注
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-keyHTTP 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_ofはn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_tokens と stop 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_tokens と stop 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。
wav、mp3、flac、opus、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: wav、 mp3、 flac、 opus、 pcm16 |
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、 alloy、 echo、 fable、 onyx、 nova、および shimmerです。使用可能な値: alloy、 echo、 fable、 onyx、 nova、 shimmer |
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、content の message 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、n を 1 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、 low、medium、high 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: low、 medium、 high |
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-4o、GPT-4o mini、GPT-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、logprobs は true 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_format を verbose_json に設定する必要があります。 オプションの word と segment 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 text、 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、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: mp3、 opus、 aac、 flac、 wav、 pcm |
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: alloy、 echo、 fable、 onyx、 nova、 shimmer |
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: url、b64_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。
high と low 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: asc、 desc |
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_interpreter、retrieval、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_interpreter、retrieval、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: asc、 desc |
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"} や {"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: asc、 desc |
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"} や {"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.type が submit_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.type が submit_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: asc、 desc |
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: asc、 desc |
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: asc、 desc |
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_progress、 completed、 failed、 cancelled |
ファイルの状態でフィルター処理します。
in_progress、completed、failed、cancelled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: auto、 default-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: asc、 desc |
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_progress、 completed、 failed、 cancelled |
ファイルの状態でフィルター処理します。
in_progress、completed、failed、cancelled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、pcm16、g711_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: pcm16、 g711_ulaw、 g711_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_field、 far_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-transcribe、 gpt-4o-transcribe-diarize、 gpt-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、pcm16、g711_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: pcm16、 g711_ulaw、 g711_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、 auto、 none、 required、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: low、 medium、 high、 auto |
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、conversationのauto) 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_vad、 semantic_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、pcm16、g711_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: pcm16、 g711_ulaw、 g711_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_field、 far_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-transcribe、 gpt-4o-mini-transcribe、および whisper-1です。使用可能な値: gpt-4o-transcribe、 gpt-4o-mini-transcribe、 whisper-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: low、 medium、 high、 auto |
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、conversationのauto) 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_vad、 semantic_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: auto、 disabled |
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: asc、 desc |
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 | ||
| 型 | 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 | ||
| 型 | 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_tokens と stop 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_tokens と stop 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。
wav、mp3、flac、opus、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: wav、 mp3、 flac、 opus、 pcm16 |
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、 alloy、 echo、 fable、 onyx、 nova、および shimmerです。使用可能な値: alloy、 echo、 fable、 onyx、 nova、 shimmer |
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、content の message 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、n を 1 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、 low、medium、high 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: low、 medium、 high |
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-4o、GPT-4o mini、GPT-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、logprobs は true 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
- chatCompletionRequestSystemMessage
- chatCompletionRequestUserMessage
- chatCompletionRequestAssistantMessage
- chatCompletionRequestToolMessage
- chatCompletionRequestFunctionMessage
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。
- chatCompletionRequestMessageContentPartText
- chatCompletionRequestMessageContentPartImage
- chatCompletionRequestMessageContentPartAudio
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 | |
| 型 | 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: wav、 mp3 |
No | |
| 型 | 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: auto、 low、 high |
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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 |
|---|---|---|---|---|
| 型 | 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_searchazure_cosmos_dbelasticsearchmongo_dbpinecone |
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 | |
| 型 | 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 citations と intent 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 | simplesemanticvectorvector_simple_hybridvector_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 | |
| 型 | 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 citations と intent 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 | |
| 型 | 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 citations と intent 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 | simplevector |
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 | |
| 型 | 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 citations と intent 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 | |
| 型 | 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 citations と intent 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 |
|---|---|---|---|---|
| 型 | 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 | citationsintentall_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_keyconnection_stringkey_and_key_idencoded_api_keyaccess_tokensystem_assigned_managed_identityuser_assigned_managed_identityusername_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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 |
|---|---|---|---|---|
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 |
|---|---|---|---|---|
| 型 | 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 | endpointdeployment_nameintegratedmodel_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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 |
|---|---|---|---|---|
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | scorererank |
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 | |
| 型 | 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: system、 user、 assistant、 tool |
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 | ||
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | ||
| 型 | 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。
strict が true 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 |
|---|---|---|---|---|
| 型 | 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 |
|---|---|---|---|---|
| 型 | 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。
strict が true 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 |
| 型 | 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 | jsontextsrtverbose_jsonvtt |
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_format を verbose_json に設定する必要があります。 オプションの word と segment 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: mp3、 opus、 aac、 flac、 wav、 pcm |
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: alloy、 echo、 fable、 onyx、 nova、 shimmer |
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 | autohighmediumlowhdstandard |
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 | urlb64_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 | pngjpeg |
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 | auto1792x10241024x17921024x10241024x15361536x1024 |
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 | vividnatural |
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 | transparentopaqueauto |
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 |
線
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 null、in_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 function の tools 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 |
|---|---|---|---|---|
| 型 | 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_interpreter、file_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_interpreter、retrieval、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_interpreter、retrieval、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 |
|---|---|---|---|---|
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 |
|---|---|---|---|---|
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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"} や {"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 | |
| 型 | 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_error、rate_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。queued、in_progress、requires_action、cancelling、cancelled、failed、completed、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"} や {"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 null、in_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"} や {"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 | |
| 型 | 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"} や {"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。
user、assistant 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_progress、incomplete、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。
