Azure AI Foundry における Azure OpenAI モデル

Azure OpenAI は、さまざまな機能と価格ポイントを備えた多様なモデルセットを利用しています。 モデルの可用性はリージョンとクラウドごとに異なります。 Azure Government モデルの可用性については、 Azure Government OpenAI サービスを参照してください。

GPT 4.1 シリーズ

リージョンの可用性

能力

モデルルーター

特定のプロンプトに応答するために、基になる一連のチャット モデルからインテリジェントに選択するモデル。

リージョンの可用性

能力

*より大きなコンテキストウィンドウは、基になるモデルの 一部 と互換性があります。つまり、より大きなコンテキストを持つ API 呼び出しは、プロンプトが適切なモデルにルーティングされた場合にのみ成功し、それ以外の場合は呼び出しは失敗します。

コンピューター利用プレビュー

Responses API コンピューター使用ツールで使用するためにトレーニングされた実験モデル。 サード パーティ製ライブラリと組み合わせて使用すると、現在の環境のスクリーンショットからコンテキストを取得しながら、モデルでマウスとキーボードの入力を制御できます。

可用性

computer-use-preview登録へのアクセスが必要であり、Microsoft の資格条件に基づいてアクセス権が付与されます。 他の制限付きアクセス モデルにアクセスできるお客様は、引き続きこのモデルへのアクセスを要求する必要があります。

アクセスの要求: 制限付きアクセス モデル アプリケーションcomputer-use-preview

アクセス権が付与されたら、モデルのデプロイを作成する必要があります。

リージョンの可用性

能力

o シリーズ モデル

Azure OpenAI の o ^* シリーズ モデルは、集中と能力を高めて推論と問題解決のタスクに取り組むために特に設計されています。 これらのモデルでは、ユーザーの要求の処理と理解に多くの時間が費やされ、以前のイテレーションと比較して、科学、コーディング、数学などの分野で非常に強力になります。

可用性

高度な o-series モデルの詳細については、「推論モデルの概要」を参照してください。

リージョンの可用性

GPT-4o および GPT-4 Turbo

GPT-4o は、テキストと画像を 1 つのモデルに統合し、複数のデータ型を同時に処理できるようにします。 このマルチモーダル アプローチにより、人間とコンピューターの対話における精度と応答性が向上します。 GPT-4o は、英語以外の言語とビジョン タスクで優れたパフォーマンスを提供しながら、英語のテキストとコーディング タスクにおいて GPT-4 Turbo に匹敵し、AI 機能の新しいベンチマークを設定します。

GPT-4o と GPT-4o mini のモデルにアクセスする方法

GPT-4o および GPT-4o mini は、 標準 および グローバル標準 モデルのデプロイに使用できます。

モデルが使用可能なサポートされている標準またはグローバル標準リージョンで、既存のリソースを作成または使用する必要があります。

リソースの作成が済んだ後、GPT-4o モデルをデプロイできます。 プログラムでデプロイを実行する場合、モデルの名前は次のとおりです。

• gpt-4oバージョン2024-11-20
• gpt-4oバージョン2024-08-06
• gpt-4oバージョン2024-05-13
• gpt-4o-miniバージョン2024-07-18

GPT-4 Turbo

GPT-4 Turbo は、大規模なマルチモーダル モデル (テキストまたは画像の入力を受け入れ、テキストを生成します) であり、OpenAI の以前のモデルよりも高い精度で困難な問題を解決できます。 GPT-3.5 Turbo や以前の GPT-4 モデルと同様に、GPT-4 Turbo はチャット用に最適化されており、従来の入力候補タスクでも適切に動作します。

GPT-4

GPT-4 は、GPT-4 Turbo の前身です。 GPT-4 と GPT-4 Turbo のどちらのモデルも、基本モデル名は gpt-4 です。 モデルのバージョンを調べると、GPT-4 モデルと Turbo モデルを区別できます。

GPT-4 モデルと GPT-4 Turbo モデル

• これらのモデルは Chat Completion API でのみ使用できます。

モデル バージョンを参照して、Azure OpenAI がモデル バージョンのアップグレードを処理する方法と、モデルを使用して GPT-4 デプロイのモデル バージョン設定を表示および構成する方法について説明します。

GPT-3.5

GPT-3.5 モデルは、自然言語とコードを理解および生成できます。 GPT-3.5 ファミリで最も能力とコスト効率の高いモデルは GPT-3.5 Turbo です。これはチャット用に最適化されており、従来の補完タスクでも適切に動作します。 GPT-3.5 Turbo は、Chat Completions API で使用できます。 GPT-3.5 Turbo Instruct には、Chat Completions API の代わりに Completions API を使用する text-davinci-003 のと同様の機能があります。 GPT-3.5 および GPT-3 のレガシ モデルよりも GPT-3.5 Turbo および GPT-3.5 Turbo Instruct を使用することをお勧めします。

GPT-3.5 Turbo と Chat Completions API の使用方法について詳しくは、詳細なハウツーをご覧ください。

¹ このモデルは、> 4096 個のトークン要求を受け入れます。 モデルの新しいバージョンは 4,096 個のトークンに制限されるため、4,096 個の入力トークンの制限を超えないようにすることをお勧めします。 このモデルで 4,096 個の入力トークンを超えたときに問題が発生した場合、この構成は公式にはサポートされていません。

