Переход с AI Assistant API на Responses API

from openai import OpenAI

YANDEX_CLOUD_FOLDER = "<идентификатор_каталога>"
YANDEX_CLOUD_MODEL = "<URI_модели>"
YANDEX_CLOUD_API_KEY = "<API-ключ_сервисного_аккаунта>"
# или YANDEX_CLOUD_IAM_TOKEN = "<IAM-токен>"

previous_id = None  # храним ID последнего ответа ассистента

client = OpenAI(
    api_key=YANDEX_CLOUD_API_KEY,
    project=YANDEX_CLOUD_FOLDER,
    base_url="https://rest-assistant.api.cloud.yandex.net/v1",
)

print("Чат с агентом (для выхода введите 'выход')\n")

while True:
    user_input = input("Вы: ")
    if user_input.lower() in ("exit", "quit", "выход"):
        print("Чат завершен.")
        break

    response = client.responses.create(
        model=f"gpt://{YANDEX_CLOUD_FOLDER}/{YANDEX_CLOUD_MODEL}",
        input=[{"role": "user", "content": user_input}],
        instructions="Ты — текстовый агент, который ведет диалог и дает информативные ответы на вопросы пользователя.",
        previous_response_id=previous_id,  # передаем контекст, если он есть
    )

    # сохраняем ID для следующего шага
    previous_id = response.id

    # выводим ответ агента
    print("Агент:", response.output_text)

# Сначала создается инструмент для работы с существующим поисковым индексом.
tool = sdk.tools.search_index(
    search_index,
    call_strategy={
        "type": "function",
        "function": {"name": "guide", "instruction": instruction},
    },
)

# Затем создается ассистент, использующий этот инструмент.
assistant = sdk.assistants.create(
    "yandexgpt",
    instruction="Ты — помощник по внутренней документации компании. Отвечай вежливо. Если информация не содержится в документах ниже, не придумывай ответ.",
    tools=[tool],
)
thread = sdk.threads.create()

import openai
import json

YANDEX_CLOUD_FOLDER = "<идентификатор_каталога>"
YANDEX_CLOUD_MODEL = "<URI_модели>"
VECTOR_STORE_ID = "<идентификатор_хранилища_Vector_Store>"
YANDEX_CLOUD_API_KEY = "<API-ключ_сервисного_аккаунта>"
# или YANDEX_CLOUD_IAM_TOKEN = "<IAM-токен>"


client = openai.OpenAI(
    api_key=YANDEX_CLOUD_API_KEY,
    base_url="https://rest-assistant.api.cloud.yandex.net/v1",
    project=YANDEX_CLOUD_FOLDER,
)

response = client.responses.create(
    model=f"gpt://{YANDEX_CLOUD_FOLDER}/{YANDEX_CLOUD_MODEL}",
    instructions="Ты — умный ассистент. Если спрашивают про ... - ищи в подключенном индексе",
    tools=[
        {
            "type": "file_search", 
            "vector_store_ids": [VECTOR_STORE_ID],
        }
    ],
    input="что такое ...",
)

print("Текст ответа:")
print(response.output_text)
print("\n" + "=" * 50 + "\n")

# Полный ответ
print("Полный ответ (JSON):")
print(json.dumps(response.model_dump(), indent=2, ensure_ascii=False))

{
  "folderId": "<идентификатор_каталога>",
  "modelUri": "gpt://<идентификатор_каталога>/yandexgpt-lite/latest",
  "instruction": "Ты — умный помощник финансовой компании. Отвечай вежливо. Для ответов на вопросы воспользуйся инструментом поиска. Не придумывай ответ.",
  "tools": [
    {
      "genSearch": {
        "options": {
          "site": {
            "site": [
              "https://cbr.ru/",
              "https://yandex.ru/finance/currencies"
            ]
          },
          "enableNrfmDocs": true
        },
        "description": "Инструмент для получения информации об официальных курсах валют."
      }
    }
  ]
}

import openai
import json

YANDEX_CLOUD_FOLDER = "<идентификатор_каталога>"
YANDEX_CLOUD_MODEL = "<URI_модели>"
YANDEX_CLOUD_API_KEY = "<API-ключ_сервисного_аккаунта>"
# или YANDEX_CLOUD_IAM_TOKEN = "<IAM-токен>"


client = openai.OpenAI(
    api_key=YANDEX_CLOUD_API_KEY,
    base_url="https://rest-assistant.api.cloud.yandex.net/v1",
    project=YANDEX_CLOUD_FOLDER,
)

response = client.responses.create(
    model=f"gpt://{YANDEX_CLOUD_FOLDER}/{YANDEX_CLOUD_MODEL}",
    input="Сделай краткий обзор последних новостей об LLM в 2025 году — только факты, без домыслов.",
    # Передаем настройки инструментов
    tools=[
        {
            "type": "web_search",
            "filters": {
                "allowed_domains": [
                    "habr.ru",
                ],
                "user_location": {
                    "region": "213",
                }
            }
        }
      ],
    temperature=0.3,
    max_output_tokens=1000,
)

run = assistant.run_stream(thread)

# Промежуточные результаты по мере генерации моделью ответа
for event in run:
    print(event._message.parts)

# Все поля окончательного результата
print(f"run {event=}")

import openai

YANDEX_CLOUD_FOLDER = "<идентификатор_каталога>"
YANDEX_CLOUD_MODEL = "<URI_модели>"
YANDEX_CLOUD_API_KEY = "<API-ключ_сервисного_аккаунта>"
# или YANDEX_CLOUD_IAM_TOKEN = "<IAM-токен>"

client = openai.OpenAI(
    api_key=YANDEX_CLOUD_API_KEY,
    base_url="https://rest-assistant.api.cloud.yandex.net/v1",
    project=YANDEX_CLOUD_FOLDER,
)

# Создаем стриминговый запрос
with client.responses.stream(
    model=f"gpt://{YANDEX_CLOUD_FOLDER}/{YANDEX_CLOUD_MODEL}",
    input="Напиши короткий тост на день рождения, дружелюбный и смешной.",
) as stream:
    for event in stream:
        # Дельты текстового ответа
        if event.type == "response.output_text.delta":
            print(event.delta, end="", flush=True)
        # Событие, показывающее, что ответ завершен
        # elif event.type == "response.completed":
        #     print("\n---\nОтвет завершен")

    # Если необходимо, можно забрать текст ответа целиком
    # final_response = stream.get_final_response()
    # print("\nПолный текст ответа:\n", final_response.output_text)