Azure 直通

/azure 的直通端點

總覽

功能	支援	備註
成本追蹤	✅	僅限 v1 API 路徑：/v1/chat/completions、/v1/embeddings、/v1/images/generations、/v1/images/edits、/v1/responses。類似 deployments 的路徑（/openai/deployments/...）會被記錄，但不計算成本
記錄	✅	可在所有整合中運作
串流	✅	完整支援

什麼時候使用這個？

• 對於大多數使用情境，您應該使用 原生 LiteLLM Azure OpenAI 整合 (/chat/completions, /embeddings, /completions, /images, 等等)
• 使用此 passthrough 來呼叫 LiteLLM 尚未完整支援的較新或較少見的 Azure OpenAI 端點，例如 /assistants、/threads、/vector_stores

只要將您的 Azure 端點（例如 https://<your-resource-name>.openai.azure.com）替換為 LITELLM_PROXY_BASE_URL/azure 即可

使用範例

Assistants API

建立 Azure OpenAI 用戶端

請確保您執行以下操作：

• 將 azure_endpoint 指向您的 LITELLM_PROXY_BASE_URL/azure
• 將您的 LITELLM_API_KEY 作為 api_key 使用

import openai

client = openai.AzureOpenAI(
    azure_endpoint="http://0.0.0.0:4000/azure",  # <your-proxy-url>/azure
    api_key="sk-anything",  # <your-proxy-api-key>
    api_version="2024-05-01-preview"  # required Azure API version
)

建立 Assistant

assistant = client.beta.assistants.create(
    name="Math Tutor",
    instructions="You are a math tutor. Help solve equations.",
    model="gpt-5.6-terra",
)

建立 Thread

thread = client.beta.threads.create()

將訊息新增到 Thread

message = client.beta.threads.messages.create(
    thread_id=thread.id,
    role="user",
    content="Solve 3x + 11 = 14",
)

執行 Assistant

run = client.beta.threads.runs.create(
    thread_id=thread.id,
    assistant_id=assistant.id,
)

# Check run status
run_status = client.beta.threads.runs.retrieve(
    thread_id=thread.id,
    run_id=run.id
)

取回訊息

messages = client.beta.threads.messages.list(
    thread_id=thread.id
)

刪除 Assistant

client.beta.assistants.delete(assistant.id)