user、assistant 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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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_error、rate_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_progress、cancelled、failed、completed、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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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_interpreter、retrieval、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 | |
| 型 | 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_interpreter、file_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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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。expired、in_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_error、invalid_file、unsupported_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_progress、completed、cancelled、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 |
|---|---|---|---|---|
| 型 | 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 | ||
| 型 | 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_tokens の 800 と chunk_overlap_tokens の 400 を使用しています。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| 型 | 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 | ||
| 型 | 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_progress、completed、cancelled、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、event と data 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 event や thread.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。
left、right、wheel、back、または forwardの 1 つ。使用できる値: left、 right、 wheel、 back、 forward |
Yes | |
| 型 | 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 | ||
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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_progress、 interpreting、 completed |
Yes | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 列挙型 | 比較演算子 ( eq、 ne、 gt、 gte、 lt、 lte) 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: eq、 ne、 gt、 gte、 lt、 lte |
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 | |
| 型 | 列挙型 | 操作の種類: and または or。使用可能な値: and、 or |
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 | |
| 型 | 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: mac、 windows、 ubuntu、 browser |
Yes | |
| 型 | 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_progress、completed、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_progress、 completed、 incomplete |
Yes | |
| 型 | 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_progress、completed、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_progress、 completed、 incomplete |
No | |
| 型 | 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_progress、completed、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_progress、 completed、 incomplete |
No | |
| 型 | 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: auto、 disabled |
No |
DoubleClick
ダブルクリック アクション。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| 型 | 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 | |
| 型 | 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。
user、assistant、system、または developer のいずれかです。使用可能な値: user、 assistant、 system、 developer |
Yes | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | autodefault_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: auto、 default-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 |
| 型 | 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_progress、searching、incomplete、またはfailedのいずれか使用できる値: in_progress、 searching、 completed、 incomplete、 failed |
Yes | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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_progress、completed、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_progress、 completed、 incomplete |
No | |
| 型 | 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_progress、completed、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_progress、 completed、 incomplete |
No | |
| 型 | 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_progress、completed、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_progress、 completed、 incomplete |
No | |
| 型 | 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.resultsmessage.input_image.image_urlcomputer_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、 mp3 と wavです。使用可能な値: mp3、 wav |
Yes | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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。
high、low、または auto のいずれか。 既定値は auto です。使用可能な値: high、 low、 auto |
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 | |
| 型 | 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。
user、system、または developer のいずれか。使用可能な値: user、 system、 developer |
Yes | |
| 状態 | 列挙型 | アイテムの状態。
in_progress、completed、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_progress、 completed、 incomplete |
No | |
| 型 | 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。
user、system、または developer のいずれか。使用可能な値: user、 system、 developer |
Yes | |
| 状態 | 列挙型 | アイテムの状態。
in_progress、completed、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_progress、 completed、 incomplete |
No | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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。
- InputMessage
- OutputMessage
- FileSearchToolCall
- ComputerToolCall
- ComputerToolCallOutput
- FunctionToolCall
- FunctionToolCallOutput
- ReasoningItem
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 | |
| 型 | 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。
- InputMessageResource
- OutputMessage
- FileSearchToolCall
- ComputerToolCall
- ComputerToolCallOutputResource
- FunctionToolCall
- FunctionToolCallOutputResource
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 | |
| 型 | 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 |
|---|---|---|---|---|
| 型 | 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 | |
| 型 | 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_progress、completed、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_progress、 completed、 incomplete |
Yes | |
| 型 | 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_progress、completed、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_progress、 completed、 incomplete |
Yes | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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、pcm16、g711_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: pcm16、 g711_ulaw、 g711_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_field、 far_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-transcribe、 gpt-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、pcm16、g711_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: pcm16、 g711_ulaw、 g711_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、 auto、 none、 required、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: low、 medium、 high、 auto |
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、conversationのauto) 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_vad、 semantic_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、pcm16、g711_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、pcm16、g711_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、 auto、 none、 required、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、pcm16、g711_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: pcm16、 g711_ulaw、 g711_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_field、 far_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-transcribe、 gpt-4o-transcribe-diarize、 gpt-4o-mini-transcribe、および whisper-1です。使用可能な値: gpt-4o-transcribe、 gpt-4o-transcribe-diarize、 gpt-4o-mini-transcribe、 whisper-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: low、 medium、 high、 auto |
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、conversationのauto) 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_vad、 semantic_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、pcm16、g711_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-transcribe、gpt-4o-mini-transcribe、または whisper-1 を指定できます。使用可能な値: gpt-4o-transcribe、 gpt-4o-mini-transcribe、 whisper-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、 low、medium、high 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。concise、detailed のいずれか。使用可能な値: concise、 detailed |
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_progress、completed、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_progress、 completed、 incomplete |
No | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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_tokens、 content_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。
completed、failed、in_progress、または incomplete のいずれかです。使用可能な値: completed、 failed、 in_progress、 incomplete |
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: auto、 disabled |
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 | |
| 型 | 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 |
|---|---|---|---|---|
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 |
|---|---|---|---|---|
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | ||
| 型 | 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 | ||
| 型 | 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 | ||
| 型 | 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 | ||
| 型 | 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_errorrate_limit_exceededinvalid_promptvector_store_timeoutinvalid_imageinvalid_image_formatinvalid_base64_imageinvalid_image_urlimage_too_largeimage_too_smallimage_parse_errorimage_content_policy_violationinvalid_image_modeimage_file_too_largeunsupported_image_media_typeempty_image_filefailed_to_download_imageimage_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 | |
| 型 | 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 | ||
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | ||
| 型 | 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 | ||
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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: auto、 disabled |
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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 |
|---|---|---|---|---|
| 型 | 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 | |
| 型 | 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。
strict が true 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 |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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 | noneautorequired |
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 |
|---|---|---|---|---|
| 型 | 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_search、 computer_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 | |
| 型 | 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 | |
| 型 | 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: auto、 default-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 | |
| 型 | 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 |
|---|---|---|---|---|
| 型 | 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、low、medium、high 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、 low、medium、high 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 | lowmediumhigh |
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。