この記事では、Azure OpenAI向けの推論REST APIエンドポイントについて詳細を提供します。
API specs
Azure OpenAIモデルやリソースの管理とやり取りは、主に3つのAPIサーフェスに分かれています。
- Control plane
- データプレーン - オーサリング
- データプレーン - 推論
各APIサーフェス/仕様は異なるAzure OpenAIの機能セットをカプセル化しています。 各APIは独自のプレビューおよび安定版/一般公開版(GA)APIリリースを持っています。 プレビューリリースは現在、月次のリリースリズムに従う傾向があります。
Important
現在、新しいプレビュー推論APIが登場しました。 API ライフサイクルガイドで詳しくご覧ください。
| API | 最新プレビューリリース | 最新のGAリリース | Specifications | Description |
|---|---|---|---|---|
| Control plane | 2025-07-01-preview |
2025-06-01 |
Spec files | コントロールプレーンAPIは 、リソースの作成、 モデル展開、その他の高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また、Azure Resource Manager、Bicep、Terraform、Azure CLIなどの機能で何が可能かも管理しています。 |
| Data plane | v1 preview |
v1 |
Spec files | データプレーンAPIは推論およびオーサリング操作を制御します。 |
Authentication
Azure OpenAIは認証のために2つの方法を提供しています。 APIキーかMicrosoft Entra IDのどちらかを使うことができます。
APIキー認証:この種の認証では、すべてのAPIリクエストに
api-keyHTTPヘッダーにAPIキーを含める必要があります。 クイックスタートは、この種の認証で通話する方法についてのガイダンスを提供します。Microsoft Entra ID authentication:Microsoft Entraトークンを使ってAPI呼び出しを認証できます。 認証トークンはリクエストの中には
Authorizationヘッダーとして含まれています。 提供されるトークンの前にBearerが必ず付き、例えばBearer YOUR_AUTH_TOKEN。 Microsoft Entra ID<>でのauthenticating の使い方ガイドをお読みいただけます。
REST API バージョン管理
サービスAPIは api-version クエリパラメータを用いてバージョン管理されています。 すべてのバージョンはYYYY-MM-DD 日付構造に従っています。 For example:
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扱っています。
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を参照してください
完了 - 作成
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/completions?api-version=2025-04-01-preview
提供されたプロンプト、パラメータ、選択したモデルに対して補完を作成します。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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 |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| best_of | 整数 | サーバー側で best_of 完結を生成し、「最良」(トークンあたりのログ確率が最も高いもの)を返します。 結果はストリーミングできません。nと組み合わせて使用する場合、best_ofは候補の完了数を制御し、n ââ'¬â€œ best_ofnより大きくなければならない数を指定します。注: このパラメータは多くの完了を生み出すため、トークンのクォータをすぐに消費してしまいます。 慎重に使い、 max_tokens と stopの設定を適切に設定してください。 |
No | 1 |
| echo | boolean | 完成に加えてプロンプトにもエコーを返してください | No | False |
| frequency_penalty | number | 数字は-2.0から2.0の間です。 正の値は、これまでテキスト内の既存の頻度に基づいて新しいトークンにペナルティを与え、モデルが同じ行を逐語的に繰り返す可能性を減らします。 | No | 0 |
| logit_bias | オブジェクト | 完了に指定されたトークンが現れる確率を修正します。 GPTトークナイザーでトークンIDで指定されたトークンを、-100 から100までのバイアス値にマッピングするJSONオブジェクトを受け入れます。 数学的には、モデルが生成するロジットにバイアスを加えてサンプリングを行います。 正確な効果はモデルによって異なりますが、-1 から1の間の値は選択の可能性を下げたり増やしたりするはずです。-100 や100のような値が出ると、該当するトークンが禁止されるか、排他的に選択されるべきです。 例として、<|endoftext|>トークンの生成を防ぐために {"50256": -100}パスを送ることができます。 |
No | None |
| logprobs | 整数 | 最も可能性が高い出力トークン logprobs のログ確率を含め、選ばれたトークンを含めてください。 例えば、 logprobs が5の場合、APIは最も可能性が高い5つのトークンのリストを返します。 APIは常にサンプリングされたトークンの logprob を返すため、レスポンスには最大 logprobs+1 要素が存在することがあります。logprobsの最大値は5です。 |
No | None |
| max_tokens | 整数 | 完了で生成可能な最大トークン数。 プロンプトのトークン数と max_tokens はモデルのコンテキストの長さを超えてはいけません。 |
No | 16 |
| n | 整数 | 各プロンプトごとに何回の完了を生成するか。 注: このパラメータは多くの完了を生み出すため、トークンのクォータをすぐに消費してしまいます。 慎重に使い、 max_tokens と stopの設定を適切に設定してください。 |
No | 1 |
| presence_penalty | number | 数字は-2.0から2.0の間です。 正の値は、テキストに現れたかどうかに基づいて新しいトークンにペナルティを与え、モデルが新しいトピックについて語る可能性を高めます。 | No | 0 |
| ダイアログを表示する | 文字列または配列 | 完了を生成するプロンプトは、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ます。 <|endoftext|>は、トレーニング中にモデルが認識する文書区切り器なので、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冒頭から生成します。 |
Yes | |
| seed | 整数 | 仕様が指定されている場合、システムは決定論的にサンプリングするよう最善を尽くしており、同じ seed とパラメータで繰り返しリクエストしても同じ結果が返ってくるようにします。決定性は保証されていないので、バックエンドの変更を監視するために system_fingerprint 応答パラメータを参照すべきです。 |
No | |
| stop | 文字列または配列 | APIがこれ以上のトークン生成を停止するシーケンスは最大4つあります。 返されたテキストには停止のシーケンスが含まれません。 | No | |
| ストリーミング | boolean | 部分的な進行をストリームバックするかどうか。 設定すると、トークンは利用可能なデータのみサーバー 送信イベント として送信され、ストリームは data: [DONE] メッセージで終了します。
例Pythonコード。 |
No | False |
| suffix | 文字列 | 挿入されたテキストの完了後に付く接尾辞です。 このパラメータは gpt-3.5-turbo-instructのみサポートされています。 |
No | None |
| temperature | number | どのサンプリング温度を使うか、0から2の間で。 0.8のような高い値は出力をよりランダムにし、0.2のような低い値はより集中して決定的になります。 一般的にはこれを変更するか、あるいは top_p を変えることを推奨しますが、両方はおすすめしません。 |
No | 1 |
| top_p | number | 温度によるサンプリングの代替として核サンプリングと呼ばれ、モデルは確率質量top_pトークンの結果を考慮します。 つまり0.1とは、確率質量の上位10個を構成するトークンのみ% 考慮されることを意味します。 一般的にはこれを変更するか、あるいは temperature を変えることを推奨しますが、両方はおすすめしません。 |
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であり、悪用の監視や検出に役立ちます。 |
No |
Responses
ステータスコード: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | createCompletionResponse |
ステータスコード: デフォルト
説明:サービス利用不可
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | errorResponse |
Examples
Example
提供されたプロンプト、パラメータ、選択したモデルに対して補完を作成します。
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
}
回答:ステータスコード: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処理できる、与えられた入力のベクトル表現を得ること。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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 | 展開されたモデルのデプロイIDです。 |
| api-version | クエリ | Yes | 文字列 |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| dimensions | 整数 | 結果として得られる出力埋め込みが持つ次元の数。
text-embedding-3年以降のモデルのみでサポートされています。 |
No | |
| encoding_format | 文字列 | 埋め込みを戻すためのフォーマット。
floatでもbase64でも構いません。 デフォルトは floatです。 |
No | |
| 入力 | 文字列または配列 | 入力テキストを埋め込み、文字列またはトークン配列としてエンコードします。 単一のリクエストに複数の入力を埋め込むには、文字列の配列や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は8,192トークン)を超えてはならず、空文字列であってはならず、配列の次元は2,048次元以下でなければなりません。 |
Yes | |
| input_type | 文字列 | 使用する埋め込み探索の入力タイプ | No | |
| ユーザー | 文字列 | エンドユーザーを表す一意の識別子で、悪用の監視や検出に役立ちます。 | No |
Responses
ステータスコード: 200
Description: 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に対して埋め込みを返します。
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/embeddings?api-version=2025-04-01-preview
{
"input": [
"this is a test"
]
}
回答:ステータスコード: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
}
}
}
チャット完了 - 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完了を作成する
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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 |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| audio | オブジェクト | 音声出力のパラメータ。 音声出力が modalities: ["audio"]で要求された場合に必須です。 |
No | |
| └─ format | 列挙型 | 出力オーディオフォーマットを指定します。
wav、mp3、flac、opus、またはpcm16のいずれかでなければなりません。 可能な値: wav、 mp3、 flac、 opus、 pcm16 |
No | |
| └─ voice | 列挙型 | 声のタイプを指定します。 サポートされる声は alloy、 echo、 fable、 onyx、 nova、 shimmerです。可能な値: alloy、 echo、 fable、 onyx、 nova、 shimmer |
No | |
| data_sources | アレイ | Azure OpenAIチャット拡張機能の構成エントリーです。 この追加仕様はAzure OpenAIのみに対応しています。 |
No | |
| frequency_penalty | number | 数字は-2.0から2.0の間です。 正の値は、これまでテキスト内の既存の頻度に基づいて新しいトークンにペナルティを与え、モデルが同じ行を逐語的に繰り返す可能性を減らします。 |
No | 0 |
| function_call | 文字列または chatCompletionFunctionCallOption |
tool_choiceに優先して廃止されました。モデルが呼び出す関数(もしあれば)を制御します。 none モデルは関数を呼び出すのではなく、代わりにメッセージを生成します。auto モデルはメッセージを生成するか関数を呼び出すかを選択できることを意味します。{"name": "my_function"}で特定の関数を指定すると、モデルはその関数を呼び出すことを強制します。none 関数が存在しない場合のデフォルトです。
auto 関数が存在する場合のデフォルトです。 |
No | |
| functions | アレイ |
toolsに優先して廃止されました。モデルがJSON入力を生成する関数のリスト。 |
No | |
| logit_bias | オブジェクト | 完了に指定されたトークンが現れる確率を修正します。 トークン(トークンIDで指定)を -100 から100までの付随するバイアス値にマッピングするJSONオブジェクトを受け付けます。 数学的には、モデルが生成するロジットにバイアスを加えてサンプリングを行います。 正確な効果はモデルによって異なりますが、-1 から1の間の値は選択の可能性を下げたり増やしたりするはずです。-100 や100のような値が出ると、該当するトークンが禁止されるか、排他的に選択されるべきです。 |
No | None |
| logprobs | boolean | 出力トークンのログ確率を返すかどうか。 もし真であれば、messagecontentで返された各出力トークンの対数確率を返します。 |
No | False |
| max_completion_tokens | 整数 | 完了化で生成可能なトークン数の上限であり、可視出力トークンや推論トークンも含まれます。 | No | |
| max_tokens | 整数 | チャット完了時に生成できるトークンの最大数。 入力トークンと生成トークンの総長は、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 | これまでの会話のメッセージリスト。 例Pythonコード。 | Yes | |
| メタデータ | オブジェクト | 開発者が定義したタグや値を、保存された完了ダッシュボードで完了をフィルタリングするために使用します。 | No | |
| modalities | ChatCompletionModalities | このリクエストのためにモデルに生成してほしい出力タイプ。 ほとんどのモデルはテキスト生成が可能であり、これがデフォルトです: ["text"]gpt-4o-audio-previewモデルは音声生成にも利用できます。 このモデルにテキストと音声の両方の応答を生成するよう依頼するには、以下を利用できます:["text", "audio"] |
No | |
| n | 整数 | 入力メッセージごとに何つのチャット完了選択肢を生成するか。 すべての選択肢で生成されたトークンの数に基づいて料金が発生します。 コストを抑えるために、 n を常に保持 1 しましょう。 |
No | 1 |
| parallel_tool_calls | ParallelToolCalls | 工具使用中に並列関数呼び出しを有効にするかどうか。 | No | True |
| 予測 | PredictionContent | 予測出力の設定により、モデルの応答の大部分が事前に分かっている場合、応答時間が大幅に改善されます。 これは、ほとんどの内容にわずかな変更を加えたファイル再生成時に最も一般的です。 | No | |
| presence_penalty | number | 数字は-2.0から2.0の間です。 正の値は、テキストに現れたかどうかに基づいて新しいトークンにペナルティを与え、モデルが新しいトピックについて語る可能性を高めます。 |
No | 0 |
| reasoning_effort | 列挙型 |
O1モデルのみ 推論モデルの推論にかかる労力を制限します。 現在サポートされている値は low、 medium、 highです。 推論の努力を減らすことで、応答の速さや推論に使われるトークンの削減につながる。可能な値: low、 medium、 high |
No | |
| response_format | ResponseFormatText または ResponseFormatJsonObject または ResponseFormatJsonSchema | モデルが出力すべきフォーマットを指定するオブジェクト。
GPT-4o、GPT-4o mini、GPT-4 Turbo、およびgpt-3.5-turbo-1106より新しいすべてのGPT-3.5 Turboモデルに対応しています。{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }に設定すると構造化出力が有効になり、モデルが提供されたJSONスキーマに一致することを保証します。{ "type": "json_object" }に設定するとJSONモードが有効になり、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。重要事項: JSONモードを使用する際は、システムやユーザーメッセージを通じてモデルに自分でJSONを作成するよう指示 する必要があります 。 これがなければ、モデルはトークンの上限に達するまで無限の空白ストリームを生成し、長期間実行され「詰まった」ように見えるリクエストを生み出します。 また、 finish_reason="length"の場合はメッセージ内容が部分的に切り離されている可能性があり、これは生成時間が max_tokens を超えたか、会話が最大コンテキスト長を超えていることを示しています。 |
No | |
| seed | 整数 | この機能はベータ版です。 仕様が指定されている場合、システムは決定論的にサンプリングするよう最善を尽くしており、同じ seed とパラメータで繰り返しリクエストしても同じ結果が返ってくるようにします。決定性は保証されていないので、バックエンドの変更を監視するために system_fingerprint 応答パラメータを参照すべきです。 |
No | |
| stop | 文字列または配列 | APIがこれ以上のトークン生成を停止するシーケンスは最大4つあります。 |
No | |
| 保存する | boolean | このチャット完了リクエストの出力を、モデルの蒸留や評価製品で使用するために保存するかどうかについても判断しています。 | 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の差が送信されます。 トークンは利用可能なデータのみサーバー 送信イベント として送信され、ストリームは data: [DONE] メッセージで終了します。
例Pythonコード。 |
No | False |
| stream_options | chatCompletionStreamOptions | ストリーミング応答の選択肢。 設定したときにだけ設定 stream: true。 |
No | None |
| temperature | number | どのサンプリング温度を使うか、0から2の間で。 0.8のような高い値は出力をよりランダムにし、0.2のような低い値はより集中して決定的になります。 一般的にはこれを変更するか、あるいは top_p を変えることを推奨しますが、両方はおすすめしません。 |
No | 1 |
| tool_choice | chatCompletionToolChoiceOption | モデルが呼び出すツール(もしあれば)を制御します。
none つまり、モデルはツールを呼び出さず、代わりにメッセージを生成します。
auto つまり、モデルは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べるということです。
required モデルは1つ以上のツールを呼び出しなければならないことを意味します。
{"type": "function", "function": {"name": "my_function"}}で特定のツールを指定すると、モデルはそのツールを呼び出すことを強制します。
none ツールがない場合のデフォルトです。
auto ツールがある場合はデフォルトです。 |
No | |
| tools | アレイ | モデルが呼び出す可能性のあるツールのリスト。 現在、ツールとしてサポートされているのは関数のみです。 これを使って、モデルがJSON入力を生成する可能性のある関数のリストを提供します。 最大128の機能までサポートされています。 |
No | |
| top_logprobs | 整数 | 0から20の間の整数で、各トークン位置で返される可能性が最も高いトークンの数を示し、それぞれに対数の確率が伴います。
logprobs このパラメータを使用する場合は true に設定されなければなりません。 |
No | |
| top_p | number | 温度によるサンプリングの代替として核サンプリングと呼ばれ、モデルは確率質量top_pトークンの結果を考慮します。 つまり0.1とは、確率質量の上位10個を構成するトークンのみ% 考慮されることを意味します。 一般的にはこれを変更するか、あるいは temperature を変えることを推奨しますが、両方はおすすめしません。 |
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であり、悪用の監視や検出に役立ちます。 |
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やAIアプリケーションとやり取りするエンドユーザーを表す複数のパラメータが含まれます。 これらの分野は、セキュリティ運用チームがセキュリティインシデントの調査と軽減を支援し、AIアプリケーションを保護する包括的なアプローチを提供します。 詳細はMicrosoft Defender for Cloudを使ったAIアプリケーション保護について。 | No |
Responses
ステータスコード: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | オブジェクト |
ステータスコード: デフォルト
説明:サービス利用不可
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | errorResponse |
Examples
Example
提供されたプロンプト、パラメータ、選択したモデルに対し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": "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?"
}
]
}
回答:ステータスコード: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のデータとシステム割り当てのマネージデンティティに基づいて完了を作成します。
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"
}
}
}
]
}
回答:ステータスコード: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の画像ベクターデータに基づいて完了を作成します。
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}"
}
}
}
]
}
回答:ステータスコード: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のベクターデータ、過去のアシスタントメッセージ、ユーザー割り当てのマネージデンティティに基づいて完了を作成します。
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"
]
}
}
}
]
}
回答:ステータスコード: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
提供されたAzure Cosmos DBの完了を作成する。
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"
]
}
}
}
]
}
回答:ステータスコード: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
提供されたMongoデータベースに対して完了を生成します。
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"
]
}
}
}
]
}
回答:ステータスコード: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
提供されたElasticsearchの完了処理を作成します。
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}"
}
}
}
]
}
回答:ステータスコード: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
提供されたPineconeリソースの完了を生成します。
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"
}
}
}
]
}
回答:ステータスコード: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
}
}
}
書き起こし - 作成
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/audio/transcriptions?api-version=2025-04-01-preview
音声を入力言語に書き起こします。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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 |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Request Body
Content-Type: multipart/form-data
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| モデル | 文字列 | 使用するモデルのIDです。 選択肢は gpt-4o-transcribe、 gpt-4o-mini-transcribe、 gpt-4o-mini-transcribe-2025-12-15、 whisper-1、 gpt-4o-transcribe-diarizeです。 |
Yes | |
| ファイル | 文字列 | 音声ファイルオブジェクトを文字起こしします。 | Yes | |
| 言語 | 文字列 | 入力音声の言語。 入力言語をISO-639-1形式で提供することで、精度と遅延が向上します。 | 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、前の音声セグメントを続けるためのオプションテキスト。 プロンプトは音声言語に合っているべきです。 | No | |
| response_format | audioResponseFormat | 出力のフォーマットを定義します。 | No | |
| temperature | number | サンプリング温度は0から1の間です。 0.8のような高い値は出力をよりランダムにし、0.2のように低い値はより集中して決定的になります。 0に設定された場合、モデルは対数確率を用いて特定の閾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 | この文字起こしのために入力するタイムスタンプの細さ。
response_format タイムスタンプの粒度を使わせるように verbose_json 設定する必要があります。 これらの選択肢のいずれか、または両方がサポートされています: wordまたは segment。 注:セグメントタイムスタンプに追加の遅延はありませんが、ワードタイムスタンプを生成すると追加の遅延が発生します。 |
No | ['segment'] |
Responses
ステータスコード: 200
Description: 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のいずれかだった場合)。 |
Examples
Example
提供された音声データから文字起こしテキストと関連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
回答:ステータスコード:200
{
"body": {
"text": "A structured object when requesting json or verbose_json"
}
}
Example
提供された音声データから文字起こしテキストと関連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--"
回答:ステータスコード: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
入力された音声を英語テキストに書き起こし・翻訳します。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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 |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Request Body
Content-Type: multipart/form-data
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| ファイル | 文字列 | 翻訳用の音声ファイル。 | 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、前の音声セグメントを続けるためのオプションテキスト。 プロンプトは英語で書かれるべきです。 | No | |
| response_format | audioResponseFormat | 出力のフォーマットを定義します。 | No | |
| temperature | number | サンプリング温度は0から1の間です。 0.8のような高い値は出力をよりランダムにし、0.2のように低い値はより集中して決定的になります。 0に設定された場合、モデルは対数確率を用いて特定の閾値に達するまで自動的に温度を上げます。 | No | 0 |
Responses
ステータスコード: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | オブジェクト | |
| text/plain | 文字列 | テキストがテキスト、vtt、srtのいずれかであった場合response_format出力形式で文字起こしされました。 |
Examples
Example
提供された音声データから英語の文字起こし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--"
回答:ステータスコード:200
{
"body": {
"text": "A structured object when requesting json or verbose_json"
}
}
Example
提供された音声データから英語の文字起こし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--"
回答:ステータスコード:200
{
"type": "string",
"example": "plain text when requesting text, srt, or vtt"
}
スピーチ - 作成
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/audio/speech?api-version=2025-04-01-preview
入力テキストから音声を生成します。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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 |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Request Body
Content-Type: multipart/form-data
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| 入力 | 文字列 | 音声合成のためのテキスト。 最大文字数は4,096文字です。 | Yes | |
| response_format | 列挙型 | 音声を合成するためのフォーマット。 可能な値: mp3、 opus、 aac、 flac、 wav、 pcm |
No | |
| speed | number | 合成音声の速度。
0.25から4.0の中から値を選びます。
1.0 はデフォルトです。 |
No | 1.0 |
| voice | 列挙型 | 音声合成に使う声。 可能な値: alloy、 echo、 fable、 onyx、 nova、 shimmer |
Yes |
Responses
ステータスコード: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/octet-stream | 文字列 |
Examples
Example
提供されたテキストから音声を合成します。
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"
}
回答:ステータスコード:200
{
"body": "101010101"
}
画像生成 - 作成
POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/images/generations?api-version=2025-04-01-preview
与えられた画像生成モデルの展開において、テキストキャプションから画像の一括を生成する
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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 |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| バックグラウンド | imageBackground | 生成画像の背景の透明度設定が可能です。 このパラメータはGPT-image-1シリーズモデルのみでサポートされています。 | No | auto |
| n | 整数 | 生成すべき画像の数。 dall-e-3 では、n=1 のみがサポートされます。 | No | 1 |
| output_compression | 整数 | 生成画像の圧縮レベル(0-100%)です。 このパラメータはjpeg出力フォーマットのgpt-image-1シリーズモデルのみに対応しています。 | No | 100 |
| output_format | imagesOutputFormat | 生成された画像が返されるファイル形式。 GPT-image-1シリーズモデルのみに対応しています。 | No | png |
| ダイアログを表示する | 文字列 | 目的の画像のテキスト説明。 GPT-image-1シリーズの最大長さは32,000文字、dall-e-3では4,000文字です | Yes | |
| partial_images | 整数 | 生成すべき部分画像の数。 このパラメータ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の間でなければなりません。 0に設定すると、1つのストリーミングイベントで送信される単一の画像が応答します。 完全な画像がより速く生成される場合、最終画像が部分画像の全数が生成される前に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てください。 | no | false |
| quality | imageQuality | 生成される画像の品質。 | No | auto |
| response_format | imagesResponseFormat | 生成された画像が返される形式。 このパラメータは、常にbase64エンコード画像を返す gpt-image-1シリーズモデルにはサポートされていません。可能な値: url、 b64_json。 |
No | url |
| size | imageSize | 生成される画像のサイズ。 | No | auto |
| スタイル | imageStyle | 生成された画像のスタイル。 dall-e-3のみ対応しています。 | 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であり、悪用の監視や検出に役立ちます。 | No |
Responses
ステータスコード: 200
Description: Ok
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | generateImagesResponse |
ステータスコード: デフォルト
説明:エラーが発生しました。
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | dalleErrorResponse |
Examples
Example
プロンプトを与えられた画像を作成します。
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"
}
回答:ステータスコード: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
与えられたGPT-image-1モデル展開上のテキストキャプションから画像を編集します
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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 |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Request Body
Content-Type: multipart/form-data
| 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画像ファイルまたは画像の配列でなければなりません。 各画像はpngファイルかjpgファイルで、50MB未満であるべきです。 | Yes | |
| input_fidelity | 文字列 | モデルが入力画像のスタイルや特徴、特に顔の特徴にどれだけ努力をかけるかをコントロールします。 このパラメータはGPT-image-1シリーズモデルのみでサポートされています。 サポートは high と low。 |
no |
low. |
| マスク | 文字列 | 完全に透明な領域(例:アルファがゼロ)で編集すべき場所を示す追加の画像があります。 複数の画像が提供されている場合、マスクは最初の画像に適用されます。 有効なPNGファイルで、4MB未満で、画像と同じサイズでなければなりません。 | No | |
| n | 整数 | 生成すべき画像の数。 1から10の間でなければなりません。 | No | 1 |
| ダイアログを表示する | 文字列 | 目的の画像のテキスト説明。 最大文字数は32000文字です。 | Yes | |
| quality | imageQuality | 生成される画像の品質。 | No | auto |
| partial_images | 生成すべき部分画像の数。 このパラメータ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の間でなければなりません。 0に設定すると、1つのストリーミングイベントで送信される単一の画像が応答します。 完全な画像がより速く生成される場合、最終画像が部分画像の全数が生成される前に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てください。 | no | false |
| response_format | imagesResponseFormat | 生成された画像が返される形式。 | No | url |
| size | imageSize | 生成される画像のサイズ。 | 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であり、悪用の監視や検出に役立ちます。 | No |
Responses
ステータスコード: 200
Description: Ok
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | generateImagesResponse |
ステータスコード: デフォルト
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
Note
アシスタントAPIは廃止され、2026年8月26日に廃止されます。 一般に利用可能なMicrosoftファウンドリーエージェントサービスを利用してください。 移行ガイドに従ってワークロードを更新してください。 Learn more.
GET https://{endpoint}/openai/assistants?api-version=2025-04-01-preview
助手のリストを返す。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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 | 返却すべき物の数に制限がある。 制限は1から100の範囲で、デフォルトは20です。 |
| 順序 | クエリ | No | 文字列 可能な値: asc、 desc |
オブジェクトの created_at タイムスタンプで順番を並べ替えてください。
asc 昇順は desc 、降順はです。 |
| after | クエリ | No | 文字列 | ページ付け用のカーソル。
after はリスト内でのあなたの位置を定義するオブジェクトIDです。 例えば、リストリクエストを行って100個のオブジェクトを受け取り、obj_fooで終わった場合、次の呼び出しで次のページを取得するためにafter=obj_fooを含めることができます。 |
| before | クエリ | No | 文字列 | ページ付け用のカーソル。
before はリスト内でのあなたの位置を定義するオブジェクトIDです。 例えば、リストリクエストを行って100個のオブジェクト(obj_fooから始まる)を受け取った場合、次の呼び出しでbefore=obj_fooを含めることでリストの前のページを取得することができます。 |
| api-version | クエリ | Yes | 文字列 |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Responses
ステータスコード: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | listAssistantsResponse |
Examples
Example
助手のリストを返す。
GET https://{endpoint}/openai/assistants?api-version=2025-04-01-preview
回答:ステータスコード: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
}
}
Create - アシスタント
POST https://{endpoint}/openai/assistants?api-version=2025-04-01-preview
モデルと指示を持つアシスタントを作成しましょう。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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 |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| description | 文字列 | 助手の説明。 最大文字数は512文字です。 |
No | |
| instructions | 文字列 | アシスタントが使うシステム命令。 最大長さは256,000文字です。 |
No | |
| メタデータ | オブジェクト | オブジェクトに付けることができる16のキー・バリュー・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保存するのに役立ちます。 キーの長さは最大64文字、値は最大512文字まで可能です。 |
No | |
| モデル | 文字列 | Yes | ||
| name | 文字列 | 助手の名前だ。 最大文字数は256文字です。 |
No | |
| response_format | assistantsApiResponseFormatOption | モデルが出力すべきフォーマットを指定します。 GPT-4o、GPT-4 Turbo、そして gpt-3.5-turbo-1106年以降のすべてのGPT-3.5 Turboモデルに対応しています。{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }に設定すると、モデルが提供されたJSONスキーマに一致する構造化出力が有効になります。 詳細はStructured Outptsガイドをご覧ください。{ "type": "json_object" }に設定するとJSONモードが有効になり、モデルが生成するメッセージが有効なJSONであることを保証します。重要事項: JSONモードを使用する際は、システムやユーザーメッセージを通じてモデルに自分でJSONを作成するよう指示 する必要があります 。 これがなければ、モデルはトークンの上限に達するまで無限の空白ストリームを生成し、長期間実行され「詰まった」ように見えるリクエストを生み出します。 また、 finish_reason="length"の場合はメッセージ内容が部分的に切り離されている可能性があり、これは生成時間が max_tokens を超えたか、会話が最大コンテキスト長を超えていることを示しています。 |
No | |
| temperature | number | どのサンプリング温度を使うか、0から2の間で。 0.8のような高い値は出力をよりランダムにし、0.2のように低い値はより集中して決定的になります。 |
No | 1 |
| tool_resources | オブジェクト | アシスタントのツールが使用するリソースのセットです。 リソースは工具の種類ごとに異なります。 例えば、 code_interpreter ツールはファイルIDのリストを必要とし、 file_search ツールはベクターストアIDのリストを必要とします。 |
No | |
| └─ code_interpreter | オブジェクト | No | ||
| └─ file_ids | アレイ |
code_interpreterツールで利用可能なファイルIDのリスト。 ツールに関連付けられるファイルは最大20個までです。 |
No | [] |
| └─ file_search | オブジェクト | No | ||
| └─ vector_store_ids | アレイ | このアシスタントに付随するベクターストアです。 アシスタントには最大1つのベクターストアを接続できます。 |
No | |
| └─ vector_stores | アレイ | file_idsで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ための補助者です。 アシスタントには最大1つのベクターストアを接続できます。 |
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1人あたり最大128個のツールを持てます。 道具は code_interpreter、 retrieval、または functionの種類があります。 |
No | [] |
| top_p | number | 温度によるサンプリングの代替として核サンプリングと呼ばれ、モデルは確率質量top_pトークンの結果を考慮します。 つまり0.1とは、確率質量の上位10個を構成するトークンのみ% 考慮されることを意味します。 一般的にはこの方法か温度を変えることを推奨しますが、両方はおすすめしません。 |
No | 1 |
Responses
ステータスコード: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | assistantObject |
Examples
Example
モデルと指示を持つアシスタントを作成しましょう。
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"
}
回答:ステータスコード: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
助手を連れてくる。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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 | アシスタントのIDを取り戻す。 |
| api-version | クエリ | Yes | 文字列 |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Responses
ステータスコード: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | assistantObject |
Examples
Example
助手を連れてくる。
GET https://{endpoint}/openai/assistants/{assistant_id}?api-version=2025-04-01-preview
回答:ステータスコード: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"
}
}
モディフィケート - アシスタント
POST https://{endpoint}/openai/assistants/{assistant_id}?api-version=2025-04-01-preview
アシスタントを修正する。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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 | アシスタントのIDを修正してください。 |
| api-version | クエリ | Yes | 文字列 |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| description | 文字列 | 助手の説明。 最大文字数は512文字です。 |
No | |
| instructions | 文字列 | アシスタントが使うシステム命令。 最大文字数は32768文字です。 |
No | |
| メタデータ | オブジェクト | オブジェクトに付けることができる16のキー・バリュー・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保存するのに役立ちます。 キーの長さは最大64文字、値は最大512文字まで可能です。 |
No | |
| モデル | 文字列 | No | ||
| name | 文字列 | 助手の名前だ。 最大文字数は256文字です。 |
No | |
| response_format | assistantsApiResponseFormatOption | モデルが出力すべきフォーマットを指定します。 GPT-4o、GPT-4 Turbo、そして gpt-3.5-turbo-1106年以降のすべてのGPT-3.5 Turboモデルに対応しています。{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }に設定すると、モデルが提供されたJSONスキーマに一致する構造化出力が有効になります。 詳細はStructured Outptsガイドをご覧ください。{ "type": "json_object" }に設定するとJSONモードが有効になり、モデルが生成するメッセージが有効なJSONであることを保証します。重要事項: JSONモードを使用する際は、システムやユーザーメッセージを通じてモデルに自分でJSONを作成するよう指示 する必要があります 。 これがなければ、モデルはトークンの上限に達するまで無限の空白ストリームを生成し、長期間実行され「詰まった」ように見えるリクエストを生み出します。 また、 finish_reason="length"の場合はメッセージ内容が部分的に切り離されている可能性があり、これは生成時間が max_tokens を超えたか、会話が最大コンテキスト長を超えていることを示しています。 |
No | |
| temperature | number | どのサンプリング温度を使うか、0から2の間で。 0.8のような高い値は出力をよりランダムにし、0.2のように低い値はより集中して決定的になります。 |
No | 1 |
| tool_resources | オブジェクト | アシスタントのツールが使用するリソースのセットです。 リソースは工具の種類ごとに異なります。 例えば、 code_interpreter ツールはファイルIDのリストを必要とし、 file_search ツールはベクターストアIDのリストを必要とします。 |
No | |
| └─ code_interpreter | オブジェクト | No | ||
| └─ file_ids | アレイ |
code_interpreterツールに提供されているファイルIDのリストを上書きします。 ツールに関連付けられるファイルは最大20個までです。 |
No | [] |
| └─ file_search | オブジェクト | No | ||
| └─ vector_store_ids | アレイ | このアシスタントに付随するベクターストアを上書きします。 アシスタントには最大1つのベクターストアを接続できます。 |
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1人あたり最大128個のツールを持てます。 道具は code_interpreter、 retrieval、または functionの種類があります。 |
No | [] |
| top_p | number | 温度によるサンプリングの代替として核サンプリングと呼ばれ、モデルは確率質量top_pトークンの結果を考慮します。 つまり0.1とは、確率質量の上位10個を構成するトークンのみ% 考慮されることを意味します。 一般的にはこの方法か温度を変えることを推奨しますが、両方はおすすめしません。 |
No | 1 |
Responses
ステータスコード: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | assistantObject |
Examples
Example
アシスタントを修正する。
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"
}
回答:ステータスコード: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"
}
}
Delete - 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しょう。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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 | アシスタントのIDを削除してください。 |
| api-version | クエリ | Yes | 文字列 |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Responses
ステータスコード: 200
Description: 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
回答:ステータスコード:200
{
"body": {
"id": "asst_4nsG2qgNzimRPE7MazXTXbU7",
"object": "assistant.deleted",
"deleted": true
}
}
作成 - スレッド
Note
アシスタントAPIは廃止され、2026年8月26日に廃止されます。 一般に利用可能なMicrosoftファウンドリーエージェントサービスを利用してください。 移行ガイドに従ってワークロードを更新してください。 Learn more.
POST https://{endpoint}/openai/threads?api-version=2025-04-01-preview
スレッドを立ててください。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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 |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| messages | アレイ | スレッドを始めるためのメッセージのリストです。 | No | |
| メタデータ | オブジェクト | オブジェクトに付けることができる16のキー・バリュー・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保存するのに役立ちます。 キーの長さは最大64文字、値は最大512文字まで可能です。 |
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に提供されているリソースのセットです。 リソースは工具の種類ごとに異なります。 例えば、 code_interpreter ツールはファイルIDのリストを必要とし、 file_search ツールはベクターストアIDのリストを必要とします。 |
No | |
| └─ code_interpreter | オブジェクト | No | ||
| └─ file_ids | アレイ |
code_interpreterツールで利用可能なファイルIDのリスト。 ツールに関連付けられるファイルは最大20個までです。 |
No | [] |
| └─ file_search | オブジェクト | No | ||
| └─ vector_store_ids | アレイ | このスレッドに添付されたベクターストア。 スレッドには最大1つのベクトルストアを接続できます。 |
No | |
| └─ vector_stores | アレイ | file_idsでベクターストアを作成し、このスレッドに添付するためのヘルプです。 スレッドには最大1つのベクトルストアを接続できます。 |
No |
Responses
ステータスコード: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | threadObject |
Examples
Example
スレッドができてしまいます。
POST https://{endpoint}/openai/threads?api-version=2025-04-01-preview
回答:ステータスコード:200
{
"body": {
"id": "thread_v7V4csrNOxtNmgcwGg496Smx",
"object": "thread",
"created_at": 1707297136,
"metadata": {}
}
}
入手 - スレッド
GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}?api-version=2025-04-01-preview
スレッドを取り戻す。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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 | 取り戻すスレッドのIDです。 |
| api-version | クエリ | Yes | 文字列 |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Responses
ステータスコード: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | threadObject |
Examples
Example
スレッドを取り戻す。
GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}?api-version=2025-04-01-preview
回答:ステータスコード:200
{
"body": {
"id": "thread_v7V4csrNOxtNmgcwGg496Smx",
"object": "thread",
"created_at": 1707297136,
"metadata": {},
"tool_resources": {
"code_interpreter": {
"file_ids": []
}
}
}
}
Modify - スレッド
POST https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}?api-version=2025-04-01-preview
スレッドを修正します。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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 | 修正すべきスレッドのIDです。 変更できるのは metadata だけです。 |
| api-version | クエリ | Yes | 文字列 |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| メタデータ | オブジェクト | オブジェクトに付けることができる16のキー・バリュー・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保存するのに役立ちます。 キーの長さは最大64文字、値は最大512文字まで可能です。 |
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に提供されているリソースのセットです。 リソースは工具の種類ごとに異なります。 例えば、 code_interpreter ツールはファイルIDのリストを必要とし、 file_search ツールはベクターストアIDのリストを必要とします。 |
No | |
| └─ code_interpreter | オブジェクト | No | ||
| └─ file_ids | アレイ |
code_interpreterツールで利用可能なファイルIDの一覧。 ツールに関連付けられるファイルは最大20個までです。 |
No | [] |
| └─ file_search | オブジェクト | No | ||
| └─ vector_store_ids | アレイ | このスレッドに添付されたベクターストア。 スレッドには最大1つのベクトルストアを接続できます。 |
No |
Responses
ステータスコード: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | threadObject |
Examples
Example
スレッドを修正します。
POST https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}?api-version=2025-04-01-preview
{
"metadata": {
"modified": "true",
"user": "abc123"
}
}
回答:ステータスコード: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
スレッドを削除してください。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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 | 削除すべきスレッドのIDです。 |
| api-version | クエリ | Yes | 文字列 |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Responses
ステータスコード: 200
Description: 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
回答:ステータスコード:200
{
"body": {
"id": "thread_v7V4csrNOxtNmgcwGg496Smx",
"object": "thread.deleted",
"deleted": true
}
}
リスト - メッセージ
Note
アシスタントAPIは廃止され、2026年8月26日に廃止されます。 一般に利用可能なMicrosoftファウンドリーエージェントサービスを利用してください。 移行ガイドに従ってワークロードを更新してください。 Learn more.
GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/messages?api-version=2025-04-01-preview
与えられたスレッドのメッセージリストを返します。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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です。 |
| limit | クエリ | No | 整数 | 返却すべき物の数に制限がある。 制限は1から100の範囲で、デフォルトは20です。 |
| 順序 | クエリ | No | 文字列 可能な値: asc、 desc |
オブジェクトの created_at タイムスタンプで順番を並べ替えてください。
asc 昇順は desc 、降順はです。 |
| after | クエリ | No | 文字列 | ページ付け用のカーソル。
after はリスト内でのあなたの位置を定義するオブジェクトIDです。 例えば、リストリクエストを行って100個のオブジェクトを受け取り、obj_fooで終わった場合、次の呼び出しで次のページを取得するためにafter=obj_fooを含めることができます。 |
| before | クエリ | No | 文字列 | ページ付け用のカーソル。
before はリスト内でのあなたの位置を定義するオブジェクトIDです。 例えば、リストリクエストを行って100個のオブジェクト(obj_fooから始まる)を受け取った場合、次の呼び出しでbefore=obj_fooを含めることでリストの前のページを取得することができます。 |
| run_id | クエリ | No | 文字列 | メッセージを生成したランIDでフィルタリングします。 |
| api-version | クエリ | Yes | 文字列 |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Responses
ステータスコード: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | listMessagesResponse |
Examples
Example
List Messages
GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/messages?api-version=2025-04-01-preview
回答:ステータスコード: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
}
}
Create - 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しょう。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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です。 |
| api-version | クエリ | Yes | 文字列 |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| attachments | アレイ | メッセージに添付されたファイルのリストと、それらが追加されるべきツール。 | 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 | オブジェクトに付けることができる16のキー・バリュー・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保存するのに役立ちます。 キーの長さは最大64文字、値は最大512文字まで可能です。 |
No | |
| ロール | 文字列 | メッセージを作っている主体の役割。 許可される値は以下の通りです: - user: は実際のユーザーから送信されたメッセージを示し、ほとんどの場合、ユーザー生成メッセージを表すために使われるべきです。- assistant: はメッセージがアシスタントによって生成されたことを示します。 この値を使い、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
ステータスコード: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | messageObject |
Examples
Example
メッセージを作成しましょう。
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."
}
回答:ステータスコード: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": {}
}
}
メッセージを取る
GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/messages/{message_id}?api-version=2025-04-01-preview
メッセージを回収する。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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です。 |
| message_id | パス | Yes | 文字列 | 回収すべきメッセージのIDです。 |
| api-version | クエリ | Yes | 文字列 |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Responses
ステータスコード: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | messageObject |
Examples
Example
メッセージを回収する。
GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/messages/{message_id}?api-version=2025-04-01-preview
回答:ステータスコード: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": {}
}
}
Modify - メッセージ
POST https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/messages/{message_id}?api-version=2025-04-01-preview
メッセージを修正します。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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です。 |
| message_id | パス | Yes | 文字列 | 修正すべきメッセージのIDです。 |
| api-version | クエリ | Yes | 文字列 |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| メタデータ | オブジェクト | オブジェクトに付けることができる16のキー・バリュー・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保存するのに役立ちます。 キーの長さは最大64文字、値は最大512文字まで可能です。 |
No |
Responses
ステータスコード: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | messageObject |
Examples
Example
メッセージを修正してください。
POST https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/messages/{message_id}?api-version=2025-04-01-preview
{
"metadata": {
"modified": "true",
"user": "abc123"
}
}
回答:ステータスコード: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"
}
}
}
Create - スレッド&ラン
Note
アシスタントAPIは廃止され、2026年8月26日に廃止されます。 一般に利用可能なMicrosoftファウンドリーエージェントサービスを利用してください。 移行ガイドに従ってワークロードを更新してください。 Learn more.
POST https://{endpoint}/openai/threads/runs?api-version=2025-04-01-preview
スレッドを作成し、1つのリクエストで実行します。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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 |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| assistant_id | 文字列 | この実行を実行するアシスタントのIDです。 | Yes | |
| instructions | 文字列 | アシスタントのデフォルトシステムメッセージを上書きします。 これは、実行ごとに動作を修正するのに便利です。 | No | |
| max_completion_tokens | 整数 | プレイ中に使用できる最大数のクリアトークン。 このランは、指定された数だけの完成トークンを複数ターンにわたって使用するよう最善を尽くします。 実行が指定された完了トークン数を超えると、ステータス incompleteで終了します。 詳細は incomplete_details をご覧ください。 |
No | |
| max_prompt_tokens | 整数 | プレイ中に使用できるプロンプトトークンの最大数。 このランは、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だけを使うよう最善を尽くします。 実行が指定されたプロンプトトークンの数を超えると、ステータス incompleteで終了します。 詳細は incomplete_details をご覧ください。 |
No | |
| メタデータ | オブジェクト | オブジェクトに付けることができる16のキー・バリュー・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保存するのに役立ちます。 キーの長さは最大64文字、値は最大512文字まで可能です。 |
No | |
| モデル | 文字列 | この実行に使うモデルのIDです。 ここで値が提供されると、アシスタントに関連付けられたモデルを上書きします。 そうでなければ、アシスタントに関連付けられたモデルが使用されます。 | No | |
| parallel_tool_calls | ParallelToolCalls | 工具使用中に並列関数呼び出しを有効にするかどうか。 | No | True |
| response_format | assistantsApiResponseFormatOption | モデルが出力すべきフォーマットを指定します。 GPT-4o、GPT-4 Turbo、そして gpt-3.5-turbo-1106年以降のすべてのGPT-3.5 Turboモデルに対応しています。{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }に設定すると、モデルが提供されたJSONスキーマに一致する構造化出力が有効になります。 詳細はStructured Outptsガイドをご覧ください。{ "type": "json_object" }に設定するとJSONモードが有効になり、モデルが生成するメッセージが有効なJSONであることを保証します。重要事項: JSONモードを使用する際は、システムやユーザーメッセージを通じてモデルに自分でJSONを作成するよう指示 する必要があります 。 これがなければ、モデルはトークンの上限に達するまで無限の空白ストリームを生成し、長期間実行され「詰まった」ように見えるリクエストを生み出します。 また、 finish_reason="length"の場合はメッセージ内容が部分的に切り離されている可能性があり、これは生成時間が max_tokens を超えたか、会話が最大コンテキスト長を超えていることを示しています。 |
No | |
| ストリーミング | boolean |
trueの場合、Run中に発生したイベントのストリームをサーバー送信イベントとして返し、Runがターミナル状態に入りdata: [DONE]メッセージで終了します。 |
No | |
| stream_options | chatCompletionStreamOptions | ストリーミング応答の選択肢。 設定したときにだけ設定 stream: true。 |
No | None |
| temperature | number | どのサンプリング温度を使うか、0から2の間で。 0.8のような高い値は出力をよりランダムにし、0.2のように低い値はより集中して決定的になります。 |
No | 1 |
| スレッド | createThreadRequest | No | ||
| tool_choice | assistantsApiToolChoiceOption | モデルが呼び出すツール(もしあれば)を制御します。none モデルはツールを呼び出さず、代わりにメッセージを生成します。auto はデフォルト値であり、モデルがメッセージを生成するかツールを呼び出すかを選択できることを意味します。{"type": "file_search"}や{"type": "function", "function": {"name": "my_function"}}のような特定のツールを指定すると、モデルはそのツールを呼び出すことを強制します。 |
No | |
| tool_resources | オブジェクト | アシスタントのツールが使用するリソースのセットです。 リソースは工具の種類ごとに異なります。 例えば、 code_interpreter ツールはファイルIDのリストを必要とし、 file_search ツールはベクターストアIDのリストを必要とします。 |
No | |
| └─ code_interpreter | オブジェクト | No | ||
| └─ file_ids | アレイ |
code_interpreterツールで利用可能なファイルIDのリスト。 ツールに関連付けられるファイルは最大20個までです。 |
No | [] |
| └─ file_search | オブジェクト | No | ||
| └─ vector_store_ids | アレイ | このアシスタントに紐づいたベクターストアのIDです。 アシスタントには最大1つのベクターストアを接続できます。 |
No | |
| tools | アレイ | アシスタントがこのランで使えるツールを上書きしてください。 これは、実行ごとに動作を修正するのに便利です。 | No | |
| top_p | number | 温度によるサンプリングの代替として核サンプリングと呼ばれ、モデルは確率質量top_pトークンの結果を考慮します。 つまり0.1とは、確率質量の上位10個を構成するトークンのみ% 考慮されることを意味します。 一般的にはこの方法か温度を変えることを推奨しますが、両方はおすすめしません。 |
No | 1 |
| truncation_strategy | truncationObject | 実行前にスレッドを切り詰めるコントロール。 これを使って、ランの最初のコンテキストウィンドウを制御します。 | No |
Responses
ステータスコード: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | runObject |
Examples
Example
スレッドを作成し、1つのリクエストで実行します。
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."
}
]
}
}
回答:ステータスコード: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 - 得点
GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs?api-version=2025-04-01-preview
スレッドに属するランのリストを返します。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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 | そのランが属するスレッドのIDです。 |
| limit | クエリ | No | 整数 | 返却すべき物の数に制限がある。 制限は1から100の範囲で、デフォルトは20です。 |
| 順序 | クエリ | No | 文字列 可能な値: asc、 desc |
オブジェクトの created_at タイムスタンプで順番を並べ替えてください。
asc 昇順は desc 、降順はです。 |
| after | クエリ | No | 文字列 | ページ付け用のカーソル。
after はリスト内でのあなたの位置を定義するオブジェクトIDです。 例えば、リストリクエストを行って100個のオブジェクトを受け取り、obj_fooで終わった場合、次の呼び出しで次のページを取得するためにafter=obj_fooを含めることができます。 |
| before | クエリ | No | 文字列 | ページ付け用のカーソル。
before はリスト内でのあなたの位置を定義するオブジェクトIDです。 例えば、リストリクエストを行って100個のオブジェクト(obj_fooから始まる)を受け取った場合、次の呼び出しでbefore=obj_fooを含めることでリストの前のページを取得することができます。 |
| api-version | クエリ | Yes | 文字列 |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Responses
ステータスコード: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | listRunsResponse |
Examples
Example
スレッドに属するランのリストを返します。
GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs?api-version=2025-04-01-preview
回答:ステータスコード: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
ランを作りましょう。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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です。 |
| include[] | クエリ | No | アレイ | 回答に含める追加項目のリスト。 現在サポートされているのは、ファイル検索結果の内容を取得するための step_details.tool_calls[*].file_search.results[*].content のみです。 |
| api-version | クエリ | Yes | 文字列 |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| additional_instructions | 文字列 | 実行の命令の最後に追加の命令を追加します。 これは、他の命令を上書きせずに各実行ごとに動作を修正するのに有用です。 | No | |
| additional_messages | アレイ | 実行を作成する前にスレッドに追加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アシスタントのIDです。 | Yes | |
| instructions | 文字列 | アシスタントのデフォルトシステムメッセージを上書きします。 これは、実行ごとに動作を修正するのに便利です。 | No | |
| max_completion_tokens | 整数 | プレイ中に使用できる最大数のクリアトークン。 このランは、指定された数だけの完成トークンを複数ターンにわたって使用するよう最善を尽くします。 実行が指定された完了トークン数を超えると、ステータス incompleteで終了します。 詳細は incomplete_details をご覧ください。 |
No | |
| max_prompt_tokens | 整数 | プレイ中に使用できるプロンプトトークンの最大数。 このランは、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だけを使うよう最善を尽くします。 実行が指定されたプロンプトトークンの数を超えると、ステータス incompleteで終了します。 詳細は incomplete_details をご覧ください。 |
No | |
| メタデータ | オブジェクト | オブジェクトに付けることができる16のキー・バリュー・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保存するのに役立ちます。 キーの長さは最大64文字、値は最大512文字まで可能です。 |
No | |
| モデル | 文字列 | この実行を実行するモデルのIDです。 ここで値が提供されると、アシスタントに関連付けられたモデルを上書きします。 そうでなければ、アシスタントに関連付けられたモデルが使用されます。 | No | |
| parallel_tool_calls | ParallelToolCalls | 工具使用中に並列関数呼び出しを有効にするかどうか。 | No | True |
| response_format | assistantsApiResponseFormatOption | モデルが出力すべきフォーマットを指定します。 GPT-4o、GPT-4 Turbo、そして gpt-3.5-turbo-1106年以降のすべてのGPT-3.5 Turboモデルに対応しています。{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }に設定すると、モデルが提供されたJSONスキーマに一致する構造化出力が有効になります。 詳細はStructured Outptsガイドをご覧ください。{ "type": "json_object" }に設定するとJSONモードが有効になり、モデルが生成するメッセージが有効なJSONであることを保証します。重要事項: JSONモードを使用する際は、システムやユーザーメッセージを通じてモデルに自分でJSONを作成するよう指示 する必要があります 。 これがなければ、モデルはトークンの上限に達するまで無限の空白ストリームを生成し、長期間実行され「詰まった」ように見えるリクエストを生み出します。 また、 finish_reason="length"の場合はメッセージ内容が部分的に切り離されている可能性があり、これは生成時間が max_tokens を超えたか、会話が最大コンテキスト長を超えていることを示しています。 |
No | |
| ストリーミング | boolean |
trueの場合、Run中に発生したイベントのストリームをサーバー送信イベントとして返し、Runがターミナル状態に入りdata: [DONE]メッセージで終了します。 |
No | |
| temperature | number | どのサンプリング温度を使うか、0から2の間で。 0.8のような高い値は出力をよりランダムにし、0.2のように低い値はより集中して決定的になります。 |
No | 1 |
| tool_choice | assistantsApiToolChoiceOption | モデルが呼び出すツール(もしあれば)を制御します。none モデルはツールを呼び出さず、代わりにメッセージを生成します。auto はデフォルト値であり、モデルがメッセージを生成するかツールを呼び出すかを選択できることを意味します。{"type": "file_search"}や{"type": "function", "function": {"name": "my_function"}}のような特定のツールを指定すると、モデルはそのツールを呼び出すことを強制します。 |
No | |
| tools | アレイ | アシスタントがこのランで使えるツールを上書きしてください。 これは、実行ごとに動作を修正するのに便利です。 | No | |
| top_p | number | 温度によるサンプリングの代替として核サンプリングと呼ばれ、モデルは確率質量top_pトークンの結果を考慮します。 つまり0.1とは、確率質量の上位10個を構成するトークンのみ% 考慮されることを意味します。 一般的にはこの方法か温度を変えることを推奨しますが、両方はおすすめしません。 |
No | 1 |
| truncation_strategy | truncationObject | 実行前にスレッドを切り詰めるコントロール。 これを使って、ランの最初のコンテキストウィンドウを制御します。 | No |
Responses
ステータスコード: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | runObject |
Examples
Example
ランを作りましょう。
POST https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs?api-version=2025-04-01-preview
{
"assistant_id": "asst_abc123"
}
回答:ステータスコード: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"
}
}
ゲット - ラン
GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs/{run_id}?api-version=2025-04-01-preview
ランを回収。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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です。 |
| run_id | パス | Yes | 文字列 | 回収した走路のIDだ。 |
| api-version | クエリ | Yes | 文字列 |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Responses
ステータスコード: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | runObject |
Examples
Example
ランを取る。
GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs/{run_id}?api-version=2025-04-01-preview
回答:ステータスコード: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": {}
}
}
修正 - 走る
POST https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs/{run_id}?api-version=2025-04-01-preview
ランを修正します。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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です。 |
| run_id | パス | Yes | 文字列 | 修正するランのIDです。 |
| api-version | クエリ | Yes | 文字列 |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| メタデータ | オブジェクト | オブジェクトに付けることができる16のキー・バリュー・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保存するのに役立ちます。 キーの長さは最大64文字、値は最大512文字まで可能です。 |
No |
Responses
ステータスコード: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | runObject |
Examples
Example
ランを修正します。
POST https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs/{run_id}?api-version=2025-04-01-preview
{
"metadata": {
"user_id": "user_abc123"
}
}
回答:ステータスコード: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 - 実行するツール出力
POST https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs/{run_id}/submit_tool_outputs?api-version=2025-04-01-preview
実行にstatus: "requires_action"がありrequired_action.typesubmit_tool_outputsされた場合、このエンドポイントを使ってツールコールの出力をすべて送信できます。 すべての出力は単一のリクエストで提出しなければなりません。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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 | このランが属するスレッドのIDです。 |
| run_id | パス | Yes | 文字列 | ツール出力の提出が必要なランのID。 |
| api-version | クエリ | Yes | 文字列 |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| ストリーミング | boolean |
trueの場合、Run中に発生したイベントのストリームをサーバー送信イベントとして返し、Runがターミナル状態に入りdata: [DONE]メッセージで終了します。 |
No | |
| tool_outputs | アレイ | 出力が提出されているツールのリスト。 | Yes |
Responses
ステータスコード: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | runObject |
Examples
Example
実行にstatus: "requires_action"がありrequired_action.typesubmit_tool_outputsされた場合、このエンドポイントを使ってツールコールの出力をすべて送信できます。 すべての出力は単一のリクエストで提出しなければなりません。
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."
}
]
}
回答:ステータスコード: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 - 逃げる
POST https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs/{run_id}/cancel?api-version=2025-04-01-preview
in_progressのランをキャンセルします。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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 | このランが属するスレッドのIDです。 |
| run_id | パス | Yes | 文字列 | キャンセルのIDです。 |
| api-version | クエリ | Yes | 文字列 |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Responses
ステータスコード: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | runObject |
Examples
Example
in_progressのランをキャンセルします。
POST https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs/{run_id}/cancel?api-version=2025-04-01-preview
回答:ステータスコード: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 - ランステップ
GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs/{run_id}/steps?api-version=2025-04-01-preview
ランに属する実行ステップのリストを返します。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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です。 |
| run_id | パス | Yes | 文字列 | ランステップが属するランのIDです。 |
| limit | クエリ | No | 整数 | 返却すべき物の数に制限がある。 制限は1から100の範囲で、デフォルトは20です。 |
| 順序 | クエリ | No | 文字列 可能な値: asc、 desc |
オブジェクトの created_at タイムスタンプで順番を並べ替えてください。
asc 昇順は desc 、降順はです。 |
| after | クエリ | No | 文字列 | ページ付け用のカーソル。
after はリスト内でのあなたの位置を定義するオブジェクトIDです。 例えば、リストリクエストを行って100個のオブジェクトを受け取り、obj_fooで終わった場合、次の呼び出しで次のページを取得するためにafter=obj_fooを含めることができます。 |
| before | クエリ | No | 文字列 | ページ付け用のカーソル。
before はリスト内でのあなたの位置を定義するオブジェクトIDです。 例えば、リストリクエストを行って100個のオブジェクト(obj_fooから始まる)を受け取った場合、次の呼び出しでbefore=obj_fooを含めることでリストの前のページを取得することができます。 |
| api-version | クエリ | Yes | 文字列 | |
| include[] | クエリ | No | アレイ | 回答に含める追加項目のリスト。 現在サポートされているのは、ファイル検索結果の内容を取得するための step_details.tool_calls[*].file_search.results[*].content のみです。 |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Responses
ステータスコード: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | listRunStepsResponse |
Examples
Example
ランに属する実行ステップのリストを返します。
GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs/{run_id}/steps?api-version=2025-04-01-preview
回答:ステータスコード: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
}
}
ゲット - ランステップ
GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs/{run_id}/steps/{step_id}?api-version=2025-04-01-preview
ランステップを回収します。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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です。 |
| run_id | パス | Yes | 文字列 | ランステップが属するランの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 | 回答に含める追加項目のリスト。 現在サポートされているのは、ファイル検索結果の内容を取得するための step_details.tool_calls[*].file_search.results[*].content のみです。 |
| api-version | クエリ | Yes | 文字列 |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Responses
ステータスコード: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | runStepObject |
Examples
Example
ランステップを回収します。
GET https://{endpoint}/openai/threads/{thread_id}/runs/{run_id}/steps/{step_id}?api-version=2025-04-01-preview
回答:ステータスコード: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
ベクターストアのリストを返します。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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 | 返却すべき物の数に制限がある。 制限は1から100の範囲で、デフォルトは20です。 |
| 順序 | クエリ | No | 文字列 可能な値: asc、 desc |
オブジェクトの created_at タイムスタンプで順番を並べ替えてください。
asc 昇順は desc 、降順はです。 |
| after | クエリ | No | 文字列 | ページ付け用のカーソル。
after はリスト内でのあなたの位置を定義するオブジェクトIDです。 例えば、リストリクエストを行って100個のオブジェクトを受け取り、obj_fooで終わった場合、次の呼び出しで次のページを取得するためにafter=obj_fooを含めることができます。 |
| before | クエリ | No | 文字列 | ページ付け用のカーソル。
before はリスト内でのあなたの位置を定義するオブジェクトIDです。 例えば、リストリクエストを行って100個のオブジェクト(obj_fooから始まる)を受け取った場合、次の呼び出しでbefore=obj_fooを含めることでリストの前のページを取得することができます。 |
| api-version | クエリ | Yes | 文字列 | api version |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Responses
ステータスコード: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | listVectorStoresResponse |
Examples
Example
ベクターストアのリストを返します。
GET https://{endpoint}/openai/vector_stores?api-version=2025-04-01-preview
回答:ステータスコード: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
}
}
Create - 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 Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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 version |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| chunking_strategy | autoChunkingStrategyRequestParam または staticChunkingStrategyRequestParam | ファイルをチャンク化するために使われたチャンク戦略。 設定していなければ、 auto 戦略を使います。
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べきファイルIDのリストです。 ファイルにアクセスできる file_search ツールには便利です。 |
No | |
| メタデータ | オブジェクト | オブジェクトに付けることができる16のキー・バリュー・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保存するのに役立ちます。 キーの長さは最大64文字、値は最大512文字まで可能です。 |
No | |
| name | 文字列 | ベクターストアの名前です。 | No |
Responses
ステータスコード: 200
Description: 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
回答:ステータスコード: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。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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です。 |
| api-version | クエリ | Yes | 文字列 | api version |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Responses
ステータスコード: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | vectorStoreObject |
Examples
Example
ベクターストアを取得。
GET https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}?api-version=2025-04-01-preview
回答:ステータスコード:200
{
"body": {
"id": "vs_abc123",
"object": "vector_store",
"created_at": 1699061776
}
}
Modify - ベクトルストア
POST https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}?api-version=2025-04-01-preview
ベクターストアを修正します。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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 | 修正するベクターストアのIDです。 |
| api-version | クエリ | Yes | 文字列 | api version |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Request Body
Content-Type: application/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 | オブジェクトに付けることができる16のキー・バリュー・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保存するのに役立ちます。 キーの長さは最大64文字、値は最大512文字まで可能です。 |
No | |
| name | 文字列 | ベクターストアの名前です。 | No |
Responses
ステータスコード: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | vectorStoreObject |
Examples
Example
ベクターストアを修正します。
POST https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}?api-version=2025-04-01-preview
{
"name": "Support FAQ"
}
回答:ステータスコード: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てください。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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です。 |
| api-version | クエリ | Yes | 文字列 | api version |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Responses
ステータスコード: 200
Description: 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
回答:ステータスコード: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リストを返します。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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です。 |
| limit | クエリ | No | 整数 | 返却すべき物の数に制限がある。 制限は1から100の範囲で、デフォルトは20です。 |
| 順序 | クエリ | No | 文字列 可能な値: asc、 desc |
オブジェクトの created_at タイムスタンプで順番を並べ替えてください。
asc 昇順は desc 、降順はです。 |
| after | クエリ | No | 文字列 | ページ付け用のカーソル。
after はリスト内でのあなたの位置を定義するオブジェクトIDです。 例えば、リストリクエストを行って100個のオブジェクトを受け取り、obj_fooで終わった場合、次の呼び出しで次のページを取得するためにafter=obj_fooを含めることができます。 |
| before | クエリ | No | 文字列 | ページ付け用のカーソル。
before はリスト内でのあなたの位置を定義するオブジェクトIDです。 例えば、リストリクエストを行って100個のオブジェクト(obj_fooから始まる)を受け取った場合、次の呼び出しでbefore=obj_fooを含めることでリストの前のページを取得することができます。 |
| フィルタ | クエリ | No | 文字列 可能な値: in_progress、 completed、 failed、 cancelled |
ファイルの状態でフィルタリングしてください。
in_progress、completed、failed、cancelledのどれかです。 |
| api-version | クエリ | Yes | 文字列 | api version |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Responses
ステータスコード: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | listVectorStoreFilesResponse |
Examples
Example
ベクターストアファイルのリストを返します。
GET https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/files?api-version=2025-04-01-preview
回答:ステータスコード: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
}
}
Create - 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
ベクターストアファイルを作成するには、ファイルをベクターストアにアタッチします。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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ためのベクターストアのID。 |
| api-version | クエリ | Yes | 文字列 | api version |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| chunking_strategy | chunkingStrategyRequestParam | ファイルをチャンク化するために使われたチャンク戦略。 設定していなければ、 auto 戦略を使います。 |
No | |
| file_id | 文字列 | ベクターストアが使うべきファイルIDです。 ファイルにアクセスできる file_search ツールには便利です。 |
Yes |
Responses
ステータスコード: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | vectorStoreFileObject |
Examples
Example
ベクターストアファイルを作成するには、ファイルをベクターストアにアタッチします。
POST https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/files?api-version=2025-04-01-preview
{
"file_id": "file-abc123"
}
回答:ステータスコード: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
}
}
Get - 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 Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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です。 |
| file_id | パス | Yes | 文字列 | 取得されるファイルのIDです。 |
| api-version | クエリ | Yes | 文字列 | api version |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Responses
ステータスコード: 200
Description: 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
回答:ステータスコード: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てください。 これでベクターストアからファイルは削除されますが、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、delete fileエンドポイントを使います。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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です。 |
| file_id | パス | Yes | 文字列 | 削除すべきファイルのIDです。 |
| api-version | クエリ | Yes | 文字列 | api version |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Responses
ステータスコード: 200
Description: 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てください。 これでベクターストアからファイルは削除されますが、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、delete fileエンドポイントを使います。
DELETE https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/files/{file_id}?api-version=2025-04-01-preview
回答:ステータスコード: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 Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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です。 |
| file_id | パス | Yes | 文字列 | 属性を更新するためのファイルのID。 |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| attributes | VectorStoreFileAttributes | オブジェクトに付けることができる16のキー・バリュー・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形式で保存したり、APIやダッシュボードを通じてオブジェクトをクエリしたりするのに役立ちます。 キーは最大64文字の文字列です。 値は最大512文字の文字列、ブール数、または数字のことです。 |
Yes |
Responses
ステータスコード: 200
Description: 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
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済み内容を取得します。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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です。 |
| file_id | パス | Yes | 文字列 | ベクターストア内のファイルのIDです。 |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Responses
ステータスコード: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | VectorStoreFileContentResponse |
探索ベクターストア
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を使って、関連するチャンクをベクターストアで検索してください。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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です。 |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| filters | 比較フィルター または 複合フィルター | ファイル属性に基づいて適用するフィルターです。 | No | |
| max_num_results | 整数 | 返却すべき最大結果数。 この数字は1から50の間であるべきです。 | No | 10 |
| クエリ | 文字列または配列 | 検索のためのクエリ文字列 | Yes | |
| ranking_options | オブジェクト | 検索のランキングオプション。 | No | |
| └─ ranker | 列挙型 | 可能な値: auto、 default-2024-11-15 |
No | |
| └─ score_threshold | number | No | 0 | |
| rewrite_query | boolean | ベクトル検索用に自然言語クエリを書き直すかどうか。 | No | False |
Responses
ステータスコード: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | VectorStoreSearchResultsPage |
Create - ベクターストアファイルバッチ
POST https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/file_batches?api-version=2025-04-01-preview
ベクターストアのファイルのバッチを作成します。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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ためのベクターストアのID。 |
| api-version | クエリ | Yes | 文字列 | api version |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| chunking_strategy | chunkingStrategyRequestParam | ファイルをチャンク化するために使われたチャンク戦略。 設定していなければ、 auto 戦略を使います。 |
No | |
| file_ids | アレイ | ベクターストアが使うべきファイルIDのリストです。 ファイルにアクセスできる file_search ツールには便利です。 |
Yes |
Responses
ステータスコード: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | vectorStoreFileBatchObject |
Examples
Example
ベクターストアの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"
]
}
回答:ステータスコード: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
}
}
Get - ベクターストアファイルバッチ
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 Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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です。 |
| batch_id | パス | Yes | 文字列 | 取得中のファイルバッチのIDです。 |
| api-version | クエリ | Yes | 文字列 | api version |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Responses
ステータスコード: 200
Description: 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
回答:ステータスコード: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
ベクターストアのファイルバッチをキャンセルします。 これはこのバッチのファイル処理をできるだけ早くキャンセルしようと試みます。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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です。 |
| batch_id | パス | Yes | 文字列 | キャンセルするファイルのバッチのIDです。 |
| api-version | クエリ | Yes | 文字列 | api version |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Responses
ステータスコード: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | vectorStoreFileBatchObject |
Examples
Example
ベクターストアのファイルバッチをキャンセルします。 これはこのバッチのファイル処理をできるだけ早くキャンセルしようと試みます。
POST https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/file_batches/{batch_id}/cancel?api-version=2025-04-01-preview
回答:ステータスコード: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
バッチでベクターストアファイルのリストを返します。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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です。 |
| 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です。 |
| limit | クエリ | No | 整数 | 返却すべき物の数に制限がある。 制限は1から100の範囲で、デフォルトは20です。 |
| 順序 | クエリ | No | 文字列 可能な値: asc、 desc |
オブジェクトの created_at タイムスタンプで順番を並べ替えてください。
asc 昇順は desc 、降順はです。 |
| after | クエリ | No | 文字列 | ページ付け用のカーソル。
after はリスト内でのあなたの位置を定義するオブジェクトIDです。 例えば、リストリクエストを行って100個のオブジェクトを受け取り、obj_fooで終わった場合、次の呼び出しで次のページを取得するためにafter=obj_fooを含めることができます。 |
| before | クエリ | No | 文字列 | ページ付け用のカーソル。
before はリスト内でのあなたの位置を定義するオブジェクトIDです。 例えば、リストリクエストを行って100個のオブジェクト(obj_fooから始まる)を受け取った場合、次の呼び出しでbefore=obj_fooを含めることでリストの前のページを取得することができます。 |
| フィルタ | クエリ | No | 文字列 可能な値: in_progress、 completed、 failed、 cancelled |
ファイルの状態でフィルタリングしてください。
in_progress、completed、failed、cancelledのどれかです。 |
| api-version | クエリ | Yes | 文字列 | api version |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Responses
ステータスコード: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | listVectorStoreFilesResponse |
