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【Azure OpenAI】o1 模型與 2024-09-01-preview API

距離上篇在 Early Access Playground 試用 o1 模型後又過了兩週，今天終於等到 API 開放使用啦！本篇將紀錄如何使用 Python SDK 存取 o1 模型。 系列文章 【Azure OpenAI】快速試用 o1 模型 模型佈署 在先前開放的 Early Access Playground 中使用 o1 是不需要另外佈署模型的，不過回到使用 API 來存取 o1 模型，就需要像之前的模型一樣先進行佈署才能使用，相信大家都很熟悉了。 使用 Python SDK 一樣使用熟悉的 openai 套件： 2024-09-01-preview 初始化的方式與先前模型都一樣，需要注意的是 o1 模型目前只能使用最新的 API 版本 2024-09-01-preview 來訪問。 Chat Completions 將 model 填入 o1-preview ，或是你的模型佈署名稱， messages 也一樣是歷史對話堆疊的 List。 回應如下： 查看 Token 使用量 內建 Chain of Thought 的 o1 比起過往的模型會消耗較多的 Token，因此我們特別把 Token 使用量拉出來看。 回應如下： 其中 prompt_tokens 、 completion_tokens 、 total_tokens 在先前的 API 就已經存在了，分別代表Token 的 Input、Output 與總使用量，而在新的 completion_tokens_details 中可以看到  reasoning_tokens 使用了 320 個 Tokens，居然佔了總輸出 Token 的 80% 以上！ 控制 Token 成本 已往我們可以使用  max_tokens 參數來控制 Token 的用量，但在 o1 模型中棄用了 max_tokens ，取而代之的是使用  max_completion_tokens 參數，來看看這段程式碼： 回應如下： 沒東西？那再看一次 Token 量。 回應如下： Token 居然是有被使用的！ 這表示 max_completion_tokens 並不像過往使用  max_tokens 這麼簡單，先前在回應遇到...
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【Azure OpenAI】GPT-4 Turbo JSON 模式

「JSON 模式」是模型 1106 版本中的新功能，主要適用在一些自動化場景中，比起單純使用 Chat Completions API 生成的文字對話，「JSON 模式」可以有效地確保輸出都是使用 JSON 格式，以下使用幾個範例來測試這項功能，完整的程式碼可以查看文末的 GitHub 連結。

模型佈署

與「可重現的輸出」功能相同，目前只有 gpt-35-turbo-1106 與 gpt-4-1106-preview 兩個模型中可以使用「JSON 模式」功能，畢竟也只有這兩個模型有 1106 的版本編號，有關模型與地區限制可以查看以下官方文檔連結。

本篇將使用美東 2 地區佈署 gpt-4-1106-preview 模型進行測試。

相關連結：區域配額限制

必要條件

  • 佈署一個符合上述條件的 Azure OpenAI 資源與模型，並記下模型的佈署名稱
  • 使用目前最新的 API 版本：2023-12-01-preview
  • 執行以下指令來安裝目前最新的 Python SDK
  • 使用以下程式碼完成初始化設定

json_object

JSON 模式的使用方式非常簡單，只需要在原有的 Chat Completions API 中加入參數 response_format={'type': 'json_object'} 即可。

程式執行結果如下：

可以看到程式輸出從原有的純文字變成了 JSON 格式，另外在官方文件中，也建議將「輸出 JSON 格式」做為系統訊息的一部份放入 Chat Completions API 中，以達到更好的效果與減少一些空白輸出的異常狀況。

其他範例

上述是在官方文件中所使用的範例，不免俗的還是要來測試一下 JSON 模式在中文的表現狀況。先從一個簡單的訂票場景開始：

程式執行結果如下：

在這種有明確實體的範例中，效果想當然的好，一些地名：「台中」、「台北」與「高鐵」等關鍵字都有被抓出來，算是一個簡單有效的嘗試。

接著再測試另一個進階一點的範例，這次是一個有開放性問答的對話場景：

程式執行結果如下：

確實輸出結果變得比較不可預期了，有興趣的朋友也可以多重複執行幾次程式，會發現在這種沒有明確結果或實體的對話中，執行輸出的變動性就會增加許多。

總結

整體來說，以目前的「JSON 模式」還是僅適合放在一些簡單且有明確實體的應用中，對於較複雜，甚至是想再整合一些後續動作的系統來說，「JSON 模式」的不可預期性還是太高。

「JSON 模式」與「可重現的輸出」兩項功能目前看起來都還算半成品，不過確實都符合實際應用的場景，在可見的未來中，兩項功能勢必可以互相搭配來做到真正的自動化應用，期待在後續的改版裡兩項功能都可以再持續精進！

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完整程式碼

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【Azure OpenAI】購買 PTU 時微軟不會告訴你的事

Provisioned Throughput Units 一直是目前在 Azure OpenAI 對於延遲問題的最有效解法，同時也是官方最推薦的方案。有別於基本的隨付即用，PTU 具有穩定、可預測的延遲等優勢，適合用於正式上線的生產環境。 但 PTU 的成本是一個不可忽視的問題，儘管選購最小單位量的 PTU，也是需要應用到達一定規模後才看得出使用效益。在確認是否購買 PTU 時，除了詳細閱讀官方文件並使用官方推出的計算機規劃額度外，以下幾點或許也是你該注意的。 不可自行購買 PTU 首先，是的，截自撰文當日 (2024/07/09) PTU 只能透過微軟業務窗口洽詢購買細節，這可能對於多數用戶是不友善的，但我相信這個過程很快就能得到優化。 相關連結： https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/provisioned-throughput#how-do-i-get-access-to-provisioned PTU 的可用區域僅供參考 在官方文件中記錄了下述表格，其中詳細的呈現各種模型的 PTU 在不同地區的可用性，但這張表只是一個參考，因為當你洽詢業務窗口時你會得到另一張不同的表格。 其中對於台灣用戶可能最有影響的，是我們沒辦法在日本東部購買 gpt-4o 模型的 PTU，對於想透過購買 PTU 以降低模型延遲的用戶來說這是一個矛盾的選擇，當然更不用提隨之產生的跨區傳輸量成本。 一樣截至撰文為止，為何在打勾區域✅無法購買的問題，官方並沒有給出任何理由，或許是我們採購量沒有達到官方需要解釋的程度😔 相關連結： https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/provisioned-throughput#what-models-and-regions-are-available-for-provisioned-throughput 有別於你認知的定價策略 承如前述，PTU 的成本絕對是導入時的重要考量點。 PTU 的售價到底是多少 事實上 PTU 的官方售價早就是公開的秘密，稱之為秘密是因為 PTU 的售價截至目前並沒有被列在官方文件或定價計算機中，但在最新的 Azure OpenAI S...
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