Azure OpenAI Service の REST API リファレンス

[アーティクル]
07/17/2024

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

API の仕様

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

コントロールプレーン
データプレーン - 作成
データプレーン - 推論

各 API のサーフェスと仕様は、さまざまな Azure OpenAI 機能のセットをカプセル化するものです。各 API には、プレビューと安定または一般提供 (GA) API リリースの独自のセットがあります。現在、プレビューリリースは毎月のペースで行われる傾向があります。

API	最新のプレビューリリース	最新の GA リリース	仕様	説明
コントロールプレーン	`2024-04-01-preview`	`2023-05-01`	仕様ファイル	Azure OpenAI は、他のすべての Azure AI サービスと共通のコントロールプレーンを共有します。コントロールプレーン API は、Azure OpenAI リソースの作成、モデルデプロイ、その他の上位レベルのリソース管理タスクなどに使用されます。コントロールプレーンは、Azure Resource Manager、Bicep、Terraform、Azure CLI などの機能で実行可能な内容も制御します。
データプレーン - 作成	`2024-05-01-preview`	`2024-06-01`	仕様ファイル	データプレーン作成 API を使って、微調整、ファイルアップロード、インジェストジョブ、特定のモデルレベルのクエリを制御します
データプレーン - 推論	`2024-05-01-preview`	`2024-06-01`	仕様ファイル	データプレーン推論 API は、データに対する補完、チャット補完、埋め込み、音声と Whisper、Dall-e、アシスタントなどの機能に対する推論機能とエンドポイントを提供します。

認証

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

API キー認証: この種類の認証の場合、すべての API 要求で、api-key HTTP ヘッダーに API キーを含める必要があります。クイックスタートに、この種類の認証を使用して呼び出しを行う方法に関するガイダンスが用意されています。
Microsoft Entra ID 認証: Microsoft Entra トークンを使用して API 呼び出しを認証できます。認証トークンは、Authorization ヘッダーとして要求に含まれます。指定するトークンの前に Bearer を付ける必要があります (例: Bearer YOUR_AUTH_TOKEN)。 Microsoft Entra ID を使用した認証に関する攻略ガイドをお読みください。

REST API のバージョン管理

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

POST https://YOUR_RESOURCE_NAME.openai.azure.com/openai/deployments/YOUR_DEPLOYMENT_NAME/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最新 GA リリース 2024-06-01 について説明します。

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

入力候補

POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/completions?api-version=2024-06-01

指定されたプロンプト、パラメーターと、選択されたモデルに対する補完を作成します。

URI パラメーター

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

要求ヘッダー

名前	Required	タイプ	説明
api-key	True	string	ここには Azure OpenAI API キーを指定します

要求本文

コンテンツタイプ: アプリケーション/json

名前	種類	内容	必要	Default
prompt	文字列または配列	文字列、または文字列の配列としてエンコードされた、補完を生成するプロンプト。 <\|endoftext\|> はトレーニング中にモデルが認識するドキュメント区切り記号であるため、プロンプトを指定しない場合、モデルは新しいドキュメントの先頭からであるかのように生成します。文字列一覧の最大許容サイズは 2,048 です。	いいえ
max_tokens	integer	プロンプトのトークン数と max_tokens の合計は、モデルのコンテキスト長を超えることはできません。ほとんどのモデルのコンテキスト長は 2048 トークンです (4096 をサポートする最新のモデルを除く)。最小値は 0 です。	いいえ	16
温度	数値	使用するサンプリング温度。値が大きいほど、モデルはより多くのリスクを負います。よりクリエイティブなアプリケーションの場合は 0.9、明確に定義された回答の場合は 0 (arg max サンプリング) を試してください。一般的に、これと top_p の両方ではなく、いずれかを変更することをお勧めします。	いいえ	1
top_p	数値	温度によるサンプリングに代わる核サンプリングと呼ばれるもので、モデルは top_p の確率質量を持つトークンの結果を考慮します。したがって、0.1 は、上位 10% の確率質量を含むトークンのみが考慮されることを意味します。一般的に、これと temperature の両方ではなく、いずれかを変更することをお勧めします。	いいえ	1
logit_bias	オブジェクト	既定値は null です。指定したトークンが入力候補に表示される可能性を変更します。トークン (GPT トークナイザーのトークン ID で指定) を関連付けられたバイアス値 (-100 から 100) にマップする json オブジェクトを受け入れます。このトークナイザーツール (GPT-2 と GPT-3 の両方で機能) を使用して、テキストをトークン ID に変換できます。数学的には、サンプリングの前にモデルによって生成されたロジットにバイアスが追加されます。正確な効果はモデルごとに異なりますが、-1 から 1 の値では選択の可能性が低下または増加し、-100 や 100 などの値では、関連するトークンの禁止または排他的な選択になります。たとえば、{"50256":-100} を渡して、<\|endoftext\|> トークンが生成されないようにすることができます。	いいえ
ユーザー	string	エンドユーザーを表す一意の識別子。不正使用の監視と検出に役立ちます	いいえ
n	integer	プロンプトごとに生成する入力候補の数。許容される最小値は 1、最大値は 128 です。注: このパラメーターにより多くの入力候補が生成されるため、トークンクォータがすぐに消費される可能性があります。慎重に使用し、max_tokens と stop の設定が合理的であることを確認してください。	いいえ	1
stream	boolean	部分的な進行状況をストリームバックするかどうか。設定した場合、トークンは、使用可能になると data-only server-sent イベントとして送信され、ストリームはデータ [DONE] メッセージで終了します。	いいえ	False
logprobs	integer	選択したトークンだけでなく、logprobs の最も可能性の高いトークンにログ確率を含めます。たとえば、logprobs が 5 の場合、API は可能性が最も高い 5 個のトークンの一覧を返します。 API は常にサンプリングされたトークンの logprob を返します。そのため、応答には最大 logprobs+1 の要素が含まれる可能性があります。許容される最小値は 0、最大値は 5 です。	いいえ	なし
suffix	string	挿入されたテキストの入力候補の後に付加されるサフィックス。	いいえ
echo	boolean	入力候補に加えてプロンプトをエコーバックします。	いいえ	False
stop	文字列または配列	API が以降のトークンの生成を停止する最大 4 つのシーケンス。返されるテキストに停止シーケンスは含まれません。	いいえ
completion_config	string		いいえ
presence_penalty	数値	-2.0 ～ 2.0 の数。正の値は、新しいトークンがこれまでのテキストに表示されているかどうかに基づいてペナルティを課し、モデルが新しいトピックについて話す可能性を高めます。	いいえ	0
frequency_penalty	数値	-2.0 ～ 2.0 の数。正の値は、これまでのテキストにおける既存の頻度に基づいて新しいトークンにペナルティを与え、モデルが同じ行をそのまま繰り返す可能性を減少させます。	いいえ	0
best_of	integer	サーバー側 best_of 補完を生成し、"best" (トークンあたりのログ確率が最高のものと定義されます) を返します。結果をストリーミングすることはできません。 n と共に使用する場合、best_of で補完候補数を制御し、n には返す数を指定します。best_of は n より大きくする必要があります。注: このパラメーターにより多くの入力候補が生成されるため、トークンクォータがすぐに消費される可能性があります。慎重に使用し、max_tokens と stop の設定が合理的であることを確認してください。最大値は 128 です。	いいえ

応答

名前	種類	内容	必要
ID	string		はい
オブジェクト	string		はい
作成済	integer		はい
モデル	string		はい
prompt_filter_results	promptFilterResults	要求内の 0 個以上のプロンプトのコンテンツフィルター処理結果。ストリーミング要求の場合、プロンプトが異なると、結果は異なるタイミングや異なる順序で届く可能性があります。	いいえ
選択肢(複数)	配列		はい
使用量	object		いいえ

使用に関するプロパティ

completion_tokens

名前	種類	説明	Default
completion_tokens	数値
prompt_tokens	数値
total_tokens	数値

状態コード: 200

説明: OK

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

状態コード: 既定値

説明: サービスを利用できません

Content-Type	Type	説明
application/json	errorResponse

例

指定されたプロンプト、パラメーターと、選択されたモデルに対する補完を作成します。

POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/completions?api-version=2024-06-01

{
 "prompt": [
  "tell me a joke about mango"
 ],
 "max_tokens": 32,
 "temperature": 1.0,
 "n": 1
}

応答: 状態コード: 200

{
  "body": {
    "id": "cmpl-7QmVI15qgYVllxK0FtxVGG6ywfzaq",
    "created": 1686617332,
    "choices": [
      {
        "text": "es\n\nWhat do you call a mango who's in charge?\n\nThe head mango.",
        "index": 0,
        "finish_reason": "stop",
        "logprobs": null
      }
    ],
    "usage": {
      "completion_tokens": 20,
      "prompt_tokens": 6,
      "total_tokens": 26
    }
  }
}

