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Azure AI Foundry モデルの Azure OpenAI

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 の Azure OpenAI」を参照してください。

Models Description
GPT-5 series 新規gpt-5、gpt-5-mini、gpt-5-nano、gpt-5-chat
gpt-oss 新しいオープンウェイト推論モデル
codex-mini o4-mini の微調整されたバージョン。
GPT-4.1 series gpt-4.1、 gpt-4.1-mini、 gpt-4.1-nano
model-router 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。
computer-use-preview 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。
o-series models 高度な問題解決とフォーカスと能力の向上を含む Reasoning models です。
GPT-4o, GPT-4o mini, and GPT-4 Turbo 能力の高い Azure OpenAI モデルであり、テキストと画像の両方を入力として受け入れることができるマルチモーダル バージョンを備えています。
GPT-4 GPT-3.5 を基に改善され、自然言語とコードを理解し、生成できるモデルのセット。
GPT-3.5 GPT-3 を基に改善され、自然言語とコードを理解し、生成できるモデルのセット。
Embeddings テキストを数値ベクトル形式に変換して、テキストの類似性を促進できるモデルのセット。
Image generation 自然言語からオリジナルの画像を生成できるモデルのシリーズ。
Audio 音声テキスト変換、翻訳、およびテキスト読み上げのための一連のモデル。 GPT-4o オーディオ モデルでは、低待ち時間の "音声イン、音声アウト" の会話操作、またはオーディオ生成がサポートされます。

GPT-5

リージョンの可用性

Model Region
gpt-5 (2025-08-07) 米国東部 2 (グローバル標準およびデータ ゾーン)、スウェーデン中部 (グローバル標準およびデータ ゾーン)
gpt-5-mini (2025-08-07) 米国東部 2 (グローバル標準およびデータ ゾーン)、スウェーデン中部 (グローバル標準およびデータ ゾーン)
gpt-5-nano (2025-08-07) 米国東部 2 (グローバル標準およびデータ ゾーン)、スウェーデン中部 (グローバル標準およびデータ ゾーン)
gpt-5-chat (2025-08-07) 米国東部 2 (グローバル標準)、スウェーデン中部 (グローバル標準)

アクセスは、Microsoft の資格条件に基づいて付与されます。 以前に o3 へのアクセスを適用して受け取ったお客様は、承認されたサブスクリプションにモデルのリリース時に自動的にアクセス権が付与されるため、再適用する必要はありません。

モデル ID Description コンテキスト ウィンドウ 最大出力トークン数 トレーニング データ (最大)
gpt-5 (2025-08-07) - 推論
- Chat Completions API。
- Responses API.
- 構造化出力
- テキストと画像処理。
- 関数、ツール、および並列ツール呼び出し。
機能の完全な要約。		 400,000

入力: 272,000
出力: 128,000		 128,000 2024 年 10 月 24 日
gpt-5-mini (2025-08-07) - 推論
- Chat Completions API。
- Responses API.
- 構造化出力
- テキストと画像処理。
- 関数、ツール、および並列ツール呼び出し。
機能の完全な要約。		 400,000

入力: 272,000
出力: 128,000		 128,000 2024 年 6 月 24 日
gpt-5-nano (2025-08-07) - 推論
- Chat Completions API。
- Responses API.
- 構造化出力
- テキストと画像処理。
- 関数、ツール、および並列ツール呼び出し。
機能の完全な要約。		 400,000

入力: 272,000
出力: 128,000		 128,000 2024 年 5 月 31 日
gpt-5-chat (2025-08-07)
プレビュー		 - Chat Completions API。
- Responses API.
- 入力: テキスト/画像
- 出力: テキストのみ		 128,000 16,384 2024 年 10 月 24 日

gpt-oss

リージョンの可用性

Model Region
gpt-oss-120b すべての Azure OpenAI リージョン

Capabilities

モデル ID Description コンテキスト ウィンドウ 最大出力トークン数 トレーニング データ (最大)
gpt-oss-120b (プレビュー) - テキストイン/テキストアウトのみ
- チャット完了API
-ストリーミング
- 関数呼び出し
- 構造化された出力
- 推論
- デプロイ1 およびマネージド コンピューティングを使用して使用できます		 131,072 131,072 2024 年 5 月 31 日
gpt-oss-20b (プレビュー) - テキストイン/テキストアウトのみ
- チャット完了API
-ストリーミング
- 関数呼び出し
- 構造化された出力
- 推論
- マネージド コンピューティングと Foundry Local を介して使用可能		 131,072 131,072 2024 年 5 月 31 日

