OpenAI SDK 언어 지원 Azure

Azure OpenAI v1 엔드포인트와 함께 OpenAI SDK를 사용하여 Python, C#, JavaScript, Java 또는 Go에서 모델 유추 애플리케이션을 빌드합니다. 이 예제에서는 새 애플리케이션에 대해 응답 API를 사용하고 메시지 기반 인터페이스를 계속 사용하는 애플리케이션에 대한 채팅 완료를 보여 줍니다.

필수 구성 요소

Azure 구독입니다. 없다면 무료로 하나 만드세요.
모델 배포를 사용하는 Azure OpenAI 리소스입니다gpt-5-mini.
Azure OpenAI 리소스 엔드포인트(예: https://YOUR-RESOURCE-NAME.openai.azure.com.)
Microsoft Entra ID 인증의 경우 유추를 실행할 수 있는 권한이 있는 ID입니다. 역할 옵션은 Microsoft Entra ID 인증 구성을 참조하세요.
API 키 인증의 경우 Azure OpenAI 리소스 키입니다. Microsoft Entra ID 프로덕션 애플리케이션에 권장됩니다.
선택한 언어에 대해 지원되는 언어 런타임 및 패키지 관리자입니다.

모든 요청의 값은 model Azure 모델 배포 이름입니다. 예제에서는 배포에 다른 이름이 있는 경우 해당 이름을 바 gpt-5-mini꿉니다.

소스 코드 | 패키지(Package) | API 표면

예제는 2.12.0, OpenAI 1.21.0 및 .NET 8로 테스트 Azure.Identity 되었습니다. 또한 OpenAI 패키지는 .NET Standard 2.0 이상 .NET 버전을 대상으로 합니다.

패키지 설치

OpenAI 및 Azure ID 패키지를 설치합니다.

dotnet add package OpenAI
dotnet add package Azure.Identity

이 명령은 두 패키지 참조를 프로젝트에 추가합니다.

Microsoft Entra ID 사용하여 응답 만들기

DefaultAzureCredential API 키를 저장하지 않고 사용하고 BearerTokenPolicy 인증합니다.

using Azure.Identity;
using OpenAI.Responses;
using System.ClientModel.Primitives;

#pragma warning disable OPENAI001

var endpoint = new Uri(
    "https://YOUR-RESOURCE-NAME.openai.azure.com/openai/v1/");
var tokenPolicy = new BearerTokenPolicy(
    new DefaultAzureCredential(),
    "https://ai.azure.com/.default");
var openAIClient = new ResponsesClient(
    tokenPolicy,
    new ResponsesClientOptions { Endpoint = endpoint });

var response = await openAIClient.CreateResponseAsync(
    "gpt-5-mini",
    "Explain the purpose of an API in one sentence.");
Console.WriteLine(response.Value.GetOutputText());

다음 출력이 대표입니다. 정확한 표현은 다음과 같이 다를 수 있습니다.

An API allows software applications to communicate and exchange data through a defined set of rules.

참조: ResponsesClient

API 키를 사용하여 응답 만들기

API 키는 프로덕션 사용에 권장되지 않습니다. 키를 소스 코드에 AZURE_OPENAI_API_KEY 배치하는 대신 환경 변수에 저장합니다.

export AZURE_OPENAI_API_KEY="<your-api-key>"

그런 다음 클라이언트를 만들고 다음을 요청합니다.

using OpenAI.Responses;
using System.ClientModel;

#pragma warning disable OPENAI001

var endpoint = new Uri(
    "https://YOUR-RESOURCE-NAME.openai.azure.com/openai/v1/");
var apiKey = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_API_KEY")
    ?? throw new InvalidOperationException("AZURE_OPENAI_API_KEY is required.");
var openAIClient = new ResponsesClient(
    new ApiKeyCredential(apiKey),
    new ResponsesClientOptions { Endpoint = endpoint });

var response = await openAIClient.CreateResponseAsync(
    "gpt-5-mini",
    "Explain the purpose of an API in one sentence.");
Console.WriteLine(response.Value.GetOutputText());

다음 출력이 대표입니다. 정확한 표현은 다음과 같이 다를 수 있습니다.

An API allows software applications to communicate and exchange data through a defined set of rules.

