開始使用 Azure OpenAI 和回應 API

本文將教你如何使用 Azure OpenAI Starter Kit來部署一個Azure OpenAI 資源，並運行一個小型的 Hello World 應用程式。此應用程式使用 Microsoft Entra ID 驗證和 OpenAI SDK 來呼叫 Azure OpenAI Responses API。

到本文結束時，你將：

使用 Azure 開發者 CLI 部署 Azure OpenAI 與 GPT-5-mini。
執行一個本地應用程式，用 Microsoft Entra ID 來驗證，而不是 API 金鑰。
發送一個請求到 Responses API，然後列印模型輸出。

Note

本文以 Azure OpenAI 入門套件作為範例的基礎。入門套件包含基礎設施即程式碼、Azure 開發者 CLI 設定，以及多種程式語言的用戶端範例。

Cost

本文中建立的 Azure 資源所產生的費用會計入您的 Azure 訂用帳戶。為了避免持續收費，完成文章後請整理資源。

先決條件

要完成這篇文章，你需要：

Azure 訂用帳戶。免費創建一個。
在訂閱中建立Azure資源與角色指派的權限，例如 Owner或 User Access Administrator。
Git。
Azure CLI。
Azure 開發人員 CLI。

Python 3.8 或更新版本。

.NET SDK 10 或更新版本。入門套件使用基於檔案的 C# 應用程式，並執行套件指令。

Node.js 18 或更新版本。

改用 1.25.1 或更新版本。

Java 21 或更新版本。
Maven 3.9 或更新版本。

取得程式碼

複製 Azure OpenAI 入門套件庫並開啟專案資料夾。

git clone https://github.com/Azure-Samples/azure-openai-starter.git
cd azure-openai-starter

請同時使用 Azure CLI 和 Azure Developer CLI 登入。

az login
azd auth login

如果你的帳號有多個租戶的存取權，請確認該活躍租戶就是你想要部署資源的租戶。

az account show --query tenantId -o tsv

Deploy Azure OpenAI

從倉庫根執行以下 Azure Developer CLI 指令：

azd up

請依照以下指引回答題目：

提示	Answer
環境名稱	使用簡短的小寫名稱，例如 `aoai-hello`。這個值用於 Azure 資源名稱中。
訂閱	選擇你想建立資源的訂閱。
地點	選取您附近的區域。
Azure OpenAI 模型位置	選擇有 GPT-5-mini 可用區域。

部署通常需時數分鐘。指令完成後，入門套件已配置 Azure OpenAI 並部署 GPT-5-mini 模型。

設定您的本機環境

hello world 應用程式會用你的 Azure 登入來取得 Microsoft Entra 存取權杖。設定 OpenAI 用戶端使用的端點。

巴什
PowerShell

export AZURE_OPENAI_ENDPOINT=$(azd env get-value AZURE_OPENAI_ENDPOINT)
export AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT=$(azd env get-value AZURE_OPENAI_GPT_DEPLOYMENT_NAME)
export AZURE_TENANT_ID=$(az account show --query tenantId -o tsv)

$env:AZURE_OPENAI_ENDPOINT = azd env get-value AZURE_OPENAI_ENDPOINT
$env:AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT = azd env get-value AZURE_OPENAI_GPT_DEPLOYMENT_NAME
$env:AZURE_TENANT_ID = az account show --query tenantId -o tsv

Tip

Azure OpenAI 在 API 呼叫中使用部署名稱。入門套件會將 GPT-5-mini 的部署名稱輸出為 AZURE_OPENAI_GPT_DEPLOYMENT_NAME。本文將這個值映射到 AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT ，使程式碼在不同語言間保持一致。

建立並執行 Hello World 應用程式

在 hello_world_entra.py 資料夾中，建立名為 src/python 的檔案。

import os

from azure.identity import DefaultAzureCredential, get_bearer_token_provider
from openai import OpenAI

endpoint = os.environ["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"].rstrip("/")
deployment = os.getenv("AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT", "gpt-5-mini")

token_provider = get_bearer_token_provider(
    DefaultAzureCredential(),
    "https://cognitiveservices.azure.com/.default",
)

client = OpenAI(
    base_url=f"{endpoint}/openai/v1/",
    api_key=token_provider,
)

response = client.responses.create(
    model=deployment,
    input="Say hello from Azure OpenAI in one sentence.",
    max_output_tokens=300,
)

print(response.output_text)