Examples
Example
ベクターストアファイルのリストを返します。
GET https://{endpoint}/openai/vector_stores/{vector_store_id}/file_batches/{batch_id}/files?api-version=2025-04-01-preview
回答:ステータスコード: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
}
}
Create - Realtimesession
POST https://{endpoint}/openai/realtimeapi/sessions?api-version=2025-04-01-preview
リアルタイムAPIを使ってクライアントサイドアプリケーションで使用するための一時的な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で設定可能です。
セッションオブジェクトと、リアルタイムAPIのブラウザクライアント認証に使用できる一時的なAPIトークンを含む client_secret キーで応答します。
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| input_audio_format | 列挙型 | 入力音声のフォーマット。 選択肢は pcm16、 g711_ulaw、または g711_alawです。pcm16の場合、入力音声は16ビットPCM、24kHzのサンプルレート、シングルチャンネル(モノラル)、リトルエンディアンのバイトオーダーでなければなりません。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設定。 これを null に設定して電源を切ることができます。ノイズリダクションフィルターは、VADやモデルに送られる前に入力オーディオバッファに追加された音声をフィルターします。 音声をフィルタリングすることで、VADやターン検出の精度(誤検知の減少)や入力音声の知覚を向上させるモデル性能が向上します。 |
No | |
| └─ type | 列挙型 | ノイズリダクションの種類です。
near_field はヘッドホンのような近距離通話用マイク用で、 far_field はノートパソコンや会議室用マイクなどの遠距離マイク用です。可能な値: near_field、 far_field |
No | |
| input_audio_transcription | オブジェクト | 入力音声文字起こしの設定はデフォルトでオフにされ、オンになると null に設定できます。 入力音声の文字起こしはモデルのネイティブではありません。モデルは直接音声を消費するためです。 文字起こしは Transcriptionsエンドポイント を非同期で実行し、モデルが正確に聞いた音声ではなく、入力音声内容の誘導として扱うべきです。 クライアントは文字起こしの言語やプロンプトをオプションで設定でき、これらは文字起こしサービスに追加の指針を提供します。 |
No | |
| └─ language | 文字列 | 入力音声の言語。 入力言語を ISO-639-1 (例: en)形式で提供することで、精度と遅延が向上します。 |
No | |
| └─ model | 文字列 | 転写に使うモデルは、現在の選択肢として gpt-4o-transcribe、 gpt-4o-transcribe-diarize、 gpt-4o-mini-transcribe、 gpt-4o-mini-transcribe-2025-12-15、 whisper-1です。 |
No | |
| └─ prompt | 文字列 | モデルのスタイルをガイドしたり、前の音声セグメントを続けるためのオプションテキスト。whisper-1の場合、プロンプトはキーワードのリストです。gpt-4o-transcribeモデルの場合、プロンプトは「expect words related to technology」などのフリーテキスト文字列です。 |
No | |
| instructions | 文字列 | デフォルトのシステム命令(すなわちシステムメッセージ)はモデル呼び出しの前に置かれていました。 このフィールドはクライアントが望ましい回答をモデルに導くことを可能にします。 モデルは回答内容や形式(例:「非常に簡潔にする」「親しみやすい行動をする」「良い反応の例がある」)や、音声行動(例:「話すのが早い」「声に感情を込める」「頻繁に笑う」など)について指導できます。 指示はモデルが必ずしも従うとは限りませんが、望ましい動作についてモデルに指針を提供します。 サーバーはデフォルト命令を設定し、このフィールドが設定されていない場合に使用され、セッション開始時の session.created イベントで表示されます。 |
No | |
| max_response_output_tokens | 整数または文字列 | ツール呼び出しを含む単一のアシスタント応答に対する最大出力トークン数。 出力トークン数を制限するために1から4096までの整数を用意するか、あるモデルで利用可能な最大トークン数を inf にします。 デフォルトは infです。 |
No | |
| modalities | モデルが応答できるモダリティの集合。 音声を無効にするには、["text"]に設定してください。 |
No | ||
| モデル | 文字列 | このセッションで使用された展開の名前。 |
No | |
| output_audio_format | 列挙型 | 出力音声のフォーマット。 選択肢は pcm16、 g711_ulaw、または g711_alawです。pcm16の場合、出力音声は24kHzの周波数でサンプリングされます。可能な値: pcm16、 g711_ulaw、 g711_alaw |
No | |
| temperature | number | モデルのサンプリング温度は[0.6, 1.2]に制限されています。 オーディオモデルでは、最高のパフォーマンスのために0.8度の温度が強く推奨されます。 |
No | 0.8 |
| tool_choice | 文字列 | モデルがどのように道具を選ぶか。 オプションは auto、 none、 required、または関数を指定することができます。 |
No | auto |
| tools | アレイ | モデルが利用可能なツール(機能)。 | No | |
| turn_detection | オブジェクト | ターン検出の設定、サーバーVADまたはセマンティックVADの設定。 これを null に設定してオフにすることもでき、その場合はクライアントが手動でモデル応答をトリガーする必要があります。サーバーVADは、音声の音量に基づいて音声の開始と終了を検出し、ユーザーの音声の終わりに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、ターン検出モデル(VADと組み合わせて)を用いて、ユーザーが話し終えたかどうかを意味的に推定し、その確率に基づいて動的にタイムアウトを設定します。 例えば、ユーザーの音声が uhhmで途切れると、モデルはターン終了の確率を低く評価し、ユーザーが話すまで長く待ちます。 これはより自然な会話には役立ちますが、遅延が高くなることがあります。 |
No | |
| └─ create_response | boolean | VAD停止イベントが発生した際に自動的に応答を生成するかどうか。 |
No | True |
| └─ eagerness | 列挙型 |
semantic_vadモード専用。 モデルの反応への熱意。
low ユーザーが話し続けるまでより長く待ち、 high より早く応答します。
auto はデフォルトであり、 mediumと同等です。可能な値: low、 medium、 high、 auto |
No | |
| └─ interrupt_response | boolean | VAD開始イベントが発生した際に、進行中の応答を自動的にデフォルト会話(すなわちconversationauto)に出力して中断するかどうか。 |
No | True |
| └─ prefix_padding_ms | 整数 |
server_vadモード専用。 VADが音声を検出する前に含める音声量(ミリ秒単位)。 デフォルトは300msです。 |
No | |
| └─ silence_duration_ms | 整数 |
server_vadモード専用。 発言停止を検出するための無音の持続時間(ミリ秒単位)。 デフォルトは500msです。 短い値を使えばモデルはより速く反応しますが、ユーザーの短い間入りに飛び込むことがあります。 |
No | |
| └─ threshold | number |
server_vadモード専用。 VADのアクティベーション閾値(0.0から1.0)はデフォルトで0.5です。 閾値が高いほど、モデルを起動するにはより大きな音が必要になり、騒がしい環境での性能が向上する可能性があります。 |
No | |
| └─ type | 列挙型 | 旋回検知の種類。 可能な値: server_vad、 semantic_vad |
No | |
| voice | VoiceIdsShared | No |
Responses
ステータスコード: 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 |
Create - Transcriptionrealtimesession
POST https://{endpoint}/openai/realtimeapi/transcription_sessions?api-version=2025-04-01-preview
Realtime APIを使ってクライアントサイドアプリケーションで使う一時的なAPIトークンを作成し、リアルタイム文字起こし専用に作成してください。
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で設定可能です。
セッションオブジェクトと、リアルタイムAPIのブラウザクライアント認証に使用できる一時的なAPIトークンを含む client_secret キーで応答します。
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| include | アレイ | 書き起こしに含める項目のセット。 現在利用可能な品は以下の通りです: - item.input_audio_transcription.logprobs |
No | |
| input_audio_format | 列挙型 | 入力音声のフォーマット。 選択肢は pcm16、 g711_ulaw、または g711_alawです。pcm16の場合、入力音声は16ビットPCM、24kHzのサンプルレート、シングルチャンネル(モノラル)、リトルエンディアンのバイトオーダーでなければなりません。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設定。 これを null に設定して電源を切ることができます。ノイズリダクションフィルターは、VADやモデルに送られる前に入力オーディオバッファに追加された音声をフィルターします。 音声をフィルタリングすることで、VADやターン検出の精度(誤検知の減少)や入力音声の知覚を向上させるモデル性能が向上します。 |
No | |
| └─ type | 列挙型 | ノイズリダクションの種類です。
near_field はヘッドホンのような近距離通話用マイク用で、 far_field はノートパソコンや会議室用マイクなどの遠距離マイク用です。可能な値: near_field、 far_field |
No | |
| input_audio_transcription | オブジェクト | 入力音声文字起こしの設定。 クライアントは文字起こしの言語やプロンプトをオプションで設定でき、これらは文字起こしサービスに追加の指針を提供します。 |
No | |
| └─ language | 文字列 | 入力音声の言語。 入力言語を ISO-639-1 (例: en)形式で提供することで、精度と遅延が向上します。 |
No | |
| └─ model | 列挙型 | 転写に使うモデルは、現在の選択肢として gpt-4o-transcribe、 gpt-4o-mini-transcribe、 gpt-4o-mini-transcribe-2025-12-15、 whisper-1です。可能な値: gpt-4o-transcribe、 gpt-4o-mini-transcribe、 gpt-4o-mini-transcribe-2025-12-15、 whisper-1 |
No | |
| └─ prompt | 文字列 | モデルのスタイルをガイドしたり、前の音声セグメントを続けるためのオプションテキスト。whisper-1の場合、プロンプトはキーワードのリストです。gpt-4o-transcribeモデルの場合、プロンプトは「expect words related to technology」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集合。 音声を無効にするには、["text"]に設定してください。 |
No | ||
| turn_detection | オブジェクト | ターン検出の設定、サーバーVADまたはセマンティックVADの設定。 これを null に設定してオフにすることもでき、その場合はクライアントが手動でモデル応答をトリガーする必要があります。サーバーVADは、音声の音量に基づいて音声の開始と終了を検出し、ユーザーの音声の終わりに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、ターン検出モデル(VADと組み合わせて)を用いて、ユーザーが話し終えたかどうかを意味的に推定し、その確率に基づいて動的にタイムアウトを設定します。 例えば、ユーザーの音声が uhhmで途切れると、モデルはターン終了の確率を低く評価し、ユーザーが話すまで長く待ちます。 これはより自然な会話には役立ちますが、遅延が高くなることがあります。 |
No | |
| └─ create_response | boolean | VAD停止イベントが発生した際に自動的に応答を生成するかどうか。 文字起こしセッションは利用できません。 |
No | True |
| └─ eagerness | 列挙型 |
semantic_vadモード専用。 モデルの反応への熱意。
low ユーザーが話し続けるまでより長く待ち、 high より早く応答します。
auto はデフォルトであり、 mediumと同等です。可能な値: low、 medium、 high、 auto |
No | |
| └─ interrupt_response | boolean | VAD開始イベントが発生した際に、進行中の応答を自動的にデフォルト会話(すなわちconversationauto)に出力して中断するかどうか。 文字起こしセッションは利用できません。 |
No | True |
| └─ prefix_padding_ms | 整数 |
server_vadモード専用。 VADが音声を検出する前に含める音声量(ミリ秒単位)。 デフォルトは300msです。 |
No | |
| └─ silence_duration_ms | 整数 |
server_vadモード専用。 発言停止を検出するための無音の持続時間(ミリ秒単位)。 デフォルトは500msです。 短い値を使えばモデルはより速く反応しますが、ユーザーの短い間入りに飛び込むことがあります。 |
No | |
| └─ threshold | number |
server_vadモード専用。 VADのアクティベーション閾値(0.0から1.0)はデフォルトで0.5です。 閾値が高いほど、モデルを起動するにはより大きな音が必要になり、騒がしい環境での性能が向上する可能性があります。 |
No | |
| └─ type | 列挙型 | 旋回検知の種類。 可能な値: server_vad、 semantic_vad |
No |
Responses
ステータスコード: 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
モデル的な反応を作り出します。
Request Body
Content-Type: application/json
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| include | アレイ | No | ||
| 入力 | 文字列または配列 | Model inputs | Yes | |
| instructions | 文字列 | モデルのコンテキストの最初の項目としてシステム(または開発者)メッセージを挿入します。previous_response_idと共に使用した場合、前の応答の指示は次の応答に引き継がれません。 これにより、新しい応答でシステム(または開発者)メッセージを簡単に切り替えることができます。 |
No | |
| max_output_tokens | 整数 | 応答のために生成できるトークン数の上限で、可視出力トークンや会話状態も含まれます。 |
No | |
| parallel_tool_calls | boolean | モデルがツールコールを並列実行できるようにするか。 |
No | True |
| previous_response_id | 文字列 | モデルに対する前の応答の一意ID。 これを使って複数ターンにわたる会話を作りましょう。 会話状態について詳しく学びましょう。 |
No | |
| reasoning | Reasoning | 推論モデルの設定オプション。 | No | |
| 保存する | boolean | 生成されたモデル応答を保存し、後でAPI経由で取得するかどうか。 |
No | True |
| ストリーミング | boolean | trueに設定すると、モデル応答データは サーバー送信イベントで生成される際にクライアントにストリーミングされます。 詳細は下記のストリーミングセクションをご覧ください。 |
No | False |
| SMS 送信 | オブジェクト | モデルからのテキスト応答の設定オプション。 プレーンテキストでも構造化JSONデータでも構いません。 Learn more: - テキスト入力および出力 - 構造化出力 |
No | |
| └─ format | TextResponseFormatConfiguration | モデルが出力すべきフォーマットを指定するオブジェクト。{ "type": "json_schema" }設定すると構造化出力が可能になり、モデルが提供されたJSONスキーマに合致します。デフォルトのフォーマットは { "type": "text" } で、追加オプションはありません。GPT-4o以降のモデルにはおすすめできません: { "type": "json_object" }に設定すると古いJSONモードが有効になり、モデルが生成するメッセージが有効なJSONであることを保証します。
json_schemaを使ったモデルでは、この方法をサポートするモデルが推奨されます。 |
No | |
| tool_choice | ToolChoiceOptions 、 ToolChoiceTypes 、または ToolChoiceFunction | モデルが応答を生成する際に使用するツールを選択する方法について。 モデルが呼び出せるツールを指定するには、 tools パラメータを参照してください。 |
No | |
| tools | アレイ | モデルが応答を生成する際に呼び出す可能性のあるツールの配列です。
tool_choiceパラメータを設定することで、どのツールを使うかを指定できます。モデルに提供できるツールの2つのカテゴリーがあります: - 組み込みツール:OpenAIが提供するツールで、 model's capabilities |
No | |
| truncation | 列挙型 | モデル応答に用いる切断戦略。 - auto: この回答および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る場合、モデルは会話の途中で入力項目を落として応答を切り詰めてコンテキストウィンドウに合わせます。 - disabled (デフォルト):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、リクエストは400エラーで失敗します。可能な値: auto、 disabled |
No |
Responses
ステータスコード: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | response | |
| text/event-stream | responseStreamEvent |
ステータスコード: デフォルト
説明:サービス利用不可
| 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
与えられたIDでモデル応答を取得します。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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 | 応答のIDを取り戻す。 |
| include | クエリ | No | アレイ | 回答に含める追加の項目。 詳細については、上記の「応答作成の include パラメータ」を参照してください。 |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Responses
ステータスコード: 200
Description: OK
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | response |
ステータスコード: デフォルト
説明:サービス利用不可
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | errorResponse |
Delete response
DELETE https://{endpoint}/openai/responses/{response_id}?api-version=2025-04-01-preview
指定されたIDのモデル応答を削除します。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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 | 削除する返信のIDです。 |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Responses
ステータスコード: 200
Description: OK
ステータスコード: 404
説明:見つかりません
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | error |
ステータスコード: デフォルト
説明:サービス利用不可
| Content-Type | Type | Description |
|---|---|---|
| application/json | errorResponse |
Responses API - レスポンスアイテムリスト
GET https://{endpoint}/openai/responses/{response_id}/input_items?api-version=2025-04-01-preview
与えられた応答に対して入力項目のリストを返します。
URI Parameters
| Name | In | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|---|
| エンドポイント | パス | Yes | string url | OpenAI Azureエンドポイント(プロトコルおよびホスト名、例:https://aoairesource.openai.azure.com)に対応しています。「aoairesource」を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です。 |
| limit | クエリ | No | 整数 | 返却すべき物の数に制限がある。 制限は1から100の範囲で、デフォルトは20です。 |
| 順序 | クエリ | No | 文字列 可能な値: asc、 desc |
入力項目を返却する順序。 デフォルトは ascです。- asc: 入力項目を昇順で返します。- desc: 入力項目を降順に返します。 |
| after | クエリ | No | 文字列 | ページ付けで使われる項目IDを後にリストアップします。 |
| before | クエリ | No | 文字列 | ページ分けで使われるアイテムIDは、以前にアイテムをリストアップするためのものです。 |
Request Header
トークンベースの認証かAPIキーのいずれかを使ってください。 トークンベースの認証を用いることが推奨され、より安全です。
| Name | Required | タイプ | Description |
|---|---|---|---|
| Authorization | True | 文字列 |
Example:Authorization: Bearer {Azure_OpenAI_Auth_Token}認証トークンを生成するにはAzure CLI: az account get-access-token --resource https://cognitiveservices.azure.comType: oauth2 認証URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/v2.0/authorize範囲: https://ai.azure.com/.default |
| api-key | True | 文字列 | ここにAzure OpenAI API キーを提供してください |
Responses
ステータスコード: 200
Description: 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 | 内部の誤りに追加の詳細を加えた。 | No | |
| param | 文字列 | No | ||
| 型 | 文字列 | No |
innerError
内部の誤りに追加の詳細を加えた。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| コード | innerErrorCode | 内側の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のカテゴリ(ヘイト、性的、暴力、self_harm)、検出されたかどうか、そして有害なコンテンツの強度やリスクレベルを決定する重症度レベル(very_low、低、中、高)およびフィルタリングの有無に関する情報。 脱獄コンテンツや罵り言葉に関する情報、検出されたかどうか、フィルタリングされているかどうか。 顧客ブロックリストの情報(フィルタリング済みか)やIDも含めて。 | No |
innerErrorCode
内側のエラーオブジェクトのエラーコード。
| Property | Value |
|---|---|
| Description | 内側の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 | 内部の誤りに追加の詳細を加えた。 | No | |
| param | 文字列 | No | ||
| 型 | 文字列 | No |
dalleInnerError
内部の誤りに追加の詳細を加えた。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| コード | innerErrorCode | 内側の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のカテゴリ(ヘイト、性的、暴力、self_harm)、検出されたかどうか、そして有害なコンテンツの強度やリスクレベルを決定する重症度レベル(very_low、低、中、高)およびフィルタリングの有無に関する情報。 脱獄コンテンツや罵り言葉に関する情報、検出されたかどうか、フィルタリングされているかどうか。 顧客ブロックリストの情報(フィルタリング済みか)やIDも含めて。 | No | |
| revised_prompt | 文字列 | 画像を生成するために使われたプロンプト、もしプロンプトに修正があったなら。 | No |
contentFilterCompletionTextSpan
生成された完了テキスト内のスパンを記述します。 オフセット0は完了テキストの最初のUTF32コードポイントです。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| completion_end_offset | 整数 | スパンから除外されている最初のUTF32コードポイントのオフセット。 この体は空のスパンに対して常に completion_start_offset に等しい。 この場は空でないスパンの場合、常にcompletion_start_offsetより大きい。 | Yes | |
| completion_start_offset | 整数 | スパンの開始となる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 | ||
| └─ license | 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 | コンテンツフィルタリングは、フィルタリングされたセグメントのコンテンツフィルターIDの詳細を表示します。 | 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のカテゴリ(ヘイト、性的、暴力、self_harm)、検出されたかどうか、そして有害なコンテンツの強度やリスクレベルを決定する重症度レベル(very_low、低、中、高)およびフィルタリングの有無に関する情報。 脱獄コンテンツや罵り言葉に関する情報、検出されたかどうか、フィルタリングされているかどうか。 顧客ブロックリストの情報(フィルタリング済みか)やIDも含めて。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| custom_blocklists | contentFilterDetailedResults | コンテンツフィルタリングは、フィルタリングされたセグメントのコンテンツフィルターIDの詳細を表示します。 | 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のカテゴリ(ヘイト、性的、暴力、self_harm)、検出されたかどうか、そして有害なコンテンツの強度やリスクレベルを決定する重症度レベル(very_low、低、中、高)およびフィルタリングの有無に関する情報。 第三者のテキストや罵り言葉に関する情報、検出されたかどうか、フィルタリングされているかどうか。 顧客ブロックリストの情報(フィルタリング済みか)やIDも含めて。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| custom_blocklists | contentFilterDetailedResults | コンテンツフィルタリングは、フィルタリングされたセグメントのコンテンツフィルターIDの詳細を表示します。 | 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
コンテンツフィルタリングは、フィルタリングされたセグメントのコンテンツフィルターIDの詳細を表示します。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| details | アレイ | No | ||
| filtered | boolean | Yes |
promptFilterResult
リクエスト内の単一のプロンプトに対するコンテンツフィルタリングの結果。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| content_filter_results | contentFilterPromptResults | コンテンツフィルタリングのカテゴリ(ヘイト、性的、暴力、self_harm)、検出されたかどうか、そして有害なコンテンツの強度やリスクレベルを決定する重症度レベル(very_low、低、中、高)およびフィルタリングの有無に関する情報。 脱獄コンテンツや罵り言葉に関する情報、検出されたかどうか、フィルタリングされているかどうか。 顧客ブロックリストの情報(フィルタリング済みか)やIDも含めて。 | No | |
| prompt_index | 整数 | No |
promptFilterResults
リクエスト内のプロンプトが0つ以上に対してコンテンツフィルタリングの結果が出ます。 ストリーミングリクエストでは、異なるプロンプトの結果が異なる時間や順序で届くことがあります。
このコンポーネントにはプロパティが定義されていません。
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のカテゴリ(ヘイト、性的、暴力、self_harm)、検出されたかどうか、そして有害なコンテンツの強度やリスクレベルを決定する重症度レベル(very_low、低、中、高)およびフィルタリングの有無に関する情報。 脱獄コンテンツや罵り言葉に関する情報、検出されたかどうか、フィルタリングされているかどうか。 顧客ブロックリストの情報(フィルタリング済みか)やIDも含めて。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| custom_blocklists | contentFilterDetailedResults | コンテンツフィルタリングは、フィルタリングされたセグメントのコンテンツフィルターIDの詳細を表示します。 | 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 | 数字は-2.0から2.0の間です。 正の値は、これまでテキスト内の既存の頻度に基づいて新しいトークンにペナルティを与え、モデルが同じ行を逐語的に繰り返す可能性を減らします。 | No | 0 |
| logit_bias | オブジェクト | 完了に指定されたトークンが現れる確率を修正します。 トークン(トークナイザーのトークンIDで指定)を -100 から100までの付随するバイアス値にマッピングするjsonオブジェクトを受け入れます。 数学的には、バイアスはサンプリング前にモデルが生成するロジットに加算されます。 正確な効果はモデルによって異なりますが、-1 から1の間の値は選択の可能性を下げたり増やしたりするはずです。-100 や100のような値が出ると、該当するトークンが禁止されるか、排他的に選択されるべきです。 | No | |
| max_completion_tokens | 整数 | 完了化で生成可能なトークン数の上限であり、可視出力トークンや推論トークンも含まれます。 | No | |
| max_tokens | 整数 | 生成される答えに許される最大トークン数。 デフォルトでは、モデルが返せるトークンの数は(4096 - プロンプトトークン)となります。 これはO1シリーズモデルとは互換性がありません。 | No | 4096 |
| メタデータ | オブジェクト | 開発者が定義したタグや値を、保存された完了ダッシュボードで完了をフィルタリングするために使用します。 | No | |
| presence_penalty | number | 数字は-2.0から2.0の間です。 正の値は、テキストに現れたかどうかに基づいて新しいトークンにペナルティを与え、モデルが新しいトピックについて語る可能性を高めます。 | No | 0 |
| stop | 文字列または配列 | APIがこれ以上のトークン生成を停止するシーケンスは最大4つあります。 | No | |
| 保存する | boolean | このチャット完了リクエストの出力を、モデルの蒸留や評価製品で使用するために保存するかどうかについても判断しています。 | 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の差が送信されます。 トークンは利用可能な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] メッセージで終了します。 |
No | False |
| temperature | number | どのサンプリング温度を使うか、0から2の間で。 0.8のような高い値は出力をよりランダムにし、0.2のように低い値はより集中して決定的になります。 一般的にはこれを変更するか、あるいは top_p を変えることを推奨しますが、両方はおすすめしません。 |
No | 1 |
| top_p | number | 温度によるサンプリングの代替として核サンプリングと呼ばれ、モデルは確率質量top_pトークンの結果を考慮します。 つまり0.1とは、確率質量の上位10個を構成するトークンのみ% 考慮されることを意味します。 一般的にはこれを変更するか、あるいは temperature を変えることを推奨しますが、両方はおすすめしません。 |
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で、Azure OpenAIが不正を監視・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 完結を生成し、「最良」(トークンあたりのログ確率が最も高いもの)を返します。 結果はストリーミングできません。nと組み合わせて使う場合、best_ofは候補の完了数を制御し、n返すべき数を指定します。
best_of
nより大きくなければなりません。注: このパラメータは多くの完了を生み出すため、トークンのクォータをすぐに消費してしまいます。 慎重に使い、 max_tokens と stopの設定を適切に設定してください。 |
No | 1 |
| echo | boolean | 完成に加えてプロンプトにもエコーを返してください |
No | False |
| frequency_penalty | number | 数字は-2.0から2.0の間です。 正の値は、これまでテキスト内の既存の頻度に基づいて新しいトークンにペナルティを与え、モデルが同じ行を逐語的に繰り返す可能性を減らします。 |
No | 0 |
| logit_bias | オブジェクト | 完了に指定されたトークンが現れる確率を修正します。 GPTトークナイザーでトークンIDで指定されたトークンを、-100 から100までのバイアス値にマッピングするJSONオブジェクトを受け入れます。 数学的には、バイアスはサンプリング前にモデルが生成するロジットに加算されます。 正確な効果はモデルによって異なりますが、-1 から1の間の値は選択の可能性を下げたり増やしたりするはずです。-100 や100のような値が出ると、該当するトークンが禁止されるか、排他的に選択されるべきです。 例として、<|endoftext|>トークンの生成を防ぐために {"50256": -100}パスを送ることができます。 |
No | None |
| logprobs | 整数 | 最も可能性が高い出力トークン logprobs のログ確率を含め、選ばれたトークンを含めてください。 例えば、 logprobs が5の場合、APIは最も可能性が高い5つのトークンのリストを返します。 APIは常にサンプリングされたトークンの logprob を返すため、レスポンスには最大 logprobs+1 要素が存在することがあります。logprobsの最大値は5です。 |
No | None |
| max_tokens | 整数 | 完了で生成可能な最大トークン数。 プロンプトのトークン数と max_tokens はモデルのコンテキストの長さを超えてはいけません。 |
No | 16 |
| n | 整数 | 各プロンプトごとに何回の完了を生成するか。 注: このパラメータは多くの完了を生み出すため、トークンのクォータをすぐに消費してしまいます。 慎重に使い、 max_tokens と stopの設定を適切に設定してください。 |
No | 1 |
| presence_penalty | number | 数字は-2.0から2.0の間です。 正の値は、テキストに現れたかどうかに基づいて新しいトークンにペナルティを与え、モデルが新しいトピックについて語る可能性を高めます。 |
No | 0 |
| ダイアログを表示する | 文字列または配列 | 完了を生成するプロンプトは、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ます。 <|endoftext|>は、トレーニング中にモデルが認識する文書の区切り子であるため、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冒頭から生成されます。 |
Yes | |
| seed | 整数 | 仕様が指定されている場合、システムは決定論的にサンプリングするよう最善を尽くしており、同じ seed とパラメータで繰り返しリクエストしても同じ結果が返ってくるようにします。決定性は保証されていないので、バックエンドの変更を監視するために system_fingerprint 応答パラメータを参照すべきです。 |
No | |
| stop | 文字列または配列 | APIがこれ以上のトークン生成を停止するシーケンスは最大4つあります。 返されたテキストには停止のシーケンスが含まれません。 |
No | |
| ストリーミング | boolean | 部分的な進行をストリームバックするかどうか。 設定すると、トークンは利用可能なデータのみサーバー 送信イベント として送信され、ストリームは data: [DONE] メッセージで終了します。
例Pythonコード。 |
No | False |
| suffix | 文字列 | 挿入されたテキストの完了後に付く接尾辞です。 このパラメータは gpt-3.5-turbo-instructのみサポートされています。 |
No | None |
| temperature | number | どのサンプリング温度を使うか、0から2の間で。 0.8のような高い値は出力をよりランダムにし、0.2のように低い値はより集中して決定的になります。 一般的にはこれを変更するか、あるいは top_p を変えることを推奨しますが、両方はおすすめしません。 |
No | 1 |
| top_p | number | 温度によるサンプリングの代替として核サンプリングと呼ばれ、モデルは確率質量top_pトークンの結果を考慮します。 つまり0.1とは、確率質量の上位10個を構成するトークンのみ% 考慮されることを意味します。 一般的にはこれを変更するか、あるいは temperature を変えることを推奨しますが、両方はおすすめしません。 |
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であり、悪用の監視や検出に役立ちます。 |
No |
createCompletionResponse
APIからの完了応答を表します。 注:ストリーミングされたレスポンスオブジェクトも非ストリーミングのレスポンスオブジェクトも同じ形状を共有しています(チャットエンドポイントとは異なります)。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| choices | アレイ | モデルが入力プロンプトに対して生成した完了選択のリストです。 | Yes | |
| created | 整数 | 完了が作成されたUnixのタイムスタンプ(秒単位)です。 | Yes | |
| id | 文字列 | 完了の一意識別子。 | Yes | |
| モデル | 文字列 | 完成に用いられるモデル。 | Yes | |
| オブジェクト | 列挙型 | オブジェクトタイプは常に「text_completion」です。 可能な値: text_completion |
Yes | |
| prompt_filter_results | promptFilterResults | リクエスト内のプロンプトが0つ以上に対してコンテンツフィルタリングの結果が出ます。 ストリーミングリクエストでは、異なるプロンプトの結果が異なる時間や順序で届くことがあります。 | No | |
| system_fingerprint | 文字列 | このフィンガープリントはモデルが動作するバックエンド構成を表します。seedリクエストパラメータと組み合わせて、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理解するために使用できます。 |
No | |
| 使用 | completionUsage | 完了リクエストの使用統計。 | No |
createChatCompletionRequest
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| audio | オブジェクト | 音声出力のパラメータ。 音声出力が modalities: ["audio"]で要求された場合に必須です。 |
No | |
| └─ format | 列挙型 | 出力オーディオフォーマットを指定します。
wav、mp3、flac、opus、またはpcm16のいずれかでなければなりません。 可能な値: wav、 mp3、 flac、 opus、 pcm16 |
No | |
| └─ voice | 列挙型 | 声のタイプを指定します。 サポートされる声は alloy、 echo、 fable、 onyx、 nova、 shimmerです。可能な値: alloy、 echo、 fable、 onyx、 nova、 shimmer |
No | |
| data_sources | アレイ | Azure OpenAIチャット拡張機能の構成エントリーです。 この追加仕様はAzure OpenAIのみと互換性があります。 |
No | |
| frequency_penalty | number | 数字は-2.0から2.0の間です。 正の値は、これまでテキスト内の既存の頻度に基づいて新しいトークンにペナルティを与え、モデルが同じ行を逐語的に繰り返す可能性を減らします。 |
No | 0 |
| function_call | 文字列または chatCompletionFunctionCallOption |
tool_choiceに優先して廃止されました。モデルが呼び出す関数(もしあれば)を制御します。 none モデルは関数を呼び出すのではなく、代わりにメッセージを生成します。auto モデルはメッセージを生成するか関数を呼び出すかを選択できることを意味します。{"name": "my_function"}で特定の関数を指定すると、モデルはその関数を呼び出すことを強制します。none 関数が存在しない場合のデフォルトです。
auto 関数が存在する場合のデフォルトです。 |
No | |
| functions | アレイ |
toolsに優先して廃止されました。モデルがJSON入力を生成する関数のリスト。 |
No | |
| logit_bias | オブジェクト | 完了に指定されたトークンが現れる確率を修正します。 トークン(トークンIDで指定)を -100 から100までの付随するバイアス値にマッピングするJSONオブジェクトを受け付けます。 数学的には、バイアスはサンプリング前にモデルが生成するロジットに加算されます。 正確な効果はモデルによって異なりますが、-1 から1の間の値は選択の可能性を下げたり増やしたりするはずです。-100 や100のような値が出ると、該当するトークンが禁止されるか、排他的に選択されるべきです。 |
No | None |
| logprobs | boolean | 出力トークンのログ確率を返すかどうか。 もし真であれば、messagecontentで返された各出力トークンの対数確率を返します。 |
No | False |
| max_completion_tokens | 整数 | 完了化で生成可能なトークン数の上限であり、可視出力トークンや推論トークンも含まれます。 | No | |
| max_tokens | 整数 | チャット完了時に生成できるトークンの最大数。 入力トークンと生成トークンの総長は、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 | これまでの会話のメッセージリスト。 例Pythonコード。 | Yes | |
| メタデータ | オブジェクト | 開発者が定義したタグや値を、保存された完了ダッシュボードで完了をフィルタリングするために使用します。 | No | |
| modalities | ChatCompletionModalities | このリクエストのためにモデルに生成してほしい出力タイプ。 ほとんどのモデルはテキスト生成が可能であり、これがデフォルトです: ["text"]gpt-4o-audio-previewモデルは音声生成にも利用できます。 このモデルにテキストと音声の両方の応答を生成するよう依頼するには、以下を利用できます:["text", "audio"] |
No | |
| n | 整数 | 入力メッセージごとに何つのチャット完了選択肢を生成するか。 すべての選択肢で生成されたトークンの数に応じて料金が発生しますのでご注意ください。 コストを抑えるために、 n を常に保持 1 しましょう。 |
No | 1 |
| parallel_tool_calls | ParallelToolCalls | 工具使用中に並列関数呼び出しを有効にするかどうか。 | No | True |
| 予測 | PredictionContent | 予測出力の設定により、モデルの応答の大部分が事前に分かっている場合、応答時間が大幅に改善されます。 これは、ほとんどの内容にわずかな変更を加えたファイル再生成時に最も一般的です。 | No | |
| presence_penalty | number | 数字は-2.0から2.0の間です。 正の値は、テキストに現れたかどうかに基づいて新しいトークンにペナルティを与え、モデルが新しいトピックについて語る可能性を高めます。 |
No | 0 |
| reasoning_effort | 列挙型 |
O1モデルのみ 推論モデルの推論にかかる労力を制限します。 現在サポートされている値は low、 medium、 highです。 推論の努力を減らすことで、応答の速さや推論に使われるトークンの削減につながる。可能な値: low、 medium、 high |
No | |
| response_format | ResponseFormatText または ResponseFormatJsonObject または ResponseFormatJsonSchema | モデルが出力すべきフォーマットを指定するオブジェクト。
GPT-4o、GPT-4o mini、GPT-4 Turbo、およびgpt-3.5-turbo-1106より新しいすべてのGPT-3.5 Turboモデルに対応しています。{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }に設定すると、モデルが提供されたJSONスキーマに一致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、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。重要事項: JSONモードを使用する際は、システムやユーザーメッセージを通じてモデルに自分でJSONを作成するよう指示 する必要があります 。 これがなければ、モデルはトークンの上限に達するまで無限の空白ストリームを生成し、長期間実行され「詰まった」ように見えるリクエストを生み出します。 また、 finish_reason="length"の場合はメッセージ内容が部分的に切り離されている可能性があり、これは生成時間が max_tokens を超えたか、会話が最大コンテキスト長を超えていることを示しています。 |
No | |
| seed | 整数 | この機能はベータ版です。 仕様が指定されている場合、システムは決定論的にサンプリングするよう最善を尽くしており、同じ seed とパラメータで繰り返しリクエストしても同じ結果が返ってくるようにします。決定性は保証されていないので、バックエンドの変更を監視するために system_fingerprint 応答パラメータを参照すべきです。 |
No | |
| stop | 文字列または配列 | APIがこれ以上のトークン生成を停止するシーケンスは最大4つあります。 |
No | |
| 保存する | boolean | このチャット完了リクエストの出力を、モデルの蒸留や評価製品で使用するために保存するかどうかについても判断しています。 | 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の差が送信されます。 トークンは利用可能なデータのみサーバー 送信イベント として送信され、ストリームは data: [DONE] メッセージで終了します。
例Pythonコード。 |
No | False |
| stream_options | chatCompletionStreamOptions | ストリーミング応答の選択肢。 設定したときにだけ設定 stream: true。 |
No | None |
| temperature | number | どのサンプリング温度を使うか、0から2の間で。 0.8のような高い値は出力をよりランダムにし、0.2のように低い値はより集中して決定的になります。 一般的にはこれを変更するか、あるいは top_p を変えることを推奨しますが、両方はおすすめしません。 |
No | 1 |
| tool_choice | chatCompletionToolChoiceOption | モデルが呼び出すツール(もしあれば)を制御します。
none モデルはツールを呼び出さず、代わりにメッセージを生成します。
auto つまり、モデルは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べるということです。
required モデルは1つ以上のツールを呼び出しなければならないことを意味します。
{"type": "function", "function": {"name": "my_function"}}で特定のツールを指定すると、モデルはそのツールを呼び出すことを強制します。
none ツールがない場合のデフォルトです。
auto ツールがある場合はデフォルトです。 |
No | |
| tools | アレイ | モデルが呼び出す可能性のあるツールのリスト。 現在、ツールとしてサポートされているのは関数のみです。 これを使って、モデルがJSON入力を生成する可能性のある関数のリストを提供します。 最大128の機能までサポートされています。 |
No | |
| top_logprobs | 整数 | 0から20の間の整数で、各トークン位置で返される可能性が最も高いトークンの数を示し、それぞれに対数の確率が伴います。
logprobs このパラメータを使用する場合は true に設定されなければなりません。 |
No | |
| top_p | number | 温度によるサンプリングの代替として核サンプリングと呼ばれ、モデルは確率質量top_pトークンの結果を考慮します。 つまり0.1とは、確率質量の上位10個を構成するトークンのみ% 考慮されることを意味します。 一般的にはこれを変更するか、あるいは temperature を変えることを推奨しますが、両方はおすすめしません。 |
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であり、悪用の監視や検出に役立ちます。 |
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やAIアプリケーションとやり取りするエンドユーザーを表す複数のパラメータが含まれます。 これらの分野は、セキュリティ運用チームがセキュリティインシデントの調査と軽減を支援し、AIアプリケーションを保護する包括的なアプローチを提供します。 詳細はMicrosoft Defender for Cloudを使ったAIアプリケーション保護について。 | 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やAIアプリケーションとやり取りするエンドユーザーを表す複数のパラメータが含まれます。 これらの分野は、セキュリティ運用チームがセキュリティインシデントの調査と軽減を支援し、AIアプリケーションを保護する包括的なアプローチを提供します。 詳細はMicrosoft Defender for Cloudを使ったAIアプリケーション保護について。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| application_name | 文字列 | 申請書の名前です。 この分野には機密性の高い個人情報を含めるべきではありません。 | 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われるMicrosoft Entra ID(旧称Azure Active Directory)ユーザーオブジェクトIDです。 この分野には機密性の高い個人情報を含めるべきではありません。 | 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です。 生成AIアプリケーションがマルチテナントの場合、これは必須です。 | No | |
| source_ip | 文字列 | 元のクライアントのIPアドレスを取得し、IPv4とIPv6の両方のフォーマットに対応します。 | No |
chatCompletionFunctions
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| description | 文字列 | 関数が何をするかの記述で、モデルがいつどのように関数を呼び出すかを決めるためのもの。 | No | |
| name | 文字列 | 呼び出す関数の名前。 a-z、A-Z、0-9、またはアンダースコアとダッシュを含む必要があり、最大64までの長さです。 | Yes | |
| parameters | FunctionParameters | 関数が受け入れるパラメータは、JSONスキーマオブジェクトとして記述されます。 例についてはガイドと、フォーマットに関するドキュメントについてはJSON Schemaの参考文献をご覧ください。 parametersを省略すると、パラメータリストが空の関数を定義します。 |
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呼び出すことを強制します。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| name | 文字列 | 呼び出しする関数の名前。 | Yes |
chatCompletionFunctionParameters
関数が受け入れるパラメータは、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 ガイド/ と、フォーマットに関するドキュメントは JSONスキーマの参考 文献を参照してください。
このコンポーネントにはプロパティが定義されていません。
chatCompletionRequestMessage
このコンポーネントは以下のいずれかである:
- ChatCompletionRequestDeveloperMessage
- chatCompletionRequestSystemMessage
- chatCompletionRequestUserMessage
- chatCompletionRequestAssistantMessage
- chatCompletionRequestToolMessage
- chatCompletionRequestFunctionMessage
ChatCompletionRequestDeveloperMessage
ユーザーが送るメッセージに関わらず、モデルが従うべき開発者提供の指示。
o1モデル以降では、 developer メッセージが以前の system メッセージに代わるようになりました。
| 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内容。 | Yes | |
| name | 文字列 | 参加者の任意の名前。 同じ役割の参加者を区別するためのモデル情報を提供します。 | No | |
| ロール | 列挙型 | この場合、メッセージ作成者の役割は developer。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内容。 | Yes | |
| name | 文字列 | 参加者の任意の名前。 同じ役割の参加者を区別するためのモデル情報を提供します。 | No | |
| ロール | 列挙型 | この場合、メッセージ作成者の役割は system。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内容。 |
Yes | |
| name | 文字列 | 参加者の任意の名前。 同じ役割の参加者を区別するためのモデル情報を提供します。 | No | |
| ロール | 列挙型 | この場合、メッセージ作成者の役割は user。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内容です。
tool_callsや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 | 廃止され、 tool_callsに置き換えられました。 モデルが生成した関数の名前と引数を呼び出す必要があります。 |
No | |
| └─ arguments | 文字列 | モデルがJSON形式で生成した関数を呼び出す引数。 なお、モデルが必ずしも有効なJSONを生成するわけではなく、関数スキーマで定義されていないパラメータを誤認することがあります。 関数を呼び出す前に、コード内の引数を検証してください。 | No | |
| └─ name | 文字列 | 呼び出しする関数の名前。 | No | |
| name | 文字列 | 参加者の任意の名前。 同じ役割の参加者を区別するためのモデル情報を提供します。 | No | |
| refusal | 文字列 | アシスタントからの拒否メッセージ。 | No | |
| ロール | 列挙型 | この場合、メッセージ作成者の役割は assistant。可能な値: assistant |
Yes | |
| tool_calls | chatCompletionMessageToolCalls | モデルによって生成されるツール呼び出し、例えば関数呼び出しなどです。 | 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内容。 | Yes | |
| ロール | 列挙型 | この場合、メッセージ作成者の役割は tool。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コールです。 | Yes |
chatCompletionRequestFunctionMessage
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| コンテンツ | 文字列 | 関数メッセージの内容です。 | Yes | |
| name | 文字列 | 呼び出しする関数の名前。 | Yes | |
| ロール | 列挙型 | この場合、メッセージ作成者の役割は function。可能な値: function |
Yes |
chatCompletionRequestDeveloperMessageContentPart
このコンポーネントは以下のいずれかである:
chatCompletionRequestSystemMessageContentPart
このコンポーネントは以下のいずれかである:
chatCompletionRequestUserMessageContentPart
このコンポーネントは以下のいずれかである:
- chatCompletionRequestMessageContentPartText