참조: CreateResponseAsync

채팅 완료 사용

새 애플리케이션의 경우 응답 API를 사용합니다. 메시지 기반 인터페이스가 필요하거나 기존 애플리케이션을 유지 관리하는 경우 채팅 완료를 사용합니다.

using Azure.Identity;
using OpenAI;
using OpenAI.Chat;
using System.ClientModel.Primitives;

#pragma warning disable OPENAI001

var endpoint = new Uri(
    "https://YOUR-RESOURCE-NAME.openai.azure.com/openai/v1/");
var tokenPolicy = new BearerTokenPolicy(
    new DefaultAzureCredential(),
    "https://ai.azure.com/.default");
var openAIClient = new ChatClient(
    model: "gpt-5-mini",
    authenticationPolicy: tokenPolicy,
    options: new OpenAIClientOptions { Endpoint = endpoint });

var completion = await openAIClient.CompleteChatAsync([
    new SystemChatMessage("You are a helpful assistant."),
    new UserChatMessage("Explain the purpose of an API.")
]);
Console.WriteLine(completion.Value.Content[0].Text);

다음 출력이 대표입니다. 정확한 표현은 다음과 같이 다를 수 있습니다.

An API allows software applications to communicate and exchange data through a defined set of rules.

참조: ChatClient

응답을 스트리밍하기

모델에서 생성할 때 텍스트 델타 업데이트를 호출 CreateResponseStreamingAsync 하고 처리합니다.

using OpenAI.Responses;
using System.ClientModel;

#pragma warning disable OPENAI001

var endpoint = new Uri(
    "https://YOUR-RESOURCE-NAME.openai.azure.com/openai/v1/");
var apiKey = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_API_KEY")
    ?? throw new InvalidOperationException("AZURE_OPENAI_API_KEY is required.");
var openAIClient = new ResponsesClient(
    new ApiKeyCredential(apiKey),
    new ResponsesClientOptions { Endpoint = endpoint });

// Stream text as the model generates it.
var updates = openAIClient.CreateResponseStreamingAsync(
    "gpt-5-mini",
    "Explain the purpose of an API in one sentence.");
await foreach (var update in updates)
{
    if (update is StreamingResponseOutputTextDeltaUpdate delta)
    {
        Console.Write(delta.Delta);
    }
}

다음 스트리밍 출력이 대표입니다. 정확한 표현은 다음과 같이 다를 수 있습니다.

An API allows software applications to communicate and exchange data through a defined set of rules.

참조: CreateResponseStreamingAsync

오류 처리 및 다시 시도

클라이언트는 지수 백오프를 사용하여 HTTP 408, 429, 500, 502, 503 및 504 응답을 자동으로 다시 시도합니다. 다른 동작이 필요한 경우 클라이언트 옵션을 통해 재시도 정책을 구성합니다. Catch ClientResultException 하여 실패한 요청에 대한 HTTP 상태 및 오류 세부 정보를 검사합니다.

진단의 경우 작업에서 반환된 ClientResult<T> 내용을 유지하고 원시 응답 헤더를 검사합니다. 실패한 작업은 .를 통해 ClientResultException상태 정보를 노출합니다.

참조: 오류 처리 및 클라이언트 결과 세부 정보

더 많은 SDK 예제

소스 코드 | 패키지 | REST API 참조 | Go API 참조

예제에는 Go 1.25 이상이 필요합니다. 3.44.0 및 github.com/openai/openai-go/v3 1.14.0으로 테스트 azidentity 되었습니다.

모듈 설치

OpenAI 및 Azure ID 모듈을 설치합니다.

go get github.com/openai/openai-go/v3
go get github.com/Azure/azure-sdk-for-go/sdk/azidentity

/v3 이 접미사는 Go 모듈의 현재 주 버전을 식별하기 때문에 필요합니다.

Microsoft Entra ID 사용하여 응답 만들기

API 키를 저장하지 않고 인증하려면 Azure 인증 옵션을 사용합니다DefaultAzureCredential.

package main

import (
	"context"
	"fmt"

	"github.com/Azure/azure-sdk-for-go/sdk/azidentity"
	"github.com/openai/openai-go/v3"
	"github.com/openai/openai-go/v3/azure"
	"github.com/openai/openai-go/v3/option"
	"github.com/openai/openai-go/v3/responses"
)

func main() {
	credential, err := azidentity.NewDefaultAzureCredential(nil)
	if err != nil { panic(err) }
	endpoint := "https://YOUR-RESOURCE-NAME.openai.azure.com/openai/v1/"
	openaiClient := openai.NewClient(
		option.WithBaseURL(endpoint),
		azure.WithTokenCredential(credential, azure.WithTokenCredentialScopes(
			[]string{"https://ai.azure.com/.default"})))
	response, err := openaiClient.Responses.New(context.Background(), responses.ResponseNewParams{
		Model: openai.ChatModel("gpt-5-mini"),
		Input: responses.ResponseNewParamsInputUnion{OfString: openai.String(
			"Explain the purpose of an API in one sentence.")},
	})
	if err != nil { panic(err) }
	fmt.Println(response.OutputText())
}

다음 출력이 대표입니다. 정확한 표현은 다음과 같이 다를 수 있습니다.

