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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 Cosmos DB】使用 Python FastAPI 在 Cosmos DB 上的 CRUD 操作（下）

在上一篇文章中，我們建立了免費的 Azure Cosmos DB，並將 FastAPI 服務運行在 GitHub Codespaces 中，還沒看過上一篇的朋友建議從以下連結開始觀看。

而在本篇文章中，將會介紹使用 Python SDK 連線 Cosmos DB，並且整合 FastAPI 進行基本的 CRUD 操作，完整程式碼歡迎參考下方 GitHub 連結。

相關連結：【Azure Cosmos DB】使用 Python FastAPI 在 Cosmos DB 上的 CRUD 操作（上）

相關連結：https://github.com/charliewei0716/python-fastapi-azure-cosmos-db-todo-list

與 Azure Cosmos DB 建立連線

首先我們必須與 Azure Cosmos DB 帳戶建立連線，在程式碼中，我們將使用套件 dotenv 來管理連線資訊，切記絕對不要將敏感資訊直接寫在程式碼中。

透過 FastAPI 的生命週期管理機制，確保在應用啟動時順帶實例化 CosmosClient，以留做後續程式使用這個物件，這個寫法並不是必要的，但是一個建議的做法。

再者有賴於 FastAPI 直接支援非同步寫法，在 SDK 的選擇上就能盡量使用像 azure.cosmos.aio 的非同步版本，在後面的程式碼中也可以注意 async 與 await 的出現。

這邊使用的 create_database_if_not_exists 與 create_container_if_not_exists 都是 SDK 內建的功能，算是非常好用的設計。

ToDoItem

使用 FastAPI 與 pydantic 先定義好資料模型有很多好處，除了後續可以以物件的方式來存取資料，還附帶了 API 呼叫時的自動格式驗證與生成 API 文件等功能，我們依照情境定義了如下欄位。

CRUD

完成以上後就可以進入重點的 CRUD 操作了，首先第一個 Create 操作可以直接對應到 SDK 的 create_item 方法。

而 Read All 則是使用 SDK 中的 read_all_items 方法，並透過 async for 逐一打印出。

Update 操作是 CRUD 中較複雜的，基本的想法就是比較新舊 item 中 key 的差異，再使用 SDK 的 replace_item 方法來完成 Update 操作。

最後的 Delete 操作是最簡單的，直接根據 id 使用 delete_item 方法就可以了。

以上就是基本的 CRUD 操作範例，因為事先定義好了資料模型，搭配 SDK 內建的各項功能，端點的寫法整體看起來乾淨簡單，簡短數行就能完成所有動作。

測試 API

直接使用 FastAPI 自帶的 Swagger UI 來測試是最快速方便的，只要照著「Create」→「Read」→「Update」→「Delete」的順序，點擊上方的「Try it out」按鈕，就能逐一測試每個 API 囉！

測試 API

總結

近期因為各項 AI 應用連帶興起的 Azure Cosmos DB，搭配在 Python 中本身就非常熱門 FastAPI 框架，可說是一個非常萬用的組合，結合 Cosmos DB 的快速回應能力與 FastAPI 的高效能、高穩定特性，再加上如同這個 Todo List 範例般的精簡開發效率，真的讓我在近期規劃的架構中，都不免要考慮一下這個方案 😆

相關連結：https://github.com/charliewei0716/python-fastapi-azure-cosmos-db-todo-list

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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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