Openai api via azure error: NotFoundError: 404 Resource not found

题意:"OpenAI API通过Azure出错:NotFoundError: 404 找不到资源"

问题背景:

thanks to the university account my team and I were able to get openai credits through microsoft azure. The problem is that now, trying to use the openai library for javascript, rightly specifying the key and endpoint that azure gave us, we can't connect and a 404 error comes up:

"多亏了大学账户,我的团队和我能够通过Microsoft Azure获得OpenAI的额度。但问题是,现在我们尝试使用OpenAI的JavaScript库,并正确指定了Azure提供的密钥和端点,却无法连接,出现了404错误:"

NotFoundError: 404 Resource not found
    at APIError.generate (file:///home/teo/social_stories_creator/node_modules/openai/error.mjs:48:20)
    at OpenAI.makeStatusError (file:///home/
<think>好的,我现在需要解决用户遇到的OpenAI模型找不到的错误,具体是NotFoundError: model text-embedding-3-large invalid_request_error model_not_found。首先,我应该回忆一下相关的引用内容,看看有没有类似的问题和解决方法。 根据用户提供的引用,比如引用[1]、[4]提到404资源未找到,可能涉及模型名称错误或部署问题。引用[3]中的错误是模型gpt-4不存在,可能是模型名称拼写错误或权限问题。引用[2]和[5]虽然主要是关于TensorFlow和Elasticsearch的索引问题,但可能对理解资源未找到的通用解决方法有帮助。 接下来,我需要分步骤分析可能的原因和解决方案: 1. **检查模型名称拼写**:用户提到的模型是text-embedding-3-large,需要确认OpenAI是否提供此模型。有时候模型名称可能有版本变化,比如是否应该用text-embedding-3-large-0125这样的完整名称?引用[3]中的例子就是因为模型名称错误导致的问题。 2. **确认API端点配置**:引用[4]中的代码示例显示,当使用Azure OpenAI时,baseURL需要指向正确的终结点。如果用户使用的是Azure,可能需要调整端点URL,确保其正确指向模型部署的位置。例如,Azure的部署可能需要自定义的部署名称而非模型名称。 3. **验证API密钥和权限**:确保API密钥有效,并且有权限访问该模型。如果密钥无效或没有相应权限,可能会引发404错误。引用[1]中的错误也是资源未找到,可能与权限或密钥有关。 4. **区域和服务可用性**:检查模型是否在用户所在的区域可用。某些模型可能仅在特定区域部署,或者用户的订阅未包含该模型。例如,text-embedding-3-large是否在用户使用的服务计划中支持? 5. **SDK和库的版本**:确保使用的OpenAI SDK或相关库是最新版本。旧版本可能不支持新模型,导致无法识别。例如,引用[4]中的代码需要确认openai库是否更新到支持所需模型的版本。 6. **查阅官方文档**:参考OpenAIAzure的官方文档,确认模型名称的正确性及使用方式。例如,确认text-embedding-3-large是否为官方发布的模型名称,或是否需要特定的参数。 7. **联系支持团队**:如果以上步骤无法解决问题,可能需要联系OpenAIAzure的支持团队,确认账户权限和模型可用性。 现在,我需要将这些思考整理成结构化的解决方案,并生成相关问题。同时,注意引用相关的引用来源,比如引用[1]和[4]中的资源未找到错误,引用[3]的模型名称错误案例。</think>### OpenAI模型NotFoundError解决方案 当遇到`NotFoundError: model text-embedding-3-large invalid_request_error model_not_found`时,通常是由于模型名称错误、权限问题或配置不当导致。以下是逐步解决方案: 1. **检查模型名称的正确性** - OpenAI模型名称需严格匹配官方文档。例如: - `text-embedding-3-large`可能是新版模型,需确认是否需附加版本号(如`text-embedding-3-large-0125`)。 - 若使用Azure OpenAI,需使用**部署名称**而非模型名称(如`gpt-35-turbo`的部署名称可能与模型名不同)[^4]。 - 错误示例:`gpt-4`不存在时需检查拼写或权限[^3]。 2. **验证API配置** - **API端点**:若使用Azure,需确保`baseURL`指向正确的终结点(如`https://{your-resource-name}.openai.azure.com`)。 - **API密钥**:确保密钥有效且未过期,权限包含目标模型[^1]。 3. **确认模型可用性与区域** - 检查模型是否在订阅计划中可用。例如: - `text-embedding-3-large`可能需要企业版或特定区域支持。 - Azure用户需确认模型已正确部署到资源组[^1]。 4. **更新SDK版本** - 使用最新版OpenAI库(如`openai>=1.0.0`),旧版本可能不支持新模型: ```bash pip install --upgrade openai ``` 5. **检查自动创建索引设置(如适用)** - 若涉及Elasticsearch等依赖服务,需确保索引自动创建已开启(参考`action.auto_create_index`配置)[^5]。 6. **联系技术支持** - 若仍无法解决,提供完整错误日志和代码片段,联系OpenAI或云服务商支持。
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