An API allows software applications to communicate and exchange data through a defined set of rules.

참조: ResponseService.New 및 WithTokenCredentialScopes

API 키를 사용하여 응답 만들기

API 키는 프로덕션 사용에 권장되지 않습니다. 키를 소스 코드에 AZURE_OPENAI_API_KEY 배치하는 대신 환경 변수에 저장합니다.

export AZURE_OPENAI_API_KEY="<your-api-key>"

그런 다음 클라이언트를 만들고 다음을 요청합니다.

package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"os"

	"github.com/openai/openai-go/v3"
	"github.com/openai/openai-go/v3/option"
	"github.com/openai/openai-go/v3/responses"
)

func main() {
	apiKey := os.Getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY")
	if apiKey == "" { panic("AZURE_OPENAI_API_KEY is required") }
	endpoint := "https://YOUR-RESOURCE-NAME.openai.azure.com/openai/v1/"
	openaiClient := openai.NewClient(
		option.WithBaseURL(endpoint),
		option.WithAPIKey(apiKey))
	response, err := openaiClient.Responses.New(context.Background(), responses.ResponseNewParams{
		Model: openai.ChatModel("gpt-5-mini"),
		Input: responses.ResponseNewParamsInputUnion{OfString: openai.String(
			"Explain the purpose of an API in one sentence.")},
	})
	if err != nil { panic(err) }
	fmt.Println(response.OutputText())
}

다음 출력이 대표입니다. 정확한 표현은 다음과 같이 다를 수 있습니다.

An API allows software applications to communicate and exchange data through a defined set of rules.

참조: Responses.New

채팅 완료 사용

package main

import (
	"context"
	"fmt"

	"github.com/Azure/azure-sdk-for-go/sdk/azidentity"
	"github.com/openai/openai-go/v3"
	"github.com/openai/openai-go/v3/azure"
	"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)

func main() {
	credential, err := azidentity.NewDefaultAzureCredential(nil)
	if err != nil { panic(err) }
	endpoint := "https://YOUR-RESOURCE-NAME.openai.azure.com/openai/v1/"
	openaiClient := openai.NewClient(
		option.WithBaseURL(endpoint),
		azure.WithTokenCredential(credential, azure.WithTokenCredentialScopes(
			[]string{"https://ai.azure.com/.default"})))
	completion, err := openaiClient.Chat.Completions.New(context.Background(),
		openai.ChatCompletionNewParams{
			Model: openai.ChatModel("gpt-5-mini"),
			Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
				openai.DeveloperMessage("You are a helpful assistant."),
				openai.UserMessage("Explain the purpose of an API.")}})
	if err != nil { panic(err) }
	fmt.Println(completion.Choices[0].Message.Content)
}

다음 출력이 대표입니다. 정확한 표현은 다음과 같이 다를 수 있습니다.

An API allows software applications to communicate and exchange data through a defined set of rules.

참조: Chat.Completions.New

응답을 스트리밍하기

모델에서 생성할 때 텍스트 델타 이벤트를 호출 Responses.NewStreaming하고 처리합니다.

package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"os"

	"github.com/openai/openai-go/v3"
	"github.com/openai/openai-go/v3/option"
	"github.com/openai/openai-go/v3/responses"
)

func main() {
	endpoint := "https://YOUR-RESOURCE-NAME.openai.azure.com/openai/v1/"
	openaiClient := openai.NewClient(option.WithBaseURL(endpoint),
		option.WithAPIKey(os.Getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY")))
	// Stream text as the model generates it.
	stream := openaiClient.Responses.NewStreaming(context.Background(), responses.ResponseNewParams{
		Model: openai.ChatModel("gpt-5-mini"),
		Input: responses.ResponseNewParamsInputUnion{OfString: openai.String(
			"Explain the purpose of an API in one sentence.")},
	})
	for stream.Next() { fmt.Print(stream.Current().Delta) }
	if err := stream.Err(); err != nil { panic(err) }
}

다음 스트리밍 출력이 대표입니다. 정확한 표현은 다음과 같이 다를 수 있습니다.

An API allows software applications to communicate and exchange data through a defined set of rules.