埋め込み

POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/embeddings?api-version=2024-06-01

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

URI パラメーター

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

要求ヘッダー

名前	Required	タイプ	説明
api-key	True	string	ここには Azure OpenAI API キーを指定します

要求本文

コンテンツタイプ: アプリケーション/json

名前	種類	内容	必要
input	文字列または配列	埋め込みを取得する入力テキスト。文字列としてエンコードします。 1 回の要求で複数の入力の埋め込みを取得するには、文字列の配列を渡します。各入力の長さは 2048 トークンを超えてはなりません。改行が存在すると想定どおりの結果が得られないことが確認されているため、コードを埋め込む場合を除き、入力の改行文字 (\n) を 1 つのスペースに置き換えることをお勧めします。	はい
ユーザー	string	エンドユーザーを表す一意の識別子。不正使用の監視と検出に役立ちます。	いいえ
input_type	string	使用する埋め込み検索の入力の型	いいえ
encoding_format	string	埋め込みを返す形式。 `float` または `base64` を指定できます。既定値は `float` です。	いいえ
dimensions	integer	結果として出力される埋め込みに必要なディメンションの数。 `text-embedding-3` 以降のモデルでのみサポートされます。	いいえ

応答

名前	種類	必要
オブジェクト	string	はい
モデル	string	はい
data	配列	はい
使用量	オブジェクト	はい

使用に関するプロパティ

prompt_tokens

名前	種類	説明	Default
prompt_tokens	integer

total_tokens

名前	種類	説明	Default
total_tokens	integer

状態コード: 200

説明: OK

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

例

指定されたプロンプトの埋め込みを返却します。

POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/embeddings?api-version=2024-06-01

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

応答: 状態コード: 200

{
  "body": {
    "data": [
      {
        "index": 0,
        "embedding": [
          -0.012838088,
          -0.007421397,
          -0.017617522,
          -0.028278312,
          -0.018666342,
          0.01737855,
          -0.01821495,
          -0.006950092,
          -0.009937238,
          -0.038580645,
          0.010674067,
          0.02412286,
          -0.013647936,
          0.013189907,
          0.0021125758,
          0.012406612,
          0.020790534,
          0.00074595667,
          0.008397198,
        ]
      }
    ],
    "usage": {
      "prompt_tokens": 4,
      "total_tokens": 4
    }
  }
}

チャット入力候補

POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/chat/completions?api-version=2024-06-01

チャットメッセージの補完を作成します

URI パラメーター

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

要求ヘッダー

名前	Required	タイプ	説明
api-key	True	string	ここには Azure OpenAI API キーを指定します

要求本文

コンテンツタイプ: アプリケーション/json

名前	種類	内容	必要	Default
温度	数値	使用するサンプリング温度 (0 から 2)。 0.8 のような大きい値にすると、出力はよりランダムになり、0.2 のような小さい値にすると、出力はより集中的および決定論的になります。一般に、これと `top_p` の両方ではなく、いずれかを変更することをお勧めします。	いいえ	1
top_p	数値	温度によるサンプリングに代わる核サンプリングと呼ばれるもので、モデルは top_p の確率質量を持つトークンの結果を考慮します。したがって、0.1 は、上位 10％の確率質量を構成するトークンのみが考慮されることを意味します。一般に、これと `temperature` の両方ではなく、いずれかを変更することをお勧めします。	いいえ	1
stream	boolean	設定すると、ChatGPT と同様に部分的なメッセージデルタが送信されます。トークンは、使用可能になるとデータのみのサーバー送信イベントとして送信され、ストリームは `data: [DONE]` メッセージによって終了します。	いいえ	False
stop	文字列または配列	API が以降のトークンの生成を停止する最大 4 つのシーケンス。	いいえ
max_tokens	integer	生成された回答に許可されるトークンの最大数。既定では、モデルが返すことができるトークンの数は (4096 - プロンプトトークン) になります。	いいえ	4096
presence_penalty	数値	-2.0 ～ 2.0 の数。正の値は、新しいトークンがこれまでのテキストに表示されているかどうかに基づいてペナルティを課し、モデルが新しいトピックについて話す可能性を高めます。	いいえ	0
frequency_penalty	数値	-2.0 ～ 2.0 の数。正の値は、これまでのテキストにおける既存の頻度に基づいて新しいトークンにペナルティを与え、モデルが同じ行をそのまま繰り返す可能性を減少させます。	いいえ	0
logit_bias	オブジェクト	指定したトークンが入力候補に表示される可能性を変更します。トークン (トークナイザーのトークン ID で指定) を関連付けられたバイアス値 (-100 から 100) にマップする json オブジェクトを受け入れます。数学的には、サンプリングの前にモデルによって生成されたロジットにバイアスが追加されます。正確な効果はモデルごとに異なりますが、-1 から 1 の値では選択の可能性が低下または増加し、-100 や 100 などの値では、関連するトークンの禁止または排他的な選択になります。	いいえ
ユーザー	string	エンドユーザーを表す一意の識別子。これは、Azure OpenAI が不正使用を監視および検出するのに役立ちます。	いいえ
messages	配列	これまでの会話を構成するメッセージの一覧。 Python コードの例。	いいえ
data_sources	配列	それらを使用する Azure OpenAI チャット拡張機能の構成エントリ。この追加仕様は、Azure OpenAI とのみ互換性があります。	いいえ
n	integer	入力メッセージごとに生成するチャット入力候補の選択肢の数。	いいえ	1
シード	integer	指定されている場合、このシステムは、同じ `seed` とパラメーターを使用して繰り返された要求に対して同じ結果を返せるように、決定論的にサンプリングを行うように最善を尽くします。決定性は保証されないため、バックエンドでの変更を監視するには、`system_fingerprint` 応答パラメーターを参照する必要があります。	いいえ	0
logprobs	boolean	出力トークンのログ確率を返すかどうかを指定します。 true に設定すると、`message` の `content` に含まれる各出力トークンのログ確率が返されます。 `gpt-4-vision-preview` モデルでは、このオプションは現在サポートされていません。	いいえ	False
top_logprobs	integer	0 から 5 までの整数値を指定します。これは、各トークンの位置において、最も出現確率の高いトークンをいくつ返すかを表します。各トークンには、それぞれ関連するログ確率が付与されます。このパラメーターを使う場合、`logprobs` は `true` に設定する必要があります。	いいえ
応答形式	オブジェクト	モデルが出力する必要がある形式を指定するオブジェクト。 JSON モードを有効にするために使用されます。	いいえ
tools	配列	モデルによって呼び出されるツールの一覧。現在のところ、関数のみがツールとしてサポートされています。これを使用し、モデルによって JSON 入力が生成される関数の一覧を提供します。	いいえ
tool_choice	chatCompletionToolChoiceOption	モデルによって呼び出される関数を制御します (そのような関数がある場合)。 `none` の場合、モデルによって関数が呼び出されることはなく、代わりにメッセージが生成されます。 `auto` の場合、メッセージを生成するか、関数を呼び出すか、モデルで選択できます。 `{"type": "function", "function": {"name": "my_function"}}` で特定の関数を指定すると、モデルはその関数を強制的に呼び出します。	いいえ
functions	配列	非推奨になりました。`tools` を使用してください。モデルが JSON 入力を生成する可能性がある関数の一覧。	いいえ
function_call	文字列またはオブジェクト	非推奨になりました。`tool_choice` を使用してください。モデルが関数呼び出しにどのように応答するかを制御します。 "none" は、モデルが関数を呼び出さず、エンドユーザーに応答することを意味します。 "auto" は、モデルがエンドユーザーまたは関数の呼び出しのどちら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強制的に呼び出します。関数が存在しない場合は、"none" が既定値です。関数が存在する場合は、"auto" が既定値です。	いいえ

response_format のプロパティ

Type

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

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type	Type	説明
application/json	createChatCompletionResponse

状態コード: 既定値

説明: サービスを利用できません

Content-Type	Type	説明
application/json	errorResponse

例

指定されたプロンプト、パラメーターと、選択されたモデルに対する補完を作成します。

POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/chat/completions?api-version=2024-06-01

{
 "messages": [
  {
   "role": "system",
   "content": "you're a helpful assistant that talks like a pirate"
  },
  {
   "role": "user",
   "content": "can you tell me how to care for a parrot?"
  }
 ]
}