安裝 Python 相依套件並執行應用程式。

cd src/python
python -m pip install -r requirements.txt
python hello_world_entra.py

在 hello_world_entra.cs 資料夾中，建立名為 src/dotnet 的檔案。

#!/usr/bin/dotnet run
#:package OpenAI@2.9.1
#:package Azure.Identity@1.*

using System;
using System.ClientModel.Primitives;
using Azure.Identity;
using OpenAI;
using OpenAI.Responses;

#pragma warning disable OPENAI001

string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")
    ?? throw new InvalidOperationException("Set AZURE_OPENAI_ENDPOINT.");
string deployment = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT")
    ?? "gpt-5-mini";

BearerTokenPolicy tokenPolicy = new(
    new DefaultAzureCredential(),
    "https://cognitiveservices.azure.com/.default");

OpenAIClientOptions options = new()
{
    Endpoint = new Uri($"{endpoint.TrimEnd('/')}/openai/v1/")
};

ResponsesClient client = new(tokenPolicy, options);

ResponseResult response = await client.CreateResponseAsync(
    deployment,
    "Say hello from Azure OpenAI in one sentence.",
    null);

Console.WriteLine(response.GetOutputText());

執行應用程式。

cd src/dotnet
dotnet run hello_world_entra.cs

在 hello_world_entra.ts 資料夾中，建立名為 src/typescript 的檔案。

import OpenAI from "openai";
import { DefaultAzureCredential, getBearerTokenProvider } from "@azure/identity";

const endpoint = process.env.AZURE_OPENAI_ENDPOINT;

if (!endpoint) {
  throw new Error("Set AZURE_OPENAI_ENDPOINT.");
}

const deployment = process.env.AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT ?? "gpt-5-mini";
const tokenProvider = getBearerTokenProvider(
  new DefaultAzureCredential(),
  "https://cognitiveservices.azure.com/.default"
);

const client = new OpenAI({
  baseURL: `${endpoint.replace(/\/+$/, "")}/openai/v1/`,
  apiKey: tokenProvider as any,
});

const response = await client.responses.create({
  model: deployment,
  input: "Say hello from Azure OpenAI in one sentence.",
  max_output_tokens: 300,
});

console.log(response.output_text);

安裝 TypeScript 相依套件並執行應用程式。

cd src/typescript
npm install
npx tsx hello_world_entra.ts

在 hello_world_entra.go 資料夾中，建立名為 src/go/responses_example_entra 的檔案。

package main

import (
  "context"
  "fmt"
  "log"
  "net/http"
  "os"
  "strings"

  "github.com/Azure/azure-sdk-for-go/sdk/azcore/policy"
  "github.com/Azure/azure-sdk-for-go/sdk/azcore/runtime"
  "github.com/Azure/azure-sdk-for-go/sdk/azidentity"
  "github.com/openai/openai-go/v3"
  "github.com/openai/openai-go/v3/option"
  "github.com/openai/openai-go/v3/responses"
)

type policyAdapter option.MiddlewareNext

func (adapter policyAdapter) Do(req *policy.Request) (*http.Response, error) {
  return (option.MiddlewareNext)(adapter)(req.Raw())
}

func newClient(endpoint string) openai.Client {
  const scope = "https://cognitiveservices.azure.com/.default"

  credential, err := azidentity.NewDefaultAzureCredential(nil)
  if err != nil {
    log.Fatalf("Failed to create DefaultAzureCredential: %s", err)
  }

  bearerTokenPolicy := runtime.NewBearerTokenPolicy(
    credential,
    []string{scope},
    nil,
  )

