helpers.py aktualisiert

helpers.py

@@ -37,7 +37,7 @@ import requests
 from bs4 import BeautifulSoup
 import pandas as pd
 import openai
-from openai.error import AuthenticationError, OpenAIError, RateLimitError, APIError, Timeout, InvalidRequestError, ServiceUnavailableError
+#from openai.error import AuthenticationError, OpenAIError, RateLimitError, APIError, Timeout, InvalidRequestError, ServiceUnavailableError
 from config import (Config, BRANCH_MAPPING_FILE, URL_CHECK_MARKER, USER_AGENTS, LOG_DIR)
 
 # Optionale Bibliotheken
@@ -759,63 +759,46 @@ def initialize_target_schema():
 @retry_on_failure
 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.
-        Wirft Exception bei API-Fehlern nach Retries.
+    Zentrale Funktion fuer OpenAI Chat API Aufrufe (aktualisiert für openai>1.0).
     """
     logger = logging.getLogger(__name__)
-    if not Config.API_KEYS.get('openai'):
+    api_key = Config.API_KEYS.get('openai')
+    if not api_key:
         logger.error("Fehler: OpenAI API Key nicht konfiguriert.")
-        raise openai.error.AuthenticationError("OpenAI API Key nicht konfiguriert.")
+        raise openai.AuthenticationError("OpenAI API Key nicht konfiguriert.")
 
     if not prompt or not isinstance(prompt, str) or not prompt.strip():
          logger.error("Fehler: Leerer Prompt fuer OpenAI.")
          raise ValueError("Leerer Prompt fuer OpenAI.")
 
     current_model = model if model else getattr(Config, 'TOKEN_MODEL', 'gpt-4o')
+    
+    # NEU: Der Client muss instanziiert werden
+    client = openai.OpenAI(api_key=api_key)
 
     try:
-        # Baue die Anfrage-Payload dynamisch auf
         request_payload = {
             "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]}...")
-            raise openai.error.APIError("Keine Choices in OpenAI Antwort erhalten.")
-
-        result = response.choices[0].message.content.strip() if hasattr(response.choices[0], 'message') and hasattr(response.choices[0].message, 'content') else ""
-
-        if not result:
-            logger.warning(f"OpenAI Call erfolgreich, erhielt aber leeren Inhalt in der Antwort. Prompt Anfang: {prompt[:100]}...")
-            return ""
+        # NEU: Der Aufruf erfolgt über das client-Objekt
+        response = client.chat.completions.create(**request_payload)
 
+        result = response.choices[0].message.content.strip()
         return result
 
+    # NEU: Angepasste Fehlerbehandlung für die neue Bibliothek
+    except openai.APIError as e:
+        logger.error(f"OpenAI API Fehler: {e}")
+        raise e # Erneut auslösen für den @retry_on_failure Decorator
     except Exception as e:
-        # Wird vom @retry_on_failure Decorator gefangen und behandelt.
-        # Wir heben die Exception erneut auf, damit der Decorator sie sehen kann.
+        logger.error(f"Unerwarteter Fehler beim OpenAI-Aufruf: {e}")
         raise e