Modelos da Fábrica vendidos diretamente pelo Azure

Azure OpenAI em modelos do Microsoft Foundry

O Azure OpenAI é alimentado por um conjunto diversificado de modelos com diferentes funcionalidades e pontos de preço. A disponibilidade do modelo varia de acordo com a região e a nuvem. Para obter a disponibilidade de modelos do Azure Governamental, consulte OpenAI do Azure no Azure Governamental.

Models	Description
Série GPT-5.1	NOVOgpt-5.1, gpt-5.1-chat, gpt-5.1-codex, gpt-5.1-codex-mini
Sora	NOVO sora-2
Série GPT-5	gpt-5, gpt-5-mini, gpt-5-nano, gpt-5-chat
gpt-oss	modelos de raciocínio com peso livre
codex-mini	Versão ajustada do o4-mini.
Série GPT-4.1	gpt-4.1, gpt-4.1-mini, gpt-4.1-nano
model-router	Um modelo que seleciona de forma inteligente entre um conjunto de modelos de chat subjacentes para responder a um determinado prompt.
computer-use-preview	Um modelo experimental treinado para uso com a ferramenta de uso do computador da API de Respostas.
modelos da série o	Modelos de raciocínio com resolução avançada de problemas e maior foco e capacidade.
GPT-4o, GPT-4o mini e GPT-4 Turbo	Modelos do Azure OpenAI com versões multimodais que podem aceitar tanto texto quanto imagens como entrada.
GPT-4	Um conjunto de modelos que aprimoram o GPT-3.5 e podem entender e gerar código e linguagem natural.
GPT-3.5	Um conjunto de modelos que aprimoram o GPT-3 e podem entender e gerar código e linguagem natural.
Embeddings	Um conjunto de modelos que podem converter texto em um formulário de vetor numérico para facilitar a similaridade de texto.
Geração de imagem	Uma série de modelos que podem gerar imagens originais a partir de linguagem natural.
Video generation	Um modelo que pode gerar cenas de vídeo originais a partir de instruções de texto.
Áudio	Uma série de modelos para conversão de fala em texto, tradução e texto em fala. Modelos de áudio do GPT-4o que dão suporte a interações conversacionais de baixa latência entrada de fala, saída de fala ou geração de áudio.

GPT-5.1

Disponibilidade de região

Modelo	Região
gpt-5.1	Leste dos EUA 2 e Suécia Central (Global Standard e DataZone Standard)
gpt-5.1-chat	Leste dos EUA2 & Suécia Central (Padrão Global)
gpt-5.1-codex	Leste dos EUA2 & Suécia Central (Padrão Global)
gpt-5.1-codex-mini	Leste dos EUA2 & Suécia Central (Padrão Global)

• O registro é necessário para acesso ao gpt-5.1 e gpt-5.1-codex.

O acesso será concedido com base nos critérios de elegibilidade da Microsoft. Os clientes que anteriormente aplicaram e receberam acesso a um modelo de acesso limitado, não precisam se reaplicar, pois suas assinaturas aprovadas receberão automaticamente acesso após a versão do modelo.

ID do modelo	Description	Janela de Contexto	Máx. de Tokens de Saída	Dados de Treinamento (até)
gpt-5.1 (2025-11-13)	- Raciocínio – API de Preenchimentos de Chat. - API de Respostas. – Saídas estruturadas. – Processamento de texto e imagem. – Funções, ferramentas e chamada de ferramenta paralela. - Resumo completo dos recursos.	400,000 Entrada: 272.000 Saída: 128.000	128,000	30 de setembro de 2024
gpt-5.1-chat (2025-11-13)	- Raciocínio – API de Preenchimentos de Chat. - API de Respostas. - Saídas estruturadas – Funções, ferramentas e chamada de ferramenta paralela.	128,000 Entrada: 111.616 Saída: 16.384	16,384	30 de setembro de 2024
gpt-5.1-codex (2025-11-13)	- Somente API de respostas . - Processamento de texto e imagem – Saídas estruturadas. – Funções, ferramentas e chamada de ferramenta paralela. - Resumo completo dos recursos - Otimizado para Codex CLI & Codex VS Code extension	400,000 Entrada: 272.000 Saída: 128.000	128,000	30 de setembro de 2024
gpt-5.1-codex-mini (2025-11-13)	- Somente API de respostas . - Processamento de texto e imagem – Saídas estruturadas. – Processamento de texto e imagem. – Funções, ferramentas e chamada de ferramenta paralela. - Resumo completo dos recursos - Otimizado para Codex CLI & Codex VS Code extension	400,000 Entrada: 272.000 Saída: 128.000	128,000	30 de setembro de 2024

