# 使用 OpenAI 库调用 Vertex AI 模型的完整指南

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**Published on:** 2025-02-13
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借助 Chat Completions API，您可以通过 Python 版和 REST 版 OpenAI 库 向 Vertex AI 模型 发送请求。如果您已经在使用 OpenAI 库，可以通过此 API 在调用 OpenAI 模型 和 Vertex AI 托管模型 之间无缝切换，以比较输出结果、成本和可伸缩性，而无需修改现有代码。对于还未使用 OpenAI 库的用户，建议直接调用 Gemini API。 👉 野卡 | 一分钟注册，轻松订阅海外线上服务支持的模型Chat Completions API 支持以下模型：Gemini 模型Model Garden 中的部分自行部署模型身份验证安装 OpenAI SDK要使用 OpenAI Python 库，首先需要安装 OpenAI SDK： bash pip install openai配置身份验证您可以通过修改客户端设置或更改环境配置，使用 Google 身份验证 和 Vertex AI 端点。根据具体需求，选择调用 Gemini 模型或自行部署的 Model Garden 模型，并按照相应的设置步骤操作。获取 Google 凭据在 Python 中，您可以使用 google-auth Python SDK 以编程方式获取 Google 凭据： python import google.auth creds, project = google.auth.default() 默认情况下，访问令牌的有效期为 1 小时。您可以通过延长访问令牌的有效期或定期刷新令牌来更新 openai.api_key 变量。使用 Chat Completions API 调用模型调用 Gemini 模型设置 MODEL_ID 变量，并使用 openapi 端点进行调用： python MODEL_ID = "google/gemini-1.5-flash-002"调用自行部署的模型设置 ENDPOINT 变量，并在请求 URL 中使用： python ENDPOINT = "your-endpoint-url"初始化客户端python client = openai.OpenAI()支持的参数对于 Google 模型，Chat Completions API 支持以下 OpenAI 参数：messages：支持 System message、User message、Assistant message、Tool message 和 Function message。model：指定模型名称。max_tokens：设置最大 token 数。temperature 和 top_p：控制生成文本的随机性。stream：启用流式传输。如果您传递任何不受支持的参数，系统将自动忽略。刷新凭据以下示例展示了如何根据需要自动刷新凭据： python from google.auth.transport.requests import Request creds.refresh(Request())后续步骤查看使用 OpenAI 兼容语法调用 Inference API 的示例。了解更多关于 Gemini API 的信息。探索如何从 Azure OpenAI 迁移到 Gemini API。👉 [野卡 | 一分钟注册，轻松订阅海外线上服务](https://bit

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