応答: 状態コード: 200

{
  "body": {
    "id": "chatcmpl-7R1nGnsXO8n4oi9UPz2f3UHdgAYMn",
    "created": 1686676106,
    "choices": [
      {
        "index": 0,
        "finish_reason": "stop",
        "message": {
          "role": "assistant",
          "content": "Ahoy matey! So ye be wantin' to care for a fine squawkin' parrot, eh? Well, shiver me timbers, let ol' Cap'n Assistant share some wisdom with ye! Here be the steps to keepin' yer parrot happy 'n healthy:\n\n1. Secure a sturdy cage: Yer parrot be needin' a comfortable place to lay anchor! Be sure ye get a sturdy cage, at least double the size of the bird's wingspan, with enough space to spread their wings, yarrrr!\n\n2. Perches 'n toys: Aye, parrots need perches of different sizes, shapes, 'n textures to keep their feet healthy. Also, a few toys be helpin' to keep them entertained 'n their minds stimulated, arrrh!\n\n3. Proper grub: Feed yer feathered friend a balanced diet of high-quality pellets, fruits, 'n veggies to keep 'em strong 'n healthy. Give 'em fresh water every day, or ye\u00e2\u20ac\u2122ll have a scurvy bird on yer hands!\n\n4. Cleanliness: Swab their cage deck! Clean their cage on a regular basis: fresh water 'n food daily, the floor every couple of days, 'n a thorough scrubbing ev'ry few weeks, so the bird be livin' in a tidy haven, arrhh!\n\n5. Socialize 'n train: Parrots be a sociable lot, arrr! Exercise 'n interact with 'em daily to create a bond 'n maintain their mental 'n physical health. Train 'em with positive reinforcement, treat 'em kindly, yarrr!\n\n6. Proper rest: Yer parrot be needin' \u00e2\u20ac\u2122bout 10-12 hours o' sleep each night. Cover their cage 'n let them slumber in a dim, quiet quarter for a proper night's rest, ye scallywag!\n\n7. Keep a weather eye open for illness: Birds be hidin' their ailments, arrr! Be watchful for signs of sickness, such as lethargy, loss of appetite, puffin' up, or change in droppings, and make haste to a vet if need be.\n\n8. Provide fresh air 'n avoid toxins: Parrots be sensitive to draft and pollutants. Keep yer quarters well ventilated, but no drafts, arrr! Be mindful of toxins like Teflon fumes, candles, or air fresheners.\n\nSo there ye have it, me hearty! With proper care 'n commitment, yer parrot will be squawkin' \"Yo-ho-ho\" for many years to come! Good luck, sailor, and may the wind be at yer back!"
        }
      }
    ],
    "usage": {
      "completion_tokens": 557,
      "prompt_tokens": 33,
      "total_tokens": 590
    }
  }
}

例

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

POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/chat/completions?api-version=2024-06-01

{
 "messages": [
  {
   "role": "user",
   "content": "can you tell me how to care for a dog?"
  }
 ],
 "data_sources": [
  {
   "type": "azure_search",
   "parameters": {
    "endpoint": "https://your-search-endpoint.search.windows.net/",
    "index_name": "{index name}",
    "authentication": {
     "type": "system_assigned_managed_identity"
    }
   }
  }
 ]
}

応答: 状態コード: 200

{
  "body": {
    "id": "chatcmpl-7R1nGnsXO8n4oi9UPz2f3UHdgAYMn",
    "created": 1686676106,
    "choices": [
      {
        "index": 0,
        "finish_reason": "stop",
        "message": {
          "role": "assistant",
          "content": "Content of the completion [doc1].",
          "context": {
            "citations": [
              {
                "content": "Citation content.",
                "title": "Citation Title",
                "filepath": "contoso.txt",
                "url": "https://contoso.blob.windows.net/container/contoso.txt",
                "chunk_id": "0"
              }
            ],
            "intent": "dog care"
          }
        }
      }
    ],
    "usage": {
      "completion_tokens": 557,
      "prompt_tokens": 33,
      "total_tokens": 590
    }
  }
}

例

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

POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/chat/completions?api-version=2024-06-01

{
 "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're an AI assistant that helps people find information.",
    "fields_mapping": {
     "content_fields_separator": "\\n",
     "content_fields": [
      "content"
     ],
     "filepath_field": "filepath",
     "title_field": "title",
     "url_field": "url",
     "vector_fields": [
      "contentvector"
     ]
    }
   }
  }
 ]
}

応答: 状態コード: 200

{
  "body": {
    "id": "chatcmpl-7R1nGnsXO8n4oi9UPz2f3UHdgAYMn",
    "created": 1686676106,
    "choices": [
      {
        "index": 0,
        "finish_reason": "stop",
        "message": {
          "role": "assistant",
          "content": "Content of the completion [doc1].",
          "context": {
            "citations": [
              {
                "content": "Citation content 2.",
                "title": "Citation Title 2",
                "filepath": "contoso2.txt",
                "url": "https://contoso.blob.windows.net/container/contoso2.txt",
                "chunk_id": "0"
              }
            ],
            "intent": "dog care"
          }
        }
      }
    ],
    "usage": {
      "completion_tokens": 557,
      "prompt_tokens": 33,
      "total_tokens": 590
    }
  }
}

例

指定された Azure Cosmos DB に対する補完を作成します。

POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/chat/completions?api-version=2024-06-01

{
 "messages": [
  {
   "role": "user",
   "content": "can you tell me how to care for a dog?"
  }
 ],
 "data_sources": [
  {
   "type": "azure_cosmos_db",
   "parameters": {
    "authentication": {
     "type": "connection_string",
     "connection_string": "mongodb+srv://rawantest:{password}$@{cluster-name}.mongocluster.cosmos.azure.com/?tls=true&authMechanism=SCRAM-SHA-256&retrywrites=false&maxIdleTimeMS=120000"
    },
    "database_name": "vectordb",
    "container_name": "azuredocs",
    "index_name": "azuredocindex",
    "embedding_dependency": {
     "type": "deployment_name",
     "deployment_name": "{embedding deployment name}"
    },
    "fields_mapping": {
     "content_fields": [
      "content"
     ],
     "vector_fields": [
      "contentvector"
     ]
    }
   }
  }
 ]
}

応答: 状態コード: 200

{
  "body": {
    "id": "chatcmpl-7R1nGnsXO8n4oi9UPz2f3UHdgAYMn",
    "created": 1686676106,
    "choices": [
      {
        "index": 0,
        "finish_reason": "stop",
        "message": {
          "role": "assistant",
          "content": "Content of the completion [doc1].",
          "context": {
            "citations": [
              {
                "content": "Citation content.",
                "title": "Citation Title",
                "filepath": "contoso.txt",
                "url": "https://contoso.blob.windows.net/container/contoso.txt",
                "chunk_id": "0"
              }
            ],
            "intent": "dog care"
          }
        }
      }
    ],
    "usage": {
      "completion_tokens": 557,
      "prompt_tokens": 33,
      "total_tokens": 590
    }
  }
}

文字起こし

POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/audio/transcriptions?api-version=2024-06-01

オーディオを入力言語に文字起こしします。

URI パラメーター

名前	/	必須	タイプ	説明
endpoint	path	はい	string URL	サポートされる Azure OpenAI エンドポイント (プロトコルとホスト名。例: `https://aoairesource.openai.azure.com`。"aoairesource" を Azure OpenAI リソース名に置き換えます)。 https://{your-resource-name}.openai.azure.com
deployment-id	path	はい	string	Whisper モデルのデプロイ ID。
api-version	クエリ	はい	string	API バージョン

要求ヘッダー

名前	Required	タイプ	説明
api-key	True	string	ここには Azure OpenAI API キーを指定します

要求本文

Content-Type: multipart/form-data

名前	種類	内容	必要	Default
file	string	文字起こしするオーディオファイルオブジェクト。	はい
プロンプト	string	モデルのスタイルをガイドしたり、前のオーディオセグメントを続行したりするための省略可能なテキスト。プロンプトはオーディオ言語と一致する必要があります。	いいえ
応答形式	audioResponseFormat	出力の形式を定義します。	いいえ
温度	数値	0 から 1 の間のサンプリング温度。 0.8 のような大きい値にすると、出力はよりランダムになり、0.2 のような小さい値にすると、出力はより集中的および決定論的になります。 0 に設定すると、モデルはログ確率を使用して、特定のしきい値に達するまで温度を自動的に上昇させます。	いいえ	0
言語	string	入力オーディオの言語。入力言語を ISO-639-1 形式で提供すると、精度と待機時間が向上します。	いいえ

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type	Type	説明
application/json	audioResponse または audioVerboseResponse
text/plain	string	出力形式で文字起こしされたテキスト (response_format がテキスト、vtt、または srt のいずれかであったとき)。

例

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

POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/audio/transcriptions?api-version=2024-06-01

応答: 状態コード: 200

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

例

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

POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/audio/transcriptions?api-version=2024-06-01

"---multipart-boundary\nContent-Disposition: form-data; name=\"file\"; filename=\"file.wav\"\nContent-Type: application/octet-stream\n\nRIFF..audio.data.omitted\n---multipart-boundary--"