  return openai.NewClient(
    option.WithBaseURL(strings.TrimRight(endpoint, "/")+"/openai/v1/"),
    option.WithMiddleware(func(req *http.Request, next option.MiddlewareNext) (*http.Response, error) {
      pipeline := runtime.NewPipeline(
        "aoai-hello-world",
        "",
        runtime.PipelineOptions{},
        &policy.ClientOptions{
          PerRetryPolicies: []policy.Policy{
            bearerTokenPolicy,
            policyAdapter(next),
          },
        },
      )

      pipelineRequest, err := runtime.NewRequestFromRequest(req)
      if err != nil {
        return nil, err
      }

      return pipeline.Do(pipelineRequest)
    }),
  )
}

func main() {
  endpoint := os.Getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")
  if endpoint == "" {
    log.Fatal("Set AZURE_OPENAI_ENDPOINT.")
  }

  deployment := os.Getenv("AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT")
  if deployment == "" {
    deployment = "gpt-5-mini"
  }

  client := newClient(endpoint)

  response, err := client.Responses.New(context.Background(), responses.ResponseNewParams{
    Model: deployment,
    Input: responses.ResponseNewParamsInputUnion{
      OfString: openai.String("Say hello from Azure OpenAI in one sentence."),
    },
    MaxOutputTokens: openai.Int(300),
  })
  if err != nil {
    log.Fatalf("Failed to create response: %s", err)
  }

  fmt.Println(response.OutputText())
}

執行應用程式。

cd src/go/responses_example_entra
go run hello_world_entra.go

在 HelloWorldEntra.java 資料夾中，建立名為 src/java/src/main/java/com/azure/openai/starter 的檔案。

package com.azure.openai.starter;

import com.azure.identity.AuthenticationUtil;
import com.azure.identity.DefaultAzureCredentialBuilder;
import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.credential.BearerTokenCredential;
import com.openai.models.responses.Response;
import com.openai.models.responses.ResponseCreateParams;

import java.util.function.Supplier;

public class HelloWorldEntra {

    public static void main(String[] args) {
        String endpoint = System.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT");
        if (endpoint == null || endpoint.isBlank()) {
            throw new IllegalStateException("Set AZURE_OPENAI_ENDPOINT.");
        }

        String deployment = System.getenv().getOrDefault(
                "AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT",
                "gpt-5-mini");

        Supplier<String> bearerTokenSupplier = AuthenticationUtil.getBearerTokenSupplier(
                new DefaultAzureCredentialBuilder().build(),
                "https://cognitiveservices.azure.com/.default");

        OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
                .baseUrl(endpoint.replaceAll("/+$", "") + "/openai/v1/")
                .credential(BearerTokenCredential.create(bearerTokenSupplier))
                .build();

        Response response = client.responses().create(
                ResponseCreateParams.builder()
                        .model(deployment)
                        .input(ResponseCreateParams.Input.ofText(
                                "Say hello from Azure OpenAI in one sentence."))
                        .maxOutputTokens(300)
                        .build());

        System.out.println(response.output());
    }
}

執行應用程式。

cd src/java
mvn compile exec:java -Dexec.mainClass="com.azure.openai.starter.HelloWorldEntra"

具體的輸出格式會依 SDK 而異。你應該會看到已部署的 Azure OpenAI 模型輸出，其中包含簡短的問候語。

Hello from Azure OpenAI! I'm running on your Azure OpenAI deployment and ready to help.

了解程式碼

Hello World 應用程式包含三個重要部分：

DefaultAzureCredential 會從你當地的 Azure 登入獲得一個 Microsoft Entra 代幣。
OpenAI 用戶端指向你Azure的 OpenAI v1 端點：/openai/v1/。
model 值是 Azure OpenAI 部署名稱。在這個入門套件中，部署名稱為 gpt-5-mini。

Python 應用程式使用 openai 套件搭配 azure-identity。 get_bearer_token_provider 輔助程式會建立權杖提供者，供 OpenAI 用戶端將其用作認證憑證。

C# 應用程式使用 OpenAI 套件，並搭配 Azure.Identity。 BearerTokenPolicy 會為 ResponsesClient 所發送的請求增加 Microsoft Entra 個標記。

