OCI OpenAI互換エンドポイント

主な利点

API形式はOpenAIと互換性がありますが、実装はOCIと完全に統合されています。

• 認証では、OpenAI資格証明ではなく、OCI生成AI APIキーまたはOCI IAMベースの認証を使用します。
• リクエストは、サポートされているOCIリージョンのOCI生成AI推論エンドポイントにルーティングされます。
• ファイルやコンテナなどのリソースは、OCIで作成および管理されます。
• データ処理はOCIインフラストラクチャ内に残ります。
• OpenAI API用に構築された既存のアプリケーションは、通常、ベースURL、認証方法およびモデル名を更新することで、最小限のコード変更で適応できます。

たとえば、/openai/v1/containersへのリクエストは、OCI生成AIでコンテナ・リソースを作成および管理します。

例: ツールの使用

たとえば、MCPコールを使用するには、モデルを指定し、Responses APIリクエストでMCPツールを宣言します。個別のMCP固有のAPIは必要ありません。

response = client.responses.create(
    model="openai.gpt-oss-120b",
    tools=[
        {
            "type": "mcp",
            "server_url": "https://example.com/mcp",
        }
    ],
    input="What events are scheduled for 2026-04-02?"
)

例: 会話履歴の使用

会話コンテキストの場合は、最初に会話を作成します。

conversation = client.conversations.create()

次に、複数ターン会話のレスポンスAPIリクエストで会話IDを送信します。

response = client.responses.create(
    model="openai.gpt-oss-120b",
    input=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Recommend a restaurant based on the food that I like."
        }
    ],
    conversation=conversation.id,
)