참조: Responses.NewStreaming

오류 처리 및 다시 시도

SDK는 기하급수적 백오프를 사용하여 연결 오류 및 HTTP 408, 409, 429 및 5xx 응답을 두 번 다시 시도합니다. 기본값을 변경하는 데 사용합니다 option.WithMaxRetries . 응답을 읽기 전에 반환 error 된 항목을 확인하고 검사하는 데 errors.As사용합니다openai.Error.

package main

import (
	"context"
	"errors"
	"fmt"
	"os"

	"github.com/openai/openai-go/v3"
	"github.com/openai/openai-go/v3/option"
	"github.com/openai/openai-go/v3/responses"
)

func main() {
	endpoint := "https://YOUR-RESOURCE-NAME.openai.azure.com/openai/v1/"
	openaiClient := openai.NewClient(option.WithBaseURL(endpoint),
		option.WithAPIKey(os.Getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY")), option.WithMaxRetries(4))
	// Send the request and inspect structured service errors.
	result, err := openaiClient.Responses.New(context.Background(), responses.ResponseNewParams{
		Model: openai.ChatModel("gpt-5-mini"),
		Input: responses.ResponseNewParamsInputUnion{OfString: openai.String("Explain an API.")},
	})
	if err != nil {
		var apiError *openai.Error
		if errors.As(err, &apiError) { fmt.Printf("Status: %d; Request ID: %s\n",
			apiError.StatusCode, apiError.Response.Header.Get("x-request-id")) }
		panic(err)
	}
	fmt.Println(result.OutputText())
}

성공적인 요청의 경우 다음 출력이 대표입니다. 정확한 표현은 다음과 같이 다를 수 있습니다.

An API allows software applications to communicate and exchange data through a defined set of rules.

참조: 오류 및 다시 시도

더 많은 SDK 예제

소스 코드 | 패키지 | REST API 참조 | Java API 참조

예제에는 Java 8 이상이 필요합니다. 4.43.0 및 openai-java 1.18.4로 테스트 azure-identity 되었습니다.

패키지 설치

메이븐

Maven 프로젝트에 OpenAI 및 Azure ID 종속성을 추가합니다.

<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>com.openai</groupId>
    <artifactId>openai-java</artifactId>
                <version>4.43.0</version>
  </dependency>
  <dependency>
    <groupId>com.azure</groupId>
    <artifactId>azure-identity</artifactId>
    <version>1.18.4</version>
  </dependency>
</dependencies>

Maven은 프로젝트를 빌드할 때 패키지 및 해당 전이적 종속성을 확인합니다.

Gradle

Gradle 빌드 파일의 dependencies 블록에 동일한 패키지를 추가합니다.

dependencies {
        implementation("com.openai:openai-java:4.43.0")
        implementation("com.azure:azure-identity:1.18.4")
}

Gradle은 프로젝트를 빌드할 때 패키지를 확인합니다.

Microsoft Entra ID 사용하여 응답 만들기

DefaultAzureCredential API 키를 저장하지 않고 사용하고 BearerTokenCredential 인증합니다.

import com.azure.identity.AuthenticationUtil;
import com.azure.identity.DefaultAzureCredentialBuilder;
import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.credential.BearerTokenCredential;
import com.openai.models.responses.ResponseCreateParams;

public class ResponsesExample {
    public static void main(String[] args) {
        String endpoint = "https://YOUR-RESOURCE-NAME.openai.azure.com/openai/v1/";
        OpenAIClient openAIClient = OpenAIOkHttpClient.builder()
                .baseUrl(endpoint)
                .credential(BearerTokenCredential.create(
                        AuthenticationUtil.getBearerTokenSupplier(
                                new DefaultAzureCredentialBuilder().build(),
                                "https://ai.azure.com/.default")))
                .build();
        ResponseCreateParams params = ResponseCreateParams.builder()
                .model("gpt-5-mini")
                .input("Explain the purpose of an API in one sentence.")
                .build();
        openAIClient.responses().create(params).output().stream()
                .flatMap(item -> item.message().stream())
                .flatMap(message -> message.content().stream())
                .flatMap(content -> content.outputText().stream())
                .forEach(output -> System.out.println(output.text()));
    }
}

다음 출력이 대표입니다. 정확한 표현은 다음과 같이 다를 수 있습니다.

An API allows software applications to communicate and exchange data through a defined set of rules.

