Azure OpenAI中gpt-35-turbo-16k报错，gpt-35-turbo正常？原因解析

使用Azure OpenAI、LangChain和Streamlit构建应用时，初始化gpt-35-turbo-16k模型报错：

# 原报错代码片段
LLM = AzureOpenAI(max_tokens=1500, deployment_name="gpt-35-turbo-16k", model="gpt-35-turbo-16k")

错误提示：

InvalidRequestError: The completion operation does not work with the specified model, gpt-35-turbo-16k. Please choose different model and try again.

但将模型改为gpt-35-turbo后代码可正常运行。

错误本质是模型类型与调用接口不匹配：

• LangChain的AzureOpenAI类默认调用OpenAI的「补全（Completion）」接口，这类接口仅支持传统文本补全模型（如text-davinci-003）。
• gpt-35-turbo-16k属于聊天模型，Azure OpenAI对该模型严格限制仅能通过「聊天补全（Chat Completion）」接口访问。
• 旧版4k上下文的gpt-35-turbo在部分部署中可能兼容补全接口，但这是非标准用法，16k版本不再支持这种兼容。

改用LangChain的AzureChatOpenAI类调用聊天补全接口，适配gpt-35-turbo-16k模型，调整后的完整代码：

from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
load_dotenv(find_dotenv())

import streamlit as st
from langchain.chat_models import AzureChatOpenAI
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate

# 初始化聊天模型（替换原AzureOpenAI类）
LLM = AzureChatOpenAI(
    max_tokens=1500,
    deployment_name="gpt-35-turbo-16k",
    model="gpt-35-turbo-16k"
)

# 调整为聊天专用的prompt模板
prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "If you don't know the answer, just say that you don't know, don't try to make up an answer."),
    ("human", "{question}")
])

st.title('Experiment AzureOpenAI :)')
user_question = st.text_input('Your query here please')

if user_question:
    # 生成结构化聊天消息
    prompt = prompt_template.format_messages(question=user_question)
    response = LLM(prompt)
    # 提取聊天响应内容
    st.write(response.content)
    st.write('done')

OpenAI模型分为两类接口：

• 补全接口：针对纯文本补全场景，输入单一段文本prompt。
• 聊天补全接口：针对对话场景，输入系统消息、用户消息等结构化消息序列。

所有turbo系列模型（包括4k和16k版本）官方推荐使用聊天补全接口，16k版本更是强制要求，这是避免错误的关键。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Gaurav Mantri