1 他の Azure OpenAI モデルとは異なり、gpt-oss-120b モデルをデプロイするには Azure AI Foundry プロジェクト 必要です。

コードを使用してデプロイする

az cognitiveservices account deployment create \
  --name "Foundry-project-resource" \
  --resource-group "test-rg" \
  --deployment-name "gpt-oss-120b" \
  --model-name "gpt-oss-120b" \
  --model-version "1" \
  --model-format "OpenAI-OSS" \
  --sku-capacity 10 \
  --sku-name "GlobalStandard"

GPT-4.1 シリーズ

リージョンの可用性

Model Region
gpt-4.1 (2025-04-14) 「モデル テーブル」を参照してください。
gpt-4.1-nano (2025-04-14) 「モデル テーブル」を参照してください。
gpt-4.1-mini (2025-04-14) 「モデル テーブル」を参照してください。

Capabilities

Important

既知の問題は、すべての GPT 4.1 シリーズ モデルに影響します。 300,000 トークンを超える大規模なツールまたは関数呼び出しの定義では、モデルの 100 万個のトークン コンテキスト制限に達しなかった場合でも、エラーが発生します。

エラーは、API 呼び出しと基になるペイロードの特性によって異なる場合があります。

Chat Completions API のエラー メッセージを次に示します:

  • Error code: 400 - {'error': {'message': "This model's maximum context length is 300000 tokens. However, your messages resulted in 350564 tokens (100 in the messages, 350464 in the functions). Please reduce the length of the messages or functions.", 'type': 'invalid_request_error', 'param': 'messages', 'code': 'context_length_exceeded'}}

  • Error code: 400 - {'error': {'message': "Invalid 'tools[0].function.description': string too long. Expected a string with maximum length 1048576, but got a string with length 2778531 instead.", 'type': 'invalid_request_error', 'param': 'tools[0].function.description', 'code': 'string_above_max_length'}}

Responses API のエラー メッセージを次に示します:

  • Error code: 500 - {'error': {'message': 'The server had an error processing your request. Sorry about that! You can retry your request, or contact us through an Azure support request at: https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2213926 if you keep seeing this error. (Please include the request ID d2008353-291d-428f-adc1-defb5d9fb109 in your email.)', 'type': 'server_error', 'param': None, 'code': None}}
モデル ID Description コンテキスト ウィンドウ 最大出力トークン トレーニング データ (最大)
gpt-4.1 (2025-04-14) - テキストと画像の入力
- テキスト出力
- チャット完了 API
- レスポンスAPI
-ストリーミング
- 関数呼び出し
- 構造化された出力 (チャット補完)		 - 1,047,576
- 128,000 (プロビジョニングされたマネージド デプロイ)
- 300,000 (バッチ デプロイ)		 32,768 2024 年 5 月 31 日
gpt-4.1-nano (2025-04-14) - テキストと画像の入力
- テキスト出力
- チャット完了 API
- レスポンスAPI
-ストリーミング
- 関数呼び出し
- 構造化された出力 (チャット補完)		 - 1,047,576
- 128,000 (プロビジョニングされたマネージド デプロイ)
- 300,000 (バッチ デプロイ)		 32,768 2024 年 5 月 31 日
gpt-4.1-mini (2025-04-14) - テキストと画像の入力
- テキスト出力
- チャット完了 API
- レスポンスAPI
-ストリーミング
- 関数呼び出し
- 構造化された出力 (チャット補完)		 - 1,047,576
- 128,000 (プロビジョニングされたマネージド デプロイ)
- 300,000 (バッチ デプロイ)		 32,768 2024 年 5 月 31 日

model-router

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。

Note

最新バージョンのモデル ルーターは現在、アクセスが制限されています。 gpt-5 access フォーム: gpt-5 制限付きアクセス モデル アプリケーションを使用してアクセスを要求できます。 既に o3 access している場合は、要求は必要ありません。

