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您可以在 Azure 文档中找到有关 Azure OpenAI 最新模型及其成本、上下文窗口和支持输入类型的信息。
Azure OpenAI 与 OpenAIAzure OpenAI 是指托管在 Microsoft Azure 平台上的 OpenAI 模型。OpenAI 也提供其自己的模型 API。要直接访问 OpenAI 服务，请使用 ChatOpenAI 集成。
Azure OpenAI v1 APIAzure OpenAI 的 v1 API（2025 年 8 月正式发布）允许您直接将 ChatOpenAI 与 Azure 端点配合使用。这提供了统一的接口和对 Microsoft Entra ID 身份验证的原生支持，并可自动刷新令牌。有关将 ChatOpenAI 与 Azure v1 API 配合使用的详情，请参阅 ChatOpenAI Azure 部分。AzureChatOpenAI 目前仍支持传统 Azure OpenAI API 版本和需要 Azure 特定配置的场景，但我们建议今后使用 ChatOpenAI 或 LangChain Azure AI 中的 AzureAIChatCompletionsModel。
AzureChatOpenAI 与 ChatOpenAI 共享相同的底层基础实现，后者直接与 OpenAI 服务交互。本页面作为验证身份并将 Azure OpenAI 服务连接到 LangChain 聊天模型的快速入门指南。访问 ChatOpenAI 文档了解可用功能的详情，或前往 AzureChatOpenAI API 参考。
API 参考有关所有功能和配置选项的详细文档，请访问 AzureChatOpenAI API 参考。

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概述

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集成详情

类包可序列化JS/TS 支持下载量最新版本
AzureChatOpenAIlangchain-openaibeta✅ (npm)Downloads per monthPyPI - Latest version

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模型功能

工具调用结构化输出图像输入音频输入视频输入Token 级流式传输原生异步Token 用量Logprobs
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设置

要访问 AzureChatOpenAI 模型，您需要创建 Azure 账户、创建 Azure OpenAI 模型的部署、获取部署的名称和端点、获取 Azure OpenAI API 密钥，并安装 langchain-openai 集成包。

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安装

pip install -U langchain-openai

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凭据

请访问 Azure 文档创建您的部署并生成 API 密钥。完成后，设置 AZURE_OPENAI_API_KEY 和 AZURE_OPENAI_ENDPOINT 环境变量： 
import getpass
import os

if "AZURE_OPENAI_API_KEY" not in os.environ:
    os.environ["AZURE_OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass(
        "Enter your AzureOpenAI API key: "
    )
os.environ["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"] = "https://YOUR-ENDPOINT.openai.azure.com/"
要启用模型调用的自动追踪，请设置您的 LangSmith API 密钥： 
os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your LangSmith API key: ")
os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"

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实例化

现在我们可以实例化模型对象并生成聊天补全。 
from langchain_openai import AzureChatOpenAI

llm = AzureChatOpenAI(
    azure_deployment="gpt-35-turbo",  # or your deployment
    api_version="2023-06-01-preview",  # or your api version
    temperature=0,
    max_tokens=None,
    timeout=None,
    max_retries=2,
    # other params...
)

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调用

messages = [
    (
        "system",
        "You are a helpful assistant that translates English to French. Translate the user sentence.",
    ),
    ("human", "I love programming."),
]
ai_msg = llm.invoke(messages)
ai_msg

AIMessage(content="J'adore la programmation.", response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 8, 'prompt_tokens': 31, 'total_tokens': 39}, 'model_name': 'gpt-35-turbo', 'system_fingerprint': None, 'prompt_filter_results': [{'prompt_index': 0, 'content_filter_results': {'hate': {'filtered': False, 'severity': 'safe'}, 'self_harm': {'filtered': False, 'severity': 'safe'}, 'sexual': {'filtered': False, 'severity': 'safe'}, 'violence': {'filtered': False, 'severity': 'safe'}}}], 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None, 'content_filter_results': {'hate': {'filtered': False, 'severity': 'safe'}, 'self_harm': {'filtered': False, 'severity': 'safe'}, 'sexual': {'filtered': False, 'severity': 'safe'}, 'violence': {'filtered': False, 'severity': 'safe'}}}, id='run-bea4b46c-e3e1-4495-9d3a-698370ad963d-0', usage_metadata={'input_tokens': 31, 'output_tokens': 8, 'total_tokens': 39})

print(ai_msg.content)

J'adore la programmation.

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流式传输用量元数据

OpenAI 的聊天补全 API 默认不流式传输 Token 用量统计信息（请参阅此处的 API 参考）。 要在使用 ChatOpenAI 或 AzureChatOpenAI 流式传输时获取 Token 计数，请将 stream_usage=True 设置为初始化参数或调用时参数： 
from langchain_openai import AzureChatOpenAI

llm = AzureChatOpenAI(model="gpt-4.1-mini", stream_usage=True)

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指定模型版本

Azure OpenAI 响应包含 model_name 响应元数据属性，即用于生成响应的模型名称。但与原生 OpenAI 响应不同，它不包含在 Azure 部署中设置的模型具体版本，例如无法区分 gpt-35-turbo-0125 和 gpt-35-turbo-0301。这使得难以知道使用哪个版本的模型生成了响应，从而可能导致例如使用 OpenAICallbackHandler 计算总成本时出现错误。 为解决此问题，您可以向 AzureChatOpenAI 类传递 model_version 参数，该参数将添加到 LLM 输出的模型名称中。这样您就可以轻松区分不同版本的模型。 
pip install -qU langchain-community

from langchain_community.callbacks import get_openai_callback

with get_openai_callback() as cb:
    llm.invoke(messages)
    print(
        f"Total Cost (USD): ${format(cb.total_cost, '.6f')}"
    )  # without specifying the model version, flat-rate 0.002 USD per 1k input and output tokens is used

Total Cost (USD): $0.000063

llm_0301 = AzureChatOpenAI(
    azure_deployment="gpt-35-turbo",  # or your deployment
    api_version="2023-06-01-preview",  # or your api version
    model_version="0301",
)
with get_openai_callback() as cb:
    llm_0301.invoke(messages)
    print(f"Total Cost (USD): ${format(cb.total_cost, '.6f')}")

Total Cost (USD): $0.000074

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API 参考

有关所有功能和配置选项的详细文档，请访问 AzureChatOpenAI API 参考。
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