GPT-5

Disponibilidade de região

Modelo	Região
gpt-5 (2025-08-07)	Consulte a tabela de modelos.
gpt-5-mini (2025-08-07)	Consulte a tabela de modelos.
gpt-5-nano (2025-08-07)	Consulte a tabela de modelos.
gpt-5-chat (2025-08-07)	Consulte a tabela de modelos.
gpt-5-chat (2025-10-03)	Leste dos EUA2 (Padrão Global) e Suécia Central (Padrão Global)
gpt-5-codex (2025-09-11)	Leste dos EUA2 (Padrão Global) e Suécia Central (Padrão Global)
gpt-5-pro (2025-10-06)	Leste dos EUA2 (Padrão Global) e Suécia Central (Padrão Global)

• O registro é necessário para acesso aos modelos gpt-5-pro, gpt-5 e gpt-5-codex.

• gpt-5-mini, gpt-5-nano e gpt-5-chat não exigem registro.

O acesso será concedido com base nos critérios de elegibilidade da Microsoft. Os clientes que solicitaram e receberam acesso ao o3anteriormente, não precisam solicitar novamente, pois suas assinaturas aprovadas receberão automaticamente acesso após o lançamento do modelo.

ID do modelo	Description	Janela de Contexto	Máx. de Tokens de Saída	Dados de Treinamento (até)
gpt-5 (2025-08-07)	- Raciocínio – API de Preenchimentos de Chat. - API de Respostas. – Saídas estruturadas. – Processamento de texto e imagem. – Funções, ferramentas e chamada de ferramenta paralela. - Resumo completo dos recursos.	400,000 Entrada: 272.000 Saída: 128.000	128,000	30 de setembro de 2024
gpt-5-mini (2025-08-07)	- Raciocínio – API de Preenchimentos de Chat. - API de Respostas. – Saídas estruturadas. – Processamento de texto e imagem. – Funções, ferramentas e chamada de ferramenta paralela. - Resumo completo dos recursos.	400,000 Entrada: 272.000 Saída: 128.000	128,000	31 de maio de 2024
gpt-5-nano (2025-08-07)	- Raciocínio – API de Preenchimentos de Chat. - API de Respostas. – Saídas estruturadas. – Processamento de texto e imagem. – Funções, ferramentas e chamada de ferramenta paralela. - Resumo completo dos recursos.	400,000 Entrada: 272.000 Saída: 128.000	128,000	31 de maio de 2024
gpt-5-chat (2025-08-07) Preview	– API de Preenchimentos de Chat. - API de Respostas. - Entrada: texto/imagem - Saída: somente texto	128,000	16,384	30 de setembro de 2024
gpt-5-chat (2025-10-03) Visualizar1	– API de Preenchimentos de Chat. - API de Respostas. - Entrada: texto/imagem - Saída: somente texto	128,000	16,384	30 de setembro de 2024
gpt-5-codex (2025-09-11)	- Somente API de respostas . - Entrada: texto/imagem - Saída: somente texto – Saídas estruturadas. – Processamento de texto e imagem. – Funções, ferramentas e chamada de ferramenta paralela. - Resumo completo dos recursos - Otimizado para Codex CLI & Codex VS Code extension	400,000 Entrada: 272.000 Saída: 128.000	128,000	-
gpt-5-pro (2025-10-06)	- Raciocínio - API de Respostas. – Saídas estruturadas. – Processamento de texto e imagem. - Funções e ferramentas - Resumo completo dos recursos.	400,000 Entrada: 272.000 Saída: 128.000	128,000	30 de setembro de 2024

gpt-oss

Disponibilidade de região

Modelo	Região
gpt-oss-120b	Todas as regiões do OpenAI do Azure

Capabilities

ID do modelo	Description	Janela de Contexto	Máx. de Tokens de Saída	Dados de Treinamento (até)
gpt-oss-120b (versão prévia)	– Somente entrada de texto/saída de texto – API de Conclusões de Chat -Streaming – Chamada de função - Saídas estruturadas – Raciocínio – Disponível para a implantação1 e por meio de computação gerenciada	131.072	131.072	31 de maio de 2024
gpt-oss-20b (versão prévia)	– Somente entrada de texto/saída de texto – API de Conclusões de Chat -Streaming – Chamada de função - Saídas estruturadas – Raciocínio – Disponível por meio da computação gerenciada e da Fábrica local	131.072	131.072	31 de maio de 2024

