调用、azure openai api

<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何调用Azure OpenAI API，特别是示例代码和文档的问题。首先，我应该回顾用户提供的引用内容，看看有哪些相关信息可以利用。 用户提到了四个引用，其中引用[2]提供了一个使用Python调用补全模型的例子，使用了openai.Completion.create方法，并指定了engine参数，这可能是因为Azure的API需要这个参数而不是model。另外，引用[3]和[4]提到了Azure OpenAI的安全功能和结构化输出的配置步骤，这些可能在调用API时需要考虑。 接下来，我需要按照用户的要求，用中文分步骤详细解释如何调用API，确保结构清晰，并且引用正确的地方添加引用标识。同时，要遵循系统级指令，比如行内数学公式用$...$，但在这个问题中可能用不上数学公式，不过要注意代码块的格式。 首先，应该说明准备工作，比如安装SDK、获取密钥和终结点，这些在引用中没有提到，但属于通用步骤，可能需要结合Azure文档。然后，示例代码部分可以参考引用[2]，展示如何设置API密钥和终结点，并调用Completion.create方法，注意engine参数的使用。此外，可能需要提到聊天补全模型，如GPT-3.5-turbo，使用openai.ChatCompletion.create，这点在引用中没有，但属于常见用例，需要确认是否符合Azure的配置。 还要注意用户提到的结构化输出，引用[4]提到定义JSON模式，配置模型，集成测试。这部分可能需要额外的步骤，比如在API请求中添加响应格式参数，如response_format={ "type": "json_object" }，但用户的问题主要是示例代码，可能不需要深入，但可以简要提及。 最后，生成相关问题，要围绕调用API的步骤、参数、错误处理、认证方式等，确保问题相关且有价值。 现在需要检查是否有遗漏的步骤，比如环境变量设置、异常处理，以及参考引用的正确应用。例如，在代码示例部分，必须引用[2]，因为那里提到了使用engine参数和补全模型的例子。同时，安全功能如专用网络和内容筛选来自引用[3]，可能在注意事项中提到。 确保回答结构清晰，分步骤，代码正确，并自然添加引用标识。最后的问题部分要生成三个相关问题，涵盖参数说明、错误处理和认证方式。</think>### 调用 Azure OpenAI API 的步骤与示例代码 #### **1. 准备工作** - **安装 Python SDK**：使用 `openai` 库（需版本≥1.0.0）。 ```bash pip install openai ``` - **获取 Azure OpenAI 资源信息**： - **API 密钥**：从 Azure 门户的 OpenAI 资源中获取。 - **终结点**（Endpoint）：如 `https://<your-resource-name>.openai.azure.com/`。 - **部署名称**：在 Azure 中部署模型时指定的名称（如 `gpt-35-turbo`）[^3]。 --- #### **2. 示例代码（补全模型）** 引用[2]中的补全模型调用方法，需指定 `engine` 参数（对应 Azure 中的部署名称）： ```python import openai # 配置 Azure OpenAI 凭据 openai.api_key = "<your-api-key>" openai.api_base = "https://<your-resource-name>.openai.azure.com/" openai.api_type = "azure" openai.api_version = "2023-05-15" # 根据实际版本调整 # 调用补全模型 response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003-deployment", # Azure 部署名称 prompt="1, 2, 3, 4, ", max_tokens=50, temperature=0.0 ) print(response.choices[0].text) ``` --- #### **3. 示例代码（聊天模型）** 若使用 GPT-3.5-turbo 等聊天模型： ```python response = openai.ChatCompletion.create( engine="gpt-35-turbo-deployment", # Azure 部署名称 messages=[ {"role": "user", "content": "简述量子计算的原理"} ], temperature=0.7 ) print(response.choices[0].message.content) ``` --- #### **4. 关键参数说明** - `engine`：必须与 Azure 中的模型部署名称一致[^2]。 - `temperature`：控制输出的随机性（0为确定性输出，1为高随机性）。 - `max_tokens`：限制生成文本的最大长度。 - **结构化输出**：可通过定义 JSON 模式（如 `response_format={ "type": "json_object" }`）约束输出格式[^4]。 --- #### **5. 安全与集成注意事项** - Azure OpenAI 支持私有网络隔离和内容过滤功能，需在 Azure 门户中配置。 - 调试时建议先使用低 `temperature` 值验证逻辑，再逐步调整参数。 --- ###