helpers.py aktualisiert

helpers.py

@@ -733,15 +733,17 @@ def initialize_target_schema():
 # ==============================================================================
 
 @retry_on_failure
-def call_openai_chat(prompt, temperature=0.3, model=None):
+def call_openai_chat(prompt, temperature=0.3, model=None, response_format_json=False):
     """
     Zentrale Funktion fuer OpenAI Chat API Aufrufe.
     Wird von anderen globalen Helfern oder DataProcessor Methoden aufgerufen.
+    NEU: Unterstützt explizite Anforderung des JSON-Formats.
 
     Args:
         prompt (str): Der Prompt-Text an die API.
         temperature (float, optional): Die Temperatur fuer die Textgenerierung. Defaults to 0.3.
         model (str, optional): Das zu verwendende OpenAI Modell. Defaults to Config.TOKEN_MODEL.
+        response_format_json (bool, optional): Wenn True, wird die API um eine JSON-Antwort gebeten. Defaults to False.
 
     Returns:
         str: Der bereinigte Antwortstring von der API.
@@ -756,18 +758,24 @@ def call_openai_chat(prompt, temperature=0.3, model=None):
          logger.error("Fehler: Leerer Prompt fuer OpenAI.")
          raise ValueError("Leerer Prompt fuer OpenAI.")
 
-    current_model = model if model else getattr(Config, 'TOKEN_MODEL', 'gpt-3.5-turbo')
+    current_model = model if model else getattr(Config, 'TOKEN_MODEL', 'gpt-4o')
 
     try:
-        # Optional: Token-Zählung für Debugging
-        # prompt_tokens = token_count(prompt, model=current_model)
-        # logger.debug(f"Sende Prompt an OpenAI ({current_model}, geschaetzt {prompt_tokens} Tokens)...")
+        # Baue die Anfrage-Payload dynamisch auf
+        request_payload = {
+            "model": current_model,
+            "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
+            "temperature": temperature
+        }
         
-        response = openai.ChatCompletion.create(
-            model=current_model,
-            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
-            temperature=temperature
-        )
+        # Füge den response_format Parameter hinzu, wenn er benötigt wird
+        if response_format_json:
+            logger.debug("Fordere JSON-Output von der OpenAI API an.")
+            request_payload["response_format"] = {"type": "json_object"}
+            # Hinweis: GPT-4o, GPT-4-Turbo und GPT-3.5-Turbo-Modelle unterstützen diesen Modus.
+
+        # Führe den API-Call mit dem dynamischen Payload aus
+        response = openai.ChatCompletion.create(**request_payload)
 
         if not response or not hasattr(response, 'choices') or not response.choices:
             logger.error(f"OpenAI Call erfolgreich, aber keine Choices in der Antwort erhalten. Response: {str(response)[:200]}...")