¹ Ao contrário de outros modelos gpt-oss-120b do Azure OpenAI, é necessário um projeto do Foundry para implantar o modelo.

Implantar com código

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"

Série GPT-4.1

Disponibilidade de região

Modelo	Região
gpt-4.1 (2025-04-14)	Consulte a tabela de modelos.
gpt-4.1-nano (2025-04-14)	Consulte a tabela de modelos.
gpt-4.1-mini (2025-04-14)	Consulte a tabela de modelos.

Capabilities

ID do modelo	Description	Janela de contexto	Max_output_tokens	Dados de treinamento (até)
gpt-4.1 (2025-04-14)	– Entrada de texto e imagem - Saída de texto – API de conclusões de chat - API de respostas -Streaming – Chamada de função – Saídas estruturadas (preenchimentos de chat)	- 1,047,576 - 128.000 (implantações gerenciadas provisionadas) - 300.000 (implantações em lote)	32,768	31 de maio de 2024
gpt-4.1-nano (2025-04-14)	– Entrada de texto e imagem - Saída de texto – API de conclusões de chat - API de respostas -Streaming – Chamada de função – Saídas estruturadas (preenchimentos de chat)	- 1,047,576 - 128.000 (implantações gerenciadas provisionadas) - 300.000 (implantações em lote)	32,768	31 de maio de 2024
gpt-4.1-mini (2025-04-14)	– Entrada de texto e imagem - Saída de texto – API de conclusões de chat - API de respostas -Streaming – Chamada de função – Saídas estruturadas (preenchimentos de chat)	- 1,047,576 - 128.000 (implantações gerenciadas provisionadas) - 300.000 (implantações em lote)	32,768	31 de maio de 2024

computer-use-preview

Um modelo experimental treinado para uso com a ferramenta de uso computacional da Responses API.

Ele pode ser usado com bibliotecas de terceiros para permitir que o modelo controle a entrada do mouse e do teclado, ao mesmo tempo em que recebe o contexto de capturas de tela do ambiente atual.

O registro é necessário para acessar o computer-use-preview. O acesso é concedido com base nos critérios de elegibilidade da Microsoft. Os clientes que têm acesso a outros modelos de acesso limitado ainda precisam solicitar acesso para esse modelo.

Para solicitar acesso, vá para computer-use-preview solicitação de modelo de acesso limitado. Quando o acesso for concedido, você precisa criar uma implantação para o modelo.

Disponibilidade de região

Modelo	Região
computer-use-preview	Consulte a tabela de modelos.

Capabilities

ID do modelo	Description	Janela de contexto	Max_output_tokens	Dados de treinamento (até)
computer-use-preview (2025-03-11)	Modelo especializado para uso com a ferramenta de uso do computador da API de Respostas -Ferramentas -Streaming – Texto (entrada/saída) – Imagem (entrada)	8,192	1,024	Outubro de 2023

Modelos da série o

Os modelos da série o do Azure OpenAI são projetados para lidar com tarefas de raciocínio e solução de problemas com maior foco e capacidade. Esses modelos gastam mais tempo processando e entendendo a solicitação do usuário, o que os torna excepcionalmente competentes em áreas como ciência, programação e matemática, em comparação com as iterações anteriores.

