 文字列 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。
Yes
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。
Yes
モデル 文字列 使用するモデルの ID。 Yes
name 文字列 アシスタントの名前。 最大長は 256 文字です。
Yes
オブジェクト 文字列 オブジェクトの種類。これは常に assistant です。 Yes
response_format 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、構造化出力が有効になり、モデルが指定された JSON スキーマと一致することが保証されます。 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。
No
temperature number 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。
No 1
tool_resources 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。
No
└─ コードインタープリタ (code_interpreter) オブジェクト No
└─ ファイル識別子 アレイ 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。
No []
└─ ファイル検索 オブジェクト No
└─ vector_store_ids アレイ 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。
No
tools アレイ 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。
Yes []
top_p number 核サンプリングと呼ばれる、温度によるサンプリングの代替で、モデルはで top_p 確率質量を持つトークンの結果が考慮されます。 したがって、0.1 は、上位 10% の確率質量を含む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。
No 1

object の列挙型: AssistantObjectType

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

createAssistantRequest

Name タイプ Description Required Default
description 文字列 アシスタントの説明。 最大長は 512 文字です。
No
instructions 文字列 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。
No
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。
No
モデル 文字列 Yes
name 文字列 アシスタントの名前。 最大長は 256 文字です。
No
response_format 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、構造化出力が有効になり、モデルが指定された JSON スキーマと一致することが保証されます。 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。
No
temperature number 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。
No 1
tool_resources 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。
No
└─ コードインタープリタ (code_interpreter) オブジェクト No
└─ ファイル識別子 アレイ 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。
No []
└─ ファイル検索 オブジェクト No
└─ vector_store_ids アレイ 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。
No
└─ ベクトルストア アレイ 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。
No
tools アレイ 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。
No []
top_p number 核サンプリングと呼ばれる、温度によるサンプリングの代替で、モデルはで top_p 確率質量を持つトークンの結果が考慮されます。 したがって、0.1 は、上位 10% の確率質量を含む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。
No 1

modifyAssistantRequest

Name タイプ Description Required Default
description 文字列 アシスタントの説明。 最大長は 512 文字です。
No
instructions 文字列 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。
No
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。
No
モデル 文字列 No
name 文字列 アシスタントの名前。 最大長は 256 文字です。
No
response_format 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、構造化出力が有効になり、モデルが指定された JSON スキーマと一致することが保証されます。 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。
No
temperature number 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。
No 1
tool_resources 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。
No
└─ コードインタープリタ (code_interpreter) オブジェクト No
└─ ファイル識別子 アレイ 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。
No []
└─ ファイル検索 オブジェクト No
└─ vector_store_ids アレイ 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。
No
tools アレイ 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。
No []
top_p number 核サンプリングと呼ばれる、温度によるサンプリングの代替で、モデルはで top_p 確率質量を持つトークンの結果が考慮されます。 したがって、0.1 は、上位 10% の確率質量を含む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。
No 1

deleteAssistantResponse

Name タイプ Description Required Default
deleted boolean Yes
id 文字列 Yes
オブジェクト 文字列 Yes

object の列挙型: DeleteAssistantResponseState

Value Description
assistant.deleted

listAssistantsResponse

Name タイプ Description Required Default
データ アレイ Yes
first_id 文字列 Yes
has_more boolean Yes
last_id 文字列 Yes
オブジェクト 文字列 Yes

assistantToolsCode

Name タイプ Description Required Default
文字列 定義されるツールの種類: code_interpreter Yes

type の列挙型: assistantToolsCodeType

Value Description
code_interpreter

assistantToolsFileSearch

Name タイプ Description Required Default
file_search オブジェクト ファイル検索ツールのオーバーライド。 No
└─ 最大結果数 (max_num_results) 整数 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。
No
文字列 定義されるツールの種類: file_search Yes

type の列挙型: assistantToolsFileSearchType

Value Description
file_search

assistantToolsFileSearchTypeOnly

Name タイプ Description Required Default
文字列 定義されるツールの種類: file_search Yes

type の列挙型: assistantToolsFileSearchType

Value Description
file_search

assistantToolsFunction

Name タイプ Description Required Default
関数 オブジェクト 関数の定義。 Yes
└─ 説明 文字列 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。 No
└─ 名前 文字列 呼び出す関数の名前。 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。 No
└─ パラメーター chatCompletionFunctionParameters 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。 No
文字列 定義されるツールの種類: function Yes

type の列挙型: assistantToolsFunction

Value Description
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。

Name タイプ Description Required Default
last_messages 整数 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。 No
文字列 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。 Yes

type の列挙型: TruncationType

Value Description
auto
last_messages

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。

Name タイプ Description Required Default
関数 オブジェクト No
└─ 名前 文字列 呼び出す関数の名前。 No
文字列 ツールの種類。 種類が function の場合は、関数名を設定する必要があります Yes

type の列挙型: AssistantsNamedToolChoiceType

Value Description
関数
code_interpreter
file_search

runObject

スレッドでの実行を表します。

Name タイプ Description Required Default
assistant_id 文字列 この実行が実行される際に使われるアシスタントの ID。 Yes
cancelled_at 整数 実行が取り消されたときの Unix タイムスタンプ (秒単位)。 Yes
completed_at 整数 実行が完了したときの Unix タイムスタンプ (秒単位)。 Yes
created_at 整数 実行が作成されたときの Unix タイムスタンプ (秒単位)。 Yes
expires_at 整数 実行が期限切れになるときの Unix タイムスタンプ (秒単位)。 Yes
failed_at 整数 実行が失敗したときの Unix タイムスタンプ (秒単位)。 Yes
id 文字列 API エンドポイントで参照できる識別子。 Yes
incomplete_details 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。 Yes
└─ 理由 文字列 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。 No
instructions 文字列 アシスタントがこの実行に使った手順。 Yes
last_error 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。 Yes
└─ コード 文字列 server_errorrate_limit_exceeded のいずれか。 No
└─ メッセージ 文字列 人が判読できるエラーの説明。 No
max_completion_tokens 整数 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。
Yes
max_prompt_tokens 整数 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。
Yes
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。
Yes
モデル 文字列 アシスタントがこの実行に使ったモデル。 Yes
オブジェクト 文字列 オブジェクトの種類。これは常に thread.run です。 Yes
parallel_tool_calls 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。 No True
required_action 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。 Yes
└─ ツール出力の送信 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。 No
└─ ツールコール アレイ 関連するツール呼び出しの一覧。 No
└─ タイプ 列挙型 現時点では、これは常に submit_tool_outputs です。
使用可能な値: submit_tool_outputs
No
response_format 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、構造化出力が有効になり、モデルが指定された JSON スキーマと一致することが保証されます。 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。
Yes
started_at 整数 実行が開始されたときの Unix タイムスタンプ (秒単位)。 Yes
状態 文字列 実行の状態。queuedin_progressrequires_actioncancellingcancelledfailedcompleted、または expired のいずれか。 Yes
temperature number 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。 No
thread_id 文字列 この実行の一部として実行されたスレッドの ID。 Yes
tool_choice 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。
Yes
tools アレイ アシスタントがこの実行に使ったツールのリスト。 Yes []
top_p number 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。 No
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。 Yes
使用 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。 Yes

object の列挙型: runObjectType

Value Description
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

Value Description
queued キューに登録済みの状態
in_progress 進行中の状態
requires_action アクションが必要な状態
cancelling キャンセル中の状態
cancelled キャンセル済みの状態
failed 失敗した状態
completed 完了した状態
expired 期限切れの状態

createRunRequest

Name タイプ Description Required Default
additional_instructions 文字列 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。 No
additional_messages アレイ 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。 No
assistant_id 文字列 この実行を実行するために使われるアシスタントの ID。 Yes
instructions 文字列 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。 No
max_completion_tokens 整数 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。 この実行では、指定された完了トークンの数のみを、実行の複数のターンにわたって使用するように最善を尽くします。 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。
No
max_prompt_tokens 整数 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。 この実行では、実行の複数のターンにわたって、指定されたプロンプト トークンの数のみを使用するように最善を尽くします。 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。
No
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。
No
モデル 文字列 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。 No
parallel_tool_calls 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。 No True
response_format 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、構造化出力が有効になり、モデルが指定された JSON スキーマと一致することが保証されます。 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。
No
ストリーミング boolean 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。
No
temperature number 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。
No 1
tool_choice 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。
No
tools アレイ 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。 No
top_p number 核サンプリングと呼ばれる、温度によるサンプリングの代替で、モデルはで top_p 確率質量を持つトークンの結果が考慮されます。 したがって、0.1 は、上位 10% の確率質量を含む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。
No 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。 No

listRunsResponse

Name タイプ Description Required Default
データ アレイ Yes
first_id 文字列 Yes
has_more boolean Yes
last_id 文字列 Yes
オブジェクト 文字列 Yes

modifyRunRequest

Name タイプ Description Required Default
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。
No

submitToolOutputsRunRequest

Name タイプ Description Required Default
ストリーミング boolean 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。
No
tool_outputs アレイ 出力が送信されるツールのリスト。 Yes

runToolCallObject

ツール呼び出しオブジェクト

Name タイプ Description Required Default
関数 オブジェクト 関数の定義。 Yes
└─ 引数 文字列 モデルが関数に渡すことを予期する引数。 No
└─ 名前 文字列 関数の名前です。 No
id 文字列 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。 Yes
文字列 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。 Yes

