OpenAI公式からResponse APIが発表されて2週間後の3月27日、Azure OpenAIの公式ドキュメントにもResponse APIの更新がありました。そこで、実際に使ってみた結果を以下にまとめます。
主な変更点
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chat.completions APIとassistants APIの統合
プレビュー版で提供されていたassistants APIが、chat.completions APIと統合され、Assistant APIは2026年中に収束される見込みです -
ステートフルな仕組みの導入
リソース内での会話の保存・呼び出しが可能になっています -
computer-use-previewモデルのサポート
Azure各リージョンでの対応状況
対応リージョン
- australiaeast
- eastus
- eastus2
- francecentral
- japaneast
- norwayeast
- southindia
- swedencentral
- uaenorth
- uksouth
- westus
- westus3
APIバージョン
2025-03-01-preview 以降が対象です。
対応モデル
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gpt-4o(バージョン:2024-11-20、2024-08-06、2024-05-13) -
gpt-4o-mini(バージョン:2024-07-18) computer-use-preview
なお、先日東日本リージョンでGAとなった o1 や o3-mini は、現時点では非対応です（本家OpenAIでは対応済み）。
現在対応していない機能
以下のAssistants API機能は、まだ完全にはResponses APIへ置き換えられていません：
- Structured outputs
- tool_choice
- インターネット上の画像URL（image_url）
- web search tool（対象のAPIバージョン(0301)がそもそも非対応）
Response APIを試してみる
1. 最新版OpenAI SDKのインストール
ターミナルで以下のコマンドを実行して、最新版にアップグレードします。
uv add --upgrade openai
（4月10日時点でバージョン 1.72.0 がインストールされました。）
2. レスポンスの作成
以前までのチャット応答と同様の使い勝手です。
client = AzureOpenAI(
api_key=os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY"),
api_version="2025-03-01-preview",
azure_endpoint=os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT"),
)
response = client.responses.create(
model=gpt-4o-2024-11-20, # ご利用のモデルデプロイ名に置き換え
input="This is a test.",
)
print(response)
# print(response.to_json())
実行結果のレスポンス例は以下の通りです：
{
"id": "resp_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
"created_at": 1744175590.0,
"error": null,
"incomplete_details": null,
"instructions": null,
"metadata": {},
"model": "gpt-4o-2024-11-20",
"object": "response",
"output": [
{
"id": "msg_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
"content": [
{
"annotations": [],
"text": "Hello! Let me know how I can assist you with your test. 😊",
"type": "output_text"
}
],
"role": "assistant",
"status": "completed",
"type": "message"
}
],
"parallel_tool_calls": true,
"temperature": 1.0,
"tool_choice": "auto",
"tools": [],
"top_p": 1.0,
"max_output_tokens": null,
"previous_response_id": null,
"reasoning": {
"effort": null,
"generate_summary": null
},
"status": "completed",
"text": {
"format": {
"type": "text"
}
},
"truncation": "disabled",
"usage": {
"input_tokens": 29,
"input_tokens_details": {
"cached_tokens": 0
},
"output_tokens": 24,
"output_tokens_details": {
"reasoning_tokens": 0
},
"total_tokens": 53
},
"user": null,
"store": true
}
3. レスポンスの呼び出し
以前のレスポンスを取得するには、responses.retrieve メソッドを使用します。以下の例では、先ほどのレスポンスIDを指定して同じレスポンスを取得します。
response_id = "resp_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
response = client.responses.retrieve(response_id=response_id)
print(response.output.to_json())
4. 推論モデルの未対応状況について
先述の通り、o1 や o3-mini などのモデルはまだResponse APIに対応していないため、4月10日現在、推論モデルを指定すると空文字（response:str = ''）が返却されます。
API パラメータについて
従来は messages 内の role で指定していた情報を、今回のAPIでは instructions や input クエリで指定できるようになりました。
response = client.responses.create(
model="gpt-4o",
instructions="Talk like a pirate.",
input="Are semicolons optional in JavaScript?",
)
また、以前のように messages の形式でリクエストすることも可能です：
response = client.responses.create(
model="gpt-4o",
input=[
{
"role": "developer",
"content": "Talk like a pirate."
},
{
"role": "user",
"content": "Are semicolons optional in JavaScript?"
}
]
)
他にも推論モデル用のパラメータが追加されていたり多少異なる点があります。詳細は公式APIドキュメントを。