ID do modelo	Description	Máx. de solicitações (tokens)	Dados de treinamento (até)
codex-mini (2025-05-16)	Versão ajustada do o4-mini. - API de Respostas. – Saídas estruturadas. – Processamento de texto e imagem. – Funções e ferramentas. Resumo completo dos recursos.	Entrada: 200.000 Saída: 100.000	31 de maio de 2024
o3-pro (2025-06-10)	- API de Respostas. – Saídas estruturadas. – Processamento de texto e imagem. – Funções e ferramentas. Resumo completo dos recursos.	Entrada: 200.000 Saída: 100.000	31 de maio de 2024
o4-mini (2025-04-16)	- Novo modelo de raciocínio, oferecendo habilidades de raciocínio aprimoradas. – API de Preenchimentos de Chat. - API de Respostas. – Saídas estruturadas. – Processamento de texto e imagem. – Funções e ferramentas. Resumo completo dos recursos.	Entrada: 200.000 Saída: 100.000	31 de maio de 2024
o3 (2025-04-16)	- Novo modelo de raciocínio, oferecendo habilidades de raciocínio aprimoradas. – API de Preenchimentos de Chat. - API de Respostas. – Saídas estruturadas. – Processamento de texto e imagem. – Funções, ferramentas e chamada de ferramenta paralela. Resumo completo dos recursos.	Entrada: 200.000 Saída: 100.000	31 de maio de 2024
o3-mini (31/01/2025)	- Habilidades de raciocínio aprimoradas. – Saídas estruturadas. – Processamento somente de texto. – Funções e ferramentas.	Entrada: 200.000 Saída: 100.000	Outubro de 2023
o1 (2024-12-17)	- Habilidades de raciocínio aprimoradas. – Saídas estruturadas. – Processamento de texto e imagem. – Funções e ferramentas.	Entrada: 200.000 Saída: 100.000	Outubro de 2023
o1-preview (2024-09-12)	Versão prévia mais antiga.	Entrada: 128.000 Saída: 32.768	Outubro de 2023
o1-mini (2024-09-12)	Uma opção mais rápida e econômica na série o1, ideal para codificar tarefas que exigem velocidade e menor consumo de recursos. – Implantação Global Standard disponível por padrão. – As implantações Standard (regionais) estão disponíveis apenas para clientes selecionados que receberam acesso como parte da versão de acesso limitado do o1-preview.	Entrada: 128.000 Saída: 65.536	Outubro de 2023

Para saber mais sobre modelos avançados da série O, consulte Introdução aos modelos de raciocínio.

Disponibilidade de região

Modelo	Região
codex-mini	Leste dos EUA2 & Suécia Central (Global Standard).
o3-pro	Leste dos EUA2 & Suécia Central (Global Standard).
o4-mini	Consulte a tabela de modelos.
o3	Consulte a tabela de modelos.
o3-mini	Consulte a tabela de modelos.
o1	Consulte a tabela de modelos.
o1-preview	Consulte a tabela de modelos. Esse modelo está disponível apenas para clientes que receberam acesso como parte do acesso limitado original.
o1-mini	Consulte a tabela de modelos.

GPT-4o e GPT-4 Turbo

O GPT-4o integra texto e imagens em um único modelo, o que permite manipular vários tipos de dados simultaneamente. Essa abordagem multimodal melhora a precisão e a capacidade de resposta nas interações entre humanos e computadores. O GPT-4o tem as mesmas tarefas de codificação e texto em inglês que o GPT-4 Turbo, enquanto oferece um desempenho superior em idiomas diferentes do inglês e em tarefas de visão, definindo novos parâmetros de comparação para os recursos de IA.

Modelos de GPT-4 e GPT-4 Turbo

Esses modelos só podem ser usados com a API de Preenchimentos de Chat.

Consulte versões do Modelo para saber mais sobre como a OpenAI do Azure lida com atualizações de versão do modelo. Consulte Trabalhar com modelos para saber como exibir e definir as configurações de versão do modelo de suas implantações do GPT-4.

