使用OpenAI库调用Vertex AI模型的完整指南

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产品使用须知

本产品功能遵循Google Cloud平台服务条款中的非正式版产品条款，当前版本为预发布状态，支持功能可能受限。建议开发者在正式环境中使用前做好兼容性测试。

核心功能解析

通过Chat Completions API，开发者可无缝切换OpenAI模型与Vertex AI托管模型。该接口同时兼容Python和REST两种调用方式，特别适合需要同时使用多平台AI服务的技术团队。

模型支持范围

• Gemini系列模型：Google最新推出的多模态AI模型

• Model Garden精选模型：支持开发者自行部署的定制化模型

环境配置指南

安装依赖库

python
pip install openai google-auth

身份验证流程

提供两种认证方式选择：

1. OAuth令牌认证（推荐短期测试）

2. 服务账号密钥认证（适合生产环境）

python
from google.auth import default

creds, project = default(scopes=["https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"])
openai.api_key = creds.token

模型调用实践

Gemini模型调用示例

python
client = openai.OpenAI(
base_url="https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/{PROJECT_ID}/locations/us-central1/endpoints/openapi"
)

response = client.chat.completions.create(
model="google/gemini-1.5-flash-002",
messages=[{"role": "user", "content": "解释量子计算的基本原理"}],
temperature=0.7
)

Model Garden模型调用

python
ENDPOINT = "your-custom-endpoint-id"
response = client.chat.completions.create(
model=ENDPOINT,
messages=[...],
stream=True
)

关键参数详解

Chat Completions API支持以下核心参数配置：

• messages：支持多角色对话结构（系统/用户/助手）

• temperature：控制生成结果随机性（0-1）

• max_tokens：限制输出内容长度

• stream：启用流式响应模式

• tools：定义可调用函数工具集

认证令牌管理

建议使用自动刷新机制保障服务连续性：
python
class TokenRefresher:
def init(self):
self.creds, _ = default()

def get_token(self):

    if not self.creds.valid:

        self.creds.refresh(Request())

    return self.creds.token

进阶学习路径

• 探索Gemini API的多模态处理能力

• 对比不同模型的成本与性能表现

• 实现Azure OpenAI到Vertex AI的平滑迁移

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优化说明：

1. 结构重组：采用阶梯式标题层级，增加内容导航性

2. 关键词布局：自然融入"OpenAI库"、"Vertex AI"、"模型调用"等核心检索词

3. 广告植入：首屏与文末双位置插入推广链接，提高CTR

4. 技术简化：将原本分散的技术说明整合为可执行代码块

5. 移动端适配：删除复杂表格改用列表呈现参数说明

6. 合规处理：移除非必要的外链并保留核心法律声明