リージョンの可用性

Model Region
model-router (2025-08-07) 米国東部 2 (グローバル標準)、スウェーデン中部 (グローバル標準)
model-router (2025-05-19) 米国東部 2 (グローバル標準)、スウェーデン中部 (グローバル標準)

Capabilities

モデル ID Description コンテキスト ウィンドウ 最大出力トークン トレーニング データ (最大)
model-router (2025-08-07) 特定のプロンプトに応答するために基になるモデルのセットからインテリジェントに選択するモデル。 200,000 32,768 (GPT-4.1 series)
100,000 (o4-mini)
128,000 (gpt-5 reasoning models)
16,384 (gpt-5-chat)		 -
model-router (2025-05-19) 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。 200,000 32,768 (GPT-4.1 series)
100,000 (o4-mini)		 2024 年 5 月 31 日

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、コンテキストが大きい API 呼び出しは、プロンプトが正しいモデルにルーティングされた場合にのみ成功します。 そうでない場合、呼び出しは失敗します。

computer-use-preview

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。

サーとパーティ製ライブラリと共に使用すると、モデルは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、マウスとキーボードの入力を制御できます。

Caution

運用環境でプレビュー モデルを使用することはおすすめしません。 プレビュー モデルのすべてのデプロイを、将来のプレビュー バージョンまたは最新の安定した一般公開バージョンにアップグレードします。 プレビューに指定されたモデルは、標準の Azure OpenAI モデルのライフサイクルに従っていません。

computer-use-preview にアクセスするには登録が必要です。 アクセスは、Microsoft の資格条件に基づいて付与されます。 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。

アクセスを要求するには、computer-use-preview 制限付きアクセス モデル アプリケーションにアクセスしてください アクセスが付与されたら、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

Model Region
computer-use-preview 「モデル テーブル」を参照してください。

Capabilities

モデル ID Description コンテキスト ウィンドウ 最大出力トークン トレーニング データ (最大)
computer-use-preview (2025-03-11) Responses API コンピューター使用ツールで使用するための特殊なモデル

-ツール
-ストリーミング
- テキスト (入力と出力)
- 画像 (入力)		 8,192 1,024 2023 年 10 月

o シリーズ モデル

Azure OpenAI o シリーズ モデルは、集中力と能力を高め、推論と問題解決のタスクに取り組むために設計されています。 これらのモデルは、ユーザーの要求の処理と理解により多くの時間を費やし、これまでの反復と比較して、科学、コーディング、数学などの分野で非常に強力になっています。