type の列挙型: RunToolCallObjectType

Value Description
関数

createThreadAndRunRequest

Name タイプ Description Required Default
assistant_id 文字列 この実行を実行するために使われるアシスタントの ID。 Yes
instructions 文字列 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。 No
max_completion_tokens 整数 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。 この実行では、指定された完了トークンの数のみを、実行の複数のターンにわたって使用するように最善を尽くします。 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。
No
max_prompt_tokens 整数 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。 この実行では、実行の複数のターンにわたって、指定されたプロンプト トークンの数のみを使用するように最善を尽くします。 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。
No
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。
No
モデル 文字列 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。 No
parallel_tool_calls 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。 No True
response_format 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、構造化出力が有効になり、モデルが指定された JSON スキーマと一致することが保証されます。 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。
No
ストリーミング boolean 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。
No
stream_options 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。
No None
temperature number 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。
No 1
スレッド createThreadRequest No
tool_choice 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。
No
tool_resources 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。
No
└─ コードインタープリタ (code_interpreter) オブジェクト No
└─ ファイル識別子 アレイ 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。
No []
└─ ファイル検索 オブジェクト No
└─ vector_store_ids アレイ 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。
No
tools アレイ 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。 No
top_p number 核サンプリングと呼ばれる、温度によるサンプリングの代替で、モデルはで top_p 確率質量を持つトークンの結果が考慮されます。 したがって、0.1 は、上位 10% の確率質量を含む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。
No 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。 No

threadObject

メッセージを含むスレッドを表します。

Name タイプ Description Required Default
created_at 整数 スレッドが作成されたときの Unix タイムスタンプ (秒単位)。 Yes
id 文字列 API エンドポイントで参照できる識別子。 Yes
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。
Yes
オブジェクト 文字列 オブジェクトの種類。これは常に thread です。 Yes
tool_resources 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。
Yes
└─ コードインタープリタ (code_interpreter) オブジェクト No
└─ ファイル識別子 アレイ 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。
No []
└─ ファイル検索 オブジェクト No
└─ vector_store_ids アレイ 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。
No

object の列挙型: ThreadObjectType

Value Description
スレッド スレッド オブジェクトの型。常に thread です

createThreadRequest

Name タイプ Description Required Default
messages アレイ スレッドを開始するメッセージの一覧。 No
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。
No
tool_resources 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。
No
└─ コードインタープリタ (code_interpreter) オブジェクト No
└─ ファイル識別子 アレイ 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。
No []
└─ ファイル検索 オブジェクト No
└─ vector_store_ids アレイ 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。
No
└─ ベクトルストア アレイ 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。
No

modifyThreadRequest

Name タイプ Description Required Default
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。
No
tool_resources 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。
No
└─ コードインタープリタ (code_interpreter) オブジェクト No
└─ ファイル識別子 アレイ 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。
No []
└─ ファイル検索 オブジェクト No
└─ vector_store_ids アレイ 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。
No

deleteThreadResponse

Name タイプ Description Required Default
deleted boolean Yes
id 文字列 Yes
オブジェクト 文字列 Yes

object の列挙型: DeleteThreadResponseObjectState

Value Description
thread.deleted スレッド削除応答オブジェクトの状態。thread.deleted です

listThreadsResponse

Name タイプ Description Required Default
データ アレイ Yes
first_id 文字列 Yes
has_more boolean Yes
last_id 文字列 Yes
オブジェクト 文字列 Yes

messageObject

スレッド内のメッセージを表します。

Name タイプ Description Required Default
assistant_id 文字列 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。 Yes
attachments アレイ 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。 Yes
completed_at 整数 メッセージが完了したときの Unix タイムスタンプ (秒単位)。 Yes
コンテンツ アレイ テキストや画像の配列内のメッセージの内容。 Yes
created_at 整数 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)。 Yes
id 文字列 API エンドポイントで参照できる識別子。 Yes
incomplete_at 整数 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)。 Yes
incomplete_details 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。 Yes
└─ 理由 文字列 メッセージが不完全である理由。 No
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。
Yes
オブジェクト 文字列 オブジェクトの種類。これは常に thread.message です。 Yes
ロール 文字列 メッセージを生成したエンティティ。 userassistant のいずれか。 Yes
run_id 文字列 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。 Yes
状態 文字列 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。 Yes
thread_id 文字列 このメッセージが属するスレッド ID。 Yes

object の列挙型: MessageObjectType

Value Description
thread.message 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

Value Description
in_progress
incomplete
completed

role の列挙型: MessageObjectRole

Value Description
ユーザー
アシスタント

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。

Name タイプ Description Required Default
delta 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。 Yes
└─ コンテンツ アレイ テキストや画像の配列内のメッセージの内容。 No
└─ ロール 文字列 メッセージを生成したエンティティ。 userassistant のいずれか。 No
id 文字列 メッセージの識別子。API エンドポイントで参照できます。 Yes
オブジェクト 文字列 オブジェクトの種類。これは常に thread.message.delta です。 Yes

object の列挙型: MessageDeltaObjectType

Value Description
thread.message.delta

createMessageRequest

Name タイプ Description Required Default
attachments アレイ 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。 No
コンテンツ 文字列 メッセージの内容。 Yes
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。
No
ロール 文字列 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。
Yes

role の列挙型: CreateMessageRequestRole

Value Description
ユーザー
アシスタント

modifyMessageRequest

Name タイプ Description Required Default
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。
No

deleteMessageResponse

Name タイプ Description Required Default
deleted boolean Yes
id 文字列 Yes
オブジェクト 文字列 Yes

object の列挙型: DeleteMessageResponseObject

Value Description
thread.message.deleted 削除メッセージ応答オブジェクトの状態

listMessagesResponse

Name タイプ Description Required Default
データ アレイ Yes
first_id 文字列 Yes
has_more boolean Yes
last_id 文字列 Yes
オブジェクト 文字列 Yes

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。

Name タイプ Description Required Default
image_file オブジェクト Yes
└─ ファイルID 文字列 メッセージ コンテンツ内の画像のファイル ID。 No
文字列 常に image_file です。 Yes

type の列挙型: MessageContentImageFileObjectType

Value Description
image_file メッセージ コンテンツの画像ファイルの種類

messageContentTextObject

メッセージの一部であるテキスト コンテンツ。

Name タイプ Description Required Default
SMS 送信 オブジェクト Yes
└─ 注釈 アレイ No
└─ 値 文字列 テキストを構成するデータ。 No
文字列 常に text です。 Yes

type の列挙型: messageContentTextObjectType

Value Description
SMS 送信 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。

Name タイプ Description Required Default
end_index 整数 Yes
file_citation オブジェクト Yes
└─ ファイルID 文字列 引用元の特定のファイルの ID。 No
start_index 整数 Yes
SMS 送信 文字列 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。 Yes
文字列 常に file_citation です。 Yes

type の列挙型: FileCitationObjectType

Value Description
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。

Name タイプ Description Required Default
end_index 整数 Yes
file_path オブジェクト Yes
└─ ファイルID 文字列 生成されたファイルの ID。 No
start_index 整数 Yes
SMS 送信 文字列 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。 Yes
文字列 常に file_path です。 Yes

type の列挙型: FilePathObjectType

Value Description
file_path 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。

Name タイプ Description Required Default
image_file オブジェクト No
└─ ファイルID 文字列 メッセージ コンテンツ内の画像のファイル ID。 No
インデックス 整数 メッセージ内のコンテンツ パーツのインデックス。 Yes
文字列 常に image_file です。 Yes

type の列挙型: MessageDeltaContentImageFileObjectType

Value Description
image_file

messageDeltaContentTextObject

メッセージの一部であるテキスト コンテンツ。

Name タイプ Description Required Default
インデックス 整数 メッセージ内のコンテンツ パーツのインデックス。 Yes
SMS 送信 オブジェクト No
└─ 注釈 アレイ No
└─ 値 文字列 テキストを構成するデータ。 No
文字列 常に text です。 Yes

type の列挙型: MessageDeltaContentTextObjectType

Value Description
SMS 送信

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。

Name タイプ Description Required Default
end_index 整数 No
file_citation オブジェクト No
└─ ファイルID 文字列 引用元の特定のファイルの ID。 No
└─ 引用 文字列 ファイル内の特定の引用。 No
インデックス 整数 テキスト コンテンツ パーツ内の注釈のインデックス。 Yes
start_index 整数 No
SMS 送信 文字列 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。 No
文字列 常に file_citation です。 Yes

type の列挙型: MessageDeltaContentTextAnnotationsFileCitationObjectType

Value Description
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。

Name タイプ Description Required Default
end_index 整数 No
file_path オブジェクト No
└─ ファイルID 文字列 生成されたファイルの ID。 No
インデックス 整数 テキスト コンテンツ パーツ内の注釈のインデックス。 Yes
start_index 整数 No
SMS 送信 文字列 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。 No
文字列 常に file_path です。 Yes

type の列挙型: MessageDeltaContentTextAnnotationsFilePathObjectType

Value Description
file_path

runStepObject

実行の実行中のステップを表します。

Name タイプ Description Required Default
assistant_id 文字列 実行ステップに関連付けられたアシスタントの ID。 Yes
cancelled_at 整数 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)。 Yes
completed_at 整数 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)。 Yes
created_at 整数 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)。 Yes
expired_at 整数 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。 Yes
failed_at 整数 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)。 Yes
id 文字列 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。 Yes
last_error 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。 Yes
└─ コード 文字列 server_errorrate_limit_exceeded のいずれか。 No
└─ メッセージ 文字列 人が判読できるエラーの説明。 No
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。
Yes
オブジェクト 文字列 オブジェクトの種類。これは常に assistant.run.step です。 Yes
run_id 文字列 この実行ステップが含まれる実行の ID。 Yes
状態 文字列 実行の状態。in_progresscancelledfailedcompleted、または expired を指定できます。 Yes
step_details runStepDetailsMessageCreationObject または runStepDetailsToolCallsObject 実行ステップの詳細。 Yes
thread_id 文字列 実行されたスレッドの ID。 Yes
文字列 実行ステップの種類。message_creation または tool_calls を指定できます。 Yes

object の列挙型: RunStepObjectType

Value Description
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

Value Description
message_creation 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