- chatCompletionRequestMessageContentPartImage
- chatCompletionRequestMessageContentPartAudio
chatCompletionRequestAssistantMessageContentPart
このコンポーネントは以下のいずれかである:
chatCompletionRequestToolMessageContentPart
このコンポーネントは以下のいずれかである:
chatCompletionRequestMessageContentPartText
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| SMS 送信 | 文字列 | テキストの内容。 | Yes | |
| 型 | 列挙型 | 内容の種類。 可能な値: text |
Yes |
chatCompletionRequestMessageContentPartAudio
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| input_audio | オブジェクト | Yes | ||
| └─ data | 文字列 | Base64エンコード音声データ。 | No | |
| └─ format | 列挙型 | エンコードされた音声データのフォーマット。 現在「wav」と「mp3」をサポートしています。 可能な値: wav、 mp3 |
No | |
| 型 | 列挙型 | 内容の種類。 いつも input_audio。可能な値: input_audio |
Yes |
chatCompletionRequestMessageContentPartImage
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| image_url | オブジェクト | Yes | ||
| └─ detail | 列挙型 | 画像の詳細レベルを指定します。 詳細は ビジョンガイドをご覧ください。 可能な値: auto、 low、 high |
No | |
| └─ url | 文字列 | 画像のURLかbase64でエンコードされた画像データのいずれかです。 | No | |
| 型 | 列挙型 | 内容の種類。 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る拒否メッセージ。 | Yes | |
| 型 | 列挙型 | 内容の種類。 可能な値: refusal |
Yes |
azureChatExtensionConfiguration
単一のAzure OpenAIチャット拡張の構成データの表現。 これはチャット完了リクエストに使われ、Azure OpenAIのチャット拡張機能を使って応答動作を補強します。 この構成の使用はAzure OpenAIのみと互換性があります。
###Discriminator for azureChatExtensionConfiguration
このコンポーネントはプロパティ type を用いて異なるタイプを識別します:
| Type Value | Schema |
|---|---|
azure_search |
azureSearchChatExtensionConfiguration |
azure_cosmos_db |
azureCosmosDBChatExtensionConfiguration |
elasticsearch |
elasticsearchChatExtensionConfiguration |
mongo_db |
mongoDBChatExtensionConfiguration |
pinecone |
pineconeChatExtensionConfiguration |
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| 型 | azureChatExtensionType | 単一のAzure OpenAIチャット拡張の構成データの表現。 これはチャット完了リクエストに使われ、Azure OpenAIのチャット拡張機能を使って応答動作を補強します。 この構成の使用はAzure OpenAIのみと互換性があります。 |
Yes |
azureChatExtensionType
単一のAzure OpenAIチャット拡張の構成データの表現。 これはチャット完了リクエストに使われ、Azure OpenAIのチャット拡張機能を使って応答動作を補強します。 この構成の使用はAzure OpenAIのみと互換性があります。
| Property | Value |
|---|---|
| Description | 単一のAzure OpenAIチャット拡張の構成データの表現。 これはチャット完了リクエストに使われ、Azure OpenAIのチャット拡張機能を使って応答動作を補強します。 この構成の使用はAzure OpenAIのみと互換性があります。 |
| Type | 文字列 |
| Values | azure_searchazure_cosmos_dbelasticsearchmongo_dbpinecone |
azureSearchChatExtensionConfiguration
Azure SearchをAzure OpenAIチャット拡張機能として使用した場合の設定可能なオプションの具体的な表現です。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| parameters | azureSearchChatExtensionParameters | Azure OpenAIチャット拡張機能として使う場合のAzure検索のパラメータ。 | No | |
| 型 | azureChatExtensionType | 単一のAzure OpenAIチャット拡張の構成データの表現。 これはチャット完了リクエストに使われ、Azure OpenAIのチャット拡張機能を使って応答動作を補強します。 この構成の使用はAzure OpenAIのみと互換性があります。 |
Yes |
azureSearchChatExtensionParameters
Azure OpenAIチャット拡張機能として使う場合のAzure検索のパラメータ。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| allow_partial_result | boolean | trueと指定した場合、システムは部分的な検索結果の使用を許可し、すべてのクエリが失敗した場合にリクエストは失敗します。 指定されていないかfalseと指定された場合、検索クエリが失敗するとリクエストは失敗します。 | No | False |
| 認証 | OnYourDataApiKeyAuthenticationOptionsや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 | Azure Searchリソースが使う絶対的なエンドポイントパスです。 | Yes | |
| fields_mapping | azureSearchIndexFieldMappingOptions | 設定済みのAzure Searchリソースを使用した際のフィールド処理方法を制御するオプション設定。 | No | |
| フィルタ | 文字列 | Search filter. | No | |
| in_scope | boolean | クエリはインデックス付きデータの使用に限定すべきか。 | 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、デフォルト値は citations と intentです。 |
No | |
| index_name | 文字列 | 参照されているAzure検索リソースで利用可能なインデックス名。 | Yes | |
| max_search_queries | 整数 | 最大数の書き換えクエリは、1つのユーザーメッセージに対して検索プロバイダーに送信すべきです。 指定しない場合、システムは送信するクエリの数を決定します。 | No | |
| query_type | azureSearchQueryType | Azure OpenAIチャット拡張機能として使用する際に実行すべきAzure検索検索クエリの種類。 | No | |
| semantic_configuration | 文字列 | クエリの追加セマンティック構成。 | No | |
| strictness | 整数 | 検索関連性フィルタリングの設定厳密性。 厳密度が高いほど、答えの精度は高いですが、呼び起こす記憶力は低いです。 | No | |
| top_n_documents | 整数 | 設定されたクエリで機能するドキュメントの上限数。 | No |
azureSearchIndexFieldMappingOptions
設定済みのAzure Searchリソースを使用した際のフィールド処理方法を制御するオプション設定。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| content_fields | アレイ | コンテンツとして扱うべき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が使うべき区切りパターン。 | No | |
| filepath_field | 文字列 | ファイルパスとして使うインデックスフィールドの名前。 | No | |
| image_vector_fields | アレイ | 画像ベクトルデータを表すフィールドの名前。 | No | |
| title_field | 文字列 | タイトルとして使うインデックスフィールドの名前。 | No | |
| url_field | 文字列 | URLとして使う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際に実行すべきAzure検索検索クエリの種類。
| Property | Value |
|---|---|
| Description | Azure OpenAIチャット拡張機能として使用する際に実行すべきAzure検索検索クエリの種類。 |
| Type | 文字列 |
| Values | simplesemanticvectorvector_simple_hybridvector_semantic_hybrid |
azureCosmosDBChatExtensionConfiguration
Azure Cosmos DBをAzure OpenAIチャット拡張機能として使用した場合の設定可能なオプションの具体的な表現です。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| parameters | azureCosmosDBChatExtensionParameters | Azure OpenAI On Your Data チャット拡張を Azure Cosmos DB for MongoDB vCore で使用する際のパラメータ。 | No | |
| 型 | azureChatExtensionType | 単一のAzure OpenAIチャット拡張の構成データの表現。 これはチャット完了リクエストに使われ、Azure OpenAIのチャット拡張機能を使って応答動作を補強します。 この構成の使用はAzure OpenAIのみと互換性があります。 |
Yes |
azureCosmosDBChatExtensionParameters
Azure OpenAI On Your Data チャット拡張を Azure Cosmos DB for MongoDB vCore で使用する際のパラメータ。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| allow_partial_result | boolean | trueと指定した場合、システムは部分的な検索結果の使用を許可し、すべてのクエリが失敗した場合にリクエストは失敗します。 指定されていないかfalseと指定された場合、検索クエリが失敗するとリクエストは失敗します。 | No | False |
| 認証 | onYourDataConnectionStringAuthenticationOptions | azure OpenAI On Your Data の認証オプションについて、接続文字列 を使用した場合のことです。 | Yes | |
| container_name | 文字列 | Azure Cosmos DBリソースコンテナの名前です。 | Yes | |
| database_name | 文字列 | Azure Cosmos DBで使うMongoDB vCoreデータベース名。 | Yes | |
| embedding_dependency | onYourDataEndpointVectorizationSource または onYourDataDeploymentNameVectorizationSource | Yes | ||
| fields_mapping | azureCosmosDBFieldMappingOptions | 設定済みのAzure Cosmos DBリソースを使用する際のフィールド処理方法を制御するオプション設定。 | Yes | |
| in_scope | boolean | クエリはインデックス付きデータの使用に限定すべきか。 | 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、デフォルト値は citations と intentです。 |
No | |
| index_name | 文字列 | Azure Cosmos DBで使用するMongoDB vCoreインデックス名。 | Yes | |
| max_search_queries | 整数 | 最大数の書き換えクエリは、1つのユーザーメッセージに対して検索プロバイダーに送信すべきです。 指定しない場合、システムは送信するクエリの数を決定します。 | No | |
| strictness | 整数 | 検索関連性フィルタリングの設定厳密性。 厳密度が高いほど、答えの精度は高いですが、呼び起こす記憶力は低いです。 | No | |
| top_n_documents | 整数 | 設定されたクエリで機能するドキュメントの上限数。 | No |
azureCosmosDBFieldMappingOptions
設定済みのAzure Cosmos DBリソースを使用する際のフィールド処理方法を制御するオプション設定。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| content_fields | アレイ | コンテンツとして扱うべき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が使うべき区切りパターン。 | No | |
| filepath_field | 文字列 | ファイルパスとして使うインデックスフィールドの名前。 | No | |
| title_field | 文字列 | タイトルとして使うインデックスフィールドの名前。 | No | |
| url_field | 文字列 | URLとして使う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Elasticsearchを使った際の設定可能なオプションの具体的な表現です。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| parameters | elasticsearchChatExtensionParameters | Elasticsearch®をAzure OpenAIチャット拡張機能として設定する際のパラメータ。 | No | |
| 型 | azureChatExtensionType | 単一のAzure OpenAIチャット拡張の構成データの表現。 これはチャット完了リクエストに使われ、Azure OpenAIのチャット拡張機能を使って応答動作を補強します。 この構成の使用はAzure OpenAIのみと互換性があります。 |
Yes |
elasticsearchChatExtensionParameters
Elasticsearch®をAzure OpenAIチャット拡張機能として設定する際のパラメータ。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| allow_partial_result | boolean | trueと指定した場合、システムは部分的な検索結果の使用を許可し、すべてのクエリが失敗した場合にリクエストは失敗します。 指定されていないかfalseと指定された場合、検索クエリが失敗するとリクエストは失敗します。 | 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®のエンドポイントです。 | Yes | |
| fields_mapping | elasticsearchIndexFieldMappingOptions | 設定済みのElasticsearch®リソースを使用する際のフィールド処理方法を制御するオプション設定。 | No | |
| in_scope | boolean | クエリはインデックス付きデータの使用に限定すべきか。 | 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、デフォルト値は citations と intentです。 |
No | |
| index_name | 文字列 | Elasticsearch®のインデックス名。 | Yes | |
| max_search_queries | 整数 | 最大数の書き換えクエリは、1つのユーザーメッセージに対して検索プロバイダーに送信すべきです。 指定しない場合、システムは送信するクエリの数を決定します。 | No | |
| query_type | elasticsearchQueryType | Azure OpenAIチャット拡張機能として使う際に実行すべきElasticsearch®検索クエリの種類。 | No | |
| strictness | 整数 | 検索関連性フィルタリングの設定厳密性。 厳密度が高いほど、答えの精度は高いですが、呼び起こす記憶力は低いです。 | No | |
| top_n_documents | 整数 | 設定されたクエリで機能するドキュメントの上限数。 | No |
elasticsearchIndexFieldMappingOptions
設定済みのElasticsearch®リソースを使用する際のフィールド処理方法を制御するオプション設定。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| content_fields | アレイ | コンテンツとして扱うべき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が使うべき区切りパターン。 | No | |
| filepath_field | 文字列 | ファイルパスとして使うインデックスフィールドの名前。 | No | |
| title_field | 文字列 | タイトルとして使うインデックスフィールドの名前。 | No | |
| url_field | 文字列 | URLとして使う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う際に実行すべきElasticsearch®検索クエリの種類。
| Property | Value |
|---|---|
| Description | Azure OpenAIチャット拡張機能として使う際に実行すべきElasticsearch®検索クエリの種類。 |
| Type | 文字列 |
| Values | simplevector |
mongoDBChatExtensionConfiguration
Mongo DBをAzure OpenAIチャット拡張機能として使う際の設定可能なオプションの具体的な表現です。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| parameters | mongoDBChatExtensionParameters | Mongo DBを使う際にAzure OpenAI On Your Dataチャット拡張機能を設定する際に使うパラメータ。 | No | |
| 型 | azureChatExtensionType | 単一のAzure OpenAIチャット拡張の構成データの表現。 これはチャット完了リクエストに使われ、Azure OpenAIのチャット拡張機能を使って応答動作を補強します。 この構成の使用はAzure OpenAIのみと互換性があります。 |
Yes |
mongoDBChatExtensionParameters
Mongo DBを使う際にAzure OpenAI On Your Dataチャット拡張機能を設定する際に使うパラメータ。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| allow_partial_result | boolean | trueと指定した場合、システムは部分的な検索結果の使用を許可し、すべてのクエリが失敗した場合にリクエストは失敗します。 指定されていないかfalseと指定された場合、検索クエリが失敗するとリクエストは失敗します。 | No | False |
| app_name | 文字列 | Mongoデータベースアプリケーションの名前です。 | Yes | |
| 認証 | onYourDataUsernameAndPasswordAuthenticationOptions | ユーザー名とパスワードを使用した場合のAzure OpenAIの認証オプションについて。 | Yes | |
| collection_name | 文字列 | モンゴDBコレクションの名称です。 | Yes | |
| database_name | 文字列 | Mongoデータベースの名前です。 | Yes | |
| embedding_dependency | onYourDataEndpointVectorizationSource または onYourDataDeploymentNameVectorizationSource | Yes | ||
| エンドポイント | 文字列 | MongoのDBクラスタエンドポイントの名前です。 | Yes | |
| fields_mapping | mongoDBFieldMappingOptions | 設定済みのMongoデータベースリソースを使用する際のフィールド処理方法を制御するオプション設定。 | Yes | |
| in_scope | boolean | クエリはインデックス付きデータの使用に限定すべきか。 | 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、デフォルト値は citations と intentです。 |
No | |
| index_name | 文字列 | モンゴDBインデックスの名称です。 | Yes | |
| max_search_queries | 整数 | 最大数の書き換えクエリは、1つのユーザーメッセージに対して検索プロバイダーに送信すべきです。 指定しない場合、システムは送信するクエリの数を決定します。 | No | |
| strictness | 整数 | 検索関連性フィルタリングの設定厳密性。 厳密度が高いほど、答えの精度は高いですが、呼び起こす記憶力は低いです。 | No | |
| top_n_documents | 整数 | 設定されたクエリで機能するドキュメントの上限数。 | No |
mongoDBFieldMappingOptions
設定済みのMongoデータベースリソースを使用する際のフィールド処理方法を制御するオプション設定。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| content_fields | アレイ | コンテンツとして扱うべき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が使うべき区切りパターン。 | No | |
| filepath_field | 文字列 | ファイルパスとして使うインデックスフィールドの名前。 | No | |
| title_field | 文字列 | タイトルとして使うインデックスフィールドの名前。 | No | |
| url_field | 文字列 | URLとして使う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Pineconeを使った際の設定可能なオプションの具体的な表現です。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| parameters | pineconeChatExtensionParameters | Azure OpenAI Pinecone chat extensions の設定パラメータ。 | No | |
| 型 | azureChatExtensionType | 単一のAzure OpenAIチャット拡張の構成データの表現。 これはチャット完了リクエストに使われ、Azure OpenAIのチャット拡張機能を使って応答動作を補強します。 この構成の使用はAzure OpenAIのみと互換性があります。 |
Yes |
pineconeChatExtensionParameters
Azure OpenAI Pinecone chat extensions の設定パラメータ。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| allow_partial_result | boolean | trueと指定した場合、システムは部分的な検索結果の使用を許可し、すべてのクエリが失敗した場合にリクエストは失敗します。 指定されていないかfalseと指定された場合、検索クエリが失敗するとリクエストは失敗します。 | No | False |
| 認証 | onYourDataApiKeyAuthenticationOptions | APIキーを使用した際のAzure OpenAI On Your Dataの認証オプションについて。 | Yes | |
| embedding_dependency | onYourDataDeploymentNameVectorizationSource | Azure OpenAI On Your Dataがベクターサーチを適用する際に使用するベクトル化ソースの詳細は、同じAzure OpenAIリソース内の内部埋め込みモデル展開名に基づいています。 | Yes | |
| 環境 | 文字列 | 環境名はパインコーンです。 | Yes | |
| fields_mapping | pineconeFieldMappingOptions | 設定済みのPineconeリソースを使用した場合のフィールド処理方法を制御するオプション設定。 | Yes | |
| in_scope | boolean | クエリはインデックス付きデータの使用に限定すべきか。 | 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、デフォルト値は citations と intentです。 |
No | |
| index_name | 文字列 | パインコーンデータベース索引の名称です。 | Yes | |
| max_search_queries | 整数 | 最大数の書き換えクエリは、1つのユーザーメッセージに対して検索プロバイダーに送信すべきです。 指定しない場合、システムは送信するクエリの数を決定します。 | No | |
| strictness | 整数 | 検索関連性フィルタリングの設定厳密性。 厳密度が高いほど、答えの精度は高いですが、呼び起こす記憶力は低いです。 | No | |
| top_n_documents | 整数 | 設定されたクエリで機能するドキュメントの上限数。 | No |
pineconeFieldMappingOptions
設定済みのPineconeリソースを使用した場合のフィールド処理方法を制御するオプション設定。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| content_fields | アレイ | コンテンツとして扱うべき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が使うべき区切りパターン。 | No | |
| filepath_field | 文字列 | ファイルパスとして使うインデックスフィールドの名前。 | No | |
| title_field | 文字列 | タイトルとして使うインデックスフィールドの名前。 | No | |
| url_field | 文字列 | URLとして使うインデックスフィールドの名前。 | No |
onYourDataAuthenticationOptions
あなたのデータに対するAzure OpenAIの認証オプション。
onYourDataAuthenticationOptionsの識別器
このコンポーネントはプロパティ type を用いて異なるタイプを識別します:
| Type Value | 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でサポートされている認証タイプ。 | Yes |
onYourDataContextProperty
コンテキストの性質です。
| Property | Value |
|---|---|
| Description | コンテキストの性質です。 |
| Type | 文字列 |
| Values | citationsintentall_retrieved_documents |
onYourDataAuthenticationType
Azure OpenAI On Your Dataでサポートされている認証タイプ。
| Property | Value |
|---|---|
| Description | Azure OpenAI On Your Dataでサポートされている認証タイプ。 |
| Type | 文字列 |
| Values | api_keyconnection_stringkey_and_key_idencoded_api_keyaccess_tokensystem_assigned_managed_identityuser_assigned_managed_identityusername_and_password |
onYourDataApiKeyAuthenticationOptions
APIキーを使用した際のAzure OpenAI On Your Dataの認証オプションについて。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| キー | 文字列 | 認証に使うAPIキー。 | No | |
| 型 | onYourDataAuthenticationType | Azure OpenAI On Your Dataでサポートされている認証タイプ。 | Yes |
onYourDataConnectionStringAuthenticationOptions
azure OpenAI On Your Data の認証オプションについて、接続文字列 を使用した場合のことです。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| connection_string | 文字列 | 認証に使う接続文字列。 | No | |
| 型 | onYourDataAuthenticationType | Azure OpenAI On Your Dataでサポートされている認証タイプ。 | Yes |
onYourDataKeyAndKeyIdAuthenticationOptions
ElasticsearchキーとキーIDペアを使用した際の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 | 認証に使うためのElasticsearchキー。 | No | |
| key_id | 文字列 | 認証に使うElasticsearchキーIDです。 | No | |
| 型 | onYourDataAuthenticationType | Azure OpenAI On Your Dataでサポートされている認証タイプ。 | Yes |
onYourDataEncodedApiKeyAuthenticationOptions
ElasticsearchでエンコードされたAPIキーを使用した場合の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 | 認証に使うためのElasticsearchエンコードAPIキー。 | No | |
| 型 | onYourDataAuthenticationType | Azure OpenAI On Your Dataでサポートされている認証タイプ。 | Yes |
onYourDataAccessTokenAuthenticationOptions
アクセストークンを使用した際のAzure OpenAI On Your Dataの認証オプションについて。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| access_token | 文字列 | 認証に使うアクセストークン。 | No | |
| 型 | onYourDataAuthenticationType | Azure OpenAI On Your Dataでサポートされている認証タイプ。 | Yes |
onYourDataSystemAssignedManagedIdentityAuthenticationOptions
システム割り当て管理型IDを使用した際のAzure OpenAI On Your Dataの認証オプションについて。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| 型 | onYourDataAuthenticationType | Azure OpenAI On Your Dataでサポートされている認証タイプ。 | Yes |
onYourDataUserAssignedManagedIdentityAuthenticationOptions
ユーザー割り当て管理IDを使用した際のAzure OpenAI On Your Dataの認証オプションについて。
| 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管理IDのリソースID。 | No | |
| 型 | onYourDataAuthenticationType | Azure OpenAI On Your Dataでサポートされている認証タイプ。 | Yes |
onYourDataUsernameAndPasswordAuthenticationOptions
ユーザー名とパスワードを使用した場合のAzure OpenAIの認証オプションについて。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| パスワード | 文字列 | The password. 認証に使うために。 | No | |
| 型 | onYourDataAuthenticationType | Azure OpenAI On Your Dataでサポートされている認証タイプ。 | Yes | |
| ユーザー名 | 文字列 | 認証用のユーザー名です。 | No |
onYourDataVectorizationSource
Azure OpenAI On Your Dataのベクトル検索によるベクトル化ソースの抽象表現です。
このコンポーネントはプロパティ type を用いて異なるタイプを識別します:
| Type Value | Schema |
|---|---|
endpoint |
onYourDataEndpointVectorizationSource |
deployment_name |
onYourDataDeploymentNameVectorizationSource |
integrated |
onYourDataIntegratedVectorizationSource |
model_id |
onYourDataModelIdVectorizationSource |
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| 型 | onYourDataVectorizationSourceType | Azure OpenAI On Your Dataがベクター検索用のベクトル化設定に使用できる利用可能なソースを表しています。 | Yes |
onYourDataVectorizationSourceType
Azure OpenAI On Your Dataがベクター検索用のベクトル化設定に使用できる利用可能なソースを表しています。
| Property | Value |
|---|---|
| Description | Azure OpenAI On Your Dataがベクター検索用のベクトル化設定に使用できる利用可能なソースを表しています。 |
| Type | 文字列 |
| Values | endpointdeployment_nameintegratedmodel_id |
onYourDataEndpointVectorizationSource
ベクトル検索を適用する際にAzure OpenAI On Your Dataで使用されるベクトル化ソースの詳細。これは公開されたAzure OpenAIエンドポイントの埋め込み呼び出しに基づいています。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| 認証 | onYourDataApiKeyAuthenticationOptions または onYourDataAccessTokenAuthenticationOptions | No | ||
| dimensions | 整数 | 埋め込みが持つべき次元の数。
text-embedding-3年以降のモデルのみでサポートされています。 |
No | |
| エンドポイント | 文字列 | 埋め込みを取得するための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の形式であるべきです。 APIバージョンのクエリパラメータは許可されていません。 |
No | |
| 型 | onYourDataVectorizationSourceType | Azure OpenAI On Your Dataがベクター検索用のベクトル化設定に使用できる利用可能なソースを表しています。 | Yes |
onYourDataDeploymentNameVectorizationSource
ベクトル検索を適用する際にAzure OpenAI On Your Dataで使用されるベクトル化ソースの詳細は、同じAzure OpenAIリソース内の内部埋め込みモデル展開名に基づいています。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| deployment_name | 文字列 | ベクトル化に使用されるモデル展開名を指定します。 このモデル展開は同じAzure OpenAIリソース内で行う必要がありますが、On Your Dataでは公開コールではなく内部呼び出しを通じてこのモデル展開が使用されるため、プライベートネットワーク内でもベクターサーチが可能です。 | No | |
| dimensions | 整数 | 埋め込みが持つべき次元の数。
text-embedding-3年以降のモデルのみでサポートされています。 |
No | |
| 型 | onYourDataVectorizationSourceType | Azure OpenAI On Your Dataがベクター検索用のベクトル化設定に使用できる利用可能なソースを表しています。 | Yes |
onYourDataIntegratedVectorizationSource
探索リソース内で定義された統合ベクトルライザーを表します。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| 型 | onYourDataVectorizationSourceType | Azure OpenAI On Your Dataがベクター検索用のベクトル化設定に使用できる利用可能なソースを表しています。 | Yes |
onYourDataModelIdVectorizationSource
Azure OpenAI On Your Dataがベクトル検索を適用する際に使用するベクトル化ソースの詳細で、検索サービスモデルIDに基づいています。 現在はElasticsearch®のみがサポートしています。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| model_id | 文字列 | ベクトル化に使用するモデルIDを指定します。 このモデルIDは検索サービスで定義されなければなりません。 | No | |
| 型 | onYourDataVectorizationSourceType | Azure OpenAI On Your Dataがベクター検索用のベクトル化設定に使用できる利用可能なソースを表しています。 | Yes |
azureChatExtensionsMessageContext
Azure OpenAIチャット拡張機能が対応するチャット完了応答の生成に関与した際に追加のコンテキスト情報を表現したものです。 このコンテキスト情報は、対応する拡張機能を使用するように設定されたAzure OpenAIリクエストを使用した場合にのみ入力されます。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| all_retrieved_documents | アレイ | 回収されたすべての文書。 | No | |
| citations | アレイ | データソースの取得結果は、応答のアシスタントメッセージを生成するために使用されます。 | No | |
| 意図 | 文字列 | チャット履歴から検出された意図は、文脈を引き継ぐために次のターンに渡されていました。 | No |
citation
チャット完了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です。 | No | |
| コンテンツ | 文字列 | 引用内容。 | Yes | |
| filepath | 文字列 | 引用のファイルパス。 | No | |
| rerank_score | number | 取得した文書の再ランクスコア。 | No | |
| title | 文字列 | 表彰状のタイトル。 | No | |
| url | 文字列 | 引用のURLです。 | No |
retrievedDocument
回収された文書。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| chunk_id | 文字列 | 引用のチャンクIDです。 | No | |
| コンテンツ | 文字列 | 引用内容。 | 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 | 検索された文書のフィルタリング理由。 | No | |
| original_search_score | number | 取得した文書の元の検索スコア。 | No | |
| rerank_score | number | 取得した文書の再ランクスコア。 | No | |
| search_queries | アレイ | 文書を取得するために使われる検索クエリ。 | No | |
| title | 文字列 | 表彰状のタイトル。 | No | |
| url | 文字列 | 引用のURLです。 | No |
filterReason
検索された文書のフィルタリング理由。
| Property | Value |
|---|---|
| Description | 検索された文書のフィルタリング理由。 |
| 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です。 | Yes | |
| └─ arguments | 文字列 | モデルがJSON形式で生成した関数を呼び出す引数。 なお、モデルが必ずしも有効なJSONを生成するわけではなく、関数スキーマで定義されていないパラメータを誤認することがあります。 関数を呼び出す前に、コード内の引数を検証してください。 | No | |
| └─ name | 文字列 | 呼び出しする関数の名前。 | No | |
| id | 文字列 | ツールコールのIDです。 | Yes | |
| 型 | toolCallType | この場合、ツールコールの種類 function。 |
Yes |
toolCallType
この場合、ツールコールの種類 function。
| Property | Value |
|---|---|
| Description | この場合、ツールコールの種類 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コールです。 | 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 | この場合、メッセージ作成者の役割は function。可能な値: function |
No |
createChatCompletionResponse
提供された入力に基づいてモデルから返されるチャット完了応答を表します。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| choices | アレイ | チャット完了の選択肢一覧。
nが1より大きくなれば、1より多くなることもあります。 |
Yes | |
| created | 整数 | チャット完了が作成されたUnixのタイムスタンプ(秒単位)です。 | Yes | |
| id | 文字列 | チャット完了のための一意識別子。 | Yes | |
| モデル | 文字列 | チャット完了に使われたモデル。 | Yes | |
| オブジェクト | 列挙型 | オブジェクトタイプは常に chat.completionです。可能な値: chat.completion |
Yes | |
| prompt_filter_results | promptFilterResults | リクエスト内のプロンプトが0つ以上に対してコンテンツフィルタリングの結果が出ます。 ストリーミングリクエストでは、異なるプロンプトの結果が異なる時間や順序で届くことがあります。 | No | |
| system_fingerprint | 文字列 | このフィンガープリントはモデルが動作するバックエンド構成を表します。seedリクエストパラメータと組み合わせて、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理解するために使用できます。 |
No | |
| 使用 | completionUsage | 完了リクエストの使用統計。 | No |
createChatCompletionStreamResponse
提供された入力に基づいてモデルから返されるチャット完了応答のストリームチャンクを表します。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| choices | アレイ | チャット完了の選択肢一覧。
nが1より大きい場合、複数の要素を含むことができます。 |
Yes | |
| created | 整数 | チャット完了が作成されたUnixのタイムスタンプ(秒単位)です。 各チャンクは同じタイムスタンプを持っています。 | Yes | |
| id | 文字列 | チャット完了のための一意識別子。 各チャンクは同じIDを持っています。 | Yes | |
| モデル | 文字列 | 完備化を生成するモデル。 | Yes | |
| オブジェクト | 列挙型 | オブジェクトタイプは常に chat.completion.chunkです。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動作するバックエンド構成を表します。seedリクエストパラメータと組み合わせて、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理解するために使用できます。 |
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完了のデルタ。
| 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内容です。 | No | |
| function_call | オブジェクト | 廃止され、 tool_callsに置き換えられました。 モデルが生成した関数の名前と引数を呼び出す必要があります。 |
No | |
| └─ arguments | 文字列 | モデルがJSON形式で生成した関数を呼び出す引数。 なお、モデルが必ずしも有効なJSONを生成するわけではなく、関数スキーマで定義されていないパラメータを誤認することがあります。 関数を呼び出す前に、コード内の引数を検証してください。 | No | |
| └─ name | 文字列 | 呼び出しする関数の名前。 | No | |
| refusal | 文字列 | モデルによって生成される拒否メッセージ。 | No | |
| ロール | 列挙型 | このメッセージの作者の役割。 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 | ||
| └─ arguments | 文字列 | モデルがJSON形式で生成した関数を呼び出す引数。 なお、モデルが必ずしも有効なJSONを生成するわけではなく、関数スキーマで定義されていないパラメータを誤認することがあります。 関数を呼び出す前に、コード内の引数を検証してください。 | No | |
| └─ name | 文字列 | 呼び出しする関数の名前。 | No | |
| id | 文字列 | ツールコールのIDです。 | No | |
| インデックス | 整数 | Yes | ||
| 型 | 列挙型 | 道具の種類。 現在、サポートされているのは function のみです。可能な値: function |
No |
chatCompletionStreamOptions
ストリーミング応答の選択肢。 設定したときにだけ設定 stream: true。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| include_usage | boolean | 設定すると、 data: [DONE] メッセージの前に追加のチャンクがストリーミングされます。 このチャンクの usage フィールドはリクエスト全体のトークン使用統計を示し、 choices フィールドは常に空の配列になります。 その他のチャンクもまた usage フィールドを含みますが、nullの値が付いています。 |
No |
chatCompletionChoiceLogProbs
選択の確率情報を記録してください。
| 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内容トークンのリスト。 | Yes | |
| refusal | アレイ | ログ確率情報付きのメッセージ拒否トークンのリスト。 | 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リストです。 複数のトークンで表される文字や、それら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場合に有用です。 トークンにバイト表現がなければ null 可能です。 |
Yes | |
| logprob | number | このトークンの対数確率。 | Yes | |
| トークン | 文字列 | The token. | Yes | |
| top_logprobs | アレイ | このトークン位置における最も可能性が高いトークンとその対数確率のリスト。 まれに、返却された top_logprobs 数が少ないこともあります。 |
Yes |
chatCompletionResponseMessage
モデルによって生成されるチャット完了メッセージ。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| audio | オブジェクト | 音声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音声応答に関するデータが含まれます。 | No | |
| └─ data | 文字列 | モデルがリクエストで指定されたフォーマットで生成したBase64エンコードされたオーディオバイト。 |
No | |
| └─ expires_at | 整数 | この音声応答がサーバー上で複数ターンの会話で使用できなくなるUnixタイムスタンプ(秒単位)を示します。 |
No | |
| └─ id | 文字列 | この音声応答の一意識別子。 | No | |
| └─ transcript | 文字列 | モデルが生成した音声の書き起こし。 | 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 | Azure OpenAIチャット拡張機能が対応するチャット完了応答の生成に関与した際に追加のコンテキスト情報を表現したものです。 このコンテキスト情報は、対応する拡張機能を使用するように設定されたAzure OpenAIリクエストを使用した場合にのみ入力されます。 | No | |
| function_call | chatCompletionFunctionCall | 廃止され、 tool_callsに置き換えられました。 モデルが生成した関数の名前と引数を呼び出す必要があります。 |
No | |
| refusal | 文字列 | モデルによって生成される拒否メッセージ。 | Yes | |
| ロール | chatCompletionResponseMessageRole | レスポンスメッセージの作者の役割。 | Yes | |
| tool_calls | アレイ | モデルによって生成されるツール呼び出し、例えば関数呼び出しなどです。 | No |
chatCompletionResponseMessageRole
レスポンスメッセージの作者の役割。
| Property | Value |
|---|---|
| Description | レスポンスメッセージの作者の役割。 |
| Type | 文字列 |
| Values | assistant |
chatCompletionToolChoiceOption
モデルが呼び出すツール(もしあれば)を制御します。
none モデルはツールを呼び出さず、代わりにメッセージを生成します。
auto つまり、モデルは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べるということです。
required モデルは1つ以上のツールを呼び出しなければならないことを意味します。
{"type": "function", "function": {"name": "my_function"}}で特定のツールを指定すると、モデルはそのツールを呼び出すことを強制します。
none ツールがない場合のデフォルトです。
auto ツールがある場合はデフォルトです。
このコンポーネントは以下のいずれかである:
chatCompletionNamedToolChoice
モデルが使うべきツールを指定します。 モデルに特定の関数を強制的に呼び出すために使います。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| 関数 | オブジェクト | Yes | ||
| └─ name | 文字列 | 呼び出しする関数の名前。 | No | |
| 型 | 列挙型 | 道具の種類。 現在、サポートされているのは function のみです。可能な値: function |
Yes |
ParallelToolCalls
工具使用中に並列関数呼び出しを有効にするかどうか。
このコンポーネントにはプロパティが定義されていません。
PredictionContent
静的予測出力コンテンツ、例えば再生中のテキストファイルの内容。
| 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際にマッチングすべき内容。 生成されたトークンがこの内容に一致すれば、モデル全体の応答をより速く返すことができます。 | Yes | |
| 型 | 列挙型 | 提供したい予測コンテンツの種類。 このタイプは常に contentされています。可能な値: content |
Yes |
chatCompletionMessageToolCalls
モデルによって生成されるツール呼び出し、例えば関数呼び出しなどです。
このコンポーネントにはプロパティが定義されていません。
ChatCompletionModalities
このリクエストのためにモデルに生成してほしい出力タイプ。 ほとんどのモデルはテキスト生成が可能であり、これがデフォルトです:
["text"]
gpt-4o-audio-previewモデルは音声生成にも利用できます。 このモデルにテキストと音声の両方の応答を生成するよう依頼するには、以下を利用できます:
["text", "audio"]
このコンポーネントにはプロパティが定義されていません。
chatCompletionFunctionCall
廃止され、 tool_callsに置き換えられました。 モデルが生成した関数の名前と引数を呼び出す必要があります。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| arguments | 文字列 | モデルがJSON形式で生成した関数を呼び出す引数。 なお、モデルが必ずしも有効なJSONを生成するわけではなく、関数スキーマで定義されていないパラメータを誤認することがあります。 関数を呼び出す前に、コード内の引数を検証してください。 | Yes | |
| name | 文字列 | 呼び出しする関数の名前。 | Yes |
completionUsage
完了リクエストの使用統計。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| completion_tokens | 整数 | 生成された完了項目のトークン数。 | Yes | |
| completion_tokens_details | オブジェクト | 完了で使われたトークンの内訳。 | No | |
| └─ accepted_prediction_tokens | 整数 | 予測出力を使用する場合、予測中に完了に現れたトークンの数を示します。 | No | |
| └─ audio_tokens | 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 | |
| └─ reasoning_tokens | 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 | |
| └─ rejected_prediction_tokens | 整数 | 予測出力を使用する場合、完了に現れなかったトークンの数を予測に含みます。 しかし、推論トークンと同様に、これらのトークンは請求、出力、コンテキストウィンドウの制限のために完了トークンの総数に含まれます。 | 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 | |
| └─ audio_tokens | 整数 | プロンプトに音声入力トークンが存在します。 | No | |
| └─ cached_tokens | 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 | リクエストで使用されたトークンの総数(プロンプト+完了)。 | Yes |
chatCompletionTool
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| 関数 | FunctionObject | Yes | ||
| 型 | 列挙型 | 道具の種類。 現在、サポートされているのは function のみです。可能な値: function |
Yes |
FunctionParameters
関数が受け入れるパラメータは、JSONスキーマオブジェクトとして記述されます。 例についてはガイドと、フォーマットに関するドキュメントについてはJSON Schemaの参考文献をご覧ください。
parametersを省略すると、パラメータリストが空の関数を定義します。
このコンポーネントにはプロパティが定義されていません。
FunctionObject
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| description | 文字列 | 関数が何をするかの記述で、モデルがいつどのように関数を呼び出すかを決めるためのもの。 | No | |
| name | 文字列 | 呼び出す関数の名前。 a-z、A-Z、0-9、またはアンダースコアとダッシュを含む必要があり、最大64までの長さです。 | Yes | |
| parameters | FunctionParameters | 関数が受け入れるパラメータは、JSONスキーマオブジェクトとして記述されます。 例についてはガイドと、フォーマットに関するドキュメントについてはJSON Schemaの参考文献をご覧ください。 parametersを省略すると、パラメータリストが空の関数を定義します。 |
No | |
| strict | boolean | 関数呼び出しを生成する際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た正確なスキーマに従います。
true
strict時にはJSONスキーマの一部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 | 定義される応答形式の種類: text可能な値: text |
Yes |
ResponseFormatJsonObject
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| 型 | 列挙型 | 定義される応答形式の種類: json_object可能な値: json_object |
Yes |
ResponseFormatJsonSchemaSchema
応答形式のスキーマは、JSONスキーマオブジェクトとして説明されます。
このコンポーネントにはプロパティが定義されていません。
ResponseFormatJsonSchema
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| json_schema | オブジェクト | Yes | ||
| └─ description | 文字列 | 回答形式の説明であり、モデルがその形式での応答方法を決定するために用いられます。 | No | |
| └─ name | 文字列 | レスポンス形式の名前です。 a-z、A-Z、0-9、またはアンダースコアとダッシュを含む必要があり、最大64までの長さです。 | No | |
| └─ schema | ResponseFormatJsonSchemaSchema | 応答形式のスキーマは、JSONスキーマオブジェクトとして説明されます。 | No | |
| └─ strict | boolean | 出力を生成する際に厳格なスキーマ準拠を有効にするかどうか。 trueに設定すると、モデルは常に schema フィールドで定義された正確なスキーマに従います。
true
strict時にはJSONスキーマの一部のみがサポートされます。 |
No | False |
| 型 | 列挙型 | 定義される応答形式の種類: json_schema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
Translation request.