応答: 状態コード: 200

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

翻訳

POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/audio/translations?api-version=2024-06-01

入力オーディオを文字起こしし、英語のテキストに翻訳します。

URI パラメーター

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

要求ヘッダー

名前	Required	タイプ	説明
api-key	True	string	ここには Azure OpenAI API キーを指定します

要求本文

Content-Type: multipart/form-data

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

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type	Type	説明
application/json	audioResponse または audioVerboseResponse
text/plain	string	出力形式で文字起こしされたテキスト (response_format がテキスト、vtt、または srt のいずれかであったとき)。

例

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

POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/audio/translations?api-version=2024-06-01

"---multipart-boundary\nContent-Disposition: form-data; name=\"file\"; filename=\"file.wav\"\nContent-Type: application/octet-stream\n\nRIFF..audio.data.omitted\n---multipart-boundary--"

応答: 状態コード: 200

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

例

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

POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/audio/translations?api-version=2024-06-01

"---multipart-boundary\nContent-Disposition: form-data; name=\"file\"; filename=\"file.wav\"\nContent-Type: application/octet-stream\n\nRIFF..audio.data.omitted\n---multipart-boundary--"

応答: 状態コード: 200

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

イメージの生成

POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/images/generations?api-version=2024-06-01

特定の DALLE モデルデプロイのテキストキャプションから画像のバッチを生成します

URI パラメーター

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

要求ヘッダー

名前	Required	タイプ	説明
api-key	True	string	ここには Azure OpenAI API キーを指定します

要求本文

コンテンツタイプ: アプリケーション/json

名前	種類	内容	必要	Default
prompt	string	目的のイメージのテキストの説明。最大長は 4000 文字です。	はい
n	integer	生成するイメージの数。	いいえ	1
size	imageSize	生成されたイメージのサイズ。	いいえ	1,024 x 1,024
応答形式	imagesResponseFormat	生成された画像が返される形式です。	いいえ	URL
ユーザー	string	エンドユーザーを表す一意の識別子。これは不正使用を監視および検出するのに役立ちます。	いいえ
品質	imageQuality	生成される画像の品質。	いいえ	standard
スタイル	imageStyle	生成されたイメージのスタイル。	いいえ	vivid

応答

状態コード: 200

説明: OK

Content-Type	Type	説明
application/json	generateImagesResponse

状態コード: 既定値

説明: エラーが発生しました。

Content-Type	Type	説明
application/json	dalleErrorResponse

例

プロンプトの指定を受けて画像を作成します。

POST https://{endpoint}/openai/deployments/{deployment-id}/images/generations?api-version=2024-06-01

{
 "prompt": "In the style of WordArt, Microsoft Clippy wearing a cowboy hat.",
 "n": 1,
 "style": "natural",
 "quality": "standard"
}

応答: 状態コード: 200

{
  "body": {
    "created": 1698342300,
    "data": [
      {
        "revised_prompt": "A vivid, natural representation of Microsoft Clippy wearing a cowboy hat.",
        "prompt_filter_results": {
          "sexual": {
            "severity": "safe",
            "filtered": false
          },
          "violence": {
            "severity": "safe",
            "filtered": false
          },
          "hate": {
            "severity": "safe",
            "filtered": false
          },
          "self_harm": {
            "severity": "safe",
            "filtered": false
          },
          "profanity": {
            "detected": false,
            "filtered": false
          }
        },
        "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
          }
        }
      }
    ]
  }
}

コンポーネント

errorResponse

名前	種類	内容	必要	Default
error	error		いいえ

errorBase

名前	種類	内容	必要	Default
code	string		いいえ
message	string		いいえ

エラー

名前	種類	内容	必要
param	string		いいえ
type	string		いいえ
inner_error	innerError	追加の詳細を含む内部エラー。	いいえ

innerError

追加の詳細を含む内部エラー。

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

innerErrorCode

内部エラーオブジェクトのエラーコード。

説明: 内部エラーオブジェクトのエラーコード。

型: string

既定:

列挙型名: InnerErrorCode

列挙値:

Value	説明
ResponsibleAIPolicyViolation	プロンプトが、コンテンツフィルター規則の 1 つ以上に違反しました。

dalleErrorResponse

名前	種類	内容	必要	Default
エラー	dalleError		いいえ

dalleError

名前	種類	内容	必要
param	string		いいえ
type	string		いいえ
inner_error	dalleInnerError	追加の詳細を含む内部エラー。	いいえ

dalleInnerError

追加の詳細を含む内部エラー。

名前	種類	内容	必要
code	innerErrorCode	内部エラーオブジェクトのエラーコード。	いいえ
content_filter_results	dalleFilterResults	コンテンツフィルタリングカテゴリ (hate、sexual、violence、self_harm) に関する情報、それが検出されたかどうか、重大度レベル (有害なコンテンツの強さとリスクレベルを決定する very_low、low、medium、high-scale) とそれがフィルター処理されたかどうか。脱獄コンテンツと不適切な表現に関する情報、それが検出されたかどうか、それがフィルター処理されたかどうか。また、顧客のブロックリストに関する情報、それがフィルター処理されたかどうかとその ID。	いいえ
revised_prompt	string	画像の生成に使用されたプロンプト (プロンプトにリビジョンがある場合)。	いいえ

contentFilterResultBase

名前	種類	内容	必要	Default
filtered	boolean		はい

contentFilterSeverityResult

名前	種類	内容	必要	Default
filtered	boolean		はい
severity	string		いいえ

contentFilterDetectedResult

名前	種類	内容	必要	Default
filtered	boolean		はい
detected	boolean		いいえ

contentFilterDetectedWithCitationResult

名前	種類	内容	必要	Default
citation	object		いいえ

citation のプロパティ

URL

件名	種類	説明	Default
URL	string

ライセンス

名前	種類	説明	Default
ライセンス	string

contentFilterResultsBase

コンテンツフィルタリングの結果に関する情報。

名前	種類	必要
sexual	contentFilterSeverityResult	いいえ
violence	contentFilterSeverityResult	いいえ
hate	contentFilterSeverityResult	いいえ
self_harm	contentFilterSeverityResult	いいえ
profanity	contentFilterDetectedResult	いいえ
エラー	errorBase	いいえ

contentFilterPromptResults

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

名前	種類	必要
sexual	contentFilterSeverityResult	いいえ
violence	contentFilterSeverityResult	いいえ
hate	contentFilterSeverityResult	いいえ
self_harm	contentFilterSeverityResult	いいえ
profanity	contentFilterDetectedResult	いいえ
エラー	errorBase	いいえ
脱獄	contentFilterDetectedResult	いいえ

contentFilterChoiceResults

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

名前	種類	必要
sexual	contentFilterSeverityResult	いいえ
violence	contentFilterSeverityResult	いいえ
hate	contentFilterSeverityResult	いいえ
self_harm	contentFilterSeverityResult	いいえ
profanity	contentFilterDetectedResult	いいえ
エラー	errorBase	いいえ
protected_material_text	contentFilterDetectedResult	いいえ
protected_material_code	contentFilterDetectedWithCitationResult	いいえ

promptFilterResult

要求内の 1 つのプロンプトのコンテンツフィルター処理結果。

名前	種類	内容	必要	Default
prompt_index	integer		いいえ
content_filter_results	contentFilterPromptResults	コンテンツフィルタリングカテゴリ (hate、sexual、violence、self_harm) に関する情報、それが検出されたかどうか、重大度レベル (有害なコンテンツの強さとリスクレベルを決定する very_low、low、medium、high-scale) とそれがフィルター処理されたかどうか。脱獄コンテンツと不適切な表現に関する情報、それが検出されたかどうか、それがフィルター処理されたかどうか。また、顧客のブロックリストに関する情報、それがフィルター処理されたかどうかとその ID。	いいえ

promptFilterResults

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

dalleContentFilterResults

コンテンツフィルタリングの結果に関する情報。

名前	種類	必要
sexual	contentFilterSeverityResult	いいえ
violence	contentFilterSeverityResult	いいえ
hate	contentFilterSeverityResult	いいえ
self_harm	contentFilterSeverityResult	いいえ

dalleFilterResults

名前	種類	必要
sexual	contentFilterSeverityResult	いいえ
violence	contentFilterSeverityResult	いいえ
hate	contentFilterSeverityResult	いいえ
self_harm	contentFilterSeverityResult	いいえ
profanity	contentFilterDetectedResult	いいえ
脱獄	contentFilterDetectedResult	いいえ