ID do modelo	Description	Máx. de solicitações (tokens)	Dados de treinamento (até)
gpt-4o (2024-11-20) GPT-4o (Omni)	– Saídas estruturadas. – Processamento de texto e imagem. – Modo JSON. – Chamada de função paralela. – Precisão e capacidade de resposta aprimoradas. – Paridade com o texto em inglês e tarefas de codificação em comparação ao GPT-4 Turbo com o Visão. – Desempenho superior em idiomas não ingleses e em tarefas de visão. – Capacidade de escrita criativa aprimorada.	Entrada: 128.000 Saída: 16.384	Outubro de 2023
gpt-4o (2024-08-06) GPT-4o (Omni)	– Saídas estruturadas. – Processamento de texto e imagem. – Modo JSON. – Chamada de função paralela. – Precisão e capacidade de resposta aprimoradas. – Paridade com o texto em inglês e tarefas de codificação em comparação ao GPT-4 Turbo com o Visão. – Desempenho superior em idiomas não ingleses e em tarefas de visão.	Entrada: 128.000 Saída: 16.384	Outubro de 2023
gpt-4o-mini (18/07/2024) GPT-4o mini	- Modelo rápido, barato e capaz, ideal para substituir modelos da série GPT-3.5 Turbo. – Processamento de texto e imagem. – Modo JSON. – Chamada de função paralela.	Entrada: 128.000 Saída: 16.384	Outubro de 2023
gpt-4o (2024-05-13) GPT-4o (Omni)	– Processamento de texto e imagem. – Modo JSON. – Chamada de função paralela. – Precisão e capacidade de resposta aprimoradas. – Paridade com o texto em inglês e tarefas de codificação em comparação ao GPT-4 Turbo com o Visão. – Desempenho superior em idiomas não ingleses e em tarefas de visão.	Entrada: 128.000 Saída: 4.096	Outubro de 2023
gpt-4 (turbo-2024-04-09) GPT-4 Turbo com Visão	Novo modelo disponível em geral. - Substituição de todos os modelos de versão prévia do GPT-4 anteriores (vision-preview, 1106-Preview, 0125-Preview). - A disponibilidade do recurso é atualmente diferente, dependendo do método de entrada e do tipo de implantação.	Entrada: 128.000 Saída: 4.096	Dezembro de 2023

GPT-3.5

Os modelos GPT-3.5 conseguem entender e gerar linguagem natural ou código. O modelo mais capaz e econômico da família GPT-3.5 é o GPT-3.5 Turbo, que é otimizado para chat e também funciona bem para tarefas de preenchimento tradicionais. O GPT-3.5 Turbo está disponível para uso com a API de Conclusão de Chat. O GPT-3.5 Turbo Instruct tem recursos semelhantes ao text-davinci-003 quando você usa a API de Preenchimentos em vez da API de Preenchimentos de Chat. Recomendamos o uso do GPT-3.5 Turbo e do GPT-3.5 Turbo Instruct em vez dos modelos herdados GPT-3.5 e GPT-3.

ID do modelo	Description	Máx. de solicitações (tokens)	Dados de treinamento (até)
gpt-35-turbo (0125) novo	– Modo JSON. – Chamada de função paralela. – Saída reproduzível (versão prévia). – Maior precisão quando ele responde em formatos solicitados. – Inclui uma correção para um bug que causou um problema de codificação de texto para chamadas de função de idioma que não o inglês.	Entrada: 16.385 Saída: 4.096	Setembro de 2021
gpt-35-turbo (1106)	Modelo mais antigo disponível. – Modo JSON. – Chamada de função paralela. – Saída reproduzível (versão prévia).	Entrada: 16.385 Saída: 4.096	Setembro de 2021
gpt-35-turbo-instruct (0914)	Somente ponto de extremidade de preenchimentos. – Substituição de modelos de preenchimento herdados.	4,097	Setembro de 2021

Para saber mais sobre como interagir com o GPT-3.5 Turbo e a API de Preenchimentos de Chat, confira nosso artigo de instruções detalhadas.

Embeddings

text-embedding-3-large é o modelo de inserção mais recente e mais capaz. Não é possível atualizar entre modelos de inserção. Para passar do uso de text-embedding-ada-002 para text-embedding-3-large, você precisa gerar novas inserções.

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

A OpenAI informa que os testes mostram que os modelos de inserção de terceira geração grandes e pequenos oferecem melhor desempenho médio de recuperação de vários idiomas com o parâmetro de comparação MIRACL. Eles ainda mantêm o desempenho para tarefas em inglês com o parâmetro de comparação MTEB.

Parâmetro de comparação de avaliação	text-embedding-ada-002	text-embedding-3-small	text-embedding-3-large
Média MIRACL	31.4	44.0	54.9
Média MTEB	61.0	62.3	64.6

Os modelos de inserções de terceira geração dão suporte à redução do tamanho da inserção por meio de um novo parâmetro dimensions. Normalmente, inserções maiores são mais caras de uma perspectiva de computação, memória e armazenamento. Quando pode ajustar o número de dimensões, você obtém mais controle sobre o custo geral e o desempenho. Não há suporte para o parâmetro dimensions em todas as versões da biblioteca Python do OpenAI 1.x. Para aproveitar esse parâmetro, recomendamos que você atualize para a versão mais recente: pip install openai --upgrade.