참조: AzureEntraIdExample 및 ResponsesExample

API 키를 사용하여 응답 만들기

프로덕션에 API 키를 사용하지 마세요. 키를 소스 코드에 AZURE_OPENAI_API_KEY 배치하는 대신 환경 변수에 저장합니다.

export AZURE_OPENAI_API_KEY="<your-api-key>"

그런 다음 클라이언트를 만들고 다음을 요청합니다.

import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.responses.ResponseCreateParams;

public class ApiKeyResponsesExample {
    public static void main(String[] args) {
        String endpoint = "https://YOUR-RESOURCE-NAME.openai.azure.com/openai/v1/";
        String apiKey = System.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY");
        if (apiKey == null) throw new IllegalStateException(
                "AZURE_OPENAI_API_KEY is required.");
        OpenAIClient openAIClient = OpenAIOkHttpClient.builder()
                .baseUrl(endpoint).apiKey(apiKey).build();
        ResponseCreateParams params = ResponseCreateParams.builder()
                .model("gpt-5-mini")
                .input("Explain the purpose of an API in one sentence.")
                .build();
        openAIClient.responses().create(params).output().stream()
                .flatMap(item -> item.message().stream())
                .flatMap(message -> message.content().stream())
                .flatMap(content -> content.outputText().stream())
                .forEach(output -> System.out.println(output.text()));
    }
}

다음 출력이 대표입니다. 정확한 표현은 다음과 같이 다를 수 있습니다.

An API allows software applications to communicate and exchange data through a defined set of rules.

참조: OpenAIOkHttpClient

채팅 완료 사용

import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.ChatCompletionCreateParams;

public class ChatExample {
    public static void main(String[] args) {
        String endpoint = "https://YOUR-RESOURCE-NAME.openai.azure.com/openai/v1/";
        String apiKey = System.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY");
        if (apiKey == null) throw new IllegalStateException(
                "AZURE_OPENAI_API_KEY is required.");
        OpenAIClient openAIClient = OpenAIOkHttpClient.builder()
                .baseUrl(endpoint).apiKey(apiKey).build();
        ChatCompletionCreateParams params = ChatCompletionCreateParams.builder()
                .model("gpt-5-mini")
                .addDeveloperMessage("You are a helpful assistant.")
                .addUserMessage("Explain the purpose of an API.")
                .build();
        openAIClient.chat().completions().create(params).choices().stream()
                .flatMap(choice -> choice.message().content().stream())
                .forEach(System.out::println);
    }
}

다음 출력이 대표입니다. 정확한 표현은 다음과 같이 다를 수 있습니다.

An API allows software applications to communicate and exchange data through a defined set of rules.

참조: ChatCompletionCreateParams

응답을 스트리밍하기

모델에서 생성할 때 텍스트 델타 이벤트를 호출 createStreaming하고 처리합니다.

import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.core.http.StreamResponse;
import com.openai.models.responses.ResponseCreateParams;
import com.openai.models.responses.ResponseStreamEvent;

public class StreamingExample {
    public static void main(String[] args) {
        String endpoint = "https://YOUR-RESOURCE-NAME.openai.azure.com/openai/v1/";
        String apiKey = System.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY");
        if (apiKey == null) throw new IllegalStateException(
                "AZURE_OPENAI_API_KEY is required.");
        OpenAIClient openAIClient = OpenAIOkHttpClient.builder()
                .baseUrl(endpoint).apiKey(apiKey).build();
        // Stream text as the model generates it.
        ResponseCreateParams params = ResponseCreateParams.builder()
                .model("gpt-5-mini")
                .input("Explain the purpose of an API in one sentence.")
                .build();
        try (StreamResponse<ResponseStreamEvent> stream =
                openAIClient.responses().createStreaming(params)) {
            stream.stream().flatMap(event -> event.outputTextDelta().stream())
                    .forEach(delta -> System.out.print(delta.delta()));
        }
    }
}

다음 스트리밍 출력이 대표입니다. 정확한 표현은 다음과 같이 다를 수 있습니다.

An API allows software applications to communicate and exchange data through a defined set of rules.

참조: responses.createStreaming

오류 처리 및 다시 시도

SDK는 기하급수적 백오프를 사용하여 연결 오류 및 HTTP 408, 409, 429 및 5xx 응답을 두 번 다시 시도합니다. Catch OpenAIServiceException 하여 서비스 응답에 대한 HTTP 상태 및 오류 세부 정보를 검사하고 다른 SDK 오류를 catch OpenAIException 합니다.

기본값을 변경하려면 호출 maxRetriesOpenAIOkHttpClient.builder() 합니다. 애플리케이션이 상태를 기록하고 메타데이터를 요청할 수 있도록 서비스 예외를 유지합니다.