chatCompletionsRequestCommon

名前	種類	内容	必要	Default
温度	数値	使用するサンプリング温度 (0 から 2)。 0.8 のような大きい値にすると、出力はよりランダムになり、0.2 のような小さい値にすると、出力はより集中的および決定論的になります。一般に、これと `top_p` の両方ではなく、いずれかを変更することをお勧めします。	いいえ	1
top_p	数値	温度によるサンプリングに代わる核サンプリングと呼ばれるもので、モデルは top_p の確率質量を持つトークンの結果を考慮します。したがって、0.1 は、上位 10％の確率質量を構成するトークンのみが考慮されることを意味します。一般に、これと `temperature` の両方ではなく、いずれかを変更することをお勧めします。	いいえ	1
stream	boolean	設定すると、ChatGPT と同様に部分的なメッセージデルタが送信されます。トークンは、使用可能になるとデータのみのサーバー送信イベントとして送信され、ストリームは `data: [DONE]` メッセージによって終了します。	いいえ	False
stop	文字列または配列	API が以降のトークンの生成を停止する最大 4 つのシーケンス。	いいえ
max_tokens	integer	生成された回答に許可されるトークンの最大数。既定では、モデルが返すことができるトークンの数は (4096 - プロンプトトークン) になります。	いいえ	4096
presence_penalty	数値	-2.0 ～ 2.0 の数。正の値は、新しいトークンがこれまでのテキストに表示されているかどうかに基づいてペナルティを課し、モデルが新しいトピックについて話す可能性を高めます。	いいえ	0
frequency_penalty	数値	-2.0 ～ 2.0 の数。正の値は、これまでのテキストにおける既存の頻度に基づいて新しいトークンにペナルティを与え、モデルが同じ行をそのまま繰り返す可能性を減少させます。	いいえ	0
logit_bias	オブジェクト	指定したトークンが入力候補に表示される可能性を変更します。トークン (トークナイザーのトークン ID で指定) を関連付けられたバイアス値 (-100 から 100) にマップする json オブジェクトを受け入れます。数学的には、サンプリングの前にモデルによって生成されたロジットにバイアスが追加されます。正確な効果はモデルごとに異なりますが、-1 から 1 の値では選択の可能性が低下または増加し、-100 や 100 などの値では、関連するトークンの禁止または排他的な選択になります。	いいえ
ユーザー	string	エンドユーザーを表す一意の識別子。これは、Azure OpenAI が不正使用を監視および検出するのに役立ちます。	いいえ

createChatCompletionRequest

名前	種類	内容	必要	Default
温度	数値	使用するサンプリング温度 (0 から 2)。 0.8 のような大きい値にすると、出力はよりランダムになり、0.2 のような小さい値にすると、出力はより集中的および決定論的になります。一般に、これと `top_p` の両方ではなく、いずれかを変更することをお勧めします。	いいえ	1
top_p	数値	温度によるサンプリングに代わる核サンプリングと呼ばれるもので、モデルは top_p の確率質量を持つトークンの結果を考慮します。したがって、0.1 は、上位 10％の確率質量を構成するトークンのみが考慮されることを意味します。一般に、これと `temperature` の両方ではなく、いずれかを変更することをお勧めします。	いいえ	1
stream	boolean	設定すると、ChatGPT と同様に部分的なメッセージデルタが送信されます。トークンは、使用可能になるとデータのみのサーバー送信イベントとして送信され、ストリームは `data: [DONE]` メッセージによって終了します。	いいえ	False
stop	文字列または配列	API が以降のトークンの生成を停止する最大 4 つのシーケンス。	いいえ
max_tokens	integer	生成された回答に許可されるトークンの最大数。既定では、モデルが返すことができるトークンの数は (4096 - プロンプトトークン) になります。	いいえ	4096
presence_penalty	数値	-2.0 ～ 2.0 の数。正の値は、新しいトークンがこれまでのテキストに表示されているかどうかに基づいてペナルティを課し、モデルが新しいトピックについて話す可能性を高めます。	いいえ	0
frequency_penalty	数値	-2.0 ～ 2.0 の数。正の値は、これまでのテキストにおける既存の頻度に基づいて新しいトークンにペナルティを与え、モデルが同じ行をそのまま繰り返す可能性を減少させます。	いいえ	0
logit_bias	オブジェクト	指定したトークンが入力候補に表示される可能性を変更します。トークン (トークナイザーのトークン ID で指定) を関連付けられたバイアス値 (-100 から 100) にマップする json オブジェクトを受け入れます。数学的には、サンプリングの前にモデルによって生成されたロジットにバイアスが追加されます。正確な効果はモデルごとに異なりますが、-1 から 1 の値では選択の可能性が低下または増加し、-100 や 100 などの値では、関連するトークンの禁止または排他的な選択になります。	いいえ
ユーザー	string	エンドユーザーを表す一意の識別子。これは、Azure OpenAI が不正使用を監視および検出するのに役立ちます。	いいえ
messages	配列	これまでの会話を構成するメッセージの一覧。 Python コードの例。	いいえ
data_sources	配列	それらを使用する Azure OpenAI チャット拡張機能の構成エントリ。この追加仕様は、Azure OpenAI とのみ互換性があります。	いいえ
n	integer	入力メッセージごとに生成するチャット入力候補の選択肢の数。	いいえ	1
シード	integer	指定されている場合、このシステムは、同じ `seed` とパラメーターを使用して繰り返された要求に対して同じ結果を返せるように、決定論的にサンプリングを行うように最善を尽くします。決定性は保証されないため、バックエンドでの変更を監視するには、`system_fingerprint` 応答パラメーターを参照する必要があります。	いいえ	0
logprobs	boolean	出力トークンのログ確率を返すかどうかを指定します。 true に設定すると、`message` の `content` に含まれる各出力トークンのログ確率が返されます。 `gpt-4-vision-preview` モデルでは、このオプションは現在サポートされていません。	いいえ	False
top_logprobs	integer	0 から 5 までの整数値を指定します。これは、各トークンの位置において、最も出現確率の高いトークンをいくつ返すかを表します。各トークンには、それぞれ関連するログ確率が付与されます。このパラメーターを使う場合、`logprobs` は `true` に設定する必要があります。	いいえ
応答形式	オブジェクト	モデルが出力する必要がある形式を指定するオブジェクト。 JSON モードを有効にするために使用されます。	いいえ
tools	配列	モデルによって呼び出されるツールの一覧。現在のところ、関数のみがツールとしてサポートされています。これを使用し、モデルによって JSON 入力が生成される関数の一覧を提供します。	いいえ
tool_choice	chatCompletionToolChoiceOption	モデルによって呼び出される関数を制御します (そのような関数がある場合)。 `none` の場合、モデルによって関数が呼び出されることはなく、代わりにメッセージが生成されます。 `auto` の場合、メッセージを生成するか、関数を呼び出すか、モデルで選択できます。 `{"type": "function", "function": {"name": "my_function"}}` で特定の関数を指定すると、モデルはその関数を強制的に呼び出します。	いいえ
functions	配列	非推奨になりました。`tools` を使用してください。モデルが JSON 入力を生成する可能性がある関数の一覧。	いいえ
function_call	文字列またはオブジェクト	非推奨になりました。`tool_choice` を使用してください。モデルが関数呼び出しにどのように応答するかを制御します。 "none" は、モデルが関数を呼び出さず、エンドユーザーに応答することを意味します。 "auto" は、モデルがエンドユーザーまたは関数の呼び出しのどちら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強制的に呼び出します。関数が存在しない場合は、"none" が既定値です。関数が存在する場合は、"auto" が既定値です。	いいえ

response_format のプロパティ

Type

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

chatCompletionResponseFormat

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

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

型: string

既定値: text

列挙型名: ChatCompletionResponseFormat

列挙値:

Value	説明
text	応答形式はプレーンテキスト文字列です。
json_object	応答形式は JSON オブジェクトです。

chatCompletionFunction

名前	種類	内容	必要
name	string	呼び出される関数の名前。 a-z、A-Z、0-9 を使用するか、アンダースコアとダッシュを含める必要があります。最大長は 64 です。	はい
説明	string	関数の動作の説明。	いいえ
parameters	chatCompletionFunctionParameters	関数が受け取るパラメーター。JSON スキーマオブジェクトとして記述されます。形式のドキュメントについては、JSON スキーマのリファレンスを参照してください。	いいえ

chatCompletionFunctionParameters

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

chatCompletionRequestMessage

名前	種類	内容	必要	Default
role	chatCompletionRequestMessageRole	メッセージ作成者のロール。	はい

chatCompletionRequestMessageRole

メッセージ作成者のロール。

説明: メッセージ作成者のロール。

型: string

既定:

列挙型名: ChatCompletionRequestMessageRole

列挙値:

Value	説明
システム	メッセージ作成者ロールは system です。
ユーザー	メッセージ作成者ロールは user です。
assistant	メッセージ作成者ロールは assistant です。
tool	メッセージ作成者ロールは tool です。
関数	削除されました。メッセージ作成者ロールは function です。

chatCompletionRequestMessageSystem

名前	種類	内容	必要	Default
role	chatCompletionRequestMessageRole	メッセージ作成者のロール。	はい
コンテンツ	string	メッセージの内容。	いいえ

chatCompletionRequestMessageUser

名前	種類	内容	必要	Default
role	chatCompletionRequestMessageRole	メッセージ作成者のロール。	はい
content	文字列または配列		いいえ

chatCompletionRequestMessageContentPart

名前	種類	内容	必要	Default
type	chatCompletionRequestMessageContentPartType	コンテンツパーツの種類。	はい

chatCompletionRequestMessageContentPartType

コンテンツパーツの種類。

説明: コンテンツパーツの種類。

型: string

既定:

列挙型名: ChatCompletionRequestMessageContentPartType

列挙値:

Value	説明
text	コンテンツパーツの種類は text です。
image_url	コンテンツパーツの種類は image_url です。

chatCompletionRequestMessageContentPartText

名前	種類	内容	必要	Default
type	chatCompletionRequestMessageContentPartType	コンテンツパーツの種類。	はい
text	string	テキストコンテンツ。	いいえ

chatCompletionRequestMessageContentPartImage

名前	種類	内容	必要	Default
type	chatCompletionRequestMessageContentPartType	コンテンツパーツの種類。	はい
URL	string	画像の URL または base64 でエンコードされた画像データのいずれか。	いいえ
詳細	imageDetailLevel	画像の詳細レベルを指定します。	いいえ	auto

imageDetailLevel

画像の詳細レベルを指定します。

説明: 画像の詳細レベルを指定します。

型: string

既定値: auto

列挙型名: ImageDetailLevel

列挙値:

Value	説明
auto	画像の詳細レベルは auto です。
low	画像の詳細レベルは low です。
high	画像の詳細レベルは high です。

chatCompletionRequestMessageAssistant

名前	種類	内容	必要
role	chatCompletionRequestMessageRole	メッセージ作成者のロール。	はい
コンテンツ	string	メッセージの内容。	いいえ
tool_calls	配列	関数呼び出しなど、モデルによって生成されるツール呼び出し。	いいえ
context	azureChatExtensionsMessageContext	対応するチャット補完応答の生成に Azure OpenAI チャット拡張機能が関係しているときに使用できる追加のコンテキスト情報の表現。このコンテキスト情報が設定されるのは、一致する拡張機能を使うように構成されている Azure OpenAI 要求の使用時のみです。	いいえ

azureChatExtensionConfiguration

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

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

azureChatExtensionType

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

型: string

既定:

列挙型名: AzureChatExtensionType

列挙値:

Value	説明
azure_search	Azure OpenAI チャット拡張機能としての Azure Search の使用を表します。
azure_cosmos_db	Azure OpenAI チャット拡張機能としての Azure Cosmos DB の使用を表します。

azureSearchChatExtensionConfiguration

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

名前	種類	内容	必要	Default
type	azureChatExtensionType	1 つの Azure OpenAI チャット拡張機能の構成データの表現。これは、応答動作を拡張するために Azure OpenAI チャット拡張機能を使用する必要があるチャット補完要求によって使用されます。この構成の使用は、Azure OpenAI とのみ互換性があります。	はい
parameters	azureSearchChatExtensionParameters	Azure OpenAI チャット拡張機能として使用するときの Azure Search のパラメーター。	いいえ

azureSearchChatExtensionParameters

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

名前	種類	内容	必要
認証	onYourDataApiKeyAuthenticationOptions または onYourDataSystemAssignedManagedIdentityAuthenticationOptions または onYourDataUserAssignedManagedIdentityAuthenticationOptions		はい
top_n_documents	integer	構成されたクエリの特徴量に対して構成されている上位のドキュメントの数。	いいえ
in_scope	boolean	クエリをインデックス付きデータの使用に制限するかどうか。	いいえ
strictness	integer	検索の関連性フィルター処理の構成された厳密度。厳密度が高いほど、精度は高くなりますが、回答の再現率は低くなります。	いいえ
role_information	string	ふるまいに関する指示と、応答の生成時に参照する必要があるコンテキストをモデルに与えます。アシスタントのパーソナリティを説明し、応答の書式設定方法を伝えることができます。トークンには 100 個の制限があり、トークン全体の制限としてカウントされます。	いいえ
endpoint	string	使用する Azure Search リソースの絶対エンドポイントパス。	はい
index_name	string	参照先の Azure Search リソースで使用できるインデックスの名前。	はい
fields_mapping	azureSearchIndexFieldMappingOptions	構成済みの Azure Search リソースを使用する場合のフィールドの処理方法を制御する省略可能な設定。	いいえ
query_type	azureSearchQueryType	Azure OpenAI チャット拡張機能として使用するときに実行する必要がある Azure Search 取得クエリの種類。	いいえ
semantic_configuration	string	クエリの追加のセマンティック構成。	いいえ
filter	string	検索フィルター。	いいえ
embedding_dependency	onYourDataEndpointVectorizationSource または onYourDataDeploymentNameVectorizationSource		いいえ

azureSearchIndexFieldMappingOptions

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

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

azureSearchQueryType

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

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

型: string

既定:

列挙型名: azureSearchQueryType

列挙値:

Value	説明
simple	既定の単純なクエリパーサーを表します。
"セマンティック"	高度なセマンティックモデリングのセマンティッククエリパーサーを表します。
vector	計算されたデータに対するベクトル検索を表します。
vector_simple_hybrid	単純なクエリ戦略とベクターデータの組み合わせを表します。
vector_semantic_hybrid	セマンティック検索とベクターデータクエリの組み合わせを表します。

azureCosmosDBChatExtensionConfiguration

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

名前	種類	内容	必要	Default
type	azureChatExtensionType	1 つの Azure OpenAI チャット拡張機能の構成データの表現。これは、応答動作を拡張するために Azure OpenAI チャット拡張機能を使用する必要があるチャット補完要求によって使用されます。この構成の使用は、Azure OpenAI とのみ互換性があります。	はい
parameters	azureCosmosDBChatExtensionParameters	Azure Cosmos DB for MongoDB 仮想コアを使用するときに Azure OpenAI On Your Data チャット拡張機能の構成に使用するパラメーター。	いいえ

azureCosmosDBChatExtensionParameters

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

名前	種類	内容	必要
認証	onYourDataConnectionStringAuthenticationOptions	接続文字列を使用する場合の Azure OpenAI On Your Data の認証オプション。	はい
top_n_documents	integer	構成されたクエリの特徴量に対して構成されている上位のドキュメントの数。	いいえ
in_scope	boolean	クエリをインデックス付きデータの使用に制限するかどうか。	いいえ
strictness	integer	検索の関連性フィルター処理の構成された厳密度。厳密度が高いほど、精度は高くなりますが、回答の再現率は低くなります。	いいえ
role_information	string	ふるまいに関する指示と、応答の生成時に参照する必要があるコンテキストをモデルに与えます。アシスタントのパーソナリティを説明し、応答の書式設定方法を伝えることができます。トークンには 100 個の制限があり、トークン全体の制限としてカウントされます。	いいえ
database_name	string	Azure Cosmos DB で使用する MongoDB 仮想コアデータベースの名前。	はい
container_name	string	Azure Cosmos DB リソースコンテナーの名前。	はい
index_name	string	Azure Cosmos DB で使用する MongoDB 仮想コアインデックスの名前。	はい
fields_mapping	azureCosmosDBFieldMappingOptions	構成済みの Azure Cosmos DB リソースを使用する場合のフィールドの処理方法を制御する省略可能な設定。	はい
embedding_dependency	onYourDataEndpointVectorizationSource または onYourDataDeploymentNameVectorizationSource		はい

azureCosmosDBFieldMappingOptions

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

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

onYourDataAuthenticationOptions

Azure OpenAI On Your Data の認証オプション。

名前	種類	内容	必要	Default
type	onYourDataAuthenticationType	Azure OpenAI On Your Data でサポートされる認証の種類。	はい

onYourDataAuthenticationType

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

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

型: string

既定:

列挙型名: OnYourDataAuthenticationType

列挙値:

Value	説明
api_key	API キーによる認証。
connection_string	接続文字列による認証。
system_assigned_managed_identity	システム割り当てマネージド ID による認証。
user_assigned_managed_identity	ユーザー割り当てマネージド ID による認証。

onYourDataApiKeyAuthenticationOptions

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

名前	種類	内容	必要	Default
type	onYourDataAuthenticationType	Azure OpenAI On Your Data でサポートされる認証の種類。	はい
key	string	認証に使用する API キー。	いいえ

onYourDataConnectionStringAuthenticationOptions

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

名前	種類	内容	必要	Default
type	onYourDataAuthenticationType	Azure OpenAI On Your Data でサポートされる認証の種類。	はい
connection_string	string	認証に使用する接続文字列。	いいえ

onYourDataSystemAssignedManagedIdentityAuthenticationOptions

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

名前	種類	内容	必要	Default
type	onYourDataAuthenticationType	Azure OpenAI On Your Data でサポートされる認証の種類。	はい

onYourDataUserAssignedManagedIdentityAuthenticationOptions

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

名前	種類	内容	必要	Default
type	onYourDataAuthenticationType	Azure OpenAI On Your Data でサポートされる認証の種類。	はい
managed_identity_resource_id	string	認証に使用するユーザー割り当てマネージド ID のリソース ID。	いいえ

onYourDataVectorizationSource

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

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

onYourDataVectorizationSourceType

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

説明: ベクトル検索で使用するデータのベクター化を構成するために Azure OpenAI On Your Data が使用できる
ベクトル検索。

型: string

既定:

列挙型名: OnYourDataVectorizationSourceType

列挙値:

Value

説明

endpoint

Azure OpenAI 埋め込みモデルに対するパブリックサービス呼び出しによって実行されるベクター化を表します。

deployment_name

使用する Ada モデルデプロイ名を表します。このモデルデプロイは、同じ Azure OpenAI リソース内に存在する必要がありますが、
On Your Data 機能は、パブリック呼び出しではなく内部呼び出し経由でこのモデルデプロイを使用します。これにより、プライベートネットワークで
ベクトル検索が有効になります。

onYourDataDeploymentNameVectorizationSource

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

名前	種類	内容	必要	Default
type	onYourDataVectorizationSourceType	ベクトル検索で使用するデータのベクター化を構成するために Azure OpenAI On Your Data が使用できるソースを表します。	はい
deployment_name	string	ベクター化に使用するモデルデプロイの名前を指定します。このモデルデプロイは同じ Azure OpenAI リソース内に存在する必要がありますが、On Your Data は、パブリック呼び出しではなく内部呼び出し経由でこのモデルデプロイを使用します。これにより、プライベートネットワークでベクトル検索が有効になります。	いいえ

onYourDataEndpointVectorizationSource

Azure OpenAI のためにパブリック埋め込みエンドポイントに基づいてベクトル検索を適用するときに Azure OpenAI On Your Data で使用されるベクター化ソースの詳細。

名前	種類	内容	必要
type	onYourDataVectorizationSourceType	ベクトル検索で使用するデータのベクター化を構成するために Azure OpenAI On Your Data が使用できるソースを表します。	はい
認証	onYourDataApiKeyAuthenticationOptions	API キーを使用する場合の Azure OpenAI On Your Data の認証オプション。	いいえ
endpoint	string	ベクター化に使用するエンドポイントを指定します。このエンドポイントは同じ Azure OpenAI リソース内に存在する必要がありますが、On Your Data は、パブリックではなく内部呼び出し経由でこのエンドポイントを使用します。これにより、プライベートネットワークでもベクトル検索を使用できます。	いいえ

azureChatExtensionsMessageContext

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

名前	種類	内容	必要	Default
citations	配列	応答でアシスタントメッセージを生成するために使用されるデータソースの取得結果。	いいえ
意図	string	チャット履歴から検出されたインテント。コンテキストを引き継ぐ次のターンに渡すために使用されます。	いいえ

引用

チャット補完応答メッセージの引用情報。

名前	種類	内容	必要
content	string	引用の内容。	はい
タイトル	string	引用のタイトル。	いいえ
URL	string	引用の URL。	いいえ
filepath	string	引用のファイルパス。	いいえ
chunk_id	string	引用のチャンク ID。	いいえ

chatCompletionMessageToolCall

名前	種類	内容	必要
ID	string	ツール呼び出しの ID。	はい
type	toolCallType	ツール呼び出しの種類。この場合は `function`。	はい
関数	オブジェクト	モデルが呼び出した関数。	はい

関数のプロパティ

名前

名前	種類	説明	Default
name	string	呼び出す関数の名前。

引数

名前	種類	説明	Default
引数	string	モデルによって JSON 形式で生成された、関数を呼び出すための引数。モデルは常に有効な JSON を生成するとは限らず、関数スキーマで定義されていないパラメーターを作成する可能性があることに注意してください。関数を呼び出す前に、コード内の引数を検証します。

toolCallType

ツール呼び出しの種類。この場合は function。

説明: ツール呼び出しの種類。この場合は function。

型: string

既定:

列挙型名: ToolCallType

列挙値:

Value	説明
関数	ツール呼び出しの種類は function です。

chatCompletionRequestMessageTool

名前	種類	内容	必要
role	chatCompletionRequestMessageRole	メッセージ作成者のロール。	はい
tool_call_id	string	このメッセージが応答しているツール呼び出し。	いいえ
content	string	メッセージの内容。	いいえ

chatCompletionRequestMessageFunction

名前	種類	内容	必要
role	enum	メッセージ作成者のロール。この場合は `function`。使用できる値: function	はい
名前	string	メッセージの内容。	いいえ
content	string	メッセージの内容。	いいえ

createChatCompletionResponse

名前	種類	内容	必要
ID	string	チャット入力候補の一意識別子。	はい
オブジェクト	chatCompletionResponseObject	オブジェクトの種類。	はい
作成済	integer	チャット入力候補が作成されたときの Unix タイムスタンプ (秒単位)。	はい
モデル	string	チャット入力候補に使われるモデル。	はい
使用量	completionUsage	入力候補要求の使用状況の統計情報。	いいえ
system_fingerprint	string	`seed` 要求パラメーターと組み合わせて使うと、決定性に影響を与える可能性のあるバックエンドの変更がいつ行われたかを把握できます。	いいえ
prompt_filter_results	promptFilterResults	要求内の 0 個以上のプロンプトのコンテンツフィルター処理結果。ストリーミング要求の場合、プロンプトが異なると、結果は異なるタイミングや異なる順序で届く可能性があります。	いいえ
選択肢(複数)	配列		いいえ

chatCompletionChoiceLogProbs

選択肢のログ確率情報。

名前	種類	内容	必要	Default
content	配列	ログ確率情報を含むメッセージコンテンツトークンの一覧。	はい

chatCompletionTokenLogprob

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

chatCompletionResponseMessage

モデルによって生成されたチャット入力候補メッセージ。

名前	種類	内容	必要
role	chatCompletionResponseMessageRole	応答メッセージの作成者のロール。	いいえ
content	string	メッセージの内容。	いいえ
tool_calls	配列	関数呼び出しなど、モデルによって生成されるツール呼び出し。	いいえ
function_call	chatCompletionFunctionCall	非推奨となり、`tool_calls` に置き換えられました。モデルによって生成された、呼び出される関数の名前と引数。	いいえ
context	azureChatExtensionsMessageContext	対応するチャット補完応答の生成に Azure OpenAI チャット拡張機能が関係しているときに使用できる追加のコンテキスト情報の表現。このコンテキスト情報が設定されるのは、一致する拡張機能を使うように構成されている Azure OpenAI 要求の使用時のみです。	いいえ

chatCompletionResponseMessageRole

応答メッセージの作成者のロール。

説明: 応答メッセージの作成者のロール。

型: string

既定:

列挙値:

assistant

chatCompletionToolChoiceOption

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

このコンポーネントには、次のいずれかを指定できます。

chatCompletionNamedToolChoice

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

名前	種類	内容	必要	Default
type	enum	ツールの型。現在、`function` のみがサポートされています。使用できる値: function	いいえ
関数	object		いいえ

関数のプロパティ

名前

名前	種類	説明	Default
name	string	呼び出す関数の名前。

chatCompletionFunctionCall

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

名前	種類	内容	必要	Default
name	string	呼び出す関数の名前。	はい
引数	string	モデルによって JSON 形式で生成された、関数を呼び出すための引数。モデルは常に有効な JSON を生成するとは限らず、関数スキーマで定義されていないパラメーターを作成する可能性があることに注意してください。関数を呼び出す前に、コード内の引数を検証します。	はい

chatCompletionsResponseCommon

名前	種類	内容	必要
ID	string	チャット入力候補の一意識別子。	はい
オブジェクト	chatCompletionResponseObject	オブジェクトの種類。	はい
作成済	integer	チャット入力候補が作成されたときの Unix タイムスタンプ (秒単位)。	はい
モデル	string	チャット入力候補に使われるモデル。	はい
使用量	completionUsage	入力候補要求の使用状況の統計情報。	いいえ
system_fingerprint	string	`seed` 要求パラメーターと組み合わせて使うと、決定性に影響を与える可能性のあるバックエンドの変更がいつ行われたかを把握できます。	いいえ

chatCompletionResponseObject

オブジェクトの種類。

説明: オブジェクトの種類。

型: string

既定:

列挙型名: ChatCompletionResponseObject

列挙値:

Value	説明
chat.completion	オブジェクトの種類はチャット補完です。

completionUsage

入力候補要求の使用状況の統計情報。

名前	種類	内容	必要
prompt_tokens	integer	プロンプト内のトークンの数。	はい
completion_tokens	integer	生成された入力候補内のトークンの数。	はい
total_tokens	integer	要求内で使われたトークンの合計数 (プロンプトと入力候補の和)。	はい

chatCompletionTool

名前	種類	内容	必要	Default
type	chatCompletionToolType	ツールの型。現在、`function` のみがサポートされています。	はい
関数	オブジェクト		はい

関数のプロパティ

説明

件名	種類	説明	Default
description	string	モデルが関数をいつどのように呼び出すかを選ぶために使われる、関数の動作の説明。

名前

名前	種類	説明	Default
name	string	呼び出される関数の名前。 a-z、A-Z、0-9 を使用するか、アンダースコアとダッシュを含める必要があります。最大長は 64 です。

パラメーター

件名	種類	説明	Default
parameters	chatCompletionFunctionParameters	関数が受け取るパラメーター。JSON スキーマオブジェクトとして記述されます。形式のドキュメントについては、JSON スキーマのリファレンスを参照してください。

chatCompletionToolType

ツールの型。現在、function のみがサポートされています。

説明: ツールの種類。現在、function のみがサポートされています。

型: string

既定:

列挙型名: ChatCompletionToolType

列挙値:

Value	説明
関数	ツールの種類は function です。

chatCompletionChoiceCommon

名前	種類	内容	必要	Default
インデックス	integer		いいえ
finish_reason	string		いいえ

createTranslationRequest

翻訳要求。

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

audioResponse

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

名前	種類	内容	必要	Default
text	string	翻訳または文字起こしされたテキスト。	はい

audioVerboseResponse

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

名前	種類	内容	必要
text	string	翻訳または文字起こしされたテキスト。	はい
タスク	string	オーディオタスクの種類。	いいえ
言語	string	言語。	いいえ
duration	数値	期間.	いいえ
セグメント	配列		いいえ

audioResponseFormat

出力の形式を定義します。

説明: 出力の形式を定義します。

型: string

既定:

列挙値:

json
text
srt
verbose_json
vtt

createTranscriptionRequest

文字起こし要求。

名前	種類	内容	必要	Default
file	string	文字起こしするオーディオファイルオブジェクト。	はい
プロンプト	string	モデルのスタイルをガイドしたり、前のオーディオセグメントを続行したりするための省略可能なテキスト。プロンプトはオーディオ言語と一致する必要があります。	いいえ
応答形式	audioResponseFormat	出力の形式を定義します。	いいえ
温度	数値	0 から 1 の間のサンプリング温度。 0.8 のような大きい値にすると、出力はよりランダムになり、0.2 のような小さい値にすると、出力はより集中的および決定論的になります。 0 に設定すると、モデルはログ確率を使用して、特定のしきい値に達するまで温度を自動的に上昇させます。	いいえ	0
言語	string	入力オーディオの言語。入力言語を ISO-639-1 形式で提供すると、精度と待機時間が向上します。	いいえ

audioSegment

文字起こしまたは翻訳セグメント。

名前	種類	内容	必要
ID	integer	セグメント識別子。	いいえ
seek	数値	セグメントのオフセット。	いいえ
start	数値	セグメントの開始オフセット。	いいえ
end	数値	セグメントの終了オフセット。	いいえ
text	string	テキストをセグメント化します。	いいえ
トークン	配列	テキストのトークン。	いいえ
温度	数値	温度。	いいえ
avg_logprob	数値	平均ログ確率。	いいえ
compression_ratio	数値	圧縮率。	いいえ
no_speech_prob	数値	"音声なし" の確率。	いいえ

imageQuality

生成される画像の品質。

説明: 生成される画像の品質。

型: string

既定値: standard

列挙型名: Quality

列挙値:

Value	説明
standard	標準品質では、標準品質の画像が作成されます。
hd	HD 品質の場合、より詳細で、全体の一貫性が高い画像が作成されます。

imagesResponseFormat

生成された画像が返される形式です。

説明: 生成された画像が返される形式です。

型: string

既定値: url

列挙型名: ImagesResponseFormat

列挙値:

Value	説明
URL	生成された画像をダウンロードするための一時的なアクセスを提供する URL。
b64_json	生成された画像は base64 でエンコードされた文字列として返されます。

imageSize

生成されたイメージのサイズ。

説明: 生成される画像のサイズ。

型: string

既定値: 1024x1024

列挙型名: Size

列挙値:

Value	説明
1792x1024	生成される画像の目的のサイズは 1792x1024 ピクセルです。
1024x1792	生成される画像の目的のサイズは 1024x1792 ピクセルです。
1,024 x 1,024	生成される画像の目的のサイズは 1024x1024 ピクセルです。

imageStyle

生成されたイメージのスタイル。

説明: 生成される画像のスタイル。

型: string

既定値: vivid

列挙型名: Style

列挙値:

Value	説明
vivid	vivid の場合、超現実的で劇的な画像が作成されます。
natural	natural の場合、より自然で、超現実的ではない画像が作成されます。

imageGenerationsRequest

名前	種類	内容	必要	Default
prompt	string	目的のイメージのテキストの説明。最大長は 4000 文字です。	はい
n	integer	生成するイメージの数。	いいえ	1
size	imageSize	生成されたイメージのサイズ。	いいえ	1,024 x 1,024
応答形式	imagesResponseFormat	生成された画像が返される形式です。	いいえ	URL
ユーザー	string	エンドユーザーを表す一意の識別子。これは不正使用を監視および検出するのに役立ちます。	いいえ
品質	imageQuality	生成される画像の品質。	いいえ	standard
スタイル	imageStyle	生成されたイメージのスタイル。	いいえ	vivid

generateImagesResponse

名前	種類	内容	必要	Default
作成済	integer	操作が作成されたときの UNIX タイムスタンプ。	はい
data	配列	成功した場合の操作の結果データ	はい

imageResult

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

名前	種類	内容	必要
URL	string	画像の URL。	いいえ
b64_json	string	base64 でエンコードされた画像	いいえ
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。	いいえ
revised_prompt	string	画像の生成に使用されたプロンプト (プロンプトにリビジョンがある場合)。	いいえ
prompt_filter_results	dalleFilterResults	コンテンツフィルタリングカテゴリ (hate、sexual、violence、self_harm) に関する情報、それが検出されたかどうか、重大度レベル (有害なコンテンツの強さとリスクレベルを決定する very_low、low、medium、high-scale) とそれがフィルター処理されたかどうか。脱獄コンテンツと不適切な表現に関する情報、それが検出されたかどうか、それがフィルター処理されたかどうか。また、顧客のブロックリストに関する情報、それがフィルター処理されたかどうかとその ID。	いいえ

入力候補の拡張機能

補完拡張機能は、Azure OpenAI データプレーン推論仕様の最新 GA バージョンには含まれていません。

Chatmessage

チャットメッセージオブジェクトは、Azure OpenAI データプレーン推論仕様の最新 GA バージョンには含まれていません。

テキスト読み上げ

現在、Azure OpenAI データプレーン推論仕様の最新の Azure OpenAI GA バージョンには含まれていません。この機能については、最新のプレビューバージョンを参照してください。

次のステップ

モデルと REST API を使用した微調整について説明します。 Azure OpenAI をサポートする基となるモデルに関する記事を確認します。

次の方法で共有

Azure OpenAI Service の REST API リファレンス

API の仕様

認証

REST API のバージョン管理

データ プレーン推論

入力候補

URI パラメーター

要求ヘッダー

要求本文

応答

使用に関するプロパティ

completion_tokens

例

例

埋め込み

URI パラメーター

要求ヘッダー

要求本文

応答

使用に関するプロパティ

prompt_tokens

total_tokens

例

例

チャット入力候補

URI パラメーター

要求ヘッダー

要求本文

response_format のプロパティ

Type

応答

例

例

例

例

例

文字起こし

URI パラメーター

要求ヘッダー

要求本文

応答

例

例

例

翻訳

URI パラメーター

要求ヘッダー

要求本文

応答

例

例

例

イメージの生成

URI パラメーター

要求ヘッダー

要求本文

応答

例

例

コンポーネント

errorResponse

errorBase

エラー

innerError

innerErrorCode

dalleErrorResponse

dalleError

dalleInnerError

contentFilterResultBase

contentFilterSeverityResult

contentFilterDetectedResult

contentFilterDetectedWithCitationResult

citation のプロパティ

URL

ライセンス

contentFilterResultsBase

contentFilterPromptResults

contentFilterChoiceResults

promptFilterResult

データプレーン推論