O teste de parâmetro de comparação MTEB da OpenAI constatou que, mesmo quando as dimensões do modelo de terceira geração são reduzidas para menos do que as 1.536 dimensões de text-embeddings-ada-002, o desempenho permanece ligeiramente melhor.

Modelos de geração de imagem

Os modelos de geração de imagem geram imagens a partir de instruções de texto que o usuário fornece. Os modelos da série GPT-image-1 estão em versão prévia de acesso limitado. DALL-E 3 está geralmente disponível para uso com APIs REST. DALL-E 2 e DALL-E 3 com SDKs de cliente estão em versão prévia.

O registro é necessário para acessar gpt-image-1 ou gpt-image-1-mini. O acesso é concedido com base nos critérios de elegibilidade da Microsoft. Os clientes que têm acesso a outros modelos de acesso limitado ainda precisam solicitar acesso para esse modelo.

Para solicitar acesso, vá para gpt-image-1 solicitação de modelo de acesso limitado. Quando o acesso for concedido, você precisa criar uma implantação para o modelo.

Disponibilidade de região

Modelo	Região
dall-e-3	Leste dos EUA Leste da Austrália Suécia Central
gpt-image-1	Oeste dos Estados Unidos 3 (Padrão Global) Leste dos Estados Unidos 2 (Padrão Global) Norte dos Emirados Árabes Unidos (Padrão Global) Polônia Central (Padrão Global) Suécia Central (Padrão Global)
gpt-image-1-mini	Oeste dos Estados Unidos 3 (Padrão Global) Leste dos Estados Unidos 2 (Padrão Global) Norte dos Emirados Árabes Unidos (Padrão Global) Polônia Central (Padrão Global) Suécia Central (Padrão Global)

Modelos de geração de vídeo

Sora é um modelo de IA do OpenAI que pode criar cenas de vídeo realistas e imaginativas a partir de instruções de texto. O Sora está em versão prévia.

Disponibilidade de região

Modelo	Região
sora	Leste dos EUA 2 (Padrão Global) Suécia Central (Padrão Global)
sora-2	Leste dos EUA 2 (Padrão Global) Suécia Central (Padrão Global)

Modelos de áudio

Os modelos de áudio no Azure OpenAI estão disponíveis via as APIs realtime, completions e audio.

Modelos de áudio GPT-4o

Os modelos de áudio do GPT 4o fazem parte da família de modelos GPT-4o e oferecem suporte a interações de conversação de baixa latência, do tipo entrada de fala, saída de fala ou geração de áudio.

Detalhes sobre o máximo de tokens de solicitação e dados de treinamento estão disponíveis na tabela a seguir:

ID do modelo	Description	Máx. de solicitações (tokens)	Dados de treinamento (até)
gpt-4o-mini-audio-preview (2024-12-17) Áudio GPT-4o	Modelo de áudio para geração de áudio e texto.	Entrada: 128.000 Saída: 16.384	Setembro de 2023
gpt-4o-audio-preview (2024-12-17) Áudio GPT-4o	Modelo de áudio para geração de áudio e texto.	Entrada: 128.000 Saída: 16.384	Setembro de 2023
gpt-4o-realtime-preview (2025-06-03) Áudio GPT-4o	Modelo de áudio para processamento de áudio em tempo real.	Entrada: 128.000 Saída: 4.096	Outubro de 2023
gpt-4o-realtime-preview (2024-12-17) Áudio GPT-4o	Modelo de áudio para processamento de áudio em tempo real.	Entrada: 128.000 Saída: 4.096	Outubro de 2023
gpt-4o-mini-realtime-preview (2024-12-17) Áudio GPT-4o	Modelo de áudio para processamento de áudio em tempo real.	Entrada: 128.000 Saída: 4.096	Outubro de 2023
gpt-realtime (28-08-2025) (GA) gpt-realtime-mini (2025-10-06) gpt-audio(28/08/2025) gpt-audio-mini(06-10-2025