埋め込み

text-embedding-3-large は、最新かつ最も高性能の埋め込みモデルです。 埋め込みモデル間でアップグレードすることはできません。 text-embedding-ada-002 の使用から text-embedding-3-large の使用に移行するには、新しい埋め込みを生成する必要があります。

• text-embedding-3-large
• text-embedding-3-small
• text-embedding-ada-002

OpenAI の報告によると、テストでは、大規模と小規模の第 3 世代埋め込みモデルのいずれも、MIRACL ベンチマークで多言語検索の平均パフォーマンスが向上しており、さらに MTEB ベンチマークで英語タスクのパフォーマンスを維持しています。

第 3 世代の埋め込みモデルは、新しい dimensions パラメーターを使った埋め込みのサイズ削減をサポートしています。 通常、埋め込みが大きくなると、コンピューティング、メモリ、ストレージの観点からコストが高くなります。 ディメンション数を調整できるので、全体的なコストとパフォーマンスをより詳細に制御できます。 dimensions パラメーターは OpenAI 1.x Python ライブラリのすべてのバージョンでサポートされているわけではありません。このパラメーターを利用するには、最新バージョンの pip install openai --upgrade にアップグレードすることをお勧めします。

OpenAI の MTEB ベンチマーク テストにより、第 3 世代モデルのディメンションは、text-embeddings-ada-002 1,536 ディメンション未満に減らした場合でも、パフォーマンスはわずかに優れていることがわかりました。

画像生成モデル

画像生成モデルは、ユーザーが提供するテキスト プロンプトから画像を生成します。 GPT-image-1 は、制限付きアクセスパブリック プレビュー段階です。 DALL-E 3 は、REST API との併用で一般提供されています。 クライアント SDK を使用する DALL-E 2 と DALL-E 3 は、プレビュー段階です。

可用性

gpt-image-1登録へのアクセスが必要であり、Microsoft の資格条件に基づいてアクセス権が付与されます。 他の制限付きアクセス モデルにアクセスできるお客様は、引き続きこのモデルへのアクセスを要求する必要があります。

アクセスの要求: 制限付きアクセス モデル アプリケーションgpt-image-1

アクセス権が付与されたら、モデルのデプロイを作成する必要があります。

リージョンの可用性

ビデオ生成モデル

Soraは、テキストからの指示で現実的で想像力豊かなビデオシーンを作成できる、OpenAIによるAIモデルです。 ソラはパブリック プレビュー段階です。

リージョンの可用性

オーディオ モデル

Azure OpenAI のオーディオ モデルは、 realtime、 completions、 audio API を介して使用できます。

GPT-4o オーディオ モデル

GPT 4o audio モデルは GPT-4o モデル ファミリの一部であり、低遅延の "音声入力、音声出力" の会話のやり取りまたはオーディオ生成のいずれかをサポートします。

次の表では、最大要求トークン数とトレーニング データに関する詳細を確認できます。

すべてのリージョンでの GPT-4o オーディオ モデルの可用性を比較するには、 モデルの表を参照してください。

Audio API

/audio API を介したオーディオ モデルは、音声テキスト変換、翻訳、テキスト読み上げに使用できます。

音声テキスト変換モデル

音声翻訳モデル

テキスト・トゥ・スピーチモデル (プレビュー)

詳細については、この記事の オーディオ モデルリージョンの可用性 を参照してください。

モデルの概要テーブルとリージョンの可用性

デプロイの種類別モデル

Azure OpenAI では、お客様はビジネスと使用のパターンに合ったホスティング構造を選択できます。 このサービスで提供されるデプロイの 2 つの主要な種類は、以下のとおりです。

• 標準にはグローバル デプロイ オプションが用意されており、トラフィックをグローバルにルーティングしてスループットを向上させます。
• プロビジョニング済みはグローバル デプロイ オプションでも提供されており、お客様はプロビジョニングされたスループット ユニットを購入して Azure グローバル インフラストラクチャ全体にデプロイできます。

実行される推論操作はどのデプロイもまったく同じですが、課金、スケール、パフォーマンスは大きく異なります。 Azure OpenAI のデプロイの種類の詳細については、デプロイの種類に関するガイドを参照してください。

この表には、リージョンごとの提供状況の微調整に関する情報は含まれていません。 この情報については、 微調整のセクション を参照してください。

エンドポイント別の標準デプロイ (リージョン) モデル

モデルの微調整

アシスタント (プレビュー)

アシスタントの場合は、サポートされているモデルとサポートされているリージョンの組み合わせが必要です。 特定のツールと機能には最新モデルが必要です。 次のモデルは、Assistants API、SDK、Azure AI Foundry で使用できます。 次の表は、標準のデプロイ用です。 プロビジョニング済みスループット ユニット (PTU) の可用性については、プロビジョニング済みスループットに関する記事を参照してください。 一覧で示されているモデルとリージョンは、Assistants v1 と v2 の両方で使用できます。 グローバル標準モデルは、以下に示すリージョンでサポートされている場合に使用できます。

モデルの廃止

モデルの廃止に関する最新情報については、モデル廃止ガイドに関する記事をご覧ください。

次のステップ

• モデルの廃止と非推奨
• Azure OpenAI モデルの操作に関する詳細を確認する
• Azure OpenAI の詳細についてご覧ください
• Azure OpenAI モデルの微調整に関する詳細を確認する