Value Description
in_progress 進行中の実行状態
cancelled キャンセル済みの実行状態
failed キャンセル済みの実行状態
completed キャンセル済みの実行状態
expired キャンセル済みの実行状態

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。

Name タイプ Description Required Default
delta 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。 Yes
└─ ステップ詳細 runStepDeltaStepDetailsMessageCreationObject または runStepDeltaStepDetailsToolCallsObject 実行ステップの詳細。 No
id 文字列 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。 Yes
オブジェクト 文字列 オブジェクトの種類。これは常に thread.run.step.delta です。 Yes

object の列挙型: RunStepDeltaObjectType

Value Description
thread.run.step.delta

listRunStepsResponse

Name タイプ Description Required Default
データ アレイ Yes
first_id 文字列 Yes
has_more boolean Yes
last_id 文字列 Yes
オブジェクト 文字列 Yes

runStepDetailsMessageCreationObject

実行ステップによるメッセージ作成の詳細。

Name タイプ Description Required Default
message_creation オブジェクト Yes
└─ メッセージID 文字列 この実行ステップで作成されたメッセージの ID。 No
文字列 常に message_creation です。 Yes

type の列挙型: RunStepDetailsMessageCreationObjectType

Value Description
message_creation

runStepDeltaStepDetailsMessageCreationObject

実行ステップによるメッセージ作成の詳細。

Name タイプ Description Required Default
message_creation オブジェクト No
└─ メッセージID 文字列 この実行ステップで作成されたメッセージの ID。 No
文字列 常に message_creation です。 Yes

type の列挙型: RunStepDeltaStepDetailsMessageCreationObjectType

Value Description
message_creation

runStepDetailsToolCallsObject

ツール呼び出しの詳細。

Name タイプ Description Required Default
tool_calls アレイ 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。
Yes
文字列 常に tool_calls です。 Yes

type の列挙型: RunStepDetailsToolCallsObjectType

Value Description
tool_calls

runStepDeltaStepDetailsToolCallsObject

ツール呼び出しの詳細。

Name タイプ Description Required Default
tool_calls アレイ 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。
No
文字列 常に tool_calls です。 Yes

type の列挙型: RunStepDeltaStepDetailsToolCallsObjectType

Value Description
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。

Name タイプ Description Required Default
code_interpreter 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。 Yes
└─ 入力 文字列 コード インタープリター ツール呼び出しへの入力。 No
└─ 出力 アレイ 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。 No
id 文字列 ツール呼び出しの ID。 Yes
文字列 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。 Yes

type の列挙型: RunStepDetailsToolCallsCodeObjectType

Value Description
code_interpreter

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。

Name タイプ Description Required Default
code_interpreter 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。 No
└─ 入力 文字列 コード インタープリター ツール呼び出しへの入力。 No
└─ 出力 アレイ 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。 No
id 文字列 ツール呼び出しの ID。 No
インデックス 整数 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。 Yes
文字列 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。 Yes

type の列挙型: RunStepDeltaStepDetailsToolCallsCodeObjectType

Value Description
code_interpreter

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。

Name タイプ Description Required Default
ログ 文字列 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。 Yes
文字列 常に logs です。 Yes

type の列挙型: RunStepDetailsToolCallsCodeOutputLogsObjectType

Value Description
ログ

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。

Name タイプ Description Required Default
インデックス 整数 出力配列内の出力のインデックス。 Yes
ログ 文字列 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。 No
文字列 常に logs です。 Yes

type の列挙型: RunStepDeltaStepDetailsToolCallsCodeOutputLogsObjectType

Value Description
ログ

runStepDetailsToolCallsCodeOutputImageObject

Name タイプ Description Required Default
イメージ オブジェクト Yes
└─ ファイルID 文字列 画像のファイル ID。 No
文字列 常に image です。 Yes

type の列挙型: RunStepDetailsToolCallsCodeOutputImageObjectType

Value Description
イメージ

runStepDeltaStepDetailsToolCallsCodeOutputImageObject

Name タイプ Description Required Default
イメージ オブジェクト No
└─ ファイルID 文字列 画像のファイル ID。 No
インデックス 整数 出力配列内の出力のインデックス。 Yes
文字列 常に image です。 Yes

type の列挙型: RunStepDeltaStepDetailsToolCallsCodeOutputImageObject

Value Description
イメージ

runStepDetailsToolCallsFileSearchObject

Name タイプ Description Required Default
file_search 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。 Yes
└─ 結果 アレイ ファイル検索の結果。 No
id 文字列 ツール呼び出しオブジェクトの ID。 Yes
文字列 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。 Yes

type の列挙型: RunStepDetailsToolCallsFileSearchObjectType

Value Description
file_search

runStepDetailsToolCallsFileSearchResultObject

ファイル検索の結果インスタンス。

Name タイプ Description Required Default
コンテンツ アレイ 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。 No
file_id 文字列 結果が見つかったファイルの ID。 Yes
file_name 文字列 結果が見つかったファイルの名前。 Yes
スコア number 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。 Yes

runStepDeltaStepDetailsToolCallsFileSearchObject

Name タイプ Description Required Default
file_search 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。 Yes
id 文字列 ツール呼び出しオブジェクトの ID。 No
インデックス 整数 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。 Yes
文字列 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。 Yes

type の列挙型: RunStepDeltaStepDetailsToolCallsFileSearchObjectType

Value Description
file_search

runStepDetailsToolCallsFunctionObject

Name タイプ Description Required Default
関数 オブジェクト 呼び出された関数の定義。 Yes
└─ 引数 文字列 関数に渡される引数。 No
└─ 名前 文字列 関数の名前です。 No
└─ 出力 文字列 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。 No
id 文字列 ツール呼び出しオブジェクトの ID。 Yes
文字列 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。 Yes

type の列挙型: RunStepDetailsToolCallsFunctionObjectType

Value Description
関数

runStepDeltaStepDetailsToolCallsFunctionObject

Name タイプ Description Required Default
関数 オブジェクト 呼び出された関数の定義。 No
└─ 引数 文字列 関数に渡される引数。 No
└─ 名前 文字列 関数の名前です。 No
└─ 出力 文字列 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。 No
id 文字列 ツール呼び出しオブジェクトの ID。 No
インデックス 整数 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。 Yes
文字列 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。 Yes

type の列挙型: RunStepDetailsToolCallsFunctionObjectType

Value Description
関数

vectorStoreExpirationAfter

ベクター ストアの有効期限ポリシー。

Name タイプ Description Required Default
アンカー 文字列 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 Yes
days 整数 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。 Yes

anchor の列挙型: VectorStoreExpirationAfterAnchor

Value Description
last_active_at 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。

Name タイプ Description Required Default
created_at 整数 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)。 Yes
expires_after vectorStoreExpirationAfter ベクター ストアの有効期限ポリシー。 No
expires_at 整数 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)。 No
file_counts オブジェクト Yes
└─ 取り消されました 整数 取り消されたファイルの数。 No
└─ 完了 整数 正常に処理されたファイルの数。 No
└─ 失敗しました 整数 処理に失敗したファイルの数。 No
└─ 進行中 整数 現在処理中のファイルの数。 No
└─ 合計 整数 ファイルの合計数。 No
id 文字列 API エンドポイントで参照できる識別子。 Yes
last_active_at 整数 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)。 Yes
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。
Yes
name 文字列 ベクター ストアの名前。 Yes
オブジェクト 列挙型 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
Yes
状態 文字列 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。 Yes
usage_bytes 整数 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。 Yes

status の列挙型: VectorStoreObjectStatus

Value Description
expired
in_progress
completed

createVectorStoreRequest

Name タイプ Description Required Default
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。 No
expires_after vectorStoreExpirationAfter ベクター ストアの有効期限ポリシー。 No
file_ids アレイ 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。 No
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。
No
name 文字列 ベクター ストアの名前。 No

updateVectorStoreRequest

Name タイプ Description Required Default
expires_after vectorStoreExpirationAfter ベクター ストアの有効期限ポリシー。 No
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。
No
name 文字列 ベクター ストアの名前。 No

listVectorStoresResponse

Name タイプ Description Required Default
データ アレイ Yes
first_id 文字列 Yes
has_more boolean Yes
last_id 文字列 Yes
オブジェクト 文字列 Yes

deleteVectorStoreResponse

Name タイプ Description Required Default
deleted boolean Yes
id 文字列 Yes
オブジェクト 文字列 Yes

object の列挙型: DeleteVectorStoreResponseObject

Value Description
vector_store.deleted 削除ベクター ストア応答オブジェクトの状態

vectorStoreFileObject

ベクター ストアにアタッチされているファイルの一覧。

Name タイプ Description Required Default
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。 No
created_at 整数 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)。 Yes
id 文字列 API エンドポイントで参照できる識別子。 Yes
last_error 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。 Yes
└─ コード 文字列 server_errorinvalid_fileunsupported_file のいずれか。 No
└─ メッセージ 文字列 人が判読できるエラーの説明。 No
オブジェクト 文字列 オブジェクトの種類。これは常に vector_store.file です。 Yes
状態 文字列 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。 Yes
usage_bytes 整数 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。 Yes
vector_store_id 文字列 ファイルがアタッチされているベクター ストアの ID。 Yes

object の列挙型: VectorStoreFileObjectType

Value Description
vector_store.file

status の列挙型: VectorStoreFileObjectStatus

Value Description
in_progress
completed
cancelled
failed

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。

Name タイプ Description Required Default
文字列 常に other です。 Yes

type の列挙型: OtherChunkingStrategyResponseParamType

Value Description
other

staticChunkingStrategyResponseParam

Name タイプ Description Required Default
静的 staticChunkingStrategy Yes
文字列 常に static です。 Yes

type の列挙型: StaticChunkingStrategyResponseParamType

Value Description
静的

staticChunkingStrategy

Name タイプ Description Required Default
chunk_overlap_tokens 整数 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。
Yes
max_chunk_size_tokens 整数 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。 Yes