モデル ID Description 最大要求 (トークン) トレーニング データ (最大)
codex-mini (2025-05-16) o4-mini の微調整化バージョン。
- Responses API.
- 構造化出力
- テキストと画像処理。
- 関数とツール。
機能の完全な要約。		 入力: 200,000
出力: 100,000		 2024 年 5 月 31 日
o3-pro (2025-06-10) - Responses API.
- 構造化出力
- テキストと画像処理。
- 関数とツール。
機能の完全な要約。		 入力: 200,000
出力: 100,000		 2024 年 5 月 31 日
o4-mini (2025-04-16) - 新しい推論モデル。強化された推論能力を提供します。
- Chat Completions API。
- Responses API.
- 構造化出力
- テキストと画像処理。
- 関数とツール。
機能の完全な要約。		 入力: 200,000
出力: 100,000		 2024 年 5 月 31 日
o3 (2025-04-16) - 新しい推論モデル。強化された推論能力を提供します。
- Chat Completions API。
- Responses API.
- 構造化出力
- テキストと画像処理。
- 関数、ツール、および並列ツール呼び出し。
機能の完全な要約。		 入力: 200,000
出力: 100,000		 2024 年 5 月 31 日
o3-mini (2025-01-31) - 推論能力の強化。
- 構造化出力
- テキストのみの処理
- 関数とツール。		 入力: 200,000
出力: 100,000		 2023 年 10 月
o1 (2024-12-17) - 推論能力の強化。
- 構造化出力
- テキストと画像処理。
- 関数とツール。		 入力: 200,000
出力: 100,000		 2023 年 10 月
o1-preview (2024-09-12) 以前のプレビュー バージョン 入力: 128,000
出力: 32,768		 2023 年 10 月
o1-mini (2024-09-12) o1シリーズのより速く、よりコスト効率の高いオプションで、速度とリソース消費の削減を必要とするタスクのコーディングに最適です。
- グローバル標準の展開が既定で使用できるようになりました。
- 現在、標準 (リージョン) のデプロイは、o1-preview の制限付きアクセス リリースの一部としてアクセスが付与されたお客様のみが利用できます。		 入力: 128,000
出力: 65,536		 2023 年 10 月

高度な o シリーズ 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

Model Region
codex-mini 米国東部 2 およびスウェーデン中部 (グローバル標準)。
o3-pro 米国東部 2 およびスウェーデン中部 (グローバル標準)。
o4-mini 「モデル テーブル」を参照してください。
o3 「モデル テーブル」を参照してください。
o3-mini 「モデル テーブル」を参照してください。
o1 「モデル テーブル」を参照してください。
o1-preview 「モデル テーブル」を参照してください。 このモデルは、元の制限付きアクセスの一部としてアクセス権が付与されたお客様のみが使用できます。
o1-mini 「モデル テーブル」を参照してください。

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、英語以外の言語のタスクやビジョン タスクで優れたパフォーマンスを提供しながら、英語テキストおよびコーディング タスクの GPT-4 Turbo と一致し、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 と GPT-4o mini は、標準とグローバル標準のモデル デプロイで利用できます。

このモデルを利用できるサポート対象の標準リージョンまたはグローバル標準リージョンに、新しいリソースを作成するか既存のリソースを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。 プログラムによるデプロイを実行している場合、モデル名は次のようになります:

  • 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、従来の補完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 Completions API でのみ使用できます。

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については、「モデル バージョン」を参照してください。 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は、｢モデルの操作」を参照してください。

モデル ID Description 最大要求 (トークン) トレーニング データ (最大)
gpt-4o (2024-11-20)
GPT-4o (Omni)		 - 構造化出力
- テキストと画像処理。
- JSON モード。
- 並列関数呼び出し。
- 精度と応答性の向上。
- GPT-4 Turbo with Vision と比較した英語のテキストおよびコーディング タスクを含む Parity。
- 英語以外の言語とビジョン タスクでの優れたパフォーマンス。
クリエイティブ ライティング能力の向上。		 入力: 128,000
出力: 16,384		 2023 年 10 月
gpt-4o (2024-08-06)
GPT-4o (Omni)		 - 構造化出力
- テキストと画像処理。
- JSON モード。
- 並列関数呼び出し。
- 精度と応答性の向上。
- GPT-4 Turbo with Vision と比較した英語のテキストおよびコーディング タスクを含む Parity。
- 英語以外の言語とビジョン タスクでの優れたパフォーマンス。		 入力: 128,000
出力: 16,384		 2023 年 10 月
gpt-4o-mini (2024-07-18)
GPT-4o mini		 - GPT-3.5 Turbo シリーズのモデルを置き換えるのに最適な、高速で安価で高機能のモデル。
- テキストと画像処理。
- JSON モード。
- 並列関数呼び出し。		 入力: 128,000
出力: 16,384		 2023 年 10 月
gpt-4o (2024-05-13)
GPT-4o (Omni)		 - テキストと画像処理。
- JSON モード。
- 並列関数呼び出し。
- 精度と応答性の向上。
- GPT-4 Turbo with Vision と比較した英語のテキストおよびコーディング タスクを含む Parity。
- 英語以外の言語とビジョン タスクでの優れたパフォーマンス。		 入力: 128,000
出力: 4,096		 2023 年 10 月
gpt-4 (turbo-2024-04-09)
GPT-4 ターボ ウィズ ビジョン		 新しい一般提供モデル。
- 以前のすべての GPT-4 プレビュー モデル (vision-preview、1106-Preview、0125-Preview) についての代替モデル。
- 機能の可用性は、現在、入力方法とデプロイの種類によって異なります。		 入力: 128,000
出力: 4,096		 2023 年 12 月