참조: 오류 처리 및 다시 시도

더 많은 SDK 예제

소스 코드 | 패키지 | REST API 참조 | Azure OpenAI v1 지침

예제에는 Node.js 20 이상이 필요합니다. 6.46.0 및 openai 4.13.1로 테스트 @azure/identity 되었습니다. Microsoft Entra 토큰 공급자openai를 로 전달할 때 5.18.0 이상을 사용합니다apiKey.

패키지 설치

OpenAI 및 Azure ID 패키지를 설치합니다.

npm install openai @azure/identity

이 명령은 두 패키지를 프로젝트에 추가합니다.

Microsoft Entra ID 사용하여 응답 만들기

DefaultAzureCredential API 키를 저장하지 않고 사용하고 getBearerTokenProvider 인증합니다. 토큰 공급자는 필요할 때 액세스 토큰을 새로 고칩니다.

import { DefaultAzureCredential, getBearerTokenProvider } from "@azure/identity";
import OpenAI from "openai";

const endpoint = "https://YOUR-RESOURCE-NAME.openai.azure.com/openai/v1/";
const tokenProvider = getBearerTokenProvider(
  new DefaultAzureCredential(),
  "https://ai.azure.com/.default",
);
const openai = new OpenAI({ baseURL: endpoint, apiKey: tokenProvider });

async function main() {
  const response = await openai.responses.create({
    model: "gpt-5-mini",
    input: "Explain the purpose of an API in one sentence.",
  });
  console.log(response.output_text);
}

main().catch(console.error);

다음 출력이 대표입니다. 정확한 표현은 다음과 같이 다를 수 있습니다.

An API allows software applications to communicate and exchange data through a defined set of rules.

참조: OpenAI 클라이언트 및 Azure OpenAI v1 인증

API 키를 사용하여 응답 만들기

API 키는 프로덕션 사용에 권장되지 않습니다. 키를 소스 코드에 AZURE_OPENAI_API_KEY 배치하는 대신 환경 변수에 저장합니다.

export AZURE_OPENAI_API_KEY="<your-api-key>"

그런 다음 클라이언트를 만들고 다음을 요청합니다.

import OpenAI from "openai";

const endpoint = "https://YOUR-RESOURCE-NAME.openai.azure.com/openai/v1/";
const apiKey = process.env["AZURE_OPENAI_API_KEY"];
if (!apiKey) throw new Error("AZURE_OPENAI_API_KEY is required.");

const openai = new OpenAI({ baseURL: endpoint, apiKey });

async function main() {
  const response = await openai.responses.create({
    model: "gpt-5-mini",
    input: "Explain the purpose of an API in one sentence.",
  });
  console.log(response.output_text);
}

main().catch(console.error);

다음 출력이 대표입니다. 정확한 표현은 다음과 같이 다를 수 있습니다.

An API allows software applications to communicate and exchange data through a defined set of rules.

참조: responses.create

채팅 완료 사용

import { DefaultAzureCredential, getBearerTokenProvider } from "@azure/identity";
import OpenAI from "openai";

const endpoint = "https://YOUR-RESOURCE-NAME.openai.azure.com/openai/v1/";
const tokenProvider = getBearerTokenProvider(
  new DefaultAzureCredential(),
  "https://ai.azure.com/.default",
);
const openai = new OpenAI({ baseURL: endpoint, apiKey: tokenProvider });

async function main() {
  const completion = await openai.chat.completions.create({
    model: "gpt-5-mini",
    messages: [
      { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
      { role: "user", content: "Explain the purpose of an API." },
    ],
  });
  console.log(completion.choices[0]?.message.content ?? "No response returned.");
}

main().catch(console.error);

다음 출력이 대표입니다. 정확한 표현은 다음과 같이 다를 수 있습니다.

An API allows software applications to communicate and exchange data through a defined set of rules.

요청 내부에 유지 messages 하면 값에 필요한 상황별 입력이 role 제공됩니다. 배열을 별도로 정의하는 경우 해당 배열을 .로 OpenAI.Chat.ChatCompletionMessageParam[]선언합니다.

참조: chat.completions.create

응답을 스트리밍하기

모델에서 생성할 stream때 텍스트 델타 이벤트를 로 설정하고 true 처리합니다.

import OpenAI from "openai";

const endpoint = "https://YOUR-RESOURCE-NAME.openai.azure.com/openai/v1/";
const apiKey = process.env["AZURE_OPENAI_API_KEY"];
if (!apiKey) throw new Error("AZURE_OPENAI_API_KEY is required.");
const openai = new OpenAI({ baseURL: endpoint, apiKey });

async function main() {
  // Stream text as the model generates it.
  const stream = await openai.responses.create({
    model: "gpt-5-mini",
    input: "Explain the purpose of an API in one sentence.",
    stream: true,
  });
  for await (const event of stream) {
    if (event.type === "response.output_text.delta") {
      process.stdout.write(event.delta);
    }
  }
}

main().catch(console.error);

다음 스트리밍 출력이 대표입니다. 정확한 표현은 다음과 같이 다를 수 있습니다.