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。

Name タイプ Description Required Default
列挙型 常に auto です。
使用可能な値: auto
Yes

staticChunkingStrategyRequestParam

Name タイプ Description Required Default
静的 staticChunkingStrategy Yes
列挙型 常に static です。
使用可能な値: static
Yes

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。

createVectorStoreFileRequest

Name タイプ Description Required Default
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。 No
file_id 文字列 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。 Yes

listVectorStoreFilesResponse

Name タイプ Description Required Default
データ アレイ Yes
first_id 文字列 Yes
has_more boolean Yes
last_id 文字列 Yes
オブジェクト 文字列 Yes

deleteVectorStoreFileResponse

Name タイプ Description Required Default
deleted boolean Yes
id 文字列 Yes
オブジェクト 文字列 Yes

object の列挙型: DeleteVectorStoreFileResponseObject

Value Description
vector_store.file.deleted

vectorStoreFileBatchObject

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。

Name タイプ Description Required Default
created_at 整数 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)。 Yes
file_counts オブジェクト Yes
└─ 取り消されました 整数 取り消されたファイルの数。 No
└─ 完了 整数 処理されたファイルの数。 No
└─ 失敗しました 整数 処理に失敗したファイルの数。 No
└─ 進行中 整数 現在処理中のファイルの数。 No
└─ 合計 整数 ファイルの合計数。 No
id 文字列 API エンドポイントで参照できる識別子。 Yes
オブジェクト 文字列 オブジェクトの種類。これは常に vector_store.file_batch です。 Yes
状態 文字列 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。 Yes
vector_store_id 文字列 ファイルがアタッチされているベクター ストアの ID。 Yes

object の列挙型: VectorStoreFileBatchObjectType

Value Description
vector_store.files_batch

status の列挙型: VectorStoreFileBatchObjectStatus

Value Description
in_progress
completed
cancelled
failed

createVectorStoreFileBatchRequest

Name タイプ Description Required Default
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。 No
file_ids アレイ 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。 Yes

assistantStreamEvent

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。

threadStreamEvent

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.created

新しいスレッドが作成されると発生します。

Name タイプ Description Required Default
データ threadObject メッセージを含むスレッドを表します。 Yes
イベント 文字列 Yes

Data: threadObject

Event の列挙型: ThreadStreamEventEnum

Value Description
thread.created 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。

Name タイプ Description Required Default
データ runObject スレッドでの実行を表します。 Yes
イベント 文字列 Yes

データ: runObject

Event の列挙型: RunStreamEventCreated

Value Description
thread.run.created

thread.run.queued

実行が queued 状態に移行すると発生します。

Name タイプ Description Required Default
データ runObject スレッドでの実行を表します。 Yes
イベント 文字列 Yes

データ: runObject

Event の列挙型: RunStreamEventQueued

Value Description
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。

Name タイプ Description Required Default
データ runObject スレッドでの実行を表します。 Yes
イベント 文字列 Yes

データ: runObject

Event の列挙型: RunStreamEventInProgress

Value Description
thread.run.in_progress

thread.run.requires_action

実行が requires_action 状態に移行すると発生します。

Name タイプ Description Required Default
データ runObject スレッドでの実行を表します。 Yes
イベント 文字列 Yes

データ: runObject

Event の列挙型: RunStreamEventRequiresAction

Value Description
thread.run.requires_action

thread.run.completed

実行が完了すると発生します。

Name タイプ Description Required Default
データ runObject スレッドでの実行を表します。 Yes
イベント 文字列 Yes

データ: runObject

Event の列挙型: RunStreamEventCompleted

Value Description
thread.run.completed

thread.run.failed

実行が失敗すると発生します。

Name タイプ Description Required Default
データ runObject スレッドでの実行を表します。 Yes
イベント 文字列 Yes

データ: runObject

Event の列挙型: RunStreamEventFailed

Value Description
thread.run.failed

thread.run.cancelling

実行が cancelling 状態に移行すると発生します。

Name タイプ Description Required Default
データ runObject スレッドでの実行を表します。 Yes
イベント 文字列 Yes

データ: runObject

Event の列挙型: RunStreamEventCancelling

Value Description
thread.run.cancelling

thread.run.cancelled

実行が取り消されると発生します。

Name タイプ Description Required Default
データ runObject スレッドでの実行を表します。 Yes
イベント 文字列 Yes

データ: runObject

Event の列挙型: RunStreamEventCancelled

Value Description
thread.run.cancelled

thread.run.expired

実行の有効期限が切れると発生します。

Name タイプ Description Required Default
データ runObject スレッドでの実行を表します。 Yes
イベント 文字列 Yes

データ: runObject

Event の列挙型: RunStreamEventExpired

Value Description
thread.run.expired

runStepStreamEvent

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。

Name タイプ Description Required Default
データ runStepObject 実行の実行中のステップを表します。
Yes
イベント 文字列 Yes

データ: runStepObject

Event の列挙型: RunStepStreamEventCreated

Value Description
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。

Name タイプ Description Required Default
データ runStepObject 実行の実行中のステップを表します。
Yes
イベント 文字列 Yes

データ: runStepObject

Event の列挙型: RunStepStreamEventInProgress

Value Description
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。

Name タイプ Description Required Default
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。
Yes
イベント 文字列 Yes

データ: runStepDeltaObject

Event の列挙型: RunStepStreamEventDelta

Value Description
thread.run.step.delta

thread.run.step.completed

実行ステップが完了すると発生します。

Name タイプ Description Required Default
データ runStepObject 実行の実行中のステップを表します。
Yes
イベント 文字列 Yes

データ: runStepObject

Event の列挙型: RunStepStreamEventCompleted

Value Description
thread.run.step.completed

thread.run.step.failed

実行ステップが失敗すると発生します。

Name タイプ Description Required Default
データ runStepObject 実行の実行中のステップを表します。
Yes
イベント 文字列 Yes

データ: runStepObject

Event の列挙型: RunStepStreamEventFailed

Value Description
thread.run.step.failed

thread.run.step.cancelled

実行ステップが取り消されると発生します。

Name タイプ Description Required Default
データ runStepObject 実行の実行中のステップを表します。
Yes
イベント 文字列 Yes

データ: runStepObject

Event の列挙型: RunStepStreamEventCancelled

Value Description
thread.run.step.cancelled

thread.run.step.expired

実行ステップの有効期限が切れると発生します。

Name タイプ Description Required Default
データ runStepObject 実行の実行中のステップを表します。
Yes
イベント 文字列 Yes

データ: runStepObject

Event の列挙型: RunStepStreamEventExpired

Value Description
thread.run.step.expired

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。

thread.message.created

メッセージが作成されると発生します。

Name タイプ Description Required Default
データ messageObject スレッド内のメッセージを表します。 Yes
イベント 文字列 Yes

Data: messageObject

Event の列挙型: MessageStreamEventCreated

Value Description
thread.message.created

thread.message.in_progress

メッセージが in_progress 状態に移行するときに発生します。

Name タイプ Description Required Default
データ messageObject スレッド内のメッセージを表します。 Yes
イベント 文字列 Yes

Data: messageObject

Event の列挙型: MessageStreamEventInProgress

Value Description
thread.message.in_progress

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。

Name タイプ Description Required Default
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。
Yes
イベント 文字列 Yes

Data: messageDeltaObject

Event の列挙型: MessageStreamEventDelta

Value Description
thread.message.delta

thread.message.completed

メッセージが完了すると発生します。

Name タイプ Description Required Default
データ messageObject スレッド内のメッセージを表します。 Yes
イベント 文字列 Yes

Data: messageObject

Event の列挙型: MessageStreamEventCompleted

Value Description
thread.message.completed

thread.message.incomplete

メッセージが完成前に終了すると発生します。

Name タイプ Description Required Default
データ messageObject スレッド内のメッセージを表します。 Yes
イベント 文字列 Yes

Data: messageObject

Event の列挙型: MessageStreamEventIncomplete

Value Description
thread.message.incomplete

Annotation

このコンポーネントには、次のいずれかを指定できます。

Click

クリック操作。

Name タイプ Description Required Default
button 列挙型 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
Yes
列挙型 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
Yes
x 整数 クリックが発生した x 座標。
Yes
y 整数 クリックが発生した y 座標。
Yes

CodeInterpreterFileOutput

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。

Name タイプ Description Required Default
files アレイ Yes
列挙型 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
Yes

CodeInterpreterTextOutput

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。

Name タイプ Description Required Default
ログ 文字列 コード インタープリター ツール呼び出しのログ。
Yes
列挙型 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
Yes

CodeInterpreterTool

コードを実行するツール。

Name タイプ Description Required Default
file_ids アレイ コードを実行するファイルの ID。
Yes
列挙型 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
Yes

CodeInterpreterToolCall

コードを実行するためのツール呼び出し。

Name タイプ Description Required Default
コード 文字列 実行するコード。
Yes
id 文字列 コード インタープリター ツール呼び出しの一意の ID。
Yes
results アレイ コード インタープリター ツール呼び出しの結果。
Yes
状態 列挙型 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
Yes
列挙型 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
Yes

CodeInterpreterToolOutput

このコンポーネントには、次のいずれかを指定できます。

ComparisonFilter

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。

Name タイプ Description Required Default
キー 文字列 値と比較するキー。 Yes
列挙型 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
Yes
value 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。 Yes

CompoundFilter

andまたはorを使用して複数のフィルターを結合します。

Name タイプ Description Required Default
filters アレイ 結合するフィルターの配列。 項目は、 ComparisonFilter または CompoundFilterできます。 Yes
列挙型 操作の種類: and または or
使用可能な値: andor
Yes