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| ファイル | 文字列 | 翻訳用の音声ファイル。 | 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、前の音声セグメントを続けるためのオプションテキスト。 プロンプトは英語で書かれるべきです。 | No | |
| response_format | audioResponseFormat | 出力のフォーマットを定義します。 | No | |
| temperature | number | サンプリング温度は0から1の間です。 0.8のような高い値は出力をよりランダムにし、0.2のように低い値はより集中して決定的になります。 0に設定された場合、モデルは対数確率を用いて特定の閾値に達するまで自動的に温度を上げます。 | No | 0 |
audioResponse
json response_format翻訳または転写応答
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| SMS 送信 | 文字列 | 翻訳または文字起こしのテキスト。 | Yes |
audioVerboseResponse
response_formatが翻訳または転写された応答verbose_json
| 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 | 音声タスクの種類。 | No | |
| SMS 送信 | 文字列 | 翻訳または文字起こしのテキスト。 | Yes | |
| words | アレイ | No |
audioResponseFormat
出力のフォーマットを定義します。
| Property | Value |
|---|---|
| Description | 出力のフォーマットを定義します。 |
| Type | 文字列 |
| Values | jsontextsrtverbose_jsonvtt |
createTranscriptionRequest
Transcription request.
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| ファイル | 文字列 | 音声ファイルオブジェクトを文字起こしします。 | Yes | |
| 言語 | 文字列 | 入力音声の言語。 入力言語をISO-639-1形式で提供することで、精度と遅延が向上します。 | 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、前の音声セグメントを続けるためのオプションテキスト。 プロンプトは音声言語に合っているべきです。 | No | |
| response_format | audioResponseFormat | 出力のフォーマットを定義します。 | No | |
| temperature | number | サンプリング温度は0から1の間です。 0.8のような高い値は出力をよりランダムにし、0.2のように低い値はより集中して決定的になります。 0に設定された場合、モデルは対数確率を用いて特定の閾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 | この文字起こしのために入力するタイムスタンプの細さ。
response_format タイムスタンプの粒度を使わせるように verbose_json 設定する必要があります。 これらの選択肢のいずれか、または両方がサポートされています: wordまたは segment。 注:セグメントタイムスタンプに追加の遅延はありませんが、ワードタイムスタンプを生成すると追加の遅延が発生します。 |
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 | 平均対数確率。 | No | |
| compression_ratio | number | Compression ratio. | No | |
| end | number | セグメントの端がずれています。 | No | |
| id | 整数 | Segment identifier. | No | |
| no_speech_prob | number | 「発言禁止」の確率。 | No | |
| seek | number | セグメントのオフセット。 | No | |
| start | number | セグメント開始はずれています。 | No | |
| temperature | number | Temperature. | No | |
| SMS 送信 | 文字列 | Segment text. | 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 | Wordの終わりのオフセット。 | No | |
| start | number | Wordはオフセットでスタートします。 | No | |
| ワード | 文字列 | Word | No |
createSpeechRequest
Speech request.
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| 入力 | 文字列 | 音声合成のためのテキスト。 最大文字数は4,096文字です。 | Yes | |
| response_format | 列挙型 | 音声を合成するためのフォーマット。 可能な値: mp3、 opus、 aac、 flac、 wav、 pcm |
No | |
| speed | number | 合成音声の速度。
0.25から4.0の中から値を選びます。
1.0 はデフォルトです。 |
No | 1.0 |
| voice | 列挙型 | 音声合成に使う声。 可能な値: alloy、 echo、 fable、 onyx、 nova、 shimmer |
Yes |
imageQuality
生成される画像の品質。
| Property | Value |
|---|---|
| Description | 生成される画像の品質。 |
| Type | 文字列 |
| Default | auto |
| Values | autohighmediumlowhdstandard |
imagesResponseFormat
生成された画像が返される形式。
| Property | Value |
|---|---|
| Description | 生成された画像が返される形式。 |
| Type | 文字列 |
| Default | url |
| Values | urlb64_json |
imagesOutputFormat
生成された画像が返されるファイル形式。 シリーズモデルのみ対応。
| Property | Value |
|---|---|
| Description | 生成された画像が返されるファイル形式。 GPT-image-1シリーズモデルのみに対応しています。 |
| Type | 文字列 |
| Default | png |
| Values | pngjpeg |
imageSize
生成される画像のサイズ。
| Property | Value |
|---|---|
| Description | 生成される画像のサイズ。 |
| Type | 文字列 |
| Default | auto |
| Values | auto1792x10241024x17921024x10241024x15361536x1024 |
imageStyle
生成された画像のスタイル。 dall-e-3のみ対応しています。
| Property | Value |
|---|---|
| Description | 生成された画像のスタイル。 dall-e-3のみ対応しています。 |
| Type | 文字列 |
| Default | vivid |
| Values | vividnatural |
imageBackground
生成画像の背景の透明度設定が可能です。 このパラメータはGPT-image-1シリーズモデルのみでサポートされています。
| Property | Value |
|---|---|
| Description | 生成画像の背景の透明度設定が可能です。 このパラメータはGPT-image-1シリーズモデルのみで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 | 生成画像の背景の透明度設定が可能です。 このパラメータはGPT-image-1シリーズモデルのみでサポートされています。 | No | auto |
| n | 整数 | 生成すべき画像の数。 dall-e-3 では、n=1 のみがサポートされます。 | No | 1 |
| output_compression | 整数 | 生成画像の圧縮レベル(0-100%)です。 このパラメータはjpeg出力フォーマットのgpt-image-1シリーズモデルのみに対応しています。 | No | 100 |
| output_format | imagesOutputFormat | 生成された画像が返されるファイル形式。 GPT-image-1シリーズモデルのみに対応しています。 | No | png |
| ダイアログを表示する | 文字列 | 目的の画像のテキスト説明。 GPT-image-1シリーズモデルの最大文字数は32,000文字、dall-e-3モデルでは4,000文字です | Yes | |
| quality | imageQuality | 生成される画像の品質。 | No | auto |
| response_format | imagesResponseFormat | 生成された画像が返される形式。 dall-e-3のみ対応しています。 | No | url |
| size | imageSize | 生成される画像のサイズ。 | No | auto |
| スタイル | imageStyle | 生成された画像のスタイル。 dall-e-3のみ対応しています。 | 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であり、悪用の監視や検出に役立ちます。 | 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画像ファイルまたは画像の配列でなければなりません。 各画像はpngまたはjpgファイルで、25MB未満であるべきです。 | Yes | |
| マスク | 文字列 | 完全に透明な領域(例:アルファがゼロ)で編集すべき場所を示す追加の画像があります。 複数の画像が提供されている場合、マスクは最初の画像に適用されます。 有効なPNGファイルで、4MB未満で、画像と同じサイズでなければなりません。 | No | |
| n | 整数 | 生成すべき画像の数。 | No | 1 |
| ダイアログを表示する | 文字列 | 目的の画像のテキスト説明。 最大文字数は32000文字です。 | Yes | |
| quality | imageQuality | 生成される画像の品質。 | No | auto |
| response_format | imagesResponseFormat | 生成された画像が返される形式。 | No | url |
| size | imageSize | 生成される画像のサイズ。 | 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であり、悪用の監視や検出に役立ちます。 | No |
generateImagesResponse
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| created | 整数 | 操作が作られたUnixのタイムスタンプ。 | Yes | |
| データ | アレイ | 成功した場合の操作結果データ | Yes | |
| 使用 | imageGenerationsUsage | 画像生成リクエストのためのトークン使用情報を表します。 GPT-image-1シリーズモデルのみです。 | No |
imageResult
成功すれば画像のURLまたは符号化された画像が表示され、そうでなければエラーとなります。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| b64_json | 文字列 | base64符号化画像 | 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のカテゴリ(ヘイト、性的、暴力、self_harm)、検出されたかどうか、そして有害なコンテンツの強度やリスクレベルを決定する重症度レベル(very_low、低、中、高)およびフィルタリングの有無に関する情報。 脱獄コンテンツや罵り言葉に関する情報、検出されたかどうか、フィルタリングされているかどうか。 顧客ブロックリストの情報(フィルタリング済みか)やIDも含めて。 | No | |
| revised_prompt | 文字列 | 画像を生成するために使われたプロンプト、もしプロンプトに修正があったなら。 | No | |
| url | 文字列 | 画像のURLです。 | No |
imageGenerationsUsage
画像生成リクエストのためのトークン使用情報を表します。 GPT-image-1シリーズモデルのみです。
| 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です。 | No | |
| └─ image_tokens | 整数 | 画像トークンの数。 | No | |
| └─ text_tokens | 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総数。 | No |
線
単語や選択マークなどの隣接するコンテンツ要素の連続からなるコンテンツラインオブジェクトです。
| 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バウンディングボックス情報を表すスパンの配列です。 | Yes | |
| SMS 送信 | 文字列 | Yes |
span
検出されたオブジェクトとそのバウンディング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 | スパンの長さ(文字単位)は、Unicodeコードポイントで測定されます。 | Yes | |
| オフセット | 整数 | 文字のスパンが始まるテキスト内の文字オフセット。 このオフセットは、テキストの開始からUnicodeコードポイントとして数えるスパンの最初の文字の位置として定義されます。 | Yes | |
| 多角形 | アレイ | 検出されたオブジェクトを囲む多角形内の点を表すオブジェクトの配列です。 | Yes | |
| SMS 送信 | 文字列 | 検出対象を表すスパンのテキスト内容。 | Yes |
runCompletionUsage
このランに関連する使用統計。 この値は、実行が終端状態(in_progress、queuedなど)でない場合にnullされます。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| completion_tokens | 整数 | プレイ中に使用されたコンプリートトークンの数。 | Yes | |
| prompt_tokens | 整数 | プレイ中に使用されたプロンプトトークンの数。 | Yes | |
| total_tokens | 整数 | 使用トークンの総数(プロンプト+完了)。 | Yes |
runStepCompletionUsage
ランステップに関連する使用統計。 この値は、ランステップの状態がin_progressの間に nullされます。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| completion_tokens | 整数 | ランステップ中に使用された完了トークンの数。 | Yes | |
| prompt_tokens | 整数 | ランステップ中に使用されたプロンプトトークンの数。 | Yes | |
| total_tokens | 整数 | 使用トークンの総数(プロンプト+完了)。 | Yes |
assistantsApiResponseFormatOption
モデルが出力すべきフォーマットを指定します。 GPT-4o、GPT-4 Turbo、そして gpt-3.5-turbo-1106年以降のすべてのGPT-3.5 Turboモデルに対応しています。
{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }に設定すると、モデルが提供されたJSONスキーマに一致する構造化出力が有効になります。 詳細はStructured Outptsガイドをご覧ください。
{ "type": "json_object" }に設定するとJSONモードが有効になり、モデルが生成するメッセージが有効なJSONであることを保証します。
重要事項: JSONモードを使用する際は、システムやユーザーメッセージを通じてモデルに自分でJSONを作成するよう指示 する必要があります 。 これがなければ、モデルはトークンの上限に達するまで無限の空白ストリームを生成し、長期間実行され「詰まった」ように見えるリクエストを生み出します。 また、 finish_reason="length"の場合はメッセージ内容が部分的に切り離されている可能性があり、これは生成時間が max_tokens を超えたか、会話が最大コンテキスト長を超えていることを示しています。
このコンポーネントは以下のいずれかである:
assistantsApiResponseFormat
モデルの期待出力を記述するオブジェクト。
json_object
functionタイプのみがランに渡せるtools。
textであれば、モデルはテキストや必要な値を返すことができます。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| 型 | 文字列 |
textかjson_objectのどちらかに違いない。 |
No | SMS 送信 |
type Enum: AssistantsApiResponseFormat
| Value | Description |
|---|---|
| SMS 送信 | |
| json_object |
assistantObject
モデルを呼び出し、ツールを使うことができる 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時点を示すUnixのタイムスタンプ(秒単位)です。 | Yes | |
| description | 文字列 | 助手の説明。 最大文字数は512文字です。 |
Yes | |
| id | 文字列 | 識別子はAPIエンドポイントで参照可能です。 | Yes | |
| instructions | 文字列 | アシスタントが使うシステム命令。 最大長さは256,000文字です。 |
Yes | |
| メタデータ | オブジェクト | オブジェクトに付けることができる16のキー・バリュー・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保存するのに役立ちます。 キーの長さは最大64文字、値は最大512文字まで可能です。 |
Yes | |
| モデル | 文字列 | 使用するモデルのIDです。 | Yes | |
| name | 文字列 | 助手の名前だ。 最大文字数は256文字です。 |
Yes | |
| オブジェクト | 文字列 | オブジェクトタイプは常に assistantです。 |
Yes | |
| response_format | assistantsApiResponseFormatOption | モデルが出力すべきフォーマットを指定します。 GPT-4o、GPT-4 Turbo、そして gpt-3.5-turbo-1106年以降のすべてのGPT-3.5 Turboモデルに対応しています。{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }に設定すると、モデルが提供されたJSONスキーマに一致する構造化出力が有効になります。 詳細はStructured Outptsガイドをご覧ください。{ "type": "json_object" }に設定するとJSONモードが有効になり、モデルが生成するメッセージが有効なJSONであることを保証します。重要事項: JSONモードを使用する際は、システムやユーザーメッセージを通じてモデルに自分でJSONを作成するよう指示 する必要があります 。 これがなければ、モデルはトークンの上限に達するまで無限の空白ストリームを生成し、長期間実行され「詰まった」ように見えるリクエストを生み出します。 また、 finish_reason="length"の場合はメッセージ内容が部分的に切り離されている可能性があり、これは生成時間が max_tokens を超えたか、会話が最大コンテキスト長を超えていることを示しています。 |
No | |
| temperature | number | どのサンプリング温度を使うか、0から2の間で。 0.8のような高い値は出力をよりランダムにし、0.2のように低い値はより集中して決定的になります。 |
No | 1 |
| tool_resources | オブジェクト | アシスタントのツールが使用するリソースのセットです。 リソースは工具の種類ごとに異なります。 例えば、 code_interpreter ツールはファイルIDのリストを必要とし、 file_search ツールはベクターストアIDのリストを必要とします。 |
No | |
| └─ code_interpreter | オブジェクト | No | ||
| └─ file_ids | アレイ |
code_interpreterツールで利用可能なファイルIDのリスト。 ツールに関連付けられるファイルは最大20個までです。 |
No | [] |
| └─ file_search | オブジェクト | No | ||
| └─ vector_store_ids | アレイ | このアシスタントに紐づいたベクターストアのIDです。 アシスタントには最大1つのベクターストアを接続できます。 |
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1人あたり最大128個のツールを持てます。 道具は code_interpreter、 file_search、または functionの種類があります。 |
Yes | [] |
| top_p | number | 温度によるサンプリングの代替として核サンプリングと呼ばれ、モデルは確率質量top_pトークンの結果を考慮します。 つまり0.1とは、確率質量の上位10個を構成するトークンのみ% 考慮されることを意味します。 一般的にはこの方法か温度を変えることを推奨しますが、両方はおすすめしません。 |
No | 1 |
オブジェクト Enum: AssistantObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| アシスタント | オブジェクトタイプは常にアシスタントです |
createAssistantRequest
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| description | 文字列 | 助手の説明。 最大文字数は512文字です。 |
No | |
| instructions | 文字列 | アシスタントが使うシステム命令。 最大長さは256,000文字です。 |
No | |
| メタデータ | オブジェクト | オブジェクトに付けることができる16のキー・バリュー・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保存するのに役立ちます。 キーの長さは最大64文字、値は最大512文字まで可能です。 |
No | |
| モデル | 文字列 | Yes | ||
| name | 文字列 | 助手の名前だ。 最大文字数は256文字です。 |
No | |
| response_format | assistantsApiResponseFormatOption | モデルが出力すべきフォーマットを指定します。 GPT-4o、GPT-4 Turbo、そして gpt-3.5-turbo-1106年以降のすべてのGPT-3.5 Turboモデルに対応しています。{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }に設定すると、モデルが提供されたJSONスキーマに一致する構造化出力が有効になります。 詳細はStructured Outptsガイドをご覧ください。{ "type": "json_object" }に設定するとJSONモードが有効になり、モデルが生成するメッセージが有効なJSONであることを保証します。重要事項: JSONモードを使用する際は、システムやユーザーメッセージを通じてモデルに自分でJSONを作成するよう指示 する必要があります 。 これがなければ、モデルはトークンの上限に達するまで無限の空白ストリームを生成し、長期間実行され「詰まった」ように見えるリクエストを生み出します。 また、 finish_reason="length"の場合はメッセージ内容が部分的に切り離されている可能性があり、これは生成時間が max_tokens を超えたか、会話が最大コンテキスト長を超えていることを示しています。 |
No | |
| temperature | number | どのサンプリング温度を使うか、0から2の間で。 0.8のような高い値は出力をよりランダムにし、0.2のように低い値はより集中して決定的になります。 |
No | 1 |
| tool_resources | オブジェクト | アシスタントのツールが使用するリソースのセットです。 リソースは工具の種類ごとに異なります。 例えば、 code_interpreter ツールはファイルIDのリストを必要とし、 file_search ツールはベクターストアIDのリストを必要とします。 |
No | |
| └─ code_interpreter | オブジェクト | No | ||
| └─ file_ids | アレイ |
code_interpreterツールで利用可能なファイルIDのリスト。 ツールに関連付けられるファイルは最大20個までです。 |
No | [] |
| └─ file_search | オブジェクト | No | ||
| └─ vector_store_ids | アレイ | このアシスタントに付随するベクターストアです。 アシスタントには最大1つのベクターストアを接続できます。 |
No | |
| └─ vector_stores | アレイ | file_idsで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ための補助者です。 アシスタントには最大1つのベクターストアを接続できます。 |
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1人あたり最大128個のツールを持てます。 道具は code_interpreter、 retrieval、または functionの種類があります。 |
No | [] |
| top_p | number | 温度によるサンプリングの代替として核サンプリングと呼ばれ、モデルは確率質量top_pトークンの結果を考慮します。 つまり0.1とは、確率質量の上位10個を構成するトークンのみ% 考慮されることを意味します。 一般的にはこの方法か温度を変えることを推奨しますが、両方はおすすめしません。 |
No | 1 |
modifyAssistantRequest
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| description | 文字列 | 助手の説明。 最大文字数は512文字です。 |
No | |
| instructions | 文字列 | アシスタントが使うシステム命令。 最大文字数は32768文字です。 |
No | |
| メタデータ | オブジェクト | オブジェクトに付けることができる16のキー・バリュー・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保存するのに役立ちます。 キーの長さは最大64文字、値は最大512文字まで可能です。 |
No | |
| モデル | 文字列 | No | ||
| name | 文字列 | 助手の名前だ。 最大文字数は256文字です。 |
No | |
| response_format | assistantsApiResponseFormatOption | モデルが出力すべきフォーマットを指定します。 GPT-4o、GPT-4 Turbo、そして gpt-3.5-turbo-1106年以降のすべてのGPT-3.5 Turboモデルに対応しています。{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }に設定すると、モデルが提供されたJSONスキーマに一致する構造化出力が有効になります。 詳細はStructured Outptsガイドをご覧ください。{ "type": "json_object" }に設定するとJSONモードが有効になり、モデルが生成するメッセージが有効なJSONであることを保証します。重要事項: JSONモードを使用する際は、システムやユーザーメッセージを通じてモデルに自分でJSONを作成するよう指示 する必要があります 。 これがなければ、モデルはトークンの上限に達するまで無限の空白ストリームを生成し、長期間実行され「詰まった」ように見えるリクエストを生み出します。 また、 finish_reason="length"の場合はメッセージ内容が部分的に切り離されている可能性があり、これは生成時間が max_tokens を超えたか、会話が最大コンテキスト長を超えていることを示しています。 |
No | |
| temperature | number | どのサンプリング温度を使うか、0から2の間で。 0.8のような高い値は出力をよりランダムにし、0.2のように低い値はより集中して決定的になります。 |
No | 1 |
| tool_resources | オブジェクト | アシスタントのツールが使用するリソースのセットです。 リソースは工具の種類ごとに異なります。 例えば、 code_interpreter ツールはファイルIDのリストを必要とし、 file_search ツールはベクターストアIDのリストを必要とします。 |
No | |
| └─ code_interpreter | オブジェクト | No | ||
| └─ file_ids | アレイ |
code_interpreterツールに提供されているファイルIDのリストを上書きします。 ツールに関連付けられるファイルは最大20個までです。 |
No | [] |
| └─ file_search | オブジェクト | No | ||
| └─ vector_store_ids | アレイ | このアシスタントに付随するベクターストアを上書きします。 アシスタントには最大1つのベクターストアを接続できます。 |
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1人あたり最大128個のツールを持てます。 道具は code_interpreter、 retrieval、または functionの種類があります。 |
No | [] |
| top_p | number | 温度によるサンプリングの代替として核サンプリングと呼ばれ、モデルは確率質量top_pトークンの結果を考慮します。 つまり0.1とは、確率質量の上位10個を構成するトークンのみ% 考慮されることを意味します。 一般的にはこの方法か温度を変えることを推奨しますが、両方はおすすめしません。 |
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 |
オブジェクト Enum: 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 | 定義される工具の種類: code_interpreter |
Yes |
type Enum: 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 | |
| └─ max_num_results | 整数 | ファイル検索ツールが出力すべき最大結果数。 デフォルトはGPT-4*モデルで20、GPT-3.5ターボモデルで5です。 この数字は1から50の間であるべきです。 ファイル検索ツールは max_num_results 件未満の結果しか出さない場合がありますのでご注意ください。 |
No | |
| 型 | 文字列 | 定義される工具の種類: file_search |
Yes |
タイプ Enum: assistantToolsFileSearchType
| Value | Description |
|---|---|
| file_search |
assistantToolsFileSearchTypeOnly
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| 型 | 文字列 | 定義される工具の種類: file_search |
Yes |
タイプ Enum: 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 | |
| └─ description | 文字列 | 関数が何をするかの記述で、モデルがいつどのように関数を呼び出すかを決めるためのもの。 | No | |
| └─ name | 文字列 | 呼び出す関数の名前。 a-z、A-Z、0-9、またはアンダースコアとダッシュを含む必要があり、最大64までの長さです。 | No | |
| └─ parameters | chatCompletionFunctionParameters | 関数が受け入れるパラメータは、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 ガイド/ と、フォーマットに関するドキュメントは JSONスキーマの参考 文献を参照してください。 | No | |
| 型 | 文字列 | 定義される工具の種類: function |
Yes |
type Enum: assistantToolsFunction
| Value | Description |
|---|---|
| 関数 |
truncationObject
実行前にスレッドを切り詰めるコントロール。 これを使って、ランの最初の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際のスレッドからの最も最近のメッセージ数。 | No | |
| 型 | 文字列 | スレッドに使うための切断戦略。 既定値は auto です。
last_messagesに設定されている場合、スレッドはスレッド内の直近n件のメッセージに切り詰められます。
autoに設定すると、スレッドの中央にあるメッセージはモデルのコンテキスト長に合わせて削除されますmax_prompt_tokens。 |
Yes |
型 Enum: TruncationType
| Value | Description |
|---|---|
| auto | |
| last_messages |
assistantsApiToolChoiceOption
モデルが呼び出すツール(もしあれば)を制御します。
none モデルはツールを呼び出さず、代わりにメッセージを生成します。
auto はデフォルト値であり、モデルがメッセージを生成するかツールを呼び出すかを選択できることを意味します。
{"type": "file_search"}や{"type": "function", "function": {"name": "my_function"}}のような特定のツールを指定すると、モデルはそのツールを呼び出すことを強制します。
このコンポーネントは以下のいずれかである:
assistantsNamedToolChoice
モデルが使うべきツールを指定します。 モデルに特定のツールを強制的に呼び出しさせるために使います。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| 関数 | オブジェクト | No | ||
| └─ name | 文字列 | 呼び出しする関数の名前。 | No | |
| 型 | 文字列 | 道具の種類。 型が functionの場合、関数名を設定しなければなりません |
Yes |
type Enum: AssistantsNamedToolChoiceType
| Value | Description |
|---|---|
| 関数 | |
| code_interpreter | |
| file_search |
runObject
スレッド上の実行実行を表します。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| assistant_id | 文字列 | このランの実行に使われたアシスタントのIDです。 | Yes | |
| cancelled_at | 整数 | 実行がキャンセルされた時点を示すUnixのタイムスタンプ(秒単位)。 | Yes | |
| completed_at | 整数 | 実行完了時のUnixタイムスタンプ(秒単位)です。 | Yes | |
| created_at | 整数 | 実行が作成された時間を示すUnixのタイムスタンプ(秒単位)。 | Yes | |
| expires_at | 整数 | 実行が終了するタイミングを示すUnixのタイムスタンプ(秒単位)です。 | Yes | |
| failed_at | 整数 | 実行が失敗した時のUnixタイムスタンプ(秒単位)です。 | Yes | |
| id | 文字列 | 識別子はAPIエンドポイントで参照可能です。 | Yes | |
| incomplete_details | オブジェクト | なぜこの連載が未完なのかの詳細。 ランが未完でなければ null します。 |
Yes | |
| └─ reason | 文字列 | このランが未完の理由です。 これにより、運行中にどのトークン制限が達成されたかが示されます。 | No | |
| instructions | 文字列 | この走りで助手が使った指示です。 | Yes | |
| last_error | オブジェクト | このランに関連する最後のエラーです。 エラーがなければ null します。 |
Yes | |
| └─ code | 文字列 |
server_errorかrate_limit_exceededのどちらかです。 |
No | |
| └─ message | 文字列 | 人間が読みやすい誤りの説明。 | No | |
| max_completion_tokens | 整数 | プレイ中に使用されたと指定された最大数のクリアトークン。 |
Yes | |
| max_prompt_tokens | 整数 | プレイ中に使用されたと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 | オブジェクトに付けることができる16のキー・バリュー・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保存するのに役立ちます。 キーの長さは最大64文字、値は最大512文字まで可能です。 |
Yes | |
| モデル | 文字列 | この走りでアシスタントが使ったモデルだ。 | Yes | |
| オブジェクト | 文字列 | オブジェクトタイプは常に thread.runです。 |
Yes | |
| parallel_tool_calls | ParallelToolCalls | 工具使用中に並列関数呼び出しを有効にするかどうか。 | No | True |
| required_action | オブジェクト | ランを続けるために必要な行動の詳細。 何の対応もなければ null します。 |
Yes | |
| └─ submit_tool_outputs | オブジェクト | このランを続けるために必要なツール出力の詳細。 | No | |
| └─ tool_calls | アレイ | 関連するツールコールの一覧です。 | No | |
| └─ type | 列挙型 | 今のところ、これが常に submit_tool_outputsです。可能な値: submit_tool_outputs |
No | |
| response_format | assistantsApiResponseFormatOption | モデルが出力すべきフォーマットを指定します。 GPT-4o、GPT-4 Turbo、そして gpt-3.5-turbo-1106年以降のすべてのGPT-3.5 Turboモデルに対応しています。{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }に設定すると、モデルが提供されたJSONスキーマに一致する構造化出力が有効になります。 詳細はStructured Outptsガイドをご覧ください。{ "type": "json_object" }に設定するとJSONモードが有効になり、モデルが生成するメッセージが有効なJSONであることを保証します。重要事項: JSONモードを使用する際は、システムやユーザーメッセージを通じてモデルに自分でJSONを作成するよう指示 する必要があります 。 これがなければ、モデルはトークンの上限に達するまで無限の空白ストリームを生成し、長期間実行され「詰まった」ように見えるリクエストを生み出します。 また、 finish_reason="length"の場合はメッセージ内容が部分的に切り離されている可能性があり、これは生成時間が max_tokens を超えたか、会話が最大コンテキスト長を超えていることを示しています。 |
Yes | |
| started_at | 整数 | 実行開始時刻のUnixタイムスタンプ(秒単位)です。 | Yes | |
| 状態 | 文字列 | ランのステータスは、 queued、 in_progress、 requires_action、 cancelling、 cancelled、 failed、 completed、または expiredのいずれかです。 |
Yes | |
| temperature | number | このランで使用されたサンプリング温度。 設定されていない場合はデフォルトで1になります。 | 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です。 | Yes | |
| tool_choice | assistantsApiToolChoiceOption | モデルが呼び出すツール(もしあれば)を制御します。none モデルはツールを呼び出さず、代わりにメッセージを生成します。auto はデフォルト値であり、モデルがメッセージを生成するかツールを呼び出すかを選択できることを意味します。{"type": "file_search"}や{"type": "function", "function": {"name": "my_function"}}のような特定のツールを指定すると、モデルはそのツールを呼び出すことを強制します。 |
Yes | |
| tools | アレイ | このランで助手が使った道具のリスト。 | Yes | [] |
| top_p | number | このランで使用された核サンプリング値。 設定されていない場合はデフォルトで1になります。 | No | |
| truncation_strategy | truncationObject | 実行前にスレッドを切り詰めるコントロール。 これを使って、ランの最初のコンテキストウィンドウを制御します。 | Yes | |
| 使用 | runCompletionUsage | このランに関連する使用統計。 この値は、実行が終端状態(in_progress、queuedなど)でない場合にnullされます。 |
Yes |
object Enum: runObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| thread.run | run オブジェクトタイプは常に thread.run です |
status Enum: RunObjectStatus
| Value | Description |
|---|---|
| queued | キュー状態 |
| in_progress | in_progress州 |
| requires_action | required_action州 |
| cancelling | キャンセル状態 |
| cancelled | 廃止された国家 |
| failed | 失敗国家 |
| completed | 完成した状態 |
| expired | 期限切れの状態 |
createRunRequest
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| additional_instructions | 文字列 | 実行の命令の最後に追加の命令を追加します。 これは、他の命令を上書きせずに各実行ごとに動作を修正するのに有用です。 | No | |
| additional_messages | アレイ | 実行を作成する前にスレッドに追加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アシスタントのIDです。 | Yes | |
| instructions | 文字列 | アシスタントのデフォルトシステムメッセージを上書きします。 これは、実行ごとに動作を修正するのに便利です。 | No | |
| max_completion_tokens | 整数 | プレイ中に使用できる最大数のクリアトークン。 このランは、指定された数だけの完成トークンを複数ターンにわたって使用するよう最善を尽くします。 実行が指定された完了トークン数を超えると、ステータス incompleteで終了します。 詳細は incomplete_details をご覧ください。 |
No | |
| max_prompt_tokens | 整数 | プレイ中に使用できるプロンプトトークンの最大数。 このランは、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だけを使うよう最善を尽くします。 実行が指定されたプロンプトトークンの数を超えると、ステータス incompleteで終了します。 詳細は incomplete_details をご覧ください。 |
No | |
| メタデータ | オブジェクト | オブジェクトに付けることができる16のキー・バリュー・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保存するのに役立ちます。 キーの長さは最大64文字、値は最大512文字まで可能です。 |
No | |
| モデル | 文字列 | この実行を実行するモデルのIDです。 ここで値が提供されると、アシスタントに関連付けられたモデルを上書きします。 そうでなければ、アシスタントに関連付けられたモデルが使用されます。 | No | |
| parallel_tool_calls | ParallelToolCalls | 工具使用中に並列関数呼び出しを有効にするかどうか。 | No | True |
| response_format | assistantsApiResponseFormatOption | モデルが出力すべきフォーマットを指定します。 GPT-4o、GPT-4 Turbo、そして gpt-3.5-turbo-1106年以降のすべてのGPT-3.5 Turboモデルに対応しています。{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }に設定すると、モデルが提供されたJSONスキーマに一致する構造化出力が有効になります。 詳細はStructured Outptsガイドをご覧ください。{ "type": "json_object" }に設定するとJSONモードが有効になり、モデルが生成するメッセージが有効なJSONであることを保証します。重要事項: JSONモードを使用する際は、システムやユーザーメッセージを通じてモデルに自分でJSONを作成するよう指示 する必要があります 。 これがなければ、モデルはトークンの上限に達するまで無限の空白ストリームを生成し、長期間実行され「詰まった」ように見えるリクエストを生み出します。 また、 finish_reason="length"の場合はメッセージ内容が部分的に切り離されている可能性があり、これは生成時間が max_tokens を超えたか、会話が最大コンテキスト長を超えていることを示しています。 |
No | |
| ストリーミング | boolean |
trueの場合、Run中に発生したイベントのストリームをサーバー送信イベントとして返し、Runがターミナル状態に入りdata: [DONE]メッセージで終了します。 |
No | |
| temperature | number | どのサンプリング温度を使うか、0から2の間で。 0.8のような高い値は出力をよりランダムにし、0.2のように低い値はより集中して決定的になります。 |
No | 1 |
| tool_choice | assistantsApiToolChoiceOption | モデルが呼び出すツール(もしあれば)を制御します。none モデルはツールを呼び出さず、代わりにメッセージを生成します。auto はデフォルト値であり、モデルがメッセージを生成するかツールを呼び出すかを選択できることを意味します。{"type": "file_search"}や{"type": "function", "function": {"name": "my_function"}}のような特定のツールを指定すると、モデルはそのツールを呼び出すことを強制します。 |
No | |
| tools | アレイ | アシスタントがこのランで使えるツールを上書きしてください。 これは、実行ごとに動作を修正するのに便利です。 | No | |
| top_p | number | 温度によるサンプリングの代替として核サンプリングと呼ばれ、モデルは確率質量top_pトークンの結果を考慮します。 つまり0.1とは、確率質量の上位10個を構成するトークンのみ% 考慮されることを意味します。 一般的にはこの方法か温度を変えることを推奨しますが、両方はおすすめしません。 |
No | 1 |
| truncation_strategy | truncationObject | 実行前にスレッドを切り詰めるコントロール。 これを使って、ランの最初の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 | オブジェクトに付けることができる16のキー・バリュー・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保存するのに役立ちます。 キーの長さは最大64文字、値は最大512文字まで可能です。 |
No |
submitToolOutputsRunRequest
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| ストリーミング | boolean |
trueの場合、Run中に発生したイベントのストリームをサーバー送信イベントとして返し、Runがターミナル状態に入りdata: [DONE]メッセージで終了します。 |
No | |
| tool_outputs | アレイ | 出力が提出されているツールのリスト。 | 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 | |
| └─ arguments | 文字列 | モデルが関数に渡すことを期待する引数です。 | No | |
| └─ name | 文字列 | その機能の名前です。 | No | |
| id | 文字列 | ツールコールのIDです。 このIDは、ツール出力を送信してエンドポイントを実行する際に参照しなければなりません。 | Yes | |
| 型 | 文字列 | 出力が求められるツール呼び出しの種類。 今のところ、これが常に functionです。 |
Yes |
型 Enum: 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アシスタントのIDです。 | Yes | |
| instructions | 文字列 | アシスタントのデフォルトシステムメッセージを上書きします。 これは、実行ごとに動作を修正するのに便利です。 | No | |
| max_completion_tokens | 整数 | プレイ中に使用できる最大数のクリアトークン。 このランは、指定された数だけの完成トークンを複数ターンにわたって使用するよう最善を尽くします。 実行が指定された完了トークン数を超えると、ステータス incompleteで終了します。 詳細は incomplete_details をご覧ください。 |
No | |
| max_prompt_tokens | 整数 | プレイ中に使用できるプロンプトトークンの最大数。 このランは、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だけを使うよう最善を尽くします。 実行が指定されたプロンプトトークンの数を超えると、ステータス incompleteで終了します。 詳細は incomplete_details をご覧ください。 |
No | |
| メタデータ | オブジェクト | オブジェクトに付けることができる16のキー・バリュー・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保存するのに役立ちます。 キーの長さは最大64文字、値は最大512文字まで可能です。 |
No | |
| モデル | 文字列 | この実行に使うモデルのIDです。 ここで値が提供されると、アシスタントに関連付けられたモデルを上書きします。 そうでなければ、アシスタントに関連付けられたモデルが使用されます。 | No | |
| parallel_tool_calls | ParallelToolCalls | 工具使用中に並列関数呼び出しを有効にするかどうか。 | No | True |
| response_format | assistantsApiResponseFormatOption | モデルが出力すべきフォーマットを指定します。 GPT-4o、GPT-4 Turbo、そして gpt-3.5-turbo-1106年以降のすべてのGPT-3.5 Turboモデルに対応しています。{ "type": "json_schema", "json_schema": {...} }に設定すると、モデルが提供されたJSONスキーマに一致する構造化出力が有効になります。 詳細はStructured Outptsガイドをご覧ください。{ "type": "json_object" }に設定するとJSONモードが有効になり、モデルが生成するメッセージが有効なJSONであることを保証します。重要事項: JSONモードを使用する際は、システムやユーザーメッセージを通じてモデルに自分でJSONを作成するよう指示 する必要があります 。 これがなければ、モデルはトークンの上限に達するまで無限の空白ストリームを生成し、長期間実行され「詰まった」ように見えるリクエストを生み出します。 また、 finish_reason="length"の場合はメッセージ内容が部分的に切り離されている可能性があり、これは生成時間が max_tokens を超えたか、会話が最大コンテキスト長を超えていることを示しています。 |
No | |
| ストリーミング | boolean |
trueの場合、Run中に発生したイベントのストリームをサーバー送信イベントとして返し、Runがターミナル状態に入りdata: [DONE]メッセージで終了します。 |
No | |
| stream_options | chatCompletionStreamOptions | ストリーミング応答の選択肢。 設定したときにだけ設定 stream: true。 |
No | None |
| temperature | number | どのサンプリング温度を使うか、0から2の間で。 0.8のような高い値は出力をよりランダムにし、0.2のように低い値はより集中して決定的になります。 |
No | 1 |
| スレッド | createThreadRequest | No | ||
| tool_choice | assistantsApiToolChoiceOption | モデルが呼び出すツール(もしあれば)を制御します。none モデルはツールを呼び出さず、代わりにメッセージを生成します。auto はデフォルト値であり、モデルがメッセージを生成するかツールを呼び出すかを選択できることを意味します。{"type": "file_search"}や{"type": "function", "function": {"name": "my_function"}}のような特定のツールを指定すると、モデルはそのツールを呼び出すことを強制します。 |
No | |
| tool_resources | オブジェクト | アシスタントのツールが使用するリソースのセットです。 リソースは工具の種類ごとに異なります。 例えば、 code_interpreter ツールはファイルIDのリストを必要とし、 file_search ツールはベクターストアIDのリストを必要とします。 |
No | |
| └─ code_interpreter | オブジェクト | No | ||
| └─ file_ids | アレイ |
code_interpreterツールで利用可能なファイルIDのリスト。 ツールに関連付けられるファイルは最大20個までです。 |
No | [] |
| └─ file_search | オブジェクト | No | ||
| └─ vector_store_ids | アレイ | このアシスタントに紐づいたベクターストアのIDです。 アシスタントには最大1つのベクターストアを接続できます。 |
No | |
| tools | アレイ | アシスタントがこのランで使えるツールを上書きしてください。 これは、実行ごとに動作を修正するのに便利です。 | No | |
| top_p | number | 温度によるサンプリングの代替として核サンプリングと呼ばれ、モデルは確率質量top_pトークンの結果を考慮します。 つまり0.1とは、確率質量の上位10個を構成するトークンのみ% 考慮されることを意味します。 一般的にはこの方法か温度を変えることを推奨しますが、両方はおすすめしません。 |