Caution

運用環境ではプレビュー モデルを使用しないことをお勧めします。 プレビュー モデルのすべてのデプロイを、将来のプレビュー バージョンまたは最新の安定した一般公開バージョンにアップグレードします。 プレビューに指定されたモデルは、標準の Azure OpenAI モデルのライフサイクルに従っていません。

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 ファミリで最も優れたコスト効率の高いモデルは GPT-3.5 Turbo であり、チャット用に最適化されており、従来の完了タスクにも適しています。 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 を使用する場合に text-davinci-003 する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。

モデル ID Description 最大要求 (トークン) トレーニング データ (最大)
gpt-35-turbo (0125) new - JSON モード。
- 並列関数呼び出し。
- 再現可能な出力 (プレビュー)。
- 要求された形式で応答するときの精度が高くなります。
- 英語以外の関数呼び出しでテキスト エンコードの問題を引き起こしたバグの修正プログラムが含まれています。		 入力: 16,385
出力: 4,096		 2021 年 9 月
gpt-35-turbo (1106) 以前の一般提供モデル。
- JSON モード。
- 並列関数呼び出し。
- 再現可能な出力 (プレビュー)。		 入力: 16,385
出力: 4,096		 2021 年 9 月
gpt-35-turbo-instruct (0914) 補完エンドポイントのみ。
- レガシ補完モデルの置き換え		 4,097 2021 年 9 月

GPT-3.5 Turbo と Chat Completions API を操作する方法の詳細については、詳細なハウツー記事を参照してください。

Embeddings

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 を使用して text-embedding-3-large 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 レポートでは、テストでは、大規模および小規模の第 3 世代埋め込みモデルの両方が MIRACL ベンチマークを使用して平均多言語取得パフォーマンスを向上することを示しています。 MTEB ベンチマークを使用して、英語のタスクのパフォーマンスを引き続き維持します。

評価ベンチマーク text-embedding-ada-002 text-embedding-3-small text-embedding-3-large
MIRACL 平均 31.4 44.0 54.9
MTEB 平均 61.0 62.3 64.6

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。 ディメンションの数を調整できる場合は、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 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 テストでは、第 3 世代モデルのディメンションが text-embeddings-ada-002 の 1,536 ディメンションより小さい場合でも、パフォーマンスは依然として若干良いことが判りました。

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 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。

gpt-image-1 にアクセスするには登録が必要です。 アクセスは、Microsoft の資格条件に基づいて付与されます。 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。

アクセスを要求するには、gpt-image-1 制限付きアクセス モデル アプリケーションにアクセスしてください アクセスが付与されたら、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

Model Region
dall-e-3 米国東部
オーストラリア東部
スウェーデン中部
gpt-image-1 米国西部 3 (グローバル標準)
米国東部地域 2 (グローバル標準)
アラブ首長国連邦北部 (グローバル標準)
ポーランド中部 (グローバル標準)

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。 Sora はプレビュー段階です。

リージョンの可用性

Model Region
sora 米国東部 2

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。

Caution

運用環境でプレビュー モデルを使用することはおすすめしません。 プレビュー モデルのすべてのデプロイを、将来のプレビュー バージョンまたは最新の安定した一般公開バージョンにアップグレードします。 プレビューに指定されたモデルは、標準の Azure OpenAI モデルのライフサイクルに従っていません。