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。

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。

Name タイプ Description Required Default
file_id 文字列 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。 No
image_url 文字列 スクリーンショット画像の URL。 No
列挙型 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
Yes

ComputerTool

仮想コンピューターを制御するツール。

Name タイプ Description Required Default
display_height number コンピューターディスプレイの高さ。
Yes
display_width number コンピューターディスプレイの幅。
Yes
環境 列挙型 制御するコンピューター環境の種類。

使用可能な値: macwindowsubuntubrowser
Yes
列挙型 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
Yes

ComputerToolCall

コンピューター使用ツールへのツール呼び出し。

Name タイプ Description Required Default
アクション ComputerAction Yes
call_id 文字列 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。
Yes
id 文字列 コンピューター呼び出しの一意の ID。 Yes
pending_safety_checks アレイ 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。
Yes
状態 列挙型 アイテムの状態。 in_progresscompleted、または incomplete のいずれか。 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
Yes
列挙型 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
Yes

ComputerToolCallOutput

コンピューター ツール呼び出しの出力。

Name タイプ Description Required Default
acknowledged_safety_checks アレイ 開発者によって確認された API によって報告された安全性チェック。
No
call_id 文字列 出力を生成したコンピューター ツール呼び出しの ID。
Yes
id 文字列 コンピューター ツールの呼び出し出力の ID。
No
出力 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。
Yes
状態 列挙型 メッセージ入力の状態。 in_progresscompleted、または incomplete のいずれか。 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
No
列挙型 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
Yes

ComputerToolCallOutputResource

Name タイプ Description Required Default
acknowledged_safety_checks アレイ 開発者によって確認された API によって報告された安全性チェック。
No
call_id 文字列 出力を生成したコンピューター ツール呼び出しの ID。
Yes
id 文字列 コンピューターを使った通話ツールの出力の一意の ID。
Yes
出力 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。
Yes
状態 列挙型 メッセージ入力の状態。 in_progresscompleted、または incomplete のいずれか。 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
No
列挙型 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
Yes

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。

Name タイプ Description Required Default
コード 文字列 保留中の安全性チェックの種類。 Yes
id 文字列 保留中の安全性チェックの ID。 Yes
メッセージ 文字列 保留されている安全性チェックの詳細。 Yes

Content

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。

Coordinate

x/y 座標ペア (例: { x: 100, y: 200 })。

Name タイプ Description Required Default
x 整数 x 座標。
Yes
y 整数 y 座標。
Yes

CreateModelResponseProperties

Name タイプ Description Required Default
メタデータ Metadata 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。
No
モデル 文字列 応答の生成に使用されるモデル。 No
temperature number 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。
No 1
top_p number 核サンプリングと呼ばれる、温度によるサンプリングの代替で、モデルはで top_p 確率質量を持つトークンの結果が考慮されます。 したがって、0.1 は、上位 10% の確率質量を含む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。
No 1
ユーザー 文字列 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。 .
No

createResponse

Name タイプ Description Required Default
include アレイ {"$ref": "#/components/schemas/includable/description"} No
入力 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。 Yes
instructions 文字列 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と共に使用する場合、前の応答からの指示は次の応答に引き継がれなくなります。 これにより、新しい応答でシステム (または開発者) のメッセージを簡単に交換できます。
No
max_output_tokens 整数 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。
No
parallel_tool_calls boolean 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。
No True
previous_response_id 文字列 モデルに対する以前の応答の一意の ID。 これを使用して、複数ターンの会話を作成します。 No
reasoning Reasoning 推論モデルの構成オプション。 No
保存する boolean 生成されたモデル応答を格納して、後で API を使用して取得するかどうかを指定します。
No True
ストリーミング boolean true に設定すると、 サーバー送信イベントを使用して生成されるときに、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。 No False
SMS 送信 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 テキストまたは構造化された JSON データを指定できます。 詳細情報:
- テキスト入力と出力
- 構造化された出力
No
└─ フォーマット 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。

{ "type": "json_schema" }を構成すると、構造化出力が有効になり、モデルが指定された JSON スキーマと一致することが保証されます。 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。
No
tool_choice ToolChoiceOptions または ToolChoiceTypes または ToolChoiceFunction 応答を生成するときに使用するツール (またはツール) をモデルで選択する方法。 モデルが呼び出すことができるツールを指定する方法については、 tools パラメーターを参照してください。
No
tools アレイ 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。 tool_choice パラメーターを設定することで、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
No
truncation 列挙型 モデルの応答に使用する切り捨て戦略。
- auto: この応答と以前の応答のコンテキストがモデルのコンテキスト ウィンドウ サイズを超えた場合、モデルは応答を切り詰めます。
会話の途中で入力項目を削除して、コンテキスト ウィンドウに合わせて応答します。
- disabled (既定値): モデルの応答がモデルのコンテキスト ウィンドウ サイズを超える場合、要求は 400 エラーで失敗します。

使用可能な値: autodisabled
No

DoubleClick

ダブルクリック アクション。

Name タイプ Description Required Default
列挙型 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、このプロパティは常に double_click に設定されます。

使用可能な値: double_click
Yes
x 整数 ダブルクリックが発生した x 座標。
Yes
y 整数 ダブルクリックが発生した y 座標。
Yes

Drag

ドラッグ操作。

Name タイプ Description Required Default
パス アレイ ドラッグ アクションのパスを表す座標の配列。 座標はオブジェクトの配列として表示されます。例:[{ x: 100, y: 200 }, { x: 200, y: 300 }] Yes
列挙型 イベントの種類を指定します。 ドラッグ アクションの場合、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
Yes

EasyInputMessage

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。

Name タイプ Description Required Default
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。
Yes
ロール 列挙型 メッセージ入力の役割。 userassistantsystem、または developer のいずれかです。

使用可能な値: userassistantsystemdeveloper
Yes
列挙型 メッセージ入力の種類。 常に message です。

使用可能な値: message
No

FileCitation

ファイルへの引用。

Name タイプ Description Required Default
file_id 文字列 ファイルの ID。
Yes
インデックス 整数 ファイルの一覧内のファイルのインデックス。
Yes
列挙型 ファイル引用の種類。 常に file_citation です。

使用可能な値: file_citation
Yes

FilePath

ファイルへのパス。

Name タイプ Description Required Default
file_id 文字列 ファイルの ID。
Yes
インデックス 整数 ファイルの一覧内のファイルのインデックス。
Yes
列挙型 ファイル パスの種類。 常に file_path です。

使用可能な値: file_path
Yes

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。

Property Value
Description 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。
Type 文字列
Values auto
default_2024_08_21

FileSearchTool

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。

Name タイプ Description Required Default
filters 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。 No
max_num_results 整数 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)。
No
ranking_options オブジェクト 検索のランク付けオプション。 No
└─ ランカー 列挙型 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
No
└─ スコアのしきい値 number 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、最も関連性の高い結果のみを返そうとしますが、返される結果が少なくなる可能性があります。
No 0
列挙型 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
Yes
vector_store_ids アレイ 検索するベクトルストアの ID。
Yes

FileSearchToolCall

ファイル検索ツールの呼び出しの結果。

Name タイプ Description Required Default
id 文字列 ファイル検索ツール呼び出しの一意の ID。
Yes
queries アレイ ファイルの検索に使用されるクエリ。
Yes
results アレイ ファイル検索ツールの呼び出しの結果。
No
状態 列挙型 ファイル検索ツールの呼び出しの状態。 in_progresssearchingincomplete、またはfailedのいずれか

使用できる値: in_progresssearchingcompletedincompletefailed
Yes
列挙型 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
Yes

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。

Name タイプ Description Required Default
description 文字列 関数の説明。 関数を呼び出すかどうかを判断するためにモデルによって使用されます。
No
name 文字列 呼び出す関数の名前。
Yes
parameters 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。
Yes
strict boolean 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
Yes
列挙型 関数ツールの型。 常に function です。

使用可能な値: function
Yes

FunctionToolCall

関数を実行するためのツール呼び出し。

Name タイプ Description Required Default
arguments 文字列 関数に渡す引数の JSON 文字列。
Yes
call_id 文字列 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。
Yes
id 文字列 関数ツール呼び出しの一意の ID。
Yes
name 文字列 実行する関数の名前。
Yes
状態 列挙型 アイテムの状態。 in_progresscompleted、または incomplete のいずれか。 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
No
列挙型 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
Yes

FunctionToolCallOutput

関数ツール呼び出しの出力。

Name タイプ Description Required Default
call_id 文字列 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。
Yes
id 文字列 関数ツール呼び出し出力の一意の ID。 この項目が API 経由で返送される際に設定されます。
No
出力 文字列 関数ツール呼び出しの出力の JSON 文字列。
Yes
状態 列挙型 アイテムの状態。 in_progresscompleted、または incomplete のいずれか。 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
No
列挙型 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
Yes

FunctionToolCallOutputResource

Name タイプ Description Required Default
call_id 文字列 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。
Yes
id 文字列 関数呼び出しツール出力の一意の ID。
Yes
出力 文字列 関数ツール呼び出しの出力の JSON 文字列。
Yes
状態 列挙型 アイテムの状態。 in_progresscompleted、または incomplete のいずれか。 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
No
列挙型 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
Yes

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。
Property Value
Description 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。
Type 文字列
Values 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。

Name タイプ Description Required Default
データ 文字列 Base64 でエンコードされたオーディオ データ。
Yes
format 列挙型 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、 mp3wavです。