No | 1 |
| truncation_strategy | truncationObject | 実行前にスレッドを切り詰めるコントロール。 これを使って、ランの最初の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 | スレッド作成時刻のUnixタイムスタンプ(秒単位)です。 | Yes | |
| id | 文字列 | 識別子はAPIエンドポイントで参照可能です。 | Yes | |
| メタデータ | オブジェクト | オブジェクトに付けることができる16のキー・バリュー・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保存するのに役立ちます。 キーの長さは最大64文字、値は最大512文字まで可能です。 |
Yes | |
| オブジェクト | 文字列 | オブジェクトタイプは常に 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に提供されているリソースのセットです。 リソースは工具の種類ごとに異なります。 例えば、 code_interpreter ツールはファイルIDのリストを必要とし、 file_search ツールはベクターストアIDのリストを必要とします。 |
Yes | |
| └─ code_interpreter | オブジェクト | No | ||
| └─ file_ids | アレイ |
code_interpreterツールで利用可能なファイルIDのリスト。 ツールに関連付けられるファイルは最大20個までです。 |
No | [] |
| └─ file_search | オブジェクト | No | ||
| └─ vector_store_ids | アレイ | このスレッドに添付されたベクターストア。 スレッドには最大1つのベクトルストアを接続できます。 |
No |
オブジェクト Enum: ThreadObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| スレッド | スレッドオブジェクトの種類は、常に thread |
createThreadRequest
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| messages | アレイ | スレッドを始めるためのメッセージのリストです。 | No | |
| メタデータ | オブジェクト | オブジェクトに付けることができる16のキー・バリュー・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保存するのに役立ちます。 キーの長さは最大64文字、値は最大512文字まで可能です。 |
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に提供されているリソースのセットです。 リソースは工具の種類ごとに異なります。 例えば、 code_interpreter ツールはファイルIDのリストを必要とし、 file_search ツールはベクターストアIDのリストを必要とします。 |
No | |
| └─ code_interpreter | オブジェクト | No | ||
| └─ file_ids | アレイ |
code_interpreterツールで利用可能なファイルIDのリスト。 ツールに関連付けられるファイルは最大20個までです。 |
No | [] |
| └─ file_search | オブジェクト | No | ||
| └─ vector_store_ids | アレイ | このスレッドに添付されたベクターストア。 スレッドには最大1つのベクトルストアを接続できます。 |
No | |
| └─ vector_stores | アレイ | file_idsでベクターストアを作成し、このスレッドに添付するためのヘルプです。 スレッドには最大1つのベクトルストアを接続できます。 |
No |
modifyThreadRequest
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| メタデータ | オブジェクト | オブジェクトに付けることができる16のキー・バリュー・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保存するのに役立ちます。 キーの長さは最大64文字、値は最大512文字まで可能です。 |
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に提供されているリソースのセットです。 リソースは工具の種類ごとに異なります。 例えば、 code_interpreter ツールはファイルIDのリストを必要とし、 file_search ツールはベクターストアIDのリストを必要とします。 |
No | |
| └─ code_interpreter | オブジェクト | No | ||
| └─ file_ids | アレイ |
code_interpreterツールで利用可能なファイルIDの一覧。 ツールに関連付けられるファイルは最大20個までです。 |
No | [] |
| └─ file_search | オブジェクト | No | ||
| └─ vector_store_ids | アレイ | このスレッドに添付されたベクターストア。 スレッドには最大1つのベクトルストアを接続できます。 |
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 |
オブジェクト Enum: DeleteThreadResponseObjectState
| Value | Description |
|---|---|
| thread.deleted | スレッドレスポンスオブジェクトの削除状態は thread.deleted |
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を教えてください。 | Yes | |
| attachments | アレイ | メッセージに添付されたファイルのリストと、それらが追加されたツールのリスト。 | Yes | |
| completed_at | 整数 | メッセージが完了した時間を示すUnixのタイムスタンプ(秒単位)。 | Yes | |
| コンテンツ | アレイ | メッセージの内容はテキストや画像の配列で表示されます。 | Yes | |
| created_at | 整数 | Unixのタイムスタンプ(秒単位)は、メッセージが作成された時刻を示しています。 | Yes | |
| id | 文字列 | 識別子はAPIエンドポイントで参照可能です。 | Yes | |
| incomplete_at | 整数 | メッセージが不完全とマークされた時のUnixタイムスタンプ(秒単位)です。 | Yes | |
| incomplete_details | オブジェクト | 不完全なメッセージについては、なぜそのメッセージが不完全なのかの詳細を記載します。 | Yes | |
| └─ reason | 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 | オブジェクトに付けることができる16のキー・バリュー・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保存するのに役立ちます。 キーの長さは最大64文字、値は最大512文字まで可能です。 |
Yes | |
| オブジェクト | 文字列 | オブジェクトタイプは常に thread.messageです。 |
Yes | |
| ロール | 文字列 | メッセージを生み出した存在。
userかassistantのどちらかです。 |
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する実行のIDを記載します。 | Yes | |
| 状態 | 文字列 | メッセージのステータスは、 in_progress、 incomplete、または completedのいずれかです。 |
Yes | |
| thread_id | 文字列 | このメッセージが属するスレッドのIDです。 | Yes |
オブジェクト Enum: MessageObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| thread.message | メッセージオブジェクトタイプは thread.message |
status Enum: MessageObjectStatus
| Value | Description |
|---|---|
| in_progress | |
| incomplete | |
| completed |
role Enum: MessageObjectRole
| Value | Description |
|---|---|
| ユーザー | |
| アシスタント |
messageDeltaObject
メッセージのデルタ、すなわちストリーミング中にメッセージのフィールドが変更されたことを表す。
| 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デルタ。 | Yes | |
| └─ content | アレイ | メッセージの内容はテキストや画像の配列で表示されます。 | No | |
| └─ role | 文字列 | メッセージを生み出した存在。
userかassistantのどちらかです。 |
No | |
| id | 文字列 | APIエンドポイントで参照可能なメッセージの識別子です。 | Yes | |
| オブジェクト | 文字列 | オブジェクトタイプは常に thread.message.deltaです。 |
Yes |
オブジェクト Enum: 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たファイルのリストと、それらが追加されるべきツール。 | 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 | オブジェクトに付けることができる16のキー・バリュー・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保存するのに役立ちます。 キーの長さは最大64文字、値は最大512文字まで可能です。 |
No | |
| ロール | 文字列 | メッセージを作っている主体の役割。 許可される値は以下の通りです: - user: は実際のユーザーから送信されたメッセージを示し、ほとんどの場合、ユーザー生成メッセージを表すために使われるべきです。- assistant: はメッセージがアシスタントによって生成されたことを示します。 この値を使い、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 Enum: 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 | オブジェクトに付けることができる16のキー・バリュー・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保存するのに役立ちます。 キーの長さは最大64文字、値は最大512文字まで可能です。 |
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 |
オブジェクト Enum: DeleteMessageResponseObject
| Value | Description |
|---|---|
| thread.message.deleted | delete message response object state(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
メッセージの内容に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 | ||
| └─ file_id | 文字列 | メッセージの内容にある画像のファイルID。 | No | |
| 型 | 文字列 | いつも image_file。 |
Yes |
列挙型:MessageContentImageFileObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| image_file | メッセージコンテンツ画像ファイル形式 |
messageContentTextObject
メッセージの一部であるテキスト内容。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| SMS 送信 | オブジェクト | Yes | ||
| └─ annotations | アレイ | No | ||
| └─ value | 文字列 | テキストを構成するデータです。 | No | |
| 型 | 文字列 | いつも text。 |
Yes |
タイプ Enum: messageContentTextObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| SMS 送信 | メッセージの内容テキスト オブジェクトタイプ |
messageContentTextAnnotationsFileCitationObject
メッセージ内の引用で、アシスタントやメッセージに関連する特定のファイルからの引用を指し示します。 アシスタントが「検索」ツールを使ってファイルを検索することで生成されます。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| end_index | 整数 | Yes | ||
| file_citation | オブジェクト | Yes | ||
| └─ file_id | 文字列 | 引用が出ている特定のファイルのIDです。 | No | |
| start_index | 整数 | Yes | ||
| SMS 送信 | 文字列 | メッセージの内容に差し替えが必要なテキスト。 | Yes | |
| 型 | 文字列 | いつも file_citation。 |
Yes |
タイプ Enum: FileCitationObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| file_citation | ファイル引用オブジェクトタイプ |
messageContentTextAnnotationsFilePathObject
アシスタントが code_interpreter ツールを使っ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 | ||
| └─ file_id | 文字列 | 生成されたファイルのIDです。 | No | |
| start_index | 整数 | Yes | ||
| SMS 送信 | 文字列 | メッセージの内容に差し替えが必要なテキスト。 | Yes | |
| 型 | 文字列 | いつも file_path。 |
Yes |
型 Enum: FilePathObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| file_path | ファイルパスオブジェクトタイプ |
messageDeltaContentImageFileObject
メッセージの内容に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 | ||
| └─ file_id | 文字列 | メッセージの内容にある画像のファイルID。 | No | |
| インデックス | 整数 | メッセージ内のコンテンツの索引部分です。 | Yes | |
| 型 | 文字列 | いつも image_file。 |
Yes |
列挙型:MessageDeltaContentImageFileObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| image_file |
messageDeltaContentTextObject
メッセージの一部であるテキスト内容。
| 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の索引部分です。 | Yes | |
| SMS 送信 | オブジェクト | No | ||
| └─ annotations | アレイ | No | ||
| └─ value | 文字列 | テキストを構成するデータです。 | No | |
| 型 | 文字列 | いつも text。 |
Yes |
type Enum: MessageDeltaContentTextObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| SMS 送信 |
messageDeltaContentTextAnnotationsFileCitationObject
メッセージ内の引用で、アシスタントやメッセージに関連する特定のファイルからの引用を指し示します。 アシスタントが「file_search」ツールを使ってファイルを検索することで生成されます。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| end_index | 整数 | No | ||
| file_citation | オブジェクト | No | ||
| └─ file_id | 文字列 | 引用が出ている特定のファイルのIDです。 | No | |
| └─ quote | 文字列 | ファイルの具体的な引用です。 | No | |
| インデックス | 整数 | テキスト内容部分の注釈の索引。 | Yes | |
| start_index | 整数 | No | ||
| SMS 送信 | 文字列 | メッセージの内容に差し替えが必要なテキスト。 | No | |
| 型 | 文字列 | いつも file_citation。 |
Yes |
type Enum: MessageDeltaContentTextAnnotationsFileCitationObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| file_citation |
messageDeltaContentTextAnnotationsFilePathObject
アシスタントが code_interpreter ツールを使っ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 | ||
| └─ file_id | 文字列 | 生成されたファイルのIDです。 | No | |
| インデックス | 整数 | テキスト内容部分の注釈の索引。 | Yes | |
| start_index | 整数 | No | ||
| SMS 送信 | 文字列 | メッセージの内容に差し替えが必要なテキスト。 | No | |
| 型 | 文字列 | いつも file_path。 |
Yes |
type Enum: MessageDeltaContentTextAnnotationsFilePathObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| file_path |
runStepObject
ランの実行におけるステップを表します。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| assistant_id | 文字列 | ラン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 | 実行ステップがキャンセルされた時のUnixタイムスタンプ(秒単位)です。 | Yes | |
| completed_at | 整数 | 実行ステップが完了したUnixのタイムスタンプ(秒単位)です。 | Yes | |
| created_at | 整数 | 実行ステップが作成された時点を示すUnixのタイムスタンプ(秒単位)。 | Yes | |
| expired_at | 整数 | 実行ステップが切れた時点を示すUnixのタイムスタンプ(秒単位)。 親実行が期限切れの場合、ステップは期限切れとみなされます。 | Yes | |
| failed_at | 整数 | 実行ステップが失敗した時点を示すUnixのタイムスタンプ(秒単位)。 | Yes | |
| id | 文字列 | APIエンドポイントで参照可能な実行ステップの識別子です。 | Yes | |
| last_error | オブジェクト | この実行ステップに関連する最後のエラーです。 エラーがなければ null します。 |
Yes | |
| └─ code | 文字列 |
server_errorかrate_limit_exceededのどちらかです。 |
No | |
| └─ message | 文字列 | 人間が読みやすい誤りの説明。 | No | |
| メタデータ | オブジェクト | オブジェクトに付けることができる16のキー・バリュー・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保存するのに役立ちます。 キーの長さは最大64文字、値は最大512文字まで可能です。 |
Yes | |
| オブジェクト | 文字列 | オブジェクトタイプは常に assistant.run.stepです。 |
Yes | |
| run_id | 文字列 | このランステップが含まれるランのIDです。 | Yes | |
| 状態 | 文字列 | ランの状態は in_progress、 cancelled、 failed、 completed、または expiredのいずれかです。 |
Yes | |
| step_details | runStepDetailsMessageCreationObject または runStepDetailsToolCallsObject | ランステップの詳細。 | Yes | |
| thread_id | 文字列 | 実行されたスレッドのIDです。 | Yes | |
| 型 | 文字列 | ランステップの種類は、 message_creation または tool_callsのいずれかです。 |
Yes |
オブジェクト Enum: RunStepObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| assistant.run.step | オブジェクトタイプは、常に assistant.run.step |
型 Enum: RunStepObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| message_creation | message_creationランステップ |
| tool_calls | tool_callsランステップ |
status Enum: RunStepObjectStatus
| Value | Description |
|---|---|
| in_progress | in_progressランの状況 |
| cancelled | 放送中止の状況 |
| failed | 放送中止の状況 |
| completed | 放送中止の状況 |
| expired | 放送中止の状況 |
runStepDeltaObject
ランステップのデルタ、すなわちストリーミング中のランステップ上のフィールドが変更されたことを表す。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| delta | オブジェクト | 実行ステップで変化したフィールドを含むdeltaです。 | Yes | |
| └─ step_details | runStepDeltaStepDetailsMessageCreationObject または runStepDeltaStepDetailsToolCallsObject | ランステップの詳細。 | No | |
| id | 文字列 | APIエンドポイントで参照可能な実行ステップの識別子です。 | Yes | |
| オブジェクト | 文字列 | オブジェクトタイプは常に thread.run.step.deltaです。 |
Yes |
object Enum: 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
ラン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 | ||
| └─ message_id | 文字列 | この実行ステップによって作成されたメッセージのIDです。 | No | |
| 型 | 文字列 | いつも message_creation。 |
Yes |
型 Enum: RunStepDetailsMessageCreationObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| message_creation |
runStepDeltaStepDetailsMessageCreationObject
ラン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 | ||
| └─ message_id | 文字列 | この実行ステップによって作成されたメッセージのIDです。 | No | |
| 型 | 文字列 | いつも message_creation。 |
Yes |
型 Enum: RunStepDeltaDetailsMessageCreationObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| message_creation |
runStepDetailsToolCallsObject
ツールコールの詳細。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| tool_calls | アレイ | 実行ステップには複数のツールコールが関わっていました。 これらは code_interpreter、 retrieval 、 functionの3種類のツールのいずれかに関連付けられます。 |
Yes | |
| 型 | 文字列 | いつも tool_calls。 |
Yes |
type Enum: RunStepDetailsToolCallsObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| tool_calls |
runStepDeltaStepDetailsToolCallsObject
ツールコールの詳細。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| tool_calls | アレイ | 実行ステップには複数のツールコールが関わっていました。 これらは code_interpreter、 file_search 、 functionの3種類のツールのいずれかに関連付けられます。 |
No | |
| 型 | 文字列 | いつも tool_calls。 |
Yes |
type Enum: RunStepDeltaStepDetailsToolCallsObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| tool_calls |
runStepDetailsToolCallsCodeObject
実行ステップが関与したコードインタプリタツールの呼び出しの詳細。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| code_interpreter | オブジェクト | コードインタプリタツールの定義呼び出し。 | Yes | |
| └─ input | 文字列 | コードインタプリタツールの呼び出しへの入力。 | No | |
| └─ outputs | アレイ | コードインタプリタツールの呼び出しからの出力。 コードインプリタはテキスト(logs)や画像(image)を含む1つ以上の項目を出力できます。 それぞれ異なるオブジェクトタイプで表現されます。 |
No | |
| id | 文字列 | ツールコールのIDです。 | Yes | |
| 型 | 文字列 | ツールコールの種類。 この種のツールコールには、常に code_interpreter です。 |
Yes |
type Enum: RunStepDetailsToolCallsCodeObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| code_interpreter |
runStepDeltaStepDetailsToolCallsCodeObject
実行ステップが関与したコードインタプリタツールの呼び出しの詳細。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| code_interpreter | オブジェクト | コードインタプリタツールの定義呼び出し。 | No | |
| └─ input | 文字列 | コードインタプリタツールの呼び出しへの入力。 | No | |
| └─ outputs | アレイ | コードインタプリタツールの呼び出しからの出力。 コードインプリタはテキスト(logs)や画像(image)を含む1つ以上の項目を出力できます。 それぞれ異なるオブジェクトタイプで表現されます。 |
No | |
| id | 文字列 | ツールコールのIDです。 | No | |
| インデックス | 整数 | ツールコールのインデックスはツールコールの配列にあります。 | Yes | |
| 型 | 文字列 | ツールコールの種類。 この種のツールコールには、常に code_interpreter です。 |
Yes |
type Enum: RunStepDeltaStepDetailsToolCallsCodeObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| code_interpreter |
runStepDetailsToolCallsCodeOutputLogsObject
実行ステップの一部としてCode Interpreterツールからのテキスト出力を呼び出します。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| ログ | 文字列 | コードインタプリタツールの呼び出しからのテキスト出力。 | Yes | |
| 型 | 文字列 | いつも logs。 |
Yes |
type Enum: RunStepDetailsToolCallsCodeOutputLogsObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| ログ |
runStepDeltaStepDetailsToolCallsCodeOutputLogsObject
実行ステップの一部としてCode Interpreterツールからのテキスト出力を呼び出します。
| 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 | コードインタプリタツールの呼び出しからのテキスト出力。 | No | |
| 型 | 文字列 | いつも logs。 |
Yes |
type Enum: RunStepDeltaStepDetailsToolCallsCodeOutputLogsObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| ログ |
runStepDetailsToolCallsCodeOutputImageObject
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| イメージ | オブジェクト | Yes | ||
| └─ file_id | 文字列 | 画像のファイルID。 | No | |
| 型 | 文字列 | いつも image。 |
Yes |
type Enum: 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 | ||
| └─ file_id | 文字列 | 画像のファイルIDです。 | 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 | いつも image。 |
Yes |
type Enum: RunStepDeltaStepDetailsToolCallsCodeOutputImageObject
| Value | Description |
|---|---|
| イメージ |
runStepDetailsToolCallsFileSearchObject
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| file_search | オブジェクト | 今のところ、これは常に空のオブジェクトのままです。 | Yes | |
| └─ results | アレイ | ファイル検索の結果。 | No | |
| id | 文字列 | ツールコールオブジェクトのIDです。 | Yes | |
| 型 | 文字列 | ツールコールの種類。 この種のツールコールには、常に file_search です。 |
Yes |
type Enum: RunStepDetailsToolCallsFileSearchObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| file_search |
runStepDetailsToolCallsFileSearchResultObject
ファイル検索の結果インスタンスです。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| コンテンツ | アレイ | 結果の内容が見つかった。 コンテンツはincludeクエリパラメータを通じてリクエストされた場合にのみ含まれます。 | No | |
| file_id | 文字列 | その結果が見つかったファイルのIDです。 | Yes | |
| file_name | 文字列 | その結果が見つかったファイル名です。 | 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なければなりません。 | Yes |
runStepDeltaStepDetailsToolCallsFileSearchObject
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| file_search | オブジェクト | 今のところ、これは常に空のオブジェクトのままです。 | Yes | |
| id | 文字列 | ツールコールオブジェクトのIDです。 | No | |
| インデックス | 整数 | ツールコールのインデックスはツールコールの配列にあります。 | Yes | |
| 型 | 文字列 | ツールコールの種類。 この種のツールコールには、常に retrieval です。 |
Yes |
type Enum: RunStepDeltaStepDetailsToolCallsFileSearchObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| file_search |
runStepDetailsToolCallsFunctionObject
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| 関数 | オブジェクト | 呼び出した関数の定義です。 | Yes | |
| └─ arguments | 文字列 | 関数に渡された引数。 | No | |
| └─ name | 文字列 | その機能の名前です。 | No | |
| └─ output | 文字列 | 関数の出力です。 もし成果物がまだ提出されていなければ、これは null となります。 |
No | |
| id | 文字列 | ツールコールオブジェクトのIDです。 | Yes | |
| 型 | 文字列 | ツールコールの種類。 この種のツールコールには、常に function です。 |
Yes |
type Enum: RunStepDetailsToolCallsFunctionObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| 関数 |
runStepDeltaStepDetailsToolCallsFunctionObject
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| 関数 | オブジェクト | 呼び出した関数の定義です。 | No | |
| └─ arguments | 文字列 | 関数に渡された引数。 | No | |
| └─ name | 文字列 | その機能の名前です。 | No | |
| └─ output | 文字列 | 関数の出力です。 もし成果物がまだ提出されていなければ、これは null となります。 |
No | |
| id | 文字列 | ツールコールオブジェクトのIDです。 | No | |
| インデックス | 整数 | ツールコールのインデックスはツールコールの配列にあります。 | Yes | |
| 型 | 文字列 | ツールコールの種類。 この種のツールコールには、常に function です。 |
Yes |
type Enum: 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 | アンカータイムスタンプを付け、その後期限ポリシーが適用されます。 サポートアンカー: last_active_at。 |
Yes | |
| days | 整数 | アンカー時刻からベクトルストアが期限切れになる日数です。 | Yes |
アンカー数挙:ベクターストアExpirationAfterAnchor
| Value | Description |
|---|---|
| last_active_at | アンカーのタイムスタンプで、その後に有効期限ポリシーが適用されます。 |
vectorStoreObject
ベクターストアとは、 file_search ツールで使用可能な処理済みファイルの集合体です。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| created_at | 整数 | ベクターストアが作成された時点を示すUnixのタイムスタンプ(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 | ベクターストアが期限切れになるUnixのタイムスタンプ(秒単位)です。 | No | |
| file_counts | オブジェクト | Yes | ||
| └─ cancelled | 整数 | キャンセルされたファイルの数。 | No | |
| └─ completed | 整数 | 処理に成功したファイル数。 | No | |
| └─ failed | 整数 | 処理に失敗したファイルの数。 | No | |
| └─ in_progress | 整数 | 現在処理中のファイル数。 | No | |
| └─ total | 整数 | ファイルの総数。 | No | |
| id | 文字列 | 識別子はAPIエンドポイントで参照可能です。 | Yes | |
| last_active_at | 整数 | ベクターストアが最後に稼働していた時間のUnixタイムスタンプ(秒単位)です。 | Yes | |
| メタデータ | オブジェクト | オブジェクトに付けることができる16のキー・バリュー・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保存するのに役立ちます。 キーの長さは最大64文字、値は最大512文字まで可能です。 |
Yes | |
| name | 文字列 | ベクターストアの名前です。 | Yes | |
| オブジェクト | 列挙型 | オブジェクトタイプは常に vector_storeです。可能な値: vector_store |
Yes | |
| 状態 | 文字列 | ベクターストアの状態は、 expired、 in_progress、または completedのいずれかです。 ステータスが completed の場合は、ベクターストアの使用準備が整ったことを示します。 |
Yes | |
| usage_bytes | 整数 | ベクターストア内のファイルが使用する総バイト数。 | Yes |
status Enum: 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化するために使われたチャンク戦略。 設定していなければ、 auto 戦略を使います。
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べきファイルIDのリストです。 ファイルにアクセスできる file_search ツールには便利です。 |
No | |
| メタデータ | オブジェクト | オブジェクトに付けることができる16のキー・バリュー・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保存するのに役立ちます。 キーの長さは最大64文字、値は最大512文字まで可能です。 |
No | |
| name | 文字列 | ベクターストアの名前です。 | 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 | オブジェクトに付けることができる16のキー・バリュー・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保存するのに役立ちます。 キーの長さは最大64文字、値は最大512文字まで可能です。 |
No | |
| name | 文字列 | ベクターストアの名前です。 | 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 |
オブジェクト列挙: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
ベクターストアに添付されたファイルのリスト。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| chunking_strategy | autoChunkingStrategyRequestParam または staticChunkingStrategyRequestParam | ファイルをチャンク化するために使われたチャンク戦略。 設定していなければ、 auto 戦略を使います。
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時点を示すUnixのタイムスタンプ(秒単位)。 | Yes | |
| id | 文字列 | 識別子はAPIエンドポイントで参照可能です。 | 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する最後のエラーです。 エラーがなければ null します。 |
Yes | |
| └─ code | 文字列 |
server_errorかinvalid_fileかunsupported_fileのどちらかです。 |
No | |
| └─ message | 文字列 | 人間が読みやすい誤りの説明。 | No | |
| オブジェクト | 文字列 | オブジェクトタイプは常に 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は、 in_progress、 completed、 cancelled、または failedのいずれかです。 ステータス completed はベクターストアファイルが使用可能であることを示します。 |
Yes | |
| usage_bytes | 整数 | ベクターストアの総使用量はバイト単位です。 これは元のファイルサイズとは異なる場合がありますのでご注意ください。 | Yes | |
| vector_store_id | 文字列 | ファイルが付随するベクターストアのIDです。 | Yes |
オブジェクト列挙:VectorStoreFileObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| vector_store.file |
status Enum: VectorStoreFileObjectStatus
| Value | Description |
|---|---|
| in_progress | |
| completed | |
| cancelled | |
| failed |
otherChunkingStrategyResponseParam
チャンキング戦略が未知の場合に返されます。 通常、これは chunking_strategy 概念がAPIに導入される前にファイルがインデックス化されていたためです。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| 型 | 文字列 | いつも other。 |
Yes |
型 Enum: OtherChunkingStrategyResponseParamType
| Value | Description |
|---|---|
| other |
staticChunkingStrategyResponseParam
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| 静的 | staticChunkingStrategy | Yes | ||
| 型 | 文字列 | いつも static。 |
Yes |
型 Enum: StaticChunkingStrategyResponseParamType
| Value | Description |
|---|---|
| 静的 |
staticChunkingStrategy
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| chunk_overlap_tokens | 整数 | チャンク間で重なるトークンの数。 デフォルト値は 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 | 各チャンクのトークン数の上限です。 デフォルト値は 800です。 最小値は 100 、最大値は 4096です。 |
Yes |
autoChunkingStrategyRequestParam
デフォルトの戦略です。 この戦略は現在、800max_chunk_size_tokensと400chunk_overlap_tokensを使用しています。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| 型 | 列挙型 | いつも auto。可能な値: auto |
Yes |
staticChunkingStrategyRequestParam
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| 静的 | staticChunkingStrategy | Yes | ||
| 型 | 列挙型 | いつも static。可能な値: static |
Yes |
chunkingStrategyRequestParam
ファイルをチャンク化するために使われたチャンク戦略。 設定していなければ、 auto 戦略を使います。
このコンポーネントは以下のいずれかである:
createVectorStoreFileRequest
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| chunking_strategy | chunkingStrategyRequestParam | ファイルをチャンク化するために使われたチャンク戦略。 設定していなければ、 auto 戦略を使います。 |
No | |
| file_id | 文字列 | ベクターストアが使うべきファイルIDです。 ファイルにアクセスできる file_search ツールには便利です。 |
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 |
オブジェクト列挙:DeleteVectorStoreFileResponseObject
| Value | Description |
|---|---|
| vector_store.file.deleted |
vectorStoreFileBatchObject
ベクターストアに添付されたファイルの一括。
| 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作成時のUnixタイムスタンプ(秒単位)です。 | Yes | |
| file_counts | オブジェクト | Yes | ||
| └─ cancelled | 整数 | キャンセルされたファイルの数。 | No | |
| └─ completed | 整数 | 処理されたファイルの数。 | No | |
| └─ failed | 整数 | 処理に失敗したファイルの数。 | No | |
| └─ in_progress | 整数 | 現在処理中のファイル数。 | No | |
| └─ total | 整数 | ファイルの総数。 | No | |
| id | 文字列 | 識別子はAPIエンドポイントで参照可能です。 | Yes | |
| オブジェクト | 文字列 | オブジェクトタイプは常に 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状態は、 in_progress、 completed、 cancelled 、または failedのいずれかです。 |
Yes | |
| vector_store_id | 文字列 | ファイルが付随するベクターストアのIDです。 | Yes |
オブジェクト列挙式:VectorStoreFileBatchObjectType
| Value | Description |
|---|---|
| vector_store.files_batch |
status Enum: 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化するために使われたチャンク戦略。 設定していなければ、 auto 戦略を使います。 |
No | |
| file_ids | アレイ | ベクターストアが使うべきファイルIDのリストです。 ファイルにアクセスできる file_search ツールには便利です。 |
Yes |
assistantStreamEvent
ランのストリーミング時に発生する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たり、新しい状態に移行したり、部分的にストリーミングされる(デルタ)ごとにイベントを発生させます。 例えば、新しいランが作成されるとき、thread.run.completed実行完了時にthread.run.createdを放出します。 アシスタントがラン中にメッセージを作成することを選んだ場合、 thread.message.created event、 thread.message.in_progress イベント、多くの thread.message.delta イベント、そして最後には thread.message.completed イベントを発信します。
時間とともに追加のイベントを追加する可能性があるため、未知のイベントをコード内で丁寧に扱うことを推奨します。
このコンポーネントは以下のいずれかである:
threadStreamEvent
このコンポーネントは以下のいずれかである:
thread.created
新しいスレッドが作成されるときに発生します。
| 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 Enum: ThreadStreamEventEnum
| Value | Description |
|---|---|
| thread.created | スレッド作成イベント |
runStreamEvent
このコンポーネントは以下のいずれかである:
thread.run.created
新しいランが作成されたときに発生します。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| データ | runObject | スレッド上の実行実行を表します。 | Yes | |
| イベント | 文字列 | Yes |
Data: runObject
イベント数:RunStreamEventCreated
| Value | Description |
|---|---|
| thread.run.created |
thread.run.queued
ランが queued 状態に移行したときに発生します。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| データ | runObject | スレッド上の実行実行を表します。 | Yes | |
| イベント | 文字列 | Yes |
Data: runObject
イベント列挙:RunStreamEventQueued
| Value | Description |
|---|---|
| thread.run.queued |
thread.run.in_progress
ランが in_progress 状態に移行したときに発生します。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| データ | runObject | スレッド上の実行実行を表します。 | Yes | |
| イベント | 文字列 | Yes |
Data: runObject
Event Enum: RunStreamEventInProgress(イベント情報収集
| Value | Description |
|---|---|
| thread.run.in_progress |
thread.run.requires_action
ランが requires_action 状態に移行したときに発生します。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| データ | runObject | スレッド上の実行実行を表します。 | Yes | |
| イベント | 文字列 | Yes |
Data: runObject
Event Enum: RunStreamEventRequiresAction
| Value | Description |
|---|---|
| thread.run.requires_action |
thread.run.completed
ランが完了したときに発生します。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| データ | runObject | スレッド上の実行実行を表します。 | Yes | |
| イベント | 文字列 | Yes |
Data: runObject
イベント列挙:RunStreamEventCompleted(イベント完了)
| Value | Description |
|---|---|
| thread.run.completed |
thread.run.failed
ランが失敗したときに発生します。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| データ | runObject | スレッド上の実行実行を表します。 | Yes | |
| イベント | 文字列 | Yes |
Data: runObject
イベント数:RunStreamEventFailed
| Value | Description |
|---|---|
| thread.run.failed |
thread.run.cancelling
ランが cancelling 状態に移行したときに発生します。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| データ | runObject | スレッド上の実行実行を表します。 | Yes | |
| イベント | 文字列 | Yes |
Data: runObject
イベント列挙:RunStreamEventCancelling
| Value | Description |
|---|---|
| thread.run.cancelling |
thread.run.cancelled
ランがキャンセルされたときに発生します。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| データ | runObject | スレッド上の実行実行を表します。 | Yes | |
| イベント | 文字列 | Yes |
Data: runObject
イベント列挙:RunStreamEventCancelled
| Value | Description |
|---|---|
| thread.run.cancelled |
thread.run.expired
ランが終了したときに発生します。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| データ | runObject | スレッド上の実行実行を表します。 | Yes | |
| イベント | 文字列 | Yes |
Data: runObject
Event Enum: RunStreamEventExpired
| Value | Description |
|---|---|
| thread.run.expired |
runStepStreamEvent
このコンポーネントは以下のいずれかである:
thread.run.step.created
ランステップが作成されるときに発生します。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| データ | runStepObject | ランの実行におけるステップを表します。 |
Yes | |
| イベント | 文字列 | Yes |
Data: runStepObject
イベント数:RunStepStreamEventCreated
| Value | Description |