An API allows software applications to communicate and exchange data through a defined set of rules.

참조: responses.create 스트리밍

오류 처리 및 다시 시도

SDK는 지수 백오프를 사용하여 연결 오류, 시간 제한, HTTP 408, 409, 429 및 5xx 응답을 두 번 자동으로 다시 시도합니다. 이 동작을 maxRetries 변경하려면 클라이언트에서 설정합니다OpenAI. Catch APIError 하여 실패한 요청에 대한 HTTP 상태, 요청 ID 및 오류 세부 정보를 검사합니다.

다음 예제에서는 네 번의 재시도를 설정하고 성공 및 실패한 요청에 대한 요청 ID를 기록합니다.

import OpenAI from "openai";

const endpoint = "https://YOUR-RESOURCE-NAME.openai.azure.com/openai/v1/";
const apiKey = process.env["AZURE_OPENAI_API_KEY"];
if (!apiKey) throw new Error("AZURE_OPENAI_API_KEY is required.");
const openai = new OpenAI({ baseURL: endpoint, apiKey, maxRetries: 4 });

async function main() {
  try {
    // Send the request and record its request ID.
    const response = await openai.responses.create({
      model: "gpt-5-mini",
      input: "Explain the purpose of an API in one sentence.",
    });
    console.log(response.output_text);
    console.log(`Request ID: ${response._request_id}`);
  } catch (error) {
    if (error instanceof OpenAI.APIError) {
      console.error(`Status: ${error.status}; Request ID: ${error.requestID}`);
    }
    throw error;
  }
}

main().catch(console.error);

성공적인 요청의 경우 다음 출력이 대표입니다. 응답 텍스트 및 요청 ID는 다음과 같습니다.

An API allows software applications to communicate and exchange data through a defined set of rules.
Request ID: <request-id>

참조: 요청 ID, 오류 및 다시 시도

더 많은 SDK 예제

소스 코드 | 패키지 | API 참조

예제에는 Python 3.9 이상이 필요합니다. 2.46.0 및 openai 1.25.3으로 azure-identity 테스트되었습니다. Microsoft Entra 토큰 공급자openai를 로 전달할 때 1.106.0 이상을 사용합니다api_key.

패키지 설치

OpenAI 및 Azure ID 패키지를 설치합니다.

pip install openai azure-identity

이 명령은 활성 Python 환경에 두 패키지를 모두 설치합니다.

Microsoft Entra ID 사용하여 응답 만들기

DefaultAzureCredential API 키를 저장하지 않고 사용하고 get_bearer_token_provider 인증합니다. 토큰 공급자는 필요할 때 액세스 토큰을 새로 고칩니다.

from azure.identity import DefaultAzureCredential, get_bearer_token_provider
from openai import OpenAI

endpoint = "https://YOUR-RESOURCE-NAME.openai.azure.com/openai/v1/"
token_provider = get_bearer_token_provider(
    DefaultAzureCredential(), "https://ai.azure.com/.default"
)
openai = OpenAI(base_url=endpoint, api_key=token_provider)

response = openai.responses.create(
    model="gpt-5-mini",
    input="Explain the purpose of an API in one sentence.",
)
print(response.output_text)

다음 출력이 대표입니다. 정확한 표현은 다음과 같이 다를 수 있습니다.

An API allows software applications to communicate and exchange data through a defined set of rules.

참조: OpenAI 클라이언트 및 get_bearer_token_provider

API 키를 사용하여 응답 만들기

API 키는 프로덕션 사용에 권장되지 않습니다. 키를 소스 코드에 AZURE_OPENAI_API_KEY 배치하는 대신 환경 변수에 저장합니다.

export AZURE_OPENAI_API_KEY="<your-api-key>"

그런 다음 클라이언트를 만들고 다음을 요청합니다.

import os
from openai import OpenAI

endpoint = "https://YOUR-RESOURCE-NAME.openai.azure.com/openai/v1/"
api_key = os.environ["AZURE_OPENAI_API_KEY"]
openai = OpenAI(base_url=endpoint, api_key=api_key)

response = openai.responses.create(
    model="gpt-5-mini",
    input="Explain the purpose of an API in one sentence.",
)
print(response.output_text)

다음 출력이 대표입니다. 정확한 표현은 다음과 같이 다를 수 있습니다.