使用可能な値: mp3wav
Yes
列挙型 入力項目の種類。 常に input_audio です。

使用可能な値: input_audio
Yes

InputContent

このコンポーネントには、次のいずれかを指定できます。

InputFile

モデルへのファイル入力。

Name タイプ Description Required Default
file_data 文字列 モデルに送信されるファイルの内容。
No
file_id 文字列 モデルに送信されるファイルの ID。
No
filename 文字列 モデルに送信されるファイルの名前。
No
列挙型 入力項目の種類。 常に input_file です。

使用可能な値: input_file
Yes

InputImage

モデルへの画像入力。

Name タイプ Description Required Default
detail 列挙型 モデルに送信されるイメージの詳細レベル。 highlow、または auto のいずれか。 既定値は auto です。

使用可能な値: highlowauto
Yes
file_id 文字列 モデルに送信されるファイルの ID。
No
image_url 文字列 モデルに送信されるイメージの URL。 データ URL 内の完全修飾 URL または base64 でエンコードされたイメージ。
No
列挙型 入力項目の種類。 常に input_image です。

使用可能な値: input_image
Yes

InputItem

このコンポーネントには、次のいずれかを指定できます。

InputMessage

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。

Name タイプ Description Required Default
コンテンツ InputMessageContentList 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)
types.
Yes
ロール 列挙型 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
Yes
状態 列挙型 アイテムの状態。 in_progresscompleted、または incomplete のいずれか。 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
No
列挙型 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
No

InputMessageContentList

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。

InputMessageResource

Name タイプ Description Required Default
コンテンツ InputMessageContentList 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)
types.
Yes
id 文字列 メッセージ入力の一意の ID。
Yes
ロール 列挙型 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
Yes
状態 列挙型 アイテムの状態。 in_progresscompleted、または incomplete のいずれか。 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
No
列挙型 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
No

InputText

モデルへのテキスト入力。

Name タイプ Description Required Default
SMS 送信 文字列 モデルへのテキスト入力。
Yes
列挙型 入力項目の種類。 常に input_text です。

使用可能な値: input_text
Yes

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。

Name タイプ Description Required Default
id 文字列 参照する項目の ID。
Yes
列挙型 参照する項目の種類。 常に item_reference です。

使用可能な値: item_reference
Yes

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。

Name タイプ Description Required Default
keys アレイ モデルが押す必要があるキーの組み合わせ。 これは文字列の配列であり、それぞれがキーを表します。
Yes
列挙型 イベントの種類を指定します。 keypress アクションの場合、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
Yes

Metadata

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。

ModelResponseProperties

Name タイプ Description Required Default
メタデータ Metadata 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。
No
モデル 文字列 応答の生成に使用されるモデル。 No
temperature number 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。
No 1
top_p number 核サンプリングと呼ばれる、温度によるサンプリングの代替で、モデルはで top_p 確率質量を持つトークンの結果が考慮されます。 したがって、0.1 は、上位 10% の確率質量を含む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。
No 1
ユーザー 文字列 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。 .
No

Move

マウスの移動アクション。

Name タイプ Description Required Default
列挙型 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
Yes
x 整数 移動先の x 座標。
Yes
y 整数 移動先の y 座標。
Yes

OutputAudio

モデルからのオーディオ出力。

Name タイプ Description Required Default
データ 文字列 モデルからの Base64 でエンコードされたオーディオ データ。
Yes
トランスクリプト 文字列 モデルからのオーディオ データのトランスクリプト。
Yes
列挙型 出力オーディオの種類。 常に output_audio です。

使用可能な値: output_audio
Yes

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

Name タイプ Description Required Default
アクション ComputerAction Yes
arguments 文字列 関数に渡す引数の JSON 文字列。
Yes
call_id 文字列 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。
Yes
コンテンツ アレイ テキストの内容の推論。
Yes
id 文字列 推論コンテンツの一意識別子。
Yes
name 文字列 実行する関数の名前。
Yes
pending_safety_checks アレイ 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。
Yes
queries アレイ ファイルの検索に使用されるクエリ。
Yes
results アレイ ファイル検索ツールの呼び出しの結果。
No
ロール 列挙型 出力メッセージの役割。 常に assistant です。

使用可能な値: assistant
Yes
状態 列挙型 アイテムの状態。 in_progresscompleted、または incomplete のいずれか。 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
Yes
列挙型 オブジェクトの古い型。 常に reasoning です。

使用可能な値: reasoning
Yes

OutputMessage

モデルからの出力メッセージ。

Name タイプ Description Required Default
コンテンツ アレイ 出力メッセージの内容。
Yes
id 文字列 出力メッセージの一意の ID。
Yes
ロール 列挙型 出力メッセージの役割。 常に assistant です。

使用可能な値: assistant
Yes
状態 列挙型 メッセージ入力の状態。 in_progresscompleted、または incomplete のいずれか。 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
Yes
列挙型 出力メッセージの型。 常に message です。

使用可能な値: message
Yes

OutputText

モデルからのテキスト出力。

Name タイプ Description Required Default
annotations アレイ テキスト出力の注釈。
Yes
SMS 送信 文字列 モデルからのテキスト出力。
Yes
列挙型 出力テキストの型。 常に output_text です。

使用可能な値: output_text
Yes

RealtimeSessionCreateRequest

リアルタイム セッション オブジェクトの構成。

Name タイプ Description Required Default
input_audio_format 列挙型 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
No
input_audio_noise_reduction 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。
No
└─ タイプ 列挙型 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
No
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。
No
└─ 言語 文字列 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。
No
└─ モデル 文字列 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。
No
└─ プロンプト 文字列 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。
No
instructions 文字列 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。
No
max_response_output_tokens 整数または文字列 単一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)。 出力トークンを制限するには 1 から 4096 までの整数を指定するか、特定のモデルで使用可能な最大トークンに対して inf します。 既定値は inf です。
No
modalities 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、["text"] に設定します。
No
モデル 文字列 このセッションに使用されるデプロイの名前。
No
output_audio_format 列挙型 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
No
temperature number 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。
No 0.8
tool_choice 文字列 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。
No auto
tools アレイ モデルで使用できるツール (関数)。 No
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。
No
└─ 応答を作成 boolean 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。
No True
└─ 熱心さ 列挙型 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
No
└─ interrupt_response boolean 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。
No True
└─ prefix_padding_ms(プリフィックス・パディング・ミリ秒) 整数 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。
No
└─ 無音時間_ミリ秒 整数 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。
No
└─ しきい値 number 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。
No
└─ タイプ 列挙型 ターン検出の種類。

使用可能な値: server_vadsemantic_vad
No
voice VoiceIdsShared No

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。

Name タイプ Description Required Default
client_secret オブジェクト API によって返されるエフェメラル キー。 Yes
└─ 有効期限_終了 整数 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。
No
└─ 値 文字列 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。
No
input_audio_format 文字列 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。
No
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、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。
No
└─ モデル 文字列 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。
No
instructions 文字列 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。
No
max_response_output_tokens 整数または文字列 単一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)。 出力トークンを制限するには 1 から 4096 までの整数を指定するか、特定のモデルで使用可能な最大トークンに対して inf します。 既定値は inf です。
No
modalities 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、["text"] に設定します。
No
output_audio_format 文字列 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。
No
temperature number 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。
No
tool_choice 文字列 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。
No
tools アレイ モデルで使用できるツール (関数)。 No
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。
No
└─ prefix_padding_ms(プリフィックス・パディング・ミリ秒) 整数 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。
No
└─ 無音時間_ミリ秒 整数 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。
No
└─ しきい値 number 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。
No
└─ タイプ 文字列 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。
No
voice VoiceIdsShared No

RealtimeTranscriptionSessionCreateRequest

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。

Name タイプ Description Required Default
include アレイ 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
No
input_audio_format 列挙型 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
No
input_audio_noise_reduction 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。
No
└─ タイプ 列挙型 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
No
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。
No
└─ 言語 文字列 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。
No
└─ モデル 列挙型 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-transcribe-diarizegpt-4o-mini-transcribe、および whisper-1です。

使用可能な値: gpt-4o-transcribegpt-4o-transcribe-diarizegpt-4o-mini-transcribewhisper-1
No
└─ プロンプト 文字列 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。
No
modalities 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、["text"] に設定します。
No
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。
No
└─ 応答を作成 boolean 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。
No True
└─ 熱心さ 列挙型 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
No
└─ interrupt_response boolean 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。
No True
└─ prefix_padding_ms(プリフィックス・パディング・ミリ秒) 整数 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。
No
└─ 無音時間_ミリ秒 整数 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。
No
└─ しきい値 number 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。
No
└─ タイプ 列挙型 ターン検出の種類。

使用可能な値: server_vadsemantic_vad
No

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。

Name タイプ Description Required Default
client_secret オブジェクト API によって返されるエフェメラル キー。 REST API を使用してサーバー上にセッションが作成された場合にのみ存在します。
Yes
└─ 有効期限_終了 整数 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。
No
└─ 値 文字列 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。
No
input_audio_format 文字列 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。
No
input_audio_transcription オブジェクト 文字起こしモデルの構成。
No
└─ 言語 文字列 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。
No
└─ モデル 列挙型 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
No
└─ プロンプト 文字列 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。
No
modalities 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、["text"] に設定します。
No
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。
No
└─ prefix_padding_ms(プリフィックス・パディング・ミリ秒) 整数 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。
No
└─ 無音時間_ミリ秒 整数 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。
No
└─ しきい値 number 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。
No
└─ タイプ 文字列 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。
No

Reasoning

推論モデルの構成オプション。

Name タイプ Description Required Default
作業量 ReasoningEffort 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。
Yes 中間
概要 列挙型 モデルによって実行される推論の概要。 これは、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
No

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。

Name タイプ Description Required Default
コンテンツ アレイ テキストの内容の推論。
Yes
id 文字列 推論コンテンツの一意識別子。
Yes
状態 列挙型 アイテムの状態。 in_progresscompleted、または incomplete のいずれか。 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
No
列挙型 オブジェクトの古い型。 常に reasoning です。