|---|---|
| thread.run.step.created |
thread.run.step.in_progress
ランステップが in_progress 状態に移行したときに発生します。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| データ | runStepObject | ランの実行におけるステップを表します。 |
Yes | |
| イベント | 文字列 | Yes |
Data: runStepObject
Event Enum: RunStepStreamEventInProgress(イベント情報収集
| Value | Description |
|---|---|
| thread.run.step.in_progress |
thread.run.step.delta
ラン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 | ランステップのデルタ、すなわちストリーミング中のランステップ上のフィールドが変更されたことを表す。 |
Yes | |
| イベント | 文字列 | Yes |
Data: runStepDeltaObject
Event Enum: RunStepStreamEventDelta
| Value | Description |
|---|---|
| thread.run.step.delta |
thread.run.step.completed
ランステップが完了したときに発生します。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| データ | runStepObject | ランの実行におけるステップを表します。 |
Yes | |
| イベント | 文字列 | Yes |
Data: runStepObject
イベント数:RunStepStreamEventCompleted(イベント完了)
| Value | Description |
|---|---|
| thread.run.step.completed |
thread.run.step.failed
ランステップが失敗したときに発生します。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| データ | runStepObject | ランの実行におけるステップを表します。 |
Yes | |
| イベント | 文字列 | Yes |
Data: runStepObject
Event Enum: RunStepStreamEventFailed
| Value | Description |
|---|---|
| thread.run.step.failed |
thread.run.step.cancelled
ランステップがキャンセルされたときに発生します。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| データ | runStepObject | ランの実行におけるステップを表します。 |
Yes | |
| イベント | 文字列 | Yes |
Data: runStepObject
イベント数挙:RunStepStreamEventCancelled
| Value | Description |
|---|---|
| thread.run.step.cancelled |
thread.run.step.expired
ランステップが期限切れになると発生します。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| データ | runStepObject | ランの実行におけるステップを表します。 |
Yes | |
| イベント | 文字列 | Yes |
Data: runStepObject
Event Enum: RunStepStreamEventExpired
| Value | Description |
|---|---|
| thread.run.step.expired |
messageStreamEvent
このコンポーネントは以下のいずれかである:
thread.message.created
メッセージが作成され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
イベント数挙: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
イベント列挙:MessageStreamEventInProgress(イベント進行中)
| Value | Description |
|---|---|
| thread.message.in_progress |
thread.message.delta
メッセージ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 | messageDeltaObject | メッセージのデルタ、すなわちストリーミング中にメッセージのフィールドが変更されたことを表す。 |
Yes | |
| イベント | 文字列 | Yes |
Data: messageDeltaObject
イベント列挙:MessageStreamEventDelta
| Value | Description |
|---|---|
| thread.message.delta |
thread.message.completed
メッセージが完了したときに発生します。
| 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
イベント列挙:MessageStreamEventCompleted(イベント完了)
| Value | Description |
|---|---|
| thread.message.completed |
thread.message.incomplete
メッセージが完了する前に終了したときに発生します。
| 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
イベント列挙:MessageStreamEventIncomplete(イベントストリーム)不完全
| Value | Description |
|---|---|
| thread.message.incomplete |
Annotation
このコンポーネントは以下のいずれかである:
Click
クリックアクションです。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| button | 列挙型 | クリック時にどのマウスボタンが押されたかを示します。
left、right、wheel、back、またはforwardのいずれかです。可能な値: 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に設定されています。可能な値: click |
Yes | |
| x | 整数 | クリック音が起きたx座標です。 |
Yes | |
| y | 整数 | クリック音が発生したy座標です。 |
Yes |
CodeInterpreterFileOutput
コードインタプリタツールの出力はファイルです。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| files | アレイ | Yes | ||
| 型 | 列挙型 | コードインタプリタのファイル出力タイプ。 いつも files。可能な値: files |
Yes |
CodeInterpreterTextOutput
コードインタプリタツールの出力はテキストです。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| ログ | 文字列 | コードインタプリタツールのログが呼び出します。 |
Yes | |
| 型 | 列挙型 | コードインタプリタのテキスト出力の種類。 いつも logs。可能な値: logs |
Yes |
CodeInterpreterTool
コードを動かすツールです。
| 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です。 |
Yes | |
| 型 | 列挙型 | コードインタプリタツールの種類。 いつも code_interpreter。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です。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| コード | 文字列 | 実行すべきコード。 |
Yes | |
| id | 文字列 | コードインタプリタツール呼び出しのユニークなIDです。 |
Yes | |
| results | アレイ | コードインタプリタツール呼び出しの結果。 |
Yes | |
| 状態 | 列挙型 | コードインタプリタツール呼び出しの状態。 可能な値: in_progress、 interpreting、 completed |
Yes | |
| 型 | 列挙型 | コードインタプリタツール呼び出しの種類。 いつも code_interpreter_call。可能な値: code_interpreter_call |
Yes |
CodeInterpreterToolOutput
このコンポーネントは以下のいずれかである:
ComparisonFilter
定義された比較操作を用いて、指定された属性キーと与えられた値を比較するためのフィルターです。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| キー | 文字列 | 価値と比較する鍵です。 | Yes | |
| 型 | 列挙型 | 比較演算子を指定します: eq、 ne、 gt、 gte、 lt、 lte。- eq:等しい- ne:等しくありません- gt:より大きい- gte: 大または等しい- lt:より小さい- lte: 以下または等しい可能な値: eq、 ne、 gt、 gte、 lt、 lte |
Yes | |
| value | 文字列、数値、またはブール値 | 属性キーと比較する値;文字列型、数値型、またはブール型をサポートしています。 | Yes |
CompoundFilter
複数のフィルターを and または orで組み合わせましょう。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| filters | アレイ | 複数のフィルターを組み合わせる。 アイテムは、 ComparisonFilter でも CompoundFilterでもよい。 |
Yes | |
| 型 | 列挙型 | 作戦の種類: and または or。可能な値: and、 or |
Yes |
ComputerAction
このコンポーネントは以下のいずれかである:
ComputerScreenshotImage
コンピュータ使用ツールで使用されたコンピュータ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ファイルの識別子です。 | No | |
| image_url | 文字列 | スクリーンショット画像のURLです。 | No | |
| 型 | 列挙型 | イベントの種類を指定します。 コンピュータ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に設定されています。可能な値: computer_screenshot |
Yes |
ComputerTool
仮想コンピュータを制御するツールです。
| 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 | 制御すべきコンピュータ環境の種類。 可能な値: mac、 windows、 ubuntu、 browser |
Yes | |
| 型 | 列挙型 | コンピュータを使うツールの種類。 いつも computer_use_preview。可能な値: computer-use-preview |
Yes |
ComputerToolCall
ツールをコンピュータに呼びかけて、ツールを使う。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| アクション | ComputerAction | Yes | ||
| call_id | 文字列 | ツール呼び出しに対して出力を返す際に使われる識別子です。 |
Yes | |
| id | 文字列 | コンピューター通話のユニークなID。 | Yes | |
| pending_safety_checks | アレイ | コンピューター通話のための安全確認が控えています。 |
Yes | |
| 状態 | 列挙型 | アイテムのステータス。
in_progress、completed、あるいはincompleteのいずれかです。 API経由でアイテムが返送されると入力されます。可能な値: in_progress、 completed、 incomplete |
Yes | |
| 型 | 列挙型 | コンピューター通話の種類。 いつも computer_call。可能な値: computer_call |
Yes |
ComputerToolCallOutput
コンピュータツール呼び出しの出力。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| acknowledged_safety_checks | アレイ | APIが報告した安全チェックは開発者も認めています。 |
No | |
| call_id | 文字列 | 出力を生み出したコンピュータツール呼び出しのIDです。 |
Yes | |
| id | 文字列 | コンピュータツールの出力呼び出しのIDです。 |
No | |
| 出力 | ComputerScreenshotImage | コンピュータ使用ツールで使用されたコンピュータスクリーンショット画像。 |
Yes | |
| 状態 | 列挙型 | メッセージ入力のステータス。
in_progress、completed、あるいはincompleteのいずれかです。 API経由で入力項目が返されると入力されます。可能な値: in_progress、 completed、 incomplete |
No | |
| 型 | 列挙型 | コンピュータツールの出力呼び出しの種類。 いつも computer_call_output。可能な値: computer_call_output |
Yes |
ComputerToolCallOutputResource
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| acknowledged_safety_checks | アレイ | APIが報告した安全チェックは開発者も認めています。 |
No | |
| call_id | 文字列 | 出力を生み出したコンピュータツール呼び出しのIDです。 |
Yes | |
| id | 文字列 | コンピュータがツール出力を呼び出す際のユニークなID。 |
Yes | |
| 出力 | ComputerScreenshotImage | コンピュータ使用ツールで使用されたコンピュータスクリーンショット画像。 |
Yes | |
| 状態 | 列挙型 | メッセージ入力のステータス。
in_progress、completed、あるいはincompleteのいずれかです。 API経由で入力項目が返されると入力されます。可能な値: in_progress、 completed、 incomplete |
No | |
| 型 | 列挙型 | コンピュータツールの出力呼び出しの種類。 いつも computer_call_output。可能な値: computer_call_output |
Yes |
ComputerToolCallSafetyCheck
コンピューター通話の安全確認が待っている。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| コード | 文字列 | 保留中の安全確認の種類。 | Yes | |
| id | 文字列 | 安全確認のIDです。 | Yes | |
| メッセージ | 文字列 | 安全チェックが待っていることの詳細です。 | Yes |
Content
マルチモーダルの入力および出力内容。
このコンポーネントは以下のいずれかである:
Coordinate
x/y座標対、例えば { x: 100, y: 200 }。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| x | 整数 | The x-coordinate. |
Yes | |
| y | 整数 | The y-coordinate. |
Yes |
CreateModelResponseProperties
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| メタデータ | Metadata | オブジェクトに付けることができる16のキー・バリュー・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形式で保存したり、APIやダッシュボードを通じてオブジェクトをクエリしたりするのに役立ちます。 キーは最大64文字の文字列です。 値は最大512文字の文字列です。 |
No | |
| モデル | 文字列 | 回答を生成するために使われるモデル。 | No | |
| temperature | number | どのサンプリング温度を使うか、0から2の間で。 0.8のような高い値は出力をよりランダムにし、0.2のように低い値はより集中して決定的になります。 一般的にはこれを変更するか、あるいは top_p を変えることを推奨しますが、両方はおすすめしません。 |
No | 1 |
| top_p | number | 温度によるサンプリングの代替として核サンプリングと呼ばれ、モデルは確率質量top_pトークンの結果を考慮します。 つまり0.1とは、確率質量の上位10個を構成するトークンのみ% 考慮されることを意味します。 一般的にはこれを変更するか、あるいは temperature を変えることを推奨しますが、両方はおすすめしません。 |
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で、OpenAIが悪用を監視・検出するのに役立ちます。 . |
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 | モデルへのテキスト、画像、またはファイルの入力を用いて応答を生成する。 | Yes | |
| instructions | 文字列 | モデルのコンテキストの最初の項目としてシステム(または開発者)メッセージを挿入します。previous_response_idと共に使用した場合、前の応答の指示は次の応答に引き継がれません。 これにより、新しい応答でシステム(または開発者)メッセージを簡単に切り替えることができます。 |
No | |
| max_output_tokens | 整数 | 応答のために生成できるトークンの数の上限であり、可視出力トークンや推論トークンも含まれます。 |
No | |
| parallel_tool_calls | boolean | モデルがツールコールを並列実行できるようにするか。 |
No | True |
| previous_response_id | 文字列 | モデルに対する前の応答の一意ID。 これを使って複数ターンにわたる会話を作りましょう。 | No | |
| reasoning | Reasoning | 推論モデルの設定オプション。 | No | |
| 保存する | boolean | 生成されたモデル応答を保存し、後でAPI経由で取得するかどうか。 |
No | True |
| ストリーミング | boolean | trueに設定すると、モデル応答データは サーバー送信イベントで生成される際に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設定オプション。 プレーンテキストでも構造化JSONデータでも構いません。 Learn more: - テキスト入力および出力 - 構造化出力 |
No | |
| └─ format | TextResponseFormatConfiguration | モデルが出力すべきフォーマットを指定するオブジェクト。{ "type": "json_schema" }設定すると構造化出力が可能になり、モデルが提供されたJSONスキーマに合致します。 デフォルトのフォーマットは { "type": "text" } で、追加オプションはありません。GPT-4o以降のモデルにはおすすめできません: { "type": "json_object" }に設定すると古いJSONモードが有効になり、モデルが生成するメッセージが有効なJSONであることを保証します。
json_schemaを使ったモデルでは、この方法をサポートするモデルが推奨されます。 |
No | |
| tool_choice | ToolChoiceOptions 、 ToolChoiceTypes 、または ToolChoiceFunction | モデルが応答を生成する際に使用するツールを選択する方法について。 モデルが呼び出せるツールを指定するには、 tools パラメータを参照してください。 |
No | |
| tools | アレイ | モデルが応答を生成する際に呼び出す可能性のあるツールの配列です。
tool_choiceパラメータを設定することで、どのツールを使うかを指定できます。モデルに提供できるツールの2つのカテゴリーがあります: - 組み込みツール |
No | |
| truncation | 列挙型 | モデル応答に用いる切断戦略。 - auto: この応答およびそれ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る場合、モデルは 会話の途中で入力項目を落としてコンテキストウィンドウに合わせる応答です。 - disabled (デフォルト):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、リクエストは400エラーで失敗します。可能な値: auto、 disabled |
No |
DoubleClick
ダブルクリックの動作です。
| 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に設定されています。可能な値: double_click |
Yes | |
| x | 整数 | ダブルクリックが起きたx座標。 |
Yes | |
| y | 整数 | ダブルクリックが起きたy座標です。 |
Yes |
Drag
ドラッグアクションだ。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| パス | アレイ | 抗力作用の経路を表す座標の配列です。 座標はオブジェクトの配列として表示されます。例えば[{ 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。 ドラッグ作用の場合、この性質は常に dragに設定されます。可能な値: drag |
Yes |
EasyInputMessage
階層に従う指示を示す役割を持つモデルへのメッセージ入力。
developerまたはsystemの役割で与えられた指示が、userの役割で出される指示よりも優先されます。
assistant役割を持つメッセージは、モデルが過去のやり取りで生成されたものと推定されます。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| コンテンツ | 文字列または InputMessageContentList | モデルに対してテキスト、画像、または音声入力を用いて応答を生成する。 また、過去のアシスタントからの回答を含めることも可能です。 |
Yes | |
| ロール | 列挙型 | メッセージ入力の役割。
user、assistant、system、あるいはdeveloperのどれかです。可能な値: user、 assistant、 system、 developer |
Yes | |
| 型 | 列挙型 | メッセージ入力の種類。 いつも message。可能な値: message |
No |
FileCitation
ファイルの引用。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| file_id | 文字列 | ファイルのIDです。 |
Yes | |
| インデックス | 整数 | ファイル一覧内のファイルのインデックスです。 |
Yes | |
| 型 | 列挙型 | ファイル引用の種類。 いつも file_citation。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です。 |
Yes | |
| インデックス | 整数 | ファイル一覧内のファイルのインデックスです。 |
Yes | |
| 型 | 列挙型 | ファイルパスの種類。 いつも file_path。可能な値: file_path |
Yes |
FileSearchRanker
ファイル検索に使うランク。 指定がなければ auto ランクを使います。
| Property | Value |
|---|---|
| Description | ファイル検索に使うランク。 指定がなければ auto ランクを使います。 |
| 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コンテンツを検索するツールです。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| filters | 比較フィルター または 複合フィルター | ファイル属性に基づいて適用するフィルターです。 | No | |
| max_num_results | 整数 | 返却すべき最大結果数。 この数字は1から50の間であるべきです。 |
No | |
| ranking_options | オブジェクト | 検索のランキングオプション。 | No | |
| └─ ranker | 列挙型 | ファイル検索に使うランク。 可能な値: auto、 default-2024-11-15 |
No | |
| └─ score_threshold | number | ファイル検索のスコア閾値は0から1の間の数値です。 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、返される結果数は少ない場合もあります。 |
No | 0 |
| 型 | 列挙型 | ファイル検索ツールの種類。 いつも file_search。可能な値: file_search |
Yes | |
| vector_store_ids | アレイ | 検索用のベクターストアのIDです。 |
Yes |
FileSearchToolCall
ファイル検索ツールの呼び出し結果。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| id | 文字列 | ファイル検索ツールのユニークなIDが呼ばれます。 |
Yes | |
| queries | アレイ | ファイル検索に使われたクエリです。 |
Yes | |
| results | アレイ | ファイル検索ツールの結果が呼びかけられます。 |
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のどれか、可能な値: 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。 いつも file_search_call。可能な値: file_search_call |
Yes |
FunctionTool
モデルが呼び出せる関数を自分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。 モデルが関数を呼び出すかどうかを判断するために使われます。 |
No | |
| name | 文字列 | 呼び出しする関数の名前。 |
Yes | |
| parameters | オブジェクト | 関数のパラメータを記述するJSONスキーマオブジェクト。 |
Yes | |
| strict | boolean | 厳格なパラメータ検証を強制するかどうか。 デフォルトの true。 |
Yes | |
| 型 | 列挙型 | 関数ツールの種類。 いつも function。可能な値: function |
Yes |
FunctionToolCall
関数を実行するためのツールコールです。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| arguments | 文字列 | 関数に渡す引数のJSON文字列です。 |
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ID。 |
Yes | |
| id | 文字列 | 関数ツール呼び出しのユニークなID。 |
Yes | |
| name | 文字列 | 実行する関数の名前。 |
Yes | |
| 状態 | 列挙型 | アイテムのステータス。
in_progress、completed、あるいはincompleteのいずれかです。 API経由でアイテムが返送されると入力されます。可能な値: in_progress、 completed、 incomplete |
No | |
| 型 | 列挙型 | 関数ツール呼び出しの種類。 いつも function_call。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ID。 |
Yes | |
| id | 文字列 | 関数ツールの一意IDが出力を呼び出します。 API経由でこのアイテムが返されると入力されます。 |
No | |
| 出力 | 文字列 | 関数ツール呼び出しの出力のJSON文字列です。 |
Yes | |
| 状態 | 列挙型 | アイテムのステータス。
in_progress、completed、あるいはincompleteのいずれかです。 API経由でアイテムが返送されると入力されます。可能な値: in_progress、 completed、 incomplete |
No | |
| 型 | 列挙型 | 関数ツールの呼び出し出力の種類。 いつも function_call_output。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ID。 |
Yes | |
| id | 文字列 | 関数呼び出しツール出力の一意IDです。 |
Yes | |
| 出力 | 文字列 | 関数ツール呼び出しの出力のJSON文字列です。 |
Yes | |
| 状態 | 列挙型 | アイテムのステータス。
in_progress、completed、あるいはincompleteのいずれかです。 API経由でアイテムが返送されると入力されます。可能な値: in_progress、 completed、 incomplete |
No | |
| 型 | 列挙型 | 関数ツールの呼び出し出力の種類。 いつも function_call_output。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てください。 現在サポートされている値は以下の通りです:
-
file_search_call.resultsファイル検索ツールの呼び出し結果を含めてください。 -
message.input_image.image_url: 入力メッセージから画像URLを含めてください。 -
computer_call_output.output.image_url: コンピュータ呼び出し出力からの画像URLを含めてください。
| Property | Value |
|---|---|
| Description | モデル応答に含める追加の出力データを指定してください。 現在サポートされている値は以下の通りです: - file_search_call.resultsファイル検索ツールの呼び出し結果を含めてください。- message.input_image.image_url: 入力メッセージから画像URLを含めてください。- computer_call_output.output.image_url: コンピュータ呼び出し出力からの画像URLを含めてください。 |
| Type | 文字列 |
| Values | file_search_call.resultsmessage.input_image.image_urlcomputer_call_output.output.image_url |
InputAudio
モデルへの音声入力。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| データ | 文字列 | Base64エンコードされた音声データ。 |
Yes | |
| format | 列挙型 | 音声データのフォーマット。 現在サポートされているフォーマットは mp3 と wavです。可能な値: mp3、 wav |
Yes | |
| 型 | 列挙型 | 入力項目の種類。 いつも input_audio。可能な値: input_audio |
Yes |
InputContent
このコンポーネントは以下のいずれかである:
InputFile
モデルへのファイル入力。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| file_data | 文字列 | モデルに送るファイルの内容。 |
No | |
| file_id | 文字列 | モデルに送るファイルのIDです。 |
No | |
| filename | 文字列 | モデルに送るファイル名。 |
No | |
| 型 | 列挙型 | 入力項目の種類。 いつも input_file。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 | モデルに送る画像のディテールレベル。
high、low、あるいはautoのいずれかです。 デフォルトは autoです。可能な値: high、 low、 auto |
Yes | |
| file_id | 文字列 | モデルに送るファイルのIDです。 |
No | |
| image_url | 文字列 | モデルに送る画像のURLです。 データURL内の完全限定URLまたはbase64でエンコードされた画像。 |
No | |
| 型 | 列挙型 | 入力項目の種類。 いつも input_image。可能な値: input_image |
Yes |
InputItem
このコンポーネントは以下のいずれかである:
InputMessage
階層に従う指示を示す役割を持つモデルへのメッセージ入力。
developerまたはsystemの役割で与えられた指示が、userの役割で出される指示よりも優先されます。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| コンテンツ | InputMessageContentList | モデルへの1つまたは複数の入力項目のリストで、異なる内容を含む types. |
Yes | |
| ロール | 列挙型 | メッセージ入力の役割。
user、system、あるいはdeveloperのいずれかです。可能な値: user、 system、 developer |
Yes | |
| 状態 | 列挙型 | アイテムの状態。
in_progress、completed、あるいはincompleteのいずれかです。 API経由でアイテムが返送されると入力されます。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に設定されています。可能な値: message |
No |
InputMessageContentList
モデルへの1つまたは複数の入力項目のリストで、異なるコンテンツタイプを含むものです。
このコンポーネントにはプロパティが定義されていません。
InputMessageResource
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| コンテンツ | InputMessageContentList | モデルへの1つまたは複数の入力項目のリストで、異なる内容を含む types. |
Yes | |
| id | 文字列 | メッセージ入力の一意ID。 |
Yes | |
| ロール | 列挙型 | メッセージ入力の役割。
user、system、あるいはdeveloperのいずれかです。可能な値: user、 system、 developer |
Yes | |
| 状態 | 列挙型 | アイテムの状態。
in_progress、completed、あるいはincompleteのいずれかです。 API経由でアイテムが返送されると入力されます。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に設定されています。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。 いつも input_text。可能な値: input_text |
Yes |
Item
回答を生成するために使われるコンテンツ項目。
このコンポーネントは以下のいずれかである:
- InputMessage
- OutputMessage
- FileSearchToolCall
- ComputerToolCall
- ComputerToolCallOutput
- FunctionToolCall
- FunctionToolCallOutput
- ReasoningItem
ItemReference
参照するアイテムの内部識別子。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| id | 文字列 | 参照するアイテムのIDです。 |
Yes | |
| 型 | 列挙型 | 参照すべきアイテムの種類。 いつも item_reference。可能な値: item_reference |
Yes |
ItemResource
回答を生成するために使われるコンテンツ項目。
このコンポーネントは以下のいずれかである:
- InputMessageResource
- OutputMessage
- FileSearchToolCall
- ComputerToolCall
- ComputerToolCallOutputResource
- FunctionToolCall
- FunctionToolCallOutputResource
KeyPress
モデルが実行したいキー入力の集合。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| keys | アレイ | モデルが押してほしいキーの組み合わせ。 これは文字列の配列で、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。 キープレス操作の場合、このプロパティは常に keypressに設定されています。可能な値: keypress |
Yes |
Metadata
オブジェクトに付けることができる16のキー・バリュー・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形式で保存したり、APIやダッシュボードを通じてオブジェクトをクエリしたりするのに役立ちます。
キーは最大64文字の文字列です。 値は最大512文字の文字列です。
このコンポーネントにはプロパティが定義されていません。
ModelResponseProperties
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| メタデータ | Metadata | オブジェクトに付けることができる16のキー・バリュー・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形式で保存したり、APIやダッシュボードを通じてオブジェクトをクエリしたりするのに役立ちます。 キーは最大64文字の文字列です。 値は最大512文字の文字列です。 |
No | |
| モデル | 文字列 | 回答を生成するために使われるモデル。 | No | |
| temperature | number | どのサンプリング温度を使うか、0から2の間で。 0.8のような高い値は出力をよりランダムにし、0.2のように低い値はより集中して決定的になります。 一般的にはこれを変更するか、あるいは top_p を変えることを推奨しますが、両方はおすすめしません。 |
No | 1 |
| top_p | number | 温度によるサンプリングの代替として核サンプリングと呼ばれ、モデルは確率質量top_pトークンの結果を考慮します。 つまり0.1とは、確率質量の上位10個を構成するトークンのみ% 考慮されることを意味します。 一般的にはこれを変更するか、あるいは temperature を変えることを推奨しますが、両方はおすすめしません。 |
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で、OpenAIが悪用を監視・検出するのに役立ちます。 . |
No |
Move
マウス移動アクションです。
| 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に設定されています。可能な値: move |
Yes | |
| x | 整数 | 移動するx座標。 |
Yes | |
| y | 整数 | 移動するY座標です。 |
Yes |
OutputAudio
モデルからの音声出力です。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| データ | 文字列 | モデルからのBase64エンコード音声データ。 |
Yes | |
| トランスクリプト | 文字列 | モデルからの音声データの書き起こしです。 |
Yes | |
| 型 | 列挙型 | 出力される音声の種類。 いつも output_audio。可能な値: output_audio |
Yes |
OutputContent
このコンポーネントは以下のいずれかである:
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文字列です。 |
Yes | |
| call_id | 文字列 | ツール呼び出しに対して出力を返す際に使われる識別子です。 |
Yes | |
| コンテンツ | アレイ | 本文の内容を理由付けています。 |
Yes | |
| id | 文字列 | 論理内容の一意識別子。 |
Yes | |
| name | 文字列 | 実行する関数の名前。 |
Yes | |
| pending_safety_checks | アレイ | コンピューター通話のための安全確認が控えています。 |
Yes | |
| queries | アレイ | ファイル検索に使われたクエリです。 |
Yes | |
| results | アレイ | ファイル検索ツールの結果が呼びかけられます。 |
No | |
| ロール | 列挙型 | 出力メッセージの役割。 いつも assistant。可能な値: assistant |
Yes | |
| 状態 | 列挙型 | アイテムのステータス。
in_progress、completed、あるいはincompleteのいずれかです。 API経由でアイテムが返送されると入力されます。可能な値: in_progress、 completed、 incomplete |
Yes | |
| 型 | 列挙型 | 対象の種類。 いつも reasoning。可能な値: reasoning |
Yes |
OutputMessage
モデルからの出力メッセージです。
| 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です。 |
Yes | |
| id | 文字列 | 出力メッセージの一意ID。 |
Yes | |
| ロール | 列挙型 | 出力メッセージの役割。 いつも assistant。可能な値: assistant |
Yes | |
| 状態 | 列挙型 | メッセージ入力のステータス。
in_progress、completed、あるいはincompleteのいずれかです。 API経由で入力項目が返されると入力されます。可能な値: in_progress、 completed、 incomplete |
Yes | |
| 型 | 列挙型 | 出力メッセージの種類。 いつも message。可能な値: message |
Yes |
OutputText
モデルからのテキスト出力です。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| annotations | アレイ | テキスト出力の注釈です。 |
Yes | |
| SMS 送信 | 文字列 | モデルからのテキスト出力です。 |
Yes | |
| 型 | 列挙型 | 出力テキストの種類。 いつも output_text。可能な値: output_text |
Yes |
RealtimeSessionCreateRequest
リアルタイムのセッションオブジェクト設定。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| input_audio_format | 列挙型 | 入力音声のフォーマット。 選択肢は pcm16、 g711_ulaw、または g711_alawです。pcm16の場合、入力音声は16ビットPCM、24kHzのサンプルレート、シングルチャンネル(モノラル)、リトルエンディアンのバイトオーダーでなければなりません。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設定。 これを null に設定して電源を切ることができます。ノイズリダクションフィルターは、VADやモデルに送られる前に入力オーディオバッファに追加された音声をフィルターします。 音声をフィルタリングすることで、VADやターン検出の精度(誤検知の減少)や入力音声の知覚を向上させるモデル性能が向上します。 |
No | |
| └─ type | 列挙型 | ノイズリダクションの種類です。
near_field はヘッドホンのような近距離通話用マイク用で、 far_field はノートパソコンや会議室用マイクなどの遠距離マイク用です。可能な値: near_field、 far_field |
No | |
| input_audio_transcription | オブジェクト | 入力音声文字起こしの設定はデフォルトでオフにされ、オンになると null に設定できます。 入力音声の文字起こしはモデルのネイティブではありません。モデルは直接音声を消費するためです。 文字起こしは Transcriptionsエンドポイント を非同期で実行し、モデルが正確に聞いた音声ではなく、入力音声内容の誘導として扱うべきです。 クライアントは文字起こしの言語やプロンプトをオプションで設定でき、これらは文字起こしサービスに追加の指針を提供します。 |
No | |
| └─ language | 文字列 | 入力音声の言語。 入力言語を ISO-639-1 (例: en)形式で提供することで、精度と遅延が向上します。 |
No | |
| └─ model | 文字列 | 転写に使うモデルは、現在の選択肢として gpt-4o-transcribe、 gpt-4o-mini-transcribe、 gpt-4o-mini-transcribe-2025-12-15、 whisper-1です。 |
No | |
| └─ prompt | 文字列 | モデルのスタイルをガイドしたり、前の音声セグメントを続けるためのオプションテキスト。whisper-1の場合、プロンプトはキーワードのリストです。gpt-4o-transcribeモデルの場合、プロンプトは「expect words related to technology」などのフリーテキスト文字列です。 |
No | |
| instructions | 文字列 | デフォルトのシステム命令(すなわちシステムメッセージ)はモデル呼び出しの前に置かれていました。 このフィールドはクライアントが望ましい回答をモデルに導くことを可能にします。 モデルは回答内容や形式(例:「非常に簡潔にする」「親しみやすい行動をする」「良い反応の例がある」)や、音声行動(例:「話すのが早い」「声に感情を込める」「頻繁に笑う」など)について指導できます。 指示はモデルが必ずしも従うとは限りませんが、望ましい動作についてモデルに指針を提供します。 サーバーはデフォルト命令を設定し、このフィールドが設定されていない場合に使用され、セッション開始時の session.created イベントで表示されます。 |
No | |
| max_response_output_tokens | 整数または文字列 | ツール呼び出しを含む単一のアシスタント応答に対する最大出力トークン数。 出力トークン数を制限するために1から4096までの整数を用意するか、あるモデルで利用可能な最大トークン数を inf にします。 デフォルトは infです。 |
No | |
| modalities | モデルが応答できるモダリティの集合。 音声を無効にするには、["text"]に設定してください。 |
No | ||
| モデル | 文字列 | このセッションで使用された展開の名前。 |
No | |
| output_audio_format | 列挙型 | 出力音声のフォーマット。 選択肢は pcm16、 g711_ulaw、または g711_alawです。pcm16の場合、出力音声は24kHzの周波数でサンプリングされます。可能な値: pcm16、 g711_ulaw、 g711_alaw |
No | |
| temperature | number | モデルのサンプリング温度は[0.6, 1.2]に制限されています。 オーディオモデルでは、最高のパフォーマンスのために0.8度の温度が強く推奨されます。 |
No | 0.8 |
| tool_choice | 文字列 | モデルがどのように道具を選ぶか。 オプションは auto、 none、 required、または関数を指定することができます。 |
No | auto |
| tools | アレイ | モデルが利用可能なツール(機能)。 | No | |
| turn_detection | オブジェクト | ターン検出の設定、サーバーVADまたはセマンティックVADの設定。 これを null に設定してオフにすることもでき、その場合はクライアントが手動でモデル応答をトリガーする必要があります。サーバーVADは、音声の音量に基づいて音声の開始と終了を検出し、ユーザーの音声の終わりに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、ターン検出モデル(VADと組み合わせて)を用いて、ユーザーが話し終えたかどうかを意味的に推定し、その確率に基づいて動的にタイムアウトを設定します。 例えば、ユーザーの音声が uhhmで途切れると、モデルはターン終了の確率を低く評価し、ユーザーが話すまで長く待ちます。 これはより自然な会話には役立ちますが、遅延が高くなることがあります。 |
No | |
| └─ create_response | boolean | VAD停止イベントが発生した際に自動的に応答を生成するかどうか。 |
No | True |
| └─ eagerness | 列挙型 |
semantic_vadモード専用。 モデルの反応への熱意。
low ユーザーが話し続けるまでより長く待ち、 high より早く応答します。
auto はデフォルトであり、 mediumと同等です。可能な値: low、 medium、 high、 auto |
No | |
| └─ interrupt_response | boolean | VAD開始イベントが発生した際に、進行中の応答を自動的にデフォルト会話(すなわちconversationauto)に出力して中断するかどうか。 |
No | True |
| └─ prefix_padding_ms | 整数 |
server_vadモード専用。 VADが音声を検出する前に含める音声量(ミリ秒単位)。 デフォルトは300msです。 |
No | |
| └─ silence_duration_ms | 整数 |
server_vadモード専用。 発言停止を検出するための無音の持続時間(ミリ秒単位)。 デフォルトは500msです。 短い値を使えばモデルはより速く反応しますが、ユーザーの短い間入りに飛び込むことがあります。 |
No | |
| └─ threshold | number |
server_vadモード専用。 VADのアクティベーション閾値(0.0から1.0)はデフォルトで0.5です。 閾値が高いほど、モデルを起動するにはより大きな音が必要になり、騒がしい環境での性能が向上する可能性があります。 |
No | |
| └─ type | 列挙型 | 旋回検知の種類。 可能な値: server_vad、 semantic_vad |
No | |
| voice | VoiceIdsShared | No |
RealtimeSessionCreateResponse
新しいリアルタイムセッション構成で、エフェメラルキーを使った。 キーのデフォルトのTTLは1分です。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| client_secret | オブジェクト | APIから返される一時鍵。 | Yes | |
| └─ expires_at | 整数 | トークンの期限が切れるタイムスタンプ。 現在、すべてのトークンは1分後に期限切れとなります。 |
No | |
| └─ value | 文字列 | クライアント環境でリアルタイムAPIへの接続を認証するために使える一時的な鍵。 これは標準的なAPIトークンではなく、サーバーサイドでのみ使うべきなのでクライアントサイド環境で使うべきです。 |
No | |
| input_audio_format | 文字列 | 入力音声のフォーマット。 選択肢は pcm16、 g711_ulaw、または g711_alawです。 |
No | |
| input_audio_transcription | オブジェクト | 入力音声文字起こしの設定はデフォルトでオフにされ、オンになると null に設定できます。 入力音声の文字起こしはモデルのネイティブではありません。モデルは直接音声を消費するためです。 転写はWhisper内で非同期的に実行され、モデルが理解する表現ではなく、大まかなガイダンスとして扱うべきです。 |
No | |
| └─ model | 文字列 | 転写に使用するモデルは、現在サポートされている唯一のモデル whisper-1 です。 |
No | |
| instructions | 文字列 | デフォルトのシステム命令(すなわちシステムメッセージ)はモデル呼び出しの前に置かれていました。 このフィールドはクライアントが望ましい回答をモデルに導くことを可能にします。 モデルは回答内容やフォーマット(例:「非常に簡潔にする」「親しみやすく振る舞う」「良い回答の例がある」)や、音声行動(例:「早く話す」「声に感情を注入する」「頻繁に笑う」)について指導できます。 指示はモデルが必ずしも従うとは限りませんが、望ましい動作についてモデルに指針を提供します。 サーバーはデフォルト命令を設定し、このフィールドが設定されていない場合に使用され、セッション開始時の session.created イベントで表示されます。 |
No | |
| max_response_output_tokens | 整数または文字列 | ツール呼び出しを含む単一のアシスタント応答に対する最大出力トークン数。 出力トークン数を制限するために1から4096までの整数を用意するか、あるモデルで利用可能な最大トークン数を inf にします。 デフォルトは infです。 |
No | |
| modalities | モデルが応答できるモダリティの集合。 音声を無効にするには、["text"]に設定してください。 |
No | ||
| output_audio_format | 文字列 | 出力音声のフォーマット。 選択肢は 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は[0.6, 1.2]に制限されています。 デフォルトは0.8です。 |
No | |
| tool_choice | 文字列 | モデルがどのように道具を選ぶか。 オプションは auto、 none、 required、または関数を指定することができます。 |
No | |
| tools | アレイ | モデルが利用可能なツール(機能)。 | No | |
| turn_detection | オブジェクト | ターン検知の設定。
nullに設定してオフにできます。 サーバーVADは、音声の音量に基づいて音声の開始と終了を検出し、ユーザーの音声の終わりに応答することを意味します。 |
No | |
| └─ prefix_padding_ms | 整数 | VADが音声を検出する前に含める音声量(ミリ秒単位)。 デフォルトは300msです。 |
No | |
| └─ silence_duration_ms | 整数 | 発言停止を検出するための無音の持続時間(ミリ秒単位)。 デフォルトは500msです。 短い値を使えばモデルはより速く反応しますが、ユーザーの短い間入りに飛び込むことがあります。 |
No | |
| └─ threshold | number | VADのアクティベーション閾値(0.0から1.0)はデフォルトで0.5です。 閾値が高いほど、モデルを起動するにはより大きな音が必要になり、騒がしい環境での性能が向上する可能性があります。 |
No | |
| └─ type | 文字列 | ターン検知の種類ですが、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設定。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| include | アレイ | 書き起こしに含める項目のセット。 現在利用可能な品は以下の通りです: - item.input_audio_transcription.logprobs |
No | |