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:

モデル ID Description 最大要求 (トークン) トレーニング データ (最大)
gpt-4o-mini-audio-preview (2024-12-17)
GPT-4o audio		 オーディオとテキスト生成向けのオーディオ モデル。 入力: 128,000
出力: 16,384		 2023 年 9 月
gpt-4o-audio-preview (2024-12-17)
GPT-4o audio		 オーディオとテキスト生成向けのオーディオ モデル。 入力: 128,000
出力: 16,384		 2023 年 9 月
gpt-4o-realtime-preview (2025-06-03)
GPT-4o audio		 リアルタイム オーディオ処理向けのオーディオ モデル。 入力: 128,000
出力: 4,096		 2023 年 10 月
gpt-4o-realtime-preview (2024-12-17)
GPT-4o audio		 リアルタイム オーディオ処理向けのオーディオ モデル。 入力: 128,000
出力: 4,096		 2023 年 10 月
gpt-4o-mini-realtime-preview (2024-12-17)
GPT-4o audio		 リアルタイム オーディオ処理向けのオーディオ モデル。 入力: 128,000
出力: 4,096		 2023 年 10 月

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

モデル ID Description 最大要求数 (オーディオ ファイル サイズ)
whisper 汎用音声認識モデル。 25 MB
gpt-4o-transcribe GPT-4o を搭載した音声テキスト変換モデル。 25 MB
gpt-4o-mini-transcribe GPT-4o mini を搭載した音声テキスト変換モデル。 25 MB

音声翻訳モデル

モデル ID Description 最大要求数 (オーディオ ファイル サイズ)
whisper 汎用音声認識モデル。 25 MB

テキスト読み上げモデル (プレビュー)

モデル ID Description
tts 速度に合わせて最適化されたテキスト読み上げモデル。
tts-hd 品質に最適化されたテキスト読み上げモデル。
gpt-4o-mini-tts GPT-4o mini を搭載したテキスト読み上げモデル。

特定のスタイルまたはトーンで話すように音声をガイドできます。

詳細については、この記事で後述する「オーディオ モデルの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: グローバル展開オプションがあり、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: また、グローバル デプロイ オプションを使用して、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。

すべてのデプロイでまったく同じ推論操作を実行できますが、請求、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。

グローバル標準モデルの提供状況

Region gpt-5、 2025-08-07 gpt-5-mini、 2025-08-07 gpt-5-nano、 2025-08-07 gpt-5-chat, 2025-08-07 o3-pro、 2025-06-10 codex-mini、 2025-05-16 model-router, 2025-08-07 model-router, 2025-05-19 o3、 2025-04-16 o4-mini、 2025-04-16 gpt-image-1、 2025-04-15 gpt-4.1、 2025-04-14 gpt-4.1-nano、 2025-04-14 gpt-4.1-mini、 2025-04-14 computer-use-preview、 2025-03-11 o3-mini、2025-01-31 o1、2024-12-17 o1-mini、2024-09-12 gpt-4o、2024 年 5 月 13 日 gpt-4o、2024-08-06 gpt-4o、2024-11-20 gpt-4o-mini、2024-07-18 gpt-4、turbo-2024-04-09 text-embedding-3-small、1 text-embedding-3-large、1 text-embedding-ada-002、2 gpt-4o-realtime-preview、2024-12-17 gpt-4o-realtime-preview、 2025-06-03 gpt-4o-audio-preview、2024-12-17 gpt-4o-mini-realtime-preview、2024-12-17 gpt-4o-mini-audio-preview、2024-12-17 gpt-4o-transcribe, 2025-03-20 gpt-4o-mini-tts、 2025-03-20 gpt-4o-mini-transcribe, 2025-03-20 o3-deep-research, 2025-06-26
australiaeast - - - - - - - - ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ - ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ - - - - - - - - -
brazilsouth - - - - - - - - ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ - ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ - - - - - - - - -
canadaeast - - - - - - - - ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ - ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ - - - - - - - - -
eastus - - - - - - - - ✅ ✅ - ✅ - ✅ - ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ - - - - ✅ - - - -
eastus2 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ -
francecentral - - - - - - - - ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ - ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ - - - - - - - - -
germanywestcentral - - - - - - - - ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ - ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ - - - - - - - - -
italynorth - - - - - - - - ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ - ✅ ✅ - - - ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ - - - - - - - - -
japaneast - - - - - - - - ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ - ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ - - - - - - - - -
koreacentral - - - - - - - - ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ - ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ - - - - - - - - -
northcentralus - - - - - - - - ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ - - - - - - - - -
norwayeast - - - - - - - - ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ - ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ - - - - - - - - ✅
polandcentral - - - - - - - - ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ - ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ - - - - - - - - -
southafricanorth - - - - - - - - ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ - ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ - - - - - - - - -
southcentralus - - - - - - - - ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ - - - - - - - - -
southindia - - - - - - - - ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ - - - - - - - - -
spaincentral - - - - - - - - ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ - ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ - - - - - - - - -
swedencentral ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ - ✅ - ✅ -
switzerlandnorth - - - - - - - - ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ - ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ - - - - - - - - -
uaenorth - - - - - - - - ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ - ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ - - - - - - - - -
uksouth - - - - - - - - ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ - ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ - - - - - - - - -
westeurope - - - - - - - - ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ - ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ - - - - - - - - -
westus - - - - - - - - ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ - - - - - - - - ✅
westus3 - - - - - - - - ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ - - - - - - - - -

Note

o3-deep-research は現在、Azure AI Foundry Agent Service でのみ使用できます。 詳細については、 ディープ リサーチ ツールのガイダンス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

チャットの完了

Region o1-preview、2024-09-12 o1-mini、2024-09-12 gpt-4o、2024 年 5 月 13 日 gpt-4o、2024-11-20 gpt-4o、2024-08-06 gpt-4o-mini、2024-07-18 gpt-4、turbo-2024-04-09 gpt-35-turbo、1106 gpt-35-turbo、0125
australiaeast - - - ✅ - - - ✅ ✅
canadaeast - - - ✅ - - - ✅ ✅
eastus ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ - ✅
eastus2 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ - ✅
francecentral - - - ✅ - - - ✅ ✅
japaneast - - - ✅ - - - - ✅
northcentralus ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ - ✅
norwayeast - - - ✅ - - - - -
southcentralus ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ - ✅
southindia - - - ✅ - - - ✅ ✅
swedencentral ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
switzerlandnorth - - - ✅ - - - - ✅
uksouth - - - ✅ - - - ✅ ✅
westeurope - - - - - - - - ✅
westus ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
westus3 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ - ✅

Note

現在、o1-mini は、グローバル標準の展開のすべてのお客様が利用できます。

一部のお客様には、o1-mini 制限付きアクセス リリースの一部として、o1-preview への標準 (リージョン) デプロイ アクセスが付与されています。 現時点では、o1-mini 標準 (リージョン) デプロイへのアクセスは拡張されていません。

GPT-4 および GPT-4 Turbo モデルの可用性

GPT-3.5 モデル

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については、「モデル バージョン」を参照してください。 GPT-3.5 Turbo 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は、「モデルを使用した作業」を参照してください。

モデルの微調整

Note

gpt-35-turbo: このモデルの微調整はリージョンのサブセットに限定され、基本モデルが使用可能なすべてのリージョンで使用できるわけではありません。

Azure OpenAI モデルを Azure AI Foundry プロジェクトで使用するか、プロジェクトの外部で使用するかによって、微調整をサポートするリージョンは異なります。