使用可能な値: reasoning
Yes

Refusal

モデルからの拒否。

Name タイプ Description Required Default
refusal 文字列 モデルからの拒否の説明。
Yes
列挙型 拒否の種類。 常に refusal です。

使用可能な値: refusal
Yes

response

Name タイプ Description Required Default
created_at number この応答が作成された時刻の Unix タイムスタンプ (秒単位)。
Yes
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。
Yes
id 文字列 この応答の一意の識別子。
Yes
incomplete_details オブジェクト 応答が不完全である理由の詳細。
Yes
└─ 理由 列挙型 応答が不完全である理由。
使用可能な値: max_output_tokenscontent_filter
No
instructions 文字列 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と共に使用する場合、前の応答からの指示は次の応答に引き継がれなくなります。 これにより、新しい応答でシステム (または開発者) のメッセージを簡単に交換できます。
Yes
max_output_tokens 整数 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。
No
メタデータ Metadata 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。
Yes
モデル 文字列 応答の生成に使用されるモデル。 Yes
オブジェクト 列挙型 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
Yes
出力 アレイ 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、モデルの応答に依存します。
- output 配列の最初の項目にアクセスし、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のではなく、SDK でサポートされている output_text プロパティの使用を検討できます。
Yes
output_text 文字列 output_text配列内のすべてのoutput項目からの集計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)。
Python SDK と JavaScript SDK でサポートされています。
No
parallel_tool_calls boolean 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。
Yes True
previous_response_id 文字列 モデルに対する以前の応答の一意の ID。 これを使用して、複数ターンの会話を作成します。 No
reasoning Reasoning 推論モデルの構成オプション。
No
状態 列挙型 応答生成の状態。 completedfailedin_progress、または incomplete のいずれかです。

使用可能な値: completedfailedin_progressincomplete
No
temperature number 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。
Yes 1
SMS 送信 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 テキストまたは構造化された JSON データを指定できます。 詳細情報:
- テキスト入力と出力
- 構造化された出力
No
└─ フォーマット 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。

{ "type": "json_schema" }を構成すると、構造化出力が有効になり、モデルが指定された JSON スキーマと一致することが保証されます。 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。
No
tool_choice ToolChoiceOptions または ToolChoiceTypes または ToolChoiceFunction 応答を生成するときに使用するツール (またはツール) をモデルで選択する方法。 モデルが呼び出すことができるツールを指定する方法については、 tools パラメーターを参照してください。
Yes
tools アレイ 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。 tool_choice パラメーターを設定することで、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
Yes
top_p number 核サンプリングと呼ばれる、温度によるサンプリングの代替で、モデルはで top_p 確率質量を持つトークンの結果が考慮されます。 したがって、0.1 は、上位 10% の確率質量を含む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。
Yes 1
truncation 列挙型 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モデルのコンテキスト ウィンドウ サイズを超えた場合、モデルは会話の途中で入力項目を削除することで、コンテキスト ウィンドウに合わせて応答を切り捨てます。
- disabled (既定値): モデルの応答がモデルのコンテキスト ウィンドウ サイズを超える場合、要求は 400 エラーで失敗します。

使用可能な値: autodisabled
No
使用 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。
No
ユーザー 文字列 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。 .
No

ResponseAudioDeltaEvent

部分的なオーディオ応答がある場合に出力されます。

Name タイプ Description Required Default
delta 文字列 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。
Yes
列挙型 イベントの種類。 常に response.audio.delta です。

使用可能な値: response.audio.delta
Yes

ResponseAudioDoneEvent

オーディオ応答が完了したときに出力されます。

Name タイプ Description Required Default
列挙型 イベントの種類。 常に response.audio.done です。

使用可能な値: response.audio.done
Yes

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。

Name タイプ Description Required Default
delta 文字列 オーディオ応答の部分的なトランスクリプト。
Yes
列挙型 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
Yes

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。

Name タイプ Description Required Default
列挙型 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
Yes

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。

Name タイプ Description Required Default
delta 文字列 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。
Yes
output_index 整数 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。
Yes
列挙型 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
Yes

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。

Name タイプ Description Required Default
コード 文字列 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。
Yes
output_index 整数 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。
Yes
列挙型 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
Yes

ResponseCodeInterpreterCallCompletedEvent

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。

Name タイプ Description Required Default
code_interpreter_call CodeInterpreterToolCall コードを実行するためのツール呼び出し。
Yes
output_index 整数 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。
Yes
列挙型 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
Yes

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。

Name タイプ Description Required Default
code_interpreter_call CodeInterpreterToolCall コードを実行するためのツール呼び出し。
Yes
output_index 整数 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。
Yes
列挙型 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
Yes

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。

Name タイプ Description Required Default
code_interpreter_call CodeInterpreterToolCall コードを実行するためのツール呼び出し。
Yes
output_index 整数 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。
Yes
列挙型 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
Yes

ResponseCompletedEvent

モデルの応答が完了したときに出力されます。

Name タイプ Description Required Default
response response Yes
列挙型 イベントの種類。 常に response.completed です。

使用可能な値: response.completed
Yes

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。

Name タイプ Description Required Default
content_index 整数 追加されたコンテンツ パーツのインデックス。
Yes
item_id 文字列 コンテンツ パーツが追加された出力項目の ID。
Yes
output_index 整数 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。
Yes
パーツ OutputContent Yes
列挙型 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
Yes

ResponseContentPartDoneEvent

コンテンツ パーツが完了したときに生成されます。

Name タイプ Description Required Default
content_index 整数 実行されるコンテンツ パーツのインデックス。
Yes
item_id 文字列 コンテンツ パーツが追加された出力項目の ID。
Yes
output_index 整数 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。
Yes
パーツ OutputContent Yes
列挙型 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
Yes

ResponseCreatedEvent

応答の作成時に生成されるイベント。

Name タイプ Description Required Default
response response Yes
列挙型 イベントの種類。 常に response.created です。

使用可能な値: response.created
Yes

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。

Name タイプ Description Required Default
コード ResponseErrorCode 応答のエラー コード。
Yes
メッセージ 文字列 人が判読できるエラーの説明。
Yes

ResponseErrorCode

応答のエラー コード。

Property Value
Description 応答のエラー コード。
Type 文字列
Values server_error
rate_limit_exceeded
invalid_prompt
vector_store_timeout
invalid_image
invalid_image_format
invalid_base64_image
invalid_image_url
image_too_large
image_too_small
image_parse_error
image_content_policy_violation
invalid_image_mode
image_file_too_large
unsupported_image_media_type
empty_image_file
failed_to_download_image
image_file_not_found

ResponseErrorEvent

エラーが発生したときに出力されます。

Name タイプ Description Required Default
コード 文字列 エラー コード。
Yes
メッセージ 文字列 エラー メッセージ。
Yes
param 文字列 エラー パラメーター。
Yes
列挙型 イベントの種類。 常に error です。

使用可能な値: error
Yes

ResponseFailedEvent

応答が失敗したときに生成されるイベント。

Name タイプ Description Required Default
response response Yes
列挙型 イベントの種類。 常に response.failed です。

使用可能な値: response.failed
Yes

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)。

Name タイプ Description Required Default
item_id 文字列 ファイル検索呼び出しが開始される出力項目の ID。
Yes
output_index 整数 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。
Yes
列挙型 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
Yes

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。

Name タイプ Description Required Default
item_id 文字列 ファイル検索呼び出しが開始される出力項目の ID。
Yes
output_index 整数 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。
Yes
列挙型 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
Yes

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。

Name タイプ Description Required Default
item_id 文字列 ファイル検索呼び出しが開始される出力項目の ID。
Yes
output_index 整数 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。
Yes
列挙型 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
Yes

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。

Name タイプ Description Required Default
delta 文字列 関数呼び出し引数は、追加されるデルタを返します。
Yes
item_id 文字列 関数呼び出し引数デルタが追加される出力項目の ID。
Yes
output_index 整数 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。
Yes
列挙型 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
Yes

ResponseFunctionCallArgumentsDoneEvent

関数呼び出し引数が終了したときに出力されます。

Name タイプ Description Required Default
arguments 文字列 関数呼び出し引数。 Yes
item_id 文字列 項目の ID。 Yes
output_index 整数 出力項目のインデックス。 Yes
列挙型
使用可能な値: response.function_call_arguments.done
Yes

ResponseInProgressEvent

応答の進行中に出力されます。

Name タイプ Description Required Default
response response Yes
列挙型 イベントの種類。 常に response.in_progress です。

使用可能な値: response.in_progress
Yes

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。

Name タイプ Description Required Default
response response Yes
列挙型 イベントの種類。 常に response.incomplete です。

使用可能な値: response.incomplete
Yes

responseItemList

応答項目の一覧。

Name タイプ Description Required Default
データ アレイ この応答の生成に使用される項目の一覧。 Yes
first_id 文字列 リスト内の最初の項目の ID。 Yes
has_more boolean さらに項目があるかどうか。 Yes
last_id 文字列 リスト内の最後の項目の ID。 Yes
オブジェクト 列挙型 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
Yes

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。

ResponseModalitiesTextOnly

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。

ResponseOutputItemAddedEvent

新しい出力項目が追加されたときに出力されます。

Name タイプ Description Required Default
項目 OutputItem Yes
output_index 整数 追加された出力項目のインデックス。
Yes
列挙型 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
Yes

ResponseOutputItemDoneEvent

出力項目が完了とマークされたときに出力されます。

Name タイプ Description Required Default
項目 OutputItem Yes
output_index 整数 完了とマークされた出力項目のインデックス。
Yes
列挙型 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
Yes

