Improper handling of pydantic `extra="allow"`
Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour
@yashwantbezawada y travaille déjà.
Depuis le 9/11/2025.
Évaluation
- Difficulté
- 2/5
- Temps estimé
- 1-3 heures
- Accessibilité débutants
- 55/100
Piste de recherche
Commencez par src/openai/lib/_pydantic.py et la méthode to_strict_json_schema à la ligne indiquée. Exécutez l’exemple MyClass signalé ou appelez to_strict_json_schema(MyClass) pour inspecter le schéma généré. C’est terminé lorsqu’un modèle Pydantic de niveau supérieur utilisant extra="allow" produit additionalProperties: false et ne déclenche plus l’erreur response_format signalée.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
Confirm this is an issue with the Python library and not an underlying OpenAI API
- This is an issue with the Python library
Describe the bug
The response_format option requires "additionalProperties": false to be present in the json schema that is submitted. When using Pydantic models, setting the extra="allow" option causes the json schema return addtionalProperties=True. The to_strict_json_schema method attempts to fix this, but doesn't correctly handle top-level models with extra="allow". In particular, the bug is here, where it only sets additionalProperties=False when the key is not already present, rather than always as required by the API.
Per the support forum, the library should be handling this, but is not.
To Reproduce
I set up a venv with the latest versions of pydantic and openai:
python3.10 -m venv /tmp/openaivenv
/tmp/openaivenv/bin/pip install openai pydantic ipython
/tmp/openaivenv/bin/ipython
Then run a simple chat completion with a response format:
from openai import AsyncOpenAI
from pydantic import BaseModel, ConfigDict
client = AsyncOpenAI() # set OPENAI_API_KEY env variable
class MyClass(BaseModel):
model_config = ConfigDict(extra="allow")
field: str
response = await client.beta.chat.completions.parse(
model='gpt-4.1',
messages=[
{
"role": "user",
"content": "Yo i need some fake data for a test plz halp."
},
],
response_format=MyClass,
)
This outputs a 400 bad request:
BadRequestError: Error code: 400 - {'error': {'message': "Invalid schema for response_format 'MyClass': In context=(), 'additionalProperties' is required to be supplied and to be false.", 'type': 'invalid_request_error', 'param': 'response_format', 'code': None}}
The cause is that the schema is not correctly updated:
In [2]: from openai.lib._pydantic import to_strict_json_schema
...:
In [3]: to_strict_json_schema(MyClass)
...:
Out[3]:
{'additionalProperties': True,
'properties': {'field': {'title': 'Field', 'type': 'string'}},
'required': ['field'],
'title': 'MyClass',
'type': 'object'}
The examples above are using the following versions:
# /tmp/openaivenv/bin/python --version
Python 3.10.12
# /tmp/openaivenv/bin/pip freeze | grep -P 'openai|pydantic'
openai==2.7.1
pydantic==2.12.4
pydantic_core==2.41.5
Code snippets
OS
ubuntu
Python version
python v3.1
Library version
2.7.1
- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 32k
- Forks
- 6.7k
- Merge moyen
- 15 h 56 min
- PR mergées (30 j)
- 179
Préparer son environnement
Lance le conteneur de développement du projet dans votre navigateur, avec votre propre compte GitHub.
- Aucun Dockerfile ni fichier Docker Compose
- Propose un modèle de pull request
- Lire le guide de contribution
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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