An API allows software applications to communicate and exchange data through a defined set of rules.

참조: responses.create

채팅 완료 사용

from azure.identity import DefaultAzureCredential, get_bearer_token_provider
from openai import OpenAI

endpoint = "https://YOUR-RESOURCE-NAME.openai.azure.com/openai/v1/"
token_provider = get_bearer_token_provider(
    DefaultAzureCredential(), "https://ai.azure.com/.default"
)
openai = OpenAI(base_url=endpoint, api_key=token_provider)

completion = openai.chat.completions.create(
    model="gpt-5-mini",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Explain the purpose of an API."},
    ],
)
print(completion.choices[0].message.content)

다음 출력이 대표입니다. 정확한 표현은 다음과 같이 다를 수 있습니다.

An API allows software applications to communicate and exchange data through a defined set of rules.

참조: chat.completions.create

응답을 스트리밍하기

모델에서 생성할 stream때 텍스트 델타 이벤트를 로 설정하고 True 처리합니다.

import os
from openai import OpenAI

endpoint = "https://YOUR-RESOURCE-NAME.openai.azure.com/openai/v1/"
openai = OpenAI(
    base_url=endpoint,
    api_key=os.environ["AZURE_OPENAI_API_KEY"],
)

# Stream text as the model generates it.
stream = openai.responses.create(
    model="gpt-5-mini",
    input="Explain the purpose of an API in one sentence.",
    stream=True,
)
for event in stream:
    if event.type == "response.output_text.delta":
        print(event.delta, end="", flush=True)

다음 스트리밍 출력이 대표입니다. 정확한 표현은 다음과 같이 다를 수 있습니다.

An API allows software applications to communicate and exchange data through a defined set of rules.

참조: responses.create 스트리밍

오류 처리 및 다시 시도

SDK는 지수 백오프를 사용하여 연결 오류, 시간 제한, HTTP 408, 409, 429 및 5xx 응답을 두 번 자동으로 다시 시도합니다. 이 동작을 max_retries 변경하려면 클라이언트에서 설정합니다OpenAI. Catch openai.APIStatusError 하여 HTTP 상태, 요청 ID 및 실패한 요청에 대한 응답을 검사합니다.

다음 예제에서는 네 번의 재시도를 설정하고 성공 및 실패한 요청에 대한 요청 ID를 기록합니다.

import os
import openai as openai_sdk
from openai import OpenAI

endpoint = "https://YOUR-RESOURCE-NAME.openai.azure.com/openai/v1/"
openai = OpenAI(
    base_url=endpoint,
    api_key=os.environ["AZURE_OPENAI_API_KEY"],
    max_retries=4,
)

try:
    # Send the request and record its request ID.
    response = openai.responses.create(
        model="gpt-5-mini",
        input="Explain the purpose of an API in one sentence.",
    )
    print(response.output_text)
    print(f"Request ID: {response._request_id}")
except openai_sdk.APIStatusError as error:
    print(f"Status: {error.status_code}; Request ID: {error.request_id}")
    raise

성공적인 요청의 경우 다음 출력이 대표입니다. 응답 텍스트 및 요청 ID는 다음과 같습니다.

An API allows software applications to communicate and exchange data through a defined set of rules.
Request ID: <request-id>

참조: 요청 ID, 오류 및 다시 시도

더 많은 SDK 예제

문제 해결

또는 응답의 401403 경우 의도한 ID 또는 API 키가 Azure OpenAI 리소스에 액세스할 수 있음을 확인합니다.
응답의 404 경우 기본 URL이 종료 /openai/v1/ 되고 유효한 배포 이름을 포함하는지 model 확인합니다.
패키지 또는 형식 오류의 경우 SDK를 업데이트하고 설치된 버전을 이 페이지에서 테스트된 버전과 비교합니다.
모델 매개 변수 오류의 경우 배포된 모델이 매개 변수를 지원하는지 확인합니다. 매개 변수 지원은 모델 패밀리 간에 다를 수 있습니다.

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Last updated on 2026-07-22

OpenAI SDK 언어 지원 Azure

필수 구성 요소

패키지 설치

Microsoft Entra ID 사용하여 응답 만들기

API 키를 사용하여 응답 만들기

채팅 완료 사용

응답을 스트리밍하기

오류 처리 및 다시 시도

더 많은 SDK 예제

모듈 설치

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API 키를 사용하여 응답 만들기

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메이븐

Gradle

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패키지 설치

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