ResponseProperties

Name タイプ Description Required Default
instructions 文字列 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と共に使用する場合、前の応答からの指示は次の応答に引き継がれなくなります。 これにより、新しい応答でシステム (または開発者) のメッセージを簡単に交換できます。
No
max_output_tokens 整数 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。
No
previous_response_id 文字列 モデルに対する以前の応答の一意の ID。 これを使用して、複数ターンの会話を作成します。 No
reasoning Reasoning 推論モデルの構成オプション。
No
SMS 送信 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 テキストまたは構造化された JSON データを指定できます。 詳細情報:
- テキスト入力と出力
- 構造化された出力
No
└─ フォーマット 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。

{ "type": "json_schema" }を構成すると、構造化出力が有効になり、モデルが指定された JSON スキーマと一致することが保証されます。 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。
No
tool_choice ToolChoiceOptions または ToolChoiceTypes または ToolChoiceFunction 応答を生成するときに使用するツール (またはツール) をモデルで選択する方法。 モデルが呼び出すことができるツールを指定する方法については、 tools パラメーターを参照してください。
No
tools アレイ 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。 tool_choice パラメーターを設定することで、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
No
truncation 列挙型 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モデルのコンテキスト ウィンドウ サイズを超えた場合、モデルは会話の途中で入力項目を削除することで、コンテキスト ウィンドウに合わせて応答を切り捨てます。
- disabled (既定値): モデルの応答がモデルのコンテキスト ウィンドウ サイズを超える場合、要求は 400 エラーで失敗します。

使用可能な値: autodisabled
No

ResponseRefusalDeltaEvent

部分的な拒否テキストがある場合に出力されます。

Name タイプ Description Required Default
content_index 整数 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。
Yes
delta 文字列 追加される拒否テキスト。
Yes
item_id 文字列 拒否テキストが追加される出力項目の ID。
Yes
output_index 整数 拒否テキストが追加される出力項目のインデックス。
Yes
列挙型 イベントの種類。 常に response.refusal.delta です。

使用可能な値: response.refusal.delta
Yes

ResponseRefusalDoneEvent

拒否テキストが終了したときに出力されます。

Name タイプ Description Required Default
content_index 整数 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。
Yes
item_id 文字列 拒否テキストが確定される出力項目の ID。
Yes
output_index 整数 拒否テキストが確定される出力項目のインデックス。
Yes
refusal 文字列 最終処理される拒否テキスト。
Yes
列挙型 イベントの種類。 常に response.refusal.done です。

使用可能な値: response.refusal.done
Yes

responseStreamEvent

Name タイプ Description Required Default
コメント Annotation Yes
annotation_index 整数 追加された注釈のインデックス。
Yes
arguments 文字列 関数呼び出し引数。 Yes
コード 文字列 エラー コード。
Yes
code_interpreter_call CodeInterpreterToolCall コードを実行するためのツール呼び出し。
Yes
content_index 整数 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。
Yes
delta 文字列 追加されたテキスト デルタ。
Yes
項目 OutputItem 完了とマークされた出力項目。
Yes
item_id 文字列 テキスト コンテンツが最終処理される出力項目の ID。
Yes
メッセージ 文字列 エラー メッセージ。
Yes
output_index 整数 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。
Yes
param 文字列 エラー パラメーター。
Yes
パーツ OutputContent 完了しているコンテンツ パーツ。
Yes
refusal 文字列 最終処理される拒否テキスト。
Yes
response response 不完全な応答。
Yes
SMS 送信 文字列 最終処理されるテキスト コンテンツ。
Yes
列挙型 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
Yes

ResponseTextAnnotationDeltaEvent

テキスト注釈が追加されたときに生成されます。

Name タイプ Description Required Default
コメント Annotation Yes
annotation_index 整数 追加された注釈のインデックス。
Yes
content_index 整数 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。
Yes
item_id 文字列 テキスト注釈が追加された出力項目の ID。
Yes
output_index 整数 テキスト注釈が追加された出力項目のインデックス。
Yes
列挙型 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
Yes

ResponseTextDeltaEvent

追加のテキストデルタがある場合に出力されます。

Name タイプ Description Required Default
content_index 整数 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。
Yes
delta 文字列 追加されたテキスト デルタ。
Yes
item_id 文字列 テキストデルタが追加された出力項目の ID。
Yes
output_index 整数 テキストデルタが追加された出力項目のインデックス。
Yes
列挙型 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
Yes

ResponseTextDoneEvent

テキスト コンテンツが終了したときに出力されます。

Name タイプ Description Required Default
content_index 整数 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。
Yes
item_id 文字列 テキスト コンテンツが最終処理される出力項目の ID。
Yes
output_index 整数 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。
Yes
SMS 送信 文字列 最終処理されるテキスト コンテンツ。
Yes
列挙型 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
Yes

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。

Name タイプ Description Required Default
input_tokens 整数 入力トークンの数。 Yes
output_tokens 整数 出力トークンの数。 Yes
output_tokens_details オブジェクト 出力トークンの詳細な内訳。 Yes
└─ 推論トークン 整数 推論トークンの数。 No
total_tokens 整数 使用されたトークンの合計数。 Yes

Screenshot

スクリーンショット操作。

Name タイプ Description Required Default
列挙型 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
Yes

Scroll

スクロール アクション。

Name タイプ Description Required Default
scroll_x 整数 水平スクロール距離。
Yes
scroll_y 整数 垂直スクロール距離。
Yes
列挙型 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、このプロパティは常に scroll に設定されます。

使用可能な値: scroll
Yes
x 整数 スクロールが発生した x 座標。
Yes
y 整数 スクロールが発生した y 座標。
Yes

StopConfiguration

API がさらに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。

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。

{ "type": "json_schema" }を構成すると、構造化出力が有効になり、モデルが指定された JSON スキーマと一致することが保証されます。

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。

TextResponseFormatJsonSchema

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。

Name タイプ Description Required Default
description 文字列 応答形式の説明で、モデルがその形式でどのように応答するかを決定するために使用されます。
No
name 文字列 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。
No
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。 Yes
strict boolean 出力の生成時に厳密なスキーマ準拠を有効にするかどうかを指定します。
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。
No False
列挙型 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
Yes

Tool

このコンポーネントには、次のいずれかを指定できます。

ToolChoiceFunction

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。

Name タイプ Description Required Default
name 文字列 呼び出す関数の名前。 Yes
列挙型 関数呼び出しの場合、型は常に function
使用可能な値: function
Yes

ToolChoiceOptions

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。

Property Value
Description 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 文字列
Values none
auto
required

ToolChoiceTypes

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。

Name タイプ Description Required Default
列挙型 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
Yes

タイプ

テキストを入力するアクション。

Name タイプ Description Required Default
SMS 送信 文字列 入力するテキスト。
Yes
列挙型 イベントの種類を指定します。 型アクションの場合、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
Yes

UpdateVectorStoreFileAttributesRequest

Name タイプ Description Required Default
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、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。
Yes

UrlCitation

モデル応答の生成に使用される Web リソースの引用。

Name タイプ Description Required Default
end_index 整数 メッセージ内の URL 引用の最後の文字のインデックス。
Yes
start_index 整数 メッセージ内の URL 引用の最初の文字のインデックス。
Yes
title 文字列 Web リソースのタイトル。
Yes
列挙型 URL 引用の種類。 常に url_citation です。

使用可能な値: url_citation
Yes
url 文字列 Web リソースの URL。
Yes

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、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。

VectorStoreFileContentResponse

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。

Name タイプ Description Required Default
データ アレイ ファイルの解析されたコンテンツ。 Yes
has_more boolean 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。 Yes
next_page 文字列 次のページのトークン (存在する場合)。 Yes
オブジェクト 列挙型 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
Yes

VectorStoreSearchRequest

Name タイプ Description Required Default
filters 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。 No
max_num_results 整数 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)。 No 10
クエリ 文字列または配列 検索のクエリ文字列 Yes
ranking_options オブジェクト 検索のランク付けオプション。 No
└─ ランカー 列挙型 使用可能な値: autodefault-2024-11-15 No
└─ スコアのしきい値 number No 0
rewrite_query boolean ベクター検索の自然言語クエリを書き換えるかどうか。 No False

VectorStoreSearchResultContentObject

Name タイプ Description Required Default
SMS 送信 文字列 検索から返されるテキスト コンテンツ。 Yes
列挙型 コンテンツの種類。
使用可能な値: text
Yes

VectorStoreSearchResultItem

Name タイプ Description Required Default
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、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。
Yes
コンテンツ アレイ ファイルからのコンテンツ チャンク。 Yes
file_id 文字列 ベクター ストア ファイルの ID。 Yes
filename 文字列 ベクター ストア ファイルの名前。 Yes
スコア number 結果の類似性スコア。 Yes

VectorStoreSearchResultsPage

Name タイプ Description Required Default
データ アレイ 検索結果項目の一覧。 Yes
has_more boolean 取得できる結果が他にもあるかどうかを示します。 Yes
next_page 文字列 次のページのトークン (存在する場合)。 Yes
オブジェクト 列挙型 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
Yes
search_query アレイ Yes

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。

Wait

待機操作。

Name タイプ Description Required Default
列挙型 イベントの種類を指定します。 待機アクションの場合、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
Yes

ReasoningEffort

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。

Property Value
Description 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。
Type 文字列
Default 中間
Values low
medium
high

errorEvent

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。

Name タイプ Description Required Default
データ error Yes
イベント 文字列 Yes

event の列挙型: ErrorEventEnum

Value Description
エラー

doneEvent

ストリーミングが終了すると発生します。

Name タイプ Description Required Default
データ 文字列 Yes
イベント 文字列 Yes

event の列挙型: DoneEventEnum

Value Description
done

data の列挙型: DoneEventDataEnum

Value Description
[DONE]

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 をサポートする基になるモデルの詳細について説明します。