こちらを見たら、MLflow 2.22.0で、OpenAI Responses APIのトレーシングがサポートされていました。

以前書いたこちらを改めてトレーシングしてみます。

%pip install -U openai
%pip install mlflow==2.22.0rc0
%restart_python

import os
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = dbutils.secrets.get(scope="demo-token-takaaki.yayoi", key="openai_api_key")

基本的な使用法

import openai
import mlflow

# Enable auto-tracing for OpenAI
mlflow.openai.autolog()

openai_client = openai.OpenAI()

response = openai_client.responses.create(
    model="gpt-4o-mini", input="フランスの首都は"
)

トレースできました。

画像の分析

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="gpt-4o-mini",
    input=[
        {"role": "user", "content": "この画像に写っているチームは何ですか？"},
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "input_image",
                    "image_url": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/3/3b/LeBron_James_Layup_%28Cleveland_vs_Brooklyn_2018%29.jpg"
                }
            ]
        }
    ]
)

print(response.output_text)

Web検索

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="gpt-4o-mini",
    tools=[{"type": "web_search_preview"}],
    input="今日のポジティブなニュースストーリーはなんですか？"
)

print(response.output_text)

会話の履歴

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="gpt-4o-mini",
    input="こんにちは。弥生 隆明と言います。"
)

print(response.output_text)

response = client.responses.create(
    model="gpt-4o-mini",
    input="私の名前は",
    previous_response_id=response.id,
)

print(response.output_text)

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