openai-python v1.98.0版本更新详解：功能新增、参数优化与多模态

百科大全 2025年08月04日 20:22 2 admin

一、前言

随着人工智能技术的快速发展，OpenAI的Python客户端库不断迭代升级，以满足开发者不断增长的需求。近期发布的openai-python v1.98.0版本为开发者带来诸多新特性和优化，特别是在API手动更新、多模态内容支持以及请求安全管理等方面进行了增强与完善。本文将基于官方发布的更新日志及代码差异，详细解读openai-python 1.98.0版本的具体改进内容，帮助开发者全面了解与快速应用该版本的新增能力。

二、版本总览

openai-python v1.98.0于2025年7月30日发布，较之前的v1.97.2版本主要聚焦于以下几个方向：

1. 新增API手动更新功能，提高对自定义更新的支持和灵活性。

2. 丰富了聊天响应内容类型，新增图片内容部分的支持，进一步扩展多模态应用能力。

3. 新增和改进多个请求参数，包括缓存键、推理努力度、安全识别码和服务等级等，提升模型交互的安全性和效果控制。

4. 兼顾向后兼容，逐步替代传统的用户标识符(user)字段，增强缓存命中率和用户行为安全检测。

三、主要更新内容详解

1. API功能更新：手动更新支持

本版本新增了API手动更新的能力，允许开发者在特定场景下触发接口更新管理，从而提升SDK的灵活度。此次改动反映在代码提交的标识"api: manual updates"，在实际应用中，能够更自由地控制API的版本升级和接口变动。

2. 多模态聊天消息内容支持扩展

在之前版本，聊天回复主要聚焦于文本类型内容。本次版本为了支持更加丰富的表达，引入了对图片内容部分的支持。具体来说：

• 新增了ChatCompletionContentPartImage类型，实现对图片URL和图像细节级别参数的描述。

• 新增ImageURL子类，支持传入图片URL或base64编码的图像数据，增加了图像细节参数（auto/low/high）以适应不同的视觉解析场景。

• 改进了ChatCompletionStoreMessage类型，通过content_parts数组同时承载文本与图片内容的混合，实现多模态内容的统一处理。

这使得OpenAI聊天API不仅可以生成文本回复，还能生成并返回图像信息，极大丰富了人机交互的表现力。

3. 请求参数新增与迭代

v1.98.0版本在参数设计上，做了多项重要优化和新增，使请求更安全、灵活和高效，具体如下：

• prompt_cache_key：替代旧有的"user"字段，用于缓存相似请求的响应，提升缓存命中率与系统性能。

• safety_identifier：专用于标识最终端用户的安全码，建议对用户名或邮箱做哈希处理，防止隐私数据泄露，用于检测滥用行为，符合平台安全最佳实践。

• reasoning_effort：仅限某些O系列模型，调整模型推理强度级别（如低、中、高），提升推理过程的可控性。

• seed参数：Beta功能，允许用户指定随机种子，实现生成结果的可重复性。

• service_tier：支持多档服务处理流程（auto、default、flex、scale、priority），帮助根据业务需求选择合适的服务等级。

• user字段虽然仍兼容，但已逐步用prompt_cache_key和safety_identifier替代，向后兼容性良好，避免破坏已有接入。

4. 响应结构与数据模型调整

响应数据类型新增了与请求对应的新参数，如prompt_cache_key、reasoning、safety_identifier和service_tier，增强了对请求上下文和输出控制的表达。

5. 测试用例更新

测试文件中新增了覆盖新参数及多媒体内容的测试用例，确保新增功能的稳定和高可靠。

四、详细代码解析与应用场景示例

1. 多模态消息示例代码片段
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from openai import OpenAIfrom openai.types.chat import ChatCompletionStoreMessageContentPart, ChatCompletionContentPartImage, ChatCompletionContentPartTextclient = OpenAI()# 构造含文本与图片混合内容部分image_part = ChatCompletionContentPartImage(    image_url={"url": "https://example.com/image.png", "detail": "high"},    type="image_url")text_part = ChatCompletionContentPartText(    text="Here is an image you requested.",    type="text")message = ChatCompletionStoreMessage(    id="msg-12345",    content_parts=[text_part, image_part])print(message)

上述示例展示了如何构造包含图文混合内容的聊天消息响应。开发者可以基于此实现更丰富的聊天机器人回复。

2. 使用安全识别符和缓存键提升请求效率与安全示例
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response = client.chat.completions.create(    model="gpt-4o-mini",    messages=[{"role": "user", "content": "Explain black holes."}],    prompt_cache_key="cache-key-unique-123",    safety_identifier="hashed-user-identifier-xyz",    reasoning_effort="low",    service_tier="priority")print(response.choices[0].message.content)

该示例中，使用了缓存键提高缓存命中，避免重复计算；安全标识符帮助平台监测滥用风险；调整reasoning_effort参数使推理过程更节能。

3. seed参数功能应用

通过指定seed参数，帮助生成可再现的文本输出，适合测试场景或需要固定结果的场景。

五、升级指南

对于正在使用openai-python库的开发者，升级到v1.98.0版本时建议注意：

• 旧有的"user"字段逐步被prompt_cache_key和safety_identifier替代，建议尽快切换使用新字段。

• 若使用聊天接口多模态内容能力，请关注新增的content_parts字段和图片内容结构定义。

• 结合业务需求合理选用reasoning_effort和service_tier参数，提升体验和性能。

• Beta功能seed请谨慎使用，建议关注后续稳定性更新。

升级依赖版本：
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