| input_audio_format | 列挙型 | 入力音声のフォーマット。 選択肢は pcm16、 g711_ulaw、または g711_alawです。pcm16の場合、入力音声は16ビットPCM、24kHzのサンプルレート、シングルチャンネル(モノラル)、リトルエンディアンのバイトオーダーでなければなりません。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設定。 これを null に設定して電源を切ることができます。ノイズリダクションフィルターは、VADやモデルに送られる前に入力オーディオバッファに追加された音声をフィルターします。 音声をフィルタリングすることで、VADやターン検出の精度(誤検知の減少)や入力音声の知覚を向上させるモデル性能が向上します。 |
No | |
| └─ type | 列挙型 | ノイズリダクションの種類です。
near_field はヘッドホンのような近距離通話用マイク用で、 far_field はノートパソコンや会議室用マイクなどの遠距離マイク用です。可能な値: near_field、 far_field |
No | |
| input_audio_transcription | オブジェクト | 入力音声文字起こしの設定。 クライアントは文字起こしの言語やプロンプトをオプションで設定でき、これらは文字起こしサービスに追加の指針を提供します。 |
No | |
| └─ language | 文字列 | 入力音声の言語。 入力言語を ISO-639-1 (例: en)形式で提供することで、精度と遅延が向上します。 |
No | |
| └─ model | 列挙型 | 転写に使うモデルは、現在の選択肢として gpt-4o-transcribe、 gpt-4o-transcribe-diarize、 gpt-4o-mini-transcribe、 gpt-4o-mini-transcribe-2025-12-15、 whisper-1です。可能な値: gpt-4o-transcribe、 gpt-4o-transcribe-diarize、 gpt-4o-mini-transcribe、 gpt-4o-mini-transcribe-2025-12-15、 whisper-1 |
No | |
| └─ prompt | 文字列 | モデルのスタイルをガイドしたり、前の音声セグメントを続けるためのオプションテキスト。whisper-1の場合、プロンプトはキーワードのリストです。gpt-4o-transcribeモデルの場合、プロンプトは「expect words related to technology」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集合。 音声を無効にするには、["text"]に設定してください。 |
No | ||
| turn_detection | オブジェクト | ターン検出の設定、サーバーVADまたはセマンティックVADの設定。 これを null に設定してオフにすることもでき、その場合はクライアントが手動でモデル応答をトリガーする必要があります。サーバーVADは、音声の音量に基づいて音声の開始と終了を検出し、ユーザーの音声の終わりに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、ターン検出モデル(VADと組み合わせて)を用いて、ユーザーが話し終えたかどうかを意味的に推定し、その確率に基づいて動的にタイムアウトを設定します。 例えば、ユーザーの音声が uhhmで途切れると、モデルはターン終了の確率を低く評価し、ユーザーが話すまで長く待ちます。 これはより自然な会話には役立ちますが、遅延が高くなることがあります。 |
No | |
| └─ create_response | boolean | VAD停止イベントが発生した際に自動的に応答を生成するかどうか。 文字起こしセッションは利用できません。 |
No | True |
| └─ eagerness | 列挙型 |
semantic_vadモード専用。 モデルの反応への熱意。
low ユーザーが話し続けるまでより長く待ち、 high より早く応答します。
auto はデフォルトであり、 mediumと同等です。可能な値: low、 medium、 high、 auto |
No | |
| └─ interrupt_response | boolean | VAD開始イベントが発生した際に、進行中の応答を自動的にデフォルト会話(すなわちconversationauto)に出力して中断するかどうか。 文字起こしセッションは利用できません。 |
No | True |
| └─ prefix_padding_ms | 整数 |
server_vadモード専用。 VADが音声を検出する前に含める音声量(ミリ秒単位)。 デフォルトは300msです。 |
No | |
| └─ silence_duration_ms | 整数 |
server_vadモード専用。 発言停止を検出するための無音の持続時間(ミリ秒単位)。 デフォルトは500msです。 短い値を使えばモデルはより速く反応しますが、ユーザーの短い間入りに飛び込むことがあります。 |
No | |
| └─ threshold | number |
server_vadモード専用。 VADのアクティベーション閾値(0.0から1.0)はデフォルトで0.5です。 閾値が高いほど、モデルを起動するにはより大きな音が必要になり、騒がしい環境での性能が向上する可能性があります。 |
No | |
| └─ type | 列挙型 | 旋回検知の種類。 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の設定です。
REST APIを通じてサーバー上でセッションが作成される場合、セッションオブジェクトには一時的なキーも含まれます。 キーのデフォルトのTTLは1分です。 このプロパティは、WebSocket APIを通じてセッションが更新される際には存在しません。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| client_secret | オブジェクト | APIから返される一時鍵。 セッションがサーバー上でREST APIで作成された場合にのみ存在します。 |
Yes | |
| └─ expires_at | 整数 | トークンの期限が切れるタイムスタンプ。 現在、すべてのトークンは1分後に期限切れとなります。 |
No | |
| └─ value | 文字列 | クライアント環境でリアルタイムAPIへの接続を認証するために使える一時的な鍵。 これは標準的なAPIトークンではなく、サーバーサイドでのみ使うべきなのでクライアントサイド環境で使うべきです。 |
No | |
| input_audio_format | 文字列 | 入力音声のフォーマット。 選択肢は pcm16、 g711_ulaw、または g711_alawです。 |
No | |
| input_audio_transcription | オブジェクト | 転写モデルの構成。 |
No | |
| └─ language | 文字列 | 入力音声の言語。 入力言語を ISO-639-1 (例: en)形式で提供することで、精度と遅延が向上します。 |
No | |
| └─ model | 列挙型 | 転写に使うモデル。
gpt-4o-transcribe、gpt-4o-mini-transcribe、gpt-4o-mini-transcribe-2025-12-15、またはwhisper-1です。可能な値: gpt-4o-transcribe、 gpt-4o-mini-transcribe、 gpt-4o-mini-transcribe-2025-12-15、 whisper-1 |
No | |
| └─ prompt | 文字列 | モデルのスタイルをガイドしたり、前の音声セグメントを続けるためのオプションテキスト。 プロンプトは音声言語に合っているべきです。 |
No | |
| modalities | モデルが応答できるモダリティの集合。 音声を無効にするには、["text"]に設定してください。 |
No | ||
| turn_detection | オブジェクト | ターン検知の設定。
nullに設定してオフにできます。 サーバーVADは、音声の音量に基づいて音声の開始と終了を検出し、ユーザーの音声の終わりに応答することを意味します。 |
No | |
| └─ prefix_padding_ms | 整数 | VADが音声を検出する前に含める音声量(ミリ秒単位)。 デフォルトは300msです。 |
No | |
| └─ silence_duration_ms | 整数 | 発言停止を検出するための無音の持続時間(ミリ秒単位)。 デフォルトは500msです。 短い値を使えばモデルはより速く反応しますが、ユーザーの短い間入りに飛び込むことがあります。 |
No | |
| └─ threshold | number | VADのアクティベーション閾値(0.0から1.0)はデフォルトで0.5です。 閾値が高いほど、モデルを起動するにはより大きな音が必要になり、騒がしい環境での性能が向上する可能性があります。 |
No | |
| └─ type | 文字列 | ターン検知の種類ですが、現在サポートされているのは server_vad のみです。 |
No |
Reasoning
推論モデルの設定オプション。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| 作業量 | ReasoningEffort | 推論モデルの推論にかかる労力を制限します。 現在サポートされている値は low、 medium、 highです。 推論の努力を減らすことで、応答の速さや推論に使われるトークンの削減につながる。 |
Yes | 中間 |
| 概要 | 列挙型 | モデルが行う推論の概要。 これはデバッグやモデルの推論過程の理解に役立ちます。conciseかdetailedのどちらかです。可能な値: concise、 detailed |
No |
ReasoningItem
回答を生成する際に推論モデルが用いる思考の連鎖の記述。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| コンテンツ | アレイ | 本文の内容を理由付けています。 |
Yes | |
| id | 文字列 | 論理内容の一意識別子。 |
Yes | |
| 状態 | 列挙型 | アイテムのステータス。
in_progress、completed、あるいはincompleteのいずれかです。 API経由でアイテムが返送されると入力されます。可能な値: in_progress、 completed、 incomplete |
No | |
| 型 | 列挙型 | 対象の種類。 いつも reasoning。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。 いつも refusal。可能な値: refusal |
Yes |
response
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| created_at | number | このレスポンスが作成された時間のUnixタイムスタンプ(秒単位)です。 |
Yes | |
| エラー | ResponseError | モデルが応答を生成しなかった場合に返されるエラーオブジェクト。 |
Yes | |
| id | 文字列 | この回答の一意識別子。 |
Yes | |
| incomplete_details | オブジェクト | なぜ回答が不完全であるのかの詳細。 |
Yes | |
| └─ reason | 列挙型 | その理由は回答が不完全です。 可能な値: max_output_tokens、 content_filter |
No | |
| instructions | 文字列 | モデルのコンテキストの最初の項目としてシステム(または開発者)メッセージを挿入します。previous_response_idと共に使用した場合、前の応答の指示は次の応答に引き継がれません。 これにより、新しい応答でシステム(または開発者)メッセージを簡単に切り替えることができます。 |
Yes | |
| max_output_tokens | 整数 | 応答のために生成できるトークン数の上限で、可視出力トークンや会話状態も含まれます。 |
No | |
| メタデータ | Metadata | オブジェクトに付けることができる16のキー・バリュー・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形式で保存したり、APIやダッシュボードを通じてオブジェクトをクエリしたりするのに役立ちます。 キーは最大64文字の文字列です。 値は最大512文字の文字列です。 |
Yes | |
| モデル | 文字列 | 回答を生成するために使われるモデル。 | Yes | |
| オブジェクト | 列挙型 | このリソースのオブジェクトタイプは常に responseに設定されています。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の配列です。 - 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て、それがモデルによって生成されたコンテンツを含む assistant メッセージだと考えるのではなく、SDKでサポートされている output_text プロパティを使うことを検討するとよいでしょう。 |
Yes | |
| output_text | 文字列 | SDK専用の利便性プロパティで、output配列内のすべてのoutput_text項目からの集約されたテキスト出力(もし存在する場合)が含まれます。 PythonおよびJavaScriptのSDKでサポートされています。 |
No | |
| parallel_tool_calls | boolean | モデルがツールコールを並列実行できるようにするか。 |
Yes | True |
| previous_response_id | 文字列 | モデルに対する前の応答の一意ID。 これを使って複数ターンにわたる会話を作りましょう。 | No | |
| reasoning | Reasoning | 推論モデルの設定オプション。 |
No | |
| 状態 | 列挙型 | 応答生成の状況。
completed、failed、in_progress、あるいはincompleteのどれかです。可能な値: completed、 failed、 in_progress、 incomplete |
No | |
| temperature | number | どのサンプリング温度を使うか、0から2の間で。 0.8のような高い値は出力をよりランダムにし、0.2のように低い値はより集中して決定的になります。 一般的にはこれを変更するか、あるいは top_p を変えることを推奨しますが、両方はおすすめしません。 |
Yes | 1 |
| SMS 送信 | オブジェクト | モデルからのテキスト応答の設定オプション。 プレーンテキストでも構造化JSONデータでも構いません。 Learn more: - テキスト入力および出力 - 構造化出力 |
No | |
| └─ format | TextResponseFormatConfiguration | モデルが出力すべきフォーマットを指定するオブジェクト。{ "type": "json_schema" }設定すると構造化出力が可能になり、モデルが提供されたJSONスキーマに合致します。 デフォルトのフォーマットは { "type": "text" } で、追加オプションはありません。GPT-4o以降のモデルにはおすすめできません: { "type": "json_object" }に設定すると古いJSONモードが有効になり、モデルが生成するメッセージが有効なJSONであることを保証します。
json_schemaを使ったモデルでは、この方法をサポートするモデルが推奨されます。 |
No | |
| tool_choice | ToolChoiceOptions 、 ToolChoiceTypes 、または ToolChoiceFunction | モデルが応答を生成する際に使用するツールを選択する方法について。 モデルが呼び出せるツールを指定するには、 tools パラメータを参照してください。 |
Yes | |
| tools | アレイ | モデルが応答を生成する際に呼び出す可能性のあるツールの配列です。
tool_choiceパラメータを設定することで、どのツールを使うかを指定できます。モデルに提供できるツールの2つのカテゴリーがあります: - 組み込みツール |
Yes | |
| top_p | number | 温度によるサンプリングの代替として核サンプリングと呼ばれ、モデルは確率質量top_pトークンの結果を考慮します。 つまり0.1とは、確率質量の上位10個を構成するトークンのみ% 考慮されることを意味します。 一般的にはこれを変更するか、あるいは temperature を変えることを推奨しますが、両方はおすすめしません。 |
Yes | 1 |
| truncation | 列挙型 | モデル応答に用いる切断戦略。 - auto: この回答および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る場合、モデルは会話の途中で入力項目を落として応答を切り詰めてコンテキストウィンドウに合わせます。 - disabled (デフォルト):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、リクエストは400エラーで失敗します。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、使用トークンの総数を含むトークン使用の詳細を表します。 |
No | |
| ユーザー | 文字列 | エンドユーザーを表す一意の識別子で、OpenAIが悪用を監視・検出するのに役立ちます。 . |
No |
ResponseAudioDeltaEvent
部分的な音声応答があるときに発信されます。
| 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です。 |
Yes | |
| 型 | 列挙型 | イベントの種類。 いつも response.audio.delta。可能な値: response.audio.delta |
Yes |
ResponseAudioDoneEvent
音声応答が完了すると発信されます。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| 型 | 列挙型 | イベントの種類。 いつも response.audio.done。可能な値: response.audio.done |
Yes |
ResponseAudioTranscriptDeltaEvent
音声の一部書き起こしがある場合に発信されます。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| delta | 文字列 | 音声応答の部分的な書き起こしです。 |
Yes | |
| 型 | 列挙型 | イベントの種類。 いつも response.audio.transcript.delta。可能な値: response.audio.transcript.delta |
Yes |
ResponseAudioTranscriptDoneEvent
完全な音声書き起こしが完成した際に発信されます。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| 型 | 列挙型 | イベントの種類。 いつも response.audio.transcript.done。可能な値: response.audio.transcript.done |
Yes |
ResponseCodeInterpreterCallCodeDeltaEvent
コードインタプリタ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発生します。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| delta | 文字列 | コードインタプリタによって追加された部分的なコードスニペット。 |
Yes | |
| output_index | 整数 | コードインタプリタが呼び出している出力項目のインデックスを進行中です。 |
Yes | |
| 型 | 列挙型 | イベントの種類。 いつも response.code_interpreter_call.code.delta。可能な値: response.code_interpreter_call.code.delta |
Yes |
ResponseCodeInterpreterCallCodeDoneEvent
コードインタプリタによってコードスニペットの出力が最終化されると発信されます。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| コード | 文字列 | コードインタプリタによる最終的なコードスニペット。 |
Yes | |
| output_index | 整数 | コードインタプリタが呼び出している出力項目のインデックスを進行中です。 |
Yes | |
| 型 | 列挙型 | イベントの種類。 いつも response.code_interpreter_call.code.done。可能な値: response.code_interpreter_call.code.done |
Yes |
ResponseCodeInterpreterCallCompletedEvent
コードインタプリタ呼び出しが完了すると発信されます。
| 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です。 |
Yes | |
| output_index | 整数 | コードインタプリタが呼び出している出力項目のインデックスを進行中です。 |
Yes | |
| 型 | 列挙型 | イベントの種類。 いつも response.code_interpreter_call.completed。可能な値: response.code_interpreter_call.completed |
Yes |
ResponseCodeInterpreterCallInProgressEvent
コードインタプリタ呼び出しが進行中であるときに発行されます。
| 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です。 |
Yes | |
| output_index | 整数 | コードインタプリタが呼び出している出力項目のインデックスを進行中です。 |
Yes | |
| 型 | 列挙型 | イベントの種類。 いつも response.code_interpreter_call.in_progress。可能な値: response.code_interpreter_call.in_progress |
Yes |
ResponseCodeInterpreterCallInterpretingEvent
コードインタプリタがコードスニペットを積極的に解釈しているときに発生します。
| 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です。 |
Yes | |
| output_index | 整数 | コードインタプリタが呼び出している出力項目のインデックスを進行中です。 |
Yes | |
| 型 | 列挙型 | イベントの種類。 いつも response.code_interpreter_call.interpreting。可能な値: response.code_interpreter_call.interpreting |
Yes |
ResponseCompletedEvent
モデル応答が完成したときに放出されます。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| response | response | Yes | ||
| 型 | 列挙型 | イベントの種類。 いつも response.completed。可能な値: response.completed |
Yes |
ResponseContentPartAddedEvent
新しいコンテンツ部分が追加されたときに発行されます。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| content_index | 整数 | 追加されたコンテンツ部分の索引。 |
Yes | |
| item_id | 文字列 | コンテンツ部分が追加された出力項目のIDです。 |
Yes | |
| output_index | 整数 | コンテンツ部分が追加された出力項目のインデックスです。 |
Yes | |
| パーツ | OutputContent | Yes | ||
| 型 | 列挙型 | イベントの種類。 いつも response.content_part.added。可能な値: response.content_part.added |
Yes |
ResponseContentPartDoneEvent
コンテンツ部分が完成したときに発出されます。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| content_index | 整数 | コンテンツのインデックスが行われています。 |
Yes | |
| item_id | 文字列 | コンテンツ部分が追加された出力項目のIDです。 |
Yes | |
| output_index | 整数 | コンテンツ部分が追加された出力項目のインデックスです。 |
Yes | |
| パーツ | OutputContent | Yes | ||
| 型 | 列挙型 | イベントの種類。 いつも response.content_part.done。可能な値: response.content_part.done |
Yes |
ResponseCreatedEvent
応答が作成されたときに発生するイベントです。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| response | response | Yes | ||
| 型 | 列挙型 | イベントの種類。 いつも response.created。可能な値: response.created |
Yes |
ResponseError
モデルが応答を生成しなかった場合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 | レスポンスのエラーコード。 |
Yes | |
| メッセージ | 文字列 | 人間が読みやすい誤りの説明。 |
Yes |
ResponseErrorCode
レスポンスのエラーコード。
| Property | Value |
|---|---|
| Description | レスポンスのエラーコード。 |
| 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
エラーが発生した場合に発行されます。
| 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 | 誤差パラメータです。 |
Yes | |
| 型 | 列挙型 | イベントの種類。 いつも error。可能な値: error |
Yes |
ResponseFailedEvent
応答が失敗したときに発生するイベントです。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| response | response | Yes | ||
| 型 | 列挙型 | イベントの種類。 いつも response.failed。可能な値: response.failed |
Yes |
ResponseFileSearchCallCompletedEvent
ファイル検索コールが完了した(結果が見つかりました)時に発行されます。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| item_id | 文字列 | ファイル検索コールが開始される出力項目のIDです。 |
Yes | |
| output_index | 整数 | ファイルサーチが呼び出す出力項目のインデックスが開始されます。 |
Yes | |
| 型 | 列挙型 | イベントの種類。 いつも response.file_search_call.completed。可能な値: response.file_search_call.completed |
Yes |
ResponseFileSearchCallInProgressEvent
ファイル検索コールが開始された際に発行されます。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| item_id | 文字列 | ファイル検索コールが開始される出力項目のIDです。 |
Yes | |
| output_index | 整数 | ファイルサーチが呼び出す出力項目のインデックスが開始されます。 |
Yes | |
| 型 | 列挙型 | イベントの種類。 いつも response.file_search_call.in_progress。可能な値: response.file_search_call.in_progress |
Yes |
ResponseFileSearchCallSearchingEvent
ファイル検索が現在検索中であるときに発行されます。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| item_id | 文字列 | ファイル検索コールが開始される出力項目のIDです。 |
Yes | |
| output_index | 整数 | ファイル検索が呼び出す出力項目のインデックスです。 |
Yes | |
| 型 | 列挙型 | イベントの種類。 いつも response.file_search_call.searching。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存在するときに発信されます。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| delta | 文字列 | 関数呼び出しの引数デルタが追加されます。 |
Yes | |
| item_id | 文字列 | 関数呼び出しの引数が加算される出力項目のIDです。 |
Yes | |
| output_index | 整数 | 関数呼び出しの引数が加算される出力項目のインデックスです。 |
Yes | |
| 型 | 列挙型 | イベントの種類。 いつも response.function_call_arguments.delta。可能な値: response.function_call_arguments.delta |
Yes |
ResponseFunctionCallArgumentsDoneEvent
関数呼び出しの引数が確定されたときに発生します。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| arguments | 文字列 | 関数呼び出しの引数です。 | Yes | |
| item_id | 文字列 | 品物のIDです。 | Yes | |
| output_index | 整数 | 出力項目のインデックス。 | Yes | |
| 型 | 列挙型 | 可能な値: response.function_call_arguments.done |
Yes |
ResponseInProgressEvent
応答が進行中のときに発信されます。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| response | response | Yes | ||
| 型 | 列挙型 | イベントの種類。 いつも response.in_progress。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発信されるイベントです。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| response | response | Yes | ||
| 型 | 列挙型 | イベントの種類。 いつも response.incomplete。可能な値: response.incomplete |
Yes |
responseItemList
レスポンス項目のリスト。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| データ | アレイ | この回答を生成するために使われた項目のリストです。 | Yes | |
| first_id | 文字列 | リストの最初の項目のIDです。 | Yes | |
| has_more | boolean | 利用可能な商品が他にあるかどうか。 | Yes | |
| last_id | 文字列 | リストの最後の項目のIDです。 | Yes | |
| オブジェクト | 列挙型 | 返されるオブジェクトの種類は listでなければなりません。可能な値: list |
Yes |
ResponseModalities
モデルに生成してほしい出力タイプ。 ほとんどのモデルはテキスト生成が可能であり、これがデフォルトです:
["text"]
gpt-4o-audio-previewモデルは音声生成にも利用できます。 このモデルにテキストと音声の両方の応答を生成するよう依頼するには、以下を利用できます:
["text", "audio"]
このコンポーネントにはプロパティが定義されていません。
ResponseModalitiesTextOnly
モデルに生成してほしい出力タイプ。 ほとんどのモデルはテキスト生成が可能であり、これがデフォルトです:
["text"]
このAPIはまもなく音声や画像など他の出力モダリティもサポートします。
このコンポーネントにはプロパティが定義されていません。
ResponseOutputItemAddedEvent
新しい出力項目が追加されたときに発行されます。
| 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です。 |
Yes | |
| 型 | 列挙型 | イベントの種類。 いつも response.output_item.added。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発行されます。
| 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。 いつも response.output_item.done。可能な値: response.output_item.done |
Yes |
ResponseProperties
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| instructions | 文字列 | モデルのコンテキストの最初の項目としてシステム(または開発者)メッセージを挿入します。previous_response_idと共に使用した場合、前の応答の指示は次の応答に引き継がれません。 これにより、新しい応答でシステム(または開発者)メッセージを簡単に切り替えることができます。 |
No | |
| max_output_tokens | 整数 | 応答のために生成できるトークン数の上限で、可視出力トークンや会話状態も含まれます。 |
No | |
| previous_response_id | 文字列 | モデルに対する前の応答の一意ID。 これを使って複数ターンにわたる会話を作りましょう。 | No | |
| reasoning | Reasoning | 推論モデルの設定オプション。 |
No | |
| SMS 送信 | オブジェクト | モデルからのテキスト応答の設定オプション。 プレーンテキストでも構造化JSONデータでも構いません。 Learn more: - テキスト入力および出力 - 構造化出力 |
No | |
| └─ format | TextResponseFormatConfiguration | モデルが出力すべきフォーマットを指定するオブジェクト。{ "type": "json_schema" }設定すると構造化出力が可能になり、モデルが提供されたJSONスキーマに合致します。 デフォルトのフォーマットは { "type": "text" } で、追加オプションはありません。GPT-4o以降のモデルにはおすすめできません: { "type": "json_object" }に設定すると古いJSONモードが有効になり、モデルが生成するメッセージが有効なJSONであることを保証します。
json_schemaを使ったモデルでは、この方法をサポートするモデルが推奨されます。 |
No | |
| tool_choice | ToolChoiceOptions 、 ToolChoiceTypes 、または ToolChoiceFunction | モデルが応答を生成する際に使用するツールを選択する方法について。 モデルが呼び出せるツールを指定するには、 tools パラメータを参照してください。 |
No | |
| tools | アレイ | モデルが応答を生成する際に呼び出す可能性のあるツールの配列です。
tool_choiceパラメータを設定することで、どのツールを使うかを指定できます。モデルに提供できるツールの2つのカテゴリーがあります: - 組み込みツール |
No | |
| truncation | 列挙型 | モデル応答に用いる切断戦略。 - auto: この回答および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る場合、モデルは会話の途中で入力項目を落として応答を切り詰めてコンテキストウィンドウに合わせます。 - disabled (デフォルト):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、リクエストは400エラーで失敗します。可能な値: auto、 disabled |
No |
ResponseRefusalDeltaEvent
部分的な拒否のテキストがあるときに発信されます。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| content_index | 整数 | 拒否テキストが追加される内容部分の索引です。 |
Yes | |
| delta | 文字列 | 追加された拒否のテキスト。 |
Yes | |
| item_id | 文字列 | 拒否テキストが追加される出力項目のIDです。 |
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です。 |
Yes | |
| 型 | 列挙型 | イベントの種類。 いつも response.refusal.delta。可能な値: response.refusal.delta |
Yes |
ResponseRefusalDoneEvent
拒否のテキストが確定した際に発信される。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| content_index | 整数 | 内容の索引は、拒否文が最終決定されている部分です。 |
Yes | |
| item_id | 文字列 | 拒否テキストが最終決定される出力項目のIDです。 |
Yes | |
| output_index | 整数 | 拒否テキストが最終化される出力項目のインデックス。 |
Yes | |
| refusal | 文字列 | 最終決定された拒否のテキスト。 |
Yes | |
| 型 | 列挙型 | イベントの種類。 いつも response.refusal.done。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 | 追加された注釈の索引です。 |
Yes | |
| arguments | 文字列 | 関数呼び出しの引数です。 | 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です。 |
Yes | |
| content_index | 整数 | コンテンツの索引は、テキスト内容が最終的に完成している部分です。 |
Yes | |
| delta | 文字列 | 追加されたテキストのデルタ。 |
Yes | |
| 項目 | OutputItem | 完了とマークされた出力項目。 |
Yes | |
| item_id | 文字列 | テキスト内容が最終化される出力項目のID。 |
Yes | |
| メッセージ | 文字列 | エラーメッセージ。 |
Yes | |
| output_index | 整数 | テキスト内容が最終化される出力項目のインデックス。 |
Yes | |
| param | 文字列 | 誤差パラメータです。 |
Yes | |
| パーツ | OutputContent | 内容の部分が終わっている。 |
Yes | |
| refusal | 文字列 | 最終決定された拒否のテキスト。 |
Yes | |
| response | response | 不完全な返答。 |
Yes | |
| SMS 送信 | 文字列 | 最終的なテキスト内容です。 |
Yes | |
| 型 | 列挙型 | イベントの種類。 いつも response.output_text.done。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発信されます。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| コメント | Annotation | Yes | ||
| annotation_index | 整数 | 追加された注釈の索引です。 |
Yes | |
| content_index | 整数 | テキスト注釈が追加された内容部分の索引です。 |
Yes | |
| item_id | 文字列 | テキスト注釈が加えられる出力項目のIDです。 |
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。 いつも response.output_text.annotation.added。可能な値: response.output_text.annotation.added |
Yes |
ResponseTextDeltaEvent
追加のテキストデルタがあると発信されます。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| content_index | 整数 | テキストデルタが追加された内容部分のインデックスです。 |
Yes | |
| delta | 文字列 | 追加されたテキストのデルタ。 |
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です。 |
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。 いつも response.output_text.delta。可能な値: response.output_text.delta |
Yes |
ResponseTextDoneEvent
テキストコンテンツが最終決定されると発信されます。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| content_index | 整数 | コンテンツの索引は、テキスト内容が最終的に完成している部分です。 |
Yes | |
| item_id | 文字列 | テキスト内容が最終化される出力項目のID。 |
Yes | |
| output_index | 整数 | テキスト内容が最終化される出力項目のインデックス。 |
Yes | |
| SMS 送信 | 文字列 | 最終的なテキスト内容です。 |
Yes | |
| 型 | 列挙型 | イベントの種類。 いつも response.output_text.done。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、使用トークンの総数を含むトークン使用の詳細を表します。
| 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です。 | Yes | |
| └─ reasoning_tokens | 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総数。 | Yes |
Screenshot
スクリーンショットアクションです。
| 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に設定されています。可能な値: screenshot |
Yes |
Scroll
スクロールアクションです。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| scroll_x | 整数 | 横スクロールの距離。 |
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、この性質は常に scrollに設定されます。可能な値: scroll |
Yes | |
| x | 整数 | スクロールが起きたX座標。 |
Yes | |
| y | 整数 | 巻物が起こったy座標。 |
Yes |
StopConfiguration
APIがこれ以上のトークン生成を停止するシーケンスは最大4つあります。 返されるテキストにはストップシーケンスは含まれません。
このコンポーネントは以下のいずれかである:
TextResponseFormatConfiguration
モデルが出力すべきフォーマットを指定するオブジェクト。
{ "type": "json_schema" }設定すると構造化出力が可能になり、モデルが提供されたJSONスキーマに一致します。
デフォルトのフォーマットは { "type": "text" } で、追加オプションはありません。
GPT-4o以降のモデルにはおすすめできません:
{ "type": "json_object" }に設定すると古いJSONモードが有効になり、モデルが生成するメッセージが有効なJSONであることを保証します。
json_schemaを使ったモデルでは、この方法をサポートするモデルが推奨されます。
このコンポーネントは以下のいずれかである:
TextResponseFormatJsonSchema
JSONスキーマのレスポンス形式。 構造化されたJSONレスポンスを生成するために使われています。 構造化アウトプットについて詳しく学びましょう。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| description | 文字列 | 回答形式の説明であり、モデルがその形式での応答方法を決定するために用いられます。 |
No | |
| name | 文字列 | レスポンス形式の名前です。 a-z、A-Z、0-9、またはアンダースコアとダッシュを含む必要があり、最大64までの長さです。 |
No | |
| スキーマ | ResponseFormatJsonSchemaSchema | 応答形式のスキーマは、JSONスキーマオブジェクトとして説明されます。 | Yes | |
| strict | boolean | 出力を生成する際に厳格なスキーマ準拠を有効にするかどうか。 trueに設定すると、モデルは常に schema フィールドで定義された正確なスキーマに従います。
true
strict時にはJSONスキーマの一部のみがサポートされます。 |
No | False |
| 型 | 列挙型 | 定義される応答形式の種類。 いつも json_schema。可能な値: json_schema |
Yes |
Tool
このコンポーネントは以下のいずれかである:
ToolChoiceFunction
このオプションを使ってモデルに特定の関数を強制的に呼び出せます。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| name | 文字列 | 呼び出しする関数の名前。 | Yes | |
| 型 | 列挙型 | 関数呼び出しの場合、型は常に functionです。可能な値: function |
Yes |
ToolChoiceOptions
モデルが呼び出すツール(もしあれば)を制御します。
none モデルはツールを呼び出さず、代わりにメッセージを生成します。
auto つまり、モデルは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べるということです。
required モデルは1つ以上のツールを呼び出しなければならないことを意味します。
| Property | Value |
|---|---|
| Description | モデルが呼び出すツール(もしあれば)を制御します。none モデルはツールを呼び出さず、代わりにメッセージを生成します。auto つまり、モデルは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べるということです。required モデルは1つ以上のツールを呼び出しなければならないことを意味します。 |
| Type | 文字列 |
| Values | noneautorequired |
ToolChoiceTypes
モデルが回答を生成するための組み込みツールを使うべきであることを示します。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| 型 | 列挙型 | モデルが使うべきホスティングツールの種類。 許容される値は以下の通りです: - file_search- computer_use_preview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 | テキストをタイプする。 |
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。可能な値: type |
Yes |
UpdateVectorStoreFileAttributesRequest
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| attributes | VectorStoreFileAttributes | オブジェクトに付けることができる16のキー・バリュー・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形式で保存したり、APIやダッシュボードを通じてオブジェクトをクエリしたりするのに役立ちます。 キーは最大64文字の文字列です。 値は最大512文字の文字列、ブール数、または数字のことです。 |
Yes |
UrlCitation
モデル応答を生成するために使われるウェブリソースの引用。
| 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索引です。 |
Yes | |
| start_index | 整数 | メッセージ内のURL引用の最初の文字の索引です。 |
Yes | |
| title | 文字列 | ウェブリソースのタイトルです。 |
Yes | |
| 型 | 列挙型 | URL引用の種類。 いつも url_citation。可能な値: url_citation |
Yes | |
| url | 文字列 | ウェブリソースのURLです。 |
Yes |
VectorStoreFileAttributes
オブジェクトに付けることができる16のキー・バリュー・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形式で保存したり、APIやダッシュボードを通じてオブジェクトをクエリしたりするのに役立ちます。 キーは最大64文字の文字列です。 値は最大512文字の文字列、ブール数、または数字のことです。
このコンポーネントにはプロパティが定義されていません。
VectorStoreFileContentResponse
ベクターストアファイルの解析された内容を表します。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| データ | アレイ | ファイルの内容を解析しました。 | Yes | |
| has_more | boolean | 取得すべきコンテンツページが他にもあるかどうかを示します。 | Yes | |
| next_page | 文字列 | 次のページ用のトークン(もしあれば)を。 | Yes | |
| オブジェクト | 列挙型 | オブジェクトタイプは、常に vector_store.file_content.page可能な値: vector_store.file_content.page |
Yes |
VectorStoreSearchRequest
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| filters | 比較フィルター または 複合フィルター | ファイル属性に基づいて適用するフィルターです。 | No | |
| max_num_results | 整数 | 返却すべき最大結果数。 この数字は1から50の間であるべきです。 | No | 10 |
| クエリ | 文字列または配列 | 検索のためのクエリ文字列 | Yes | |
| ranking_options | オブジェクト | 検索のランキングオプション。 | No | |
| └─ ranker | 列挙型 | 可能な値: auto、 default-2024-11-15 |
No | |
| └─ score_threshold | number | No | 0 | |
| rewrite_query | boolean | ベクトル検索用に自然言語クエリを書き直すかどうか。 | No | False |
VectorStoreSearchResultContentObject
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| SMS 送信 | 文字列 | 検索からテキスト内容が戻ってきました。 | Yes | |
| 型 | 列挙型 | 内容の種類。 可能な値: text |
Yes |
VectorStoreSearchResultItem
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| attributes | VectorStoreFileAttributes | オブジェクトに付けることができる16のキー・バリュー・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形式で保存したり、APIやダッシュボードを通じてオブジェクトをクエリしたりするのに役立ちます。 キーは最大64文字の文字列です。 値は最大512文字の文字列、ブール数、または数字のことです。 |
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です。 | Yes | |
| filename | 文字列 | ベクターストアファイルの名前です。 | Yes | |
| スコア | number | 結果の類似度スコア。 | Yes |
VectorStoreSearchResultsPage
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| データ | アレイ | 検索結果項目のリスト。 | Yes | |
| has_more | boolean | 他に取るべき結果があるかどうかを示します。 | Yes | |
| next_page | 文字列 | 次のページ用のトークン(もしあれば)を。 | Yes | |
| オブジェクト | 列挙型 | オブジェクトタイプは、常に vector_store.search_results.page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はプロパティが定義されていません。
Wait
待機アクション。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| 型 | 列挙型 | イベントの種類を指定します。 待機アクションの場合、このプロパティは常に waitに設定されています。可能な値: wait |
Yes |
ReasoningEffort
推論モデルの推論にかかる労力を制限します。 現在サポートされている値は low、 medium、 highです。 推論の努力を減らすことで、応答の速さや推論に使われるトークンの削減につながる。
| Property | Value |
|---|---|
| Description | 推論モデルの推論にかかる労力を制限します。 現在サポートされている値は low、 medium、 highです。 推論の努力を減らすことで、応答の速さや推論に使われるトークンの削減につながる。 |
| Type | 文字列 |
| Default | 中間 |
| Values | lowmediumhigh |
errorEvent
エラーが発生するときに発生します。 これは内部サーバーのエラーやタイムアウトによって起こることがあります。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| データ | error | Yes | ||
| イベント | 文字列 | Yes |
event Enum: ErrorEventEnum
| Value | Description |
|---|---|
| エラー |
doneEvent
ストリームが終わったときに発生します。
| Name | タイプ | Description | Required | Default |
|---|---|---|---|---|
| データ | 文字列 | Yes | ||
| イベント | 文字列 | Yes |
event Enum: DoneEventEnum
| Value | Description |
|---|---|
| done |
data Enum: DoneEventDataEnum
| Value | Description |
|---|---|
| [DONE] |
Next steps
モデルやREST APIでのファインチューニングについて学びましょう。 OpenAI をAzureする基になるモデルの詳細について説明します。