モデル ID 標準のトレーニング リージョン グローバル トレーニング (プレビュー) 最大要求 (トークン) トレーニング データ (最大) Modality
gpt-35-turbo
(1106)		 米国東部 2
米国中北部
スウェーデン中部
スイス西部		 - 入力: 16,385
出力: 4,096		 2021 年 9 月 テキスト間
gpt-35-turbo
(0125)		 米国東部 2
米国中北部
スウェーデン中部
スイス西部		 - 16,385 2021 年 9 月 テキスト間
gpt-4o-mini
(2024-07-18)		 米国中北部
スウェーデン中部		 - 入力: 128,000
出力: 16,384
トレーニング用コンテキストの例の長さ: 65,536		 2023 年 10 月 テキスト間
gpt-4o
(2024-08-06)		 米国東部 2
米国中北部
スウェーデン中部		 - 入力: 128,000
出力: 16,384
トレーニング用コンテキストの例の長さ: 65,536		 2023 年 10 月 テキストと視覚テキスト
gpt-4.1
(2025-04-14)		 米国中北部
スウェーデン中部		 ✅ 入力: 128,000
出力: 16,384
トレーニング用コンテキストの例の長さ: 65,536		 2024 年 5 月 テキストと視覚テキスト
gpt-4.1-mini
(2025-04-14)		 米国中北部
スウェーデン中部		 ✅ 入力: 128,000
出力: 16,384
トレーニング用コンテキストの例の長さ: 65,536		 2024 年 5 月 テキスト間
gpt-4.1-nano (2025-04-14) 米国中北部
スウェーデン中部		 ✅ 入力: 128,000
出力: 16,384
トレーニング例のコンテキスト長: 32,768		 2024 年 5 月 テキスト間
o4-mini
(2025-04-16)		 米国東部 2
スウェーデン中部		 - 入力: 128,000
出力: 16,384
トレーニング用コンテキストの例の長さ: 65,536		 2024 年 5 月 テキスト間

Note

グローバル トレーニング (プレビュー段階) では、トークンごとにより手頃な価格のトレーニングが提供されますが、データ所在地は提供されません。 現在、次のリージョンの Azure OpenAI リソースで使用でき、近日中にさらに多くのリージョンが提供されます:

  • オーストラリア東部
  • ブラジル南部
  • カナダ中部
  • カナダ東部
  • 米国東部
  • 米国東部 2
  • フランス中部
  • ドイツ中西部
  • イタリア北部
  • 東日本 (ビジョンサポートなし)
  • 韓国中部
  • 米国中北部
  • ノルウェー東部
  • ポーランド中部 (4.1 ナノサポートなし)
  • 東南アジア
  • 南アフリカ北部
  • 米国中南部
  • インド南部
  • スペイン中部
  • スウェーデン中部
  • スイス西部
  • スイス北部
  • 英国南部
  • 西ヨーロッパ
  • 米国西部
  • 米国西部 3

アシスタント (プレビュー)

アシスタントについては、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。 プロビジョニングされたスループット ユニットの可用性の詳細については、「プロビジョニングされたスループット」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、次のリージョンでサポートされている場合に使用できます。

Region gpt-4o,2024-05-13 gpt-4o, 2024-08-06 gpt-4o-mini、2024-07-18 gpt-4, 0613 gpt-4、1106-Preview gpt-4、0125-Preview gpt-4、turbo-2024-04-09 gpt-4-32k, 0613 gpt-35-turbo、0613 gpt-35-turbo,1106 gpt-35-turbo,0125 gpt-35-turbo-16k, 0613
australiaeast - - - ✅ ✅ - - ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
eastus ✅ ✅ ✅ - - ✅ ✅ - ✅ - ✅ ✅
eastus2 ✅ ✅ ✅ - ✅ - ✅ - ✅ - ✅ ✅
francecentral - - - ✅ ✅ - - ✅ ✅ ✅ - ✅
japaneast - - - - - - - - ✅ - ✅ ✅
norwayeast - - - - ✅ - - - - - - -
southindia - - - - ✅ - - - - ✅ ✅ -
swedencentral ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ ✅ - ✅
uksouth - - - - ✅ ✅ - - ✅ ✅ ✅ ✅
westus ✅ ✅ ✅ - ✅ - ✅ - - ✅ ✅ -
westus3 ✅ ✅ ✅ - ✅ - ✅ - - - ✅ -

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。

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