TypeScript 應用程式使用 openai 帶有 @azure/identity的套件。 getBearerTokenProvider 輔助程式會建立權杖提供者，供 OpenAI 用戶端將其用作認證憑證。

Go 應用程式使用 azidentity.NewDefaultAzureCredential，並採用 Azure Core 持有人令牌政策。此原則會以中介軟體的形式新增至 OpenAI 用戶端，讓要求使用 Microsoft Entra ID 權杖。

Java 應用程式使用 DefaultAzureCredentialBuilder 搭配 AuthenticationUtil.getBearerTokenSupplier。權杖提供者會使用 BearerTokenCredential 傳遞給 OpenAI 用戶端。

在 Azure 託管應用程式中使用無金鑰驗證

這個攻略是使用您的開發人員身分在本地執行應用程式；它不會把應用程式部署到 Azure。當你在 Azure 中架設應用程式時，請設定主機服務和 Azure Identity 認證，讓它使用受控識別。對於使用者指派的受控識別，請明確設定認證以選取該識別。關於憑證指引及語言特定參考，請參見 Azure 服務的無密碼連線。

在 Azure OpenAI 資源範圍內，賦予託管應用程式的身份適當的 Azure OpenAI 角色，例如認知服務 OpenAI 使用者。你的開發者帳號角色分配不會自動授予該託管應用程式的存取權限。關於指派步驟，請參閱使用 Azure 入口網站指派 Azure 角色。

執行入門套件範例

入門套件還包含每種語言的更大回應 API 範例。

python responses_example_entra.py

dotnet run responses_example_entra.cs

npx tsx responses_example_entra.ts

go run main.go

mvn compile exec:java -Dexec.mainClass="com.azure.openai.starter.ResponsesExampleEntra"

Troubleshooting

Issue	試試這個
`azd up` 失敗是因為 GPT-5-mini 在所選區域無法取得。	當提示時選擇不同的 Azure OpenAI 模型位置，或將另一個區域設為 `azd env set AZURE_LOCATION eastus2`，並重新執行 `azd up`。
`azd up` 因角色指派或授權錯誤而失敗。	確保你的帳號能建立資源和角色分配。此範本通常需要 Owner 或 User Access Administrator 權限。
應用程式會回傳 `401` 或 `PermissionDenied`。	確認你已登入到 `azd up` 所使用的相同租用戶和訂用帳戶。執行 `az login`、`azd auth login`，並將 `AZURE_TENANT_ID` 設定為來自 `az account show` 的租戶 ID。角色分配的傳播也可能只需幾分鐘。
`DefaultAzureCredential failed to retrieve a token`。	確認Azure CLI已安裝並用 `az account show` 認證。如果你使用多個租用戶，請使用 `az login --tenant <tenant-id>` 登入正確的租用戶。
應用程式會回傳 `model not found` 或 `deployment not found`。	確認 `AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT` 是否與 Azure OpenAI 部署名稱相符。入門套組的預設是 `gpt-5-mini`。
.NET 應用程式無法辨識套件指令。	安裝入門套件所需的 .NET SDK 版本。基於檔案的 C# 應用程式若有 `#:package`，則需要更新的 .NET SDK。
Go 應用程式找不到模組或依賴。	從 `src/go/responses_example_entra` 執行 Go 指令。確認 Go 1.25.1 或更新版本已安裝。
Java 應用程式會因來源版本或目標版本錯誤而失敗。	確認你的終端機是否安裝並選擇了 Java 21 或更新版本。
你需要詳細的部署日誌。	執行 `azd up --debug`。

你可以用以下工具檢查目前 Azure Developer CLI 環境的值：

azd env get-values

清理資源

當你不再需要資源時，從 starter kit 儲存庫的根目錄執行以下指令：

azd down --purge

這個指令會刪除 starter kit 建立的 Azure 資源，並幫助停止持續的收費。

尋求幫助

如果你需要入門套件的幫助，請利用以下資源：

下一步

了解更多關於回應 API 的資訊

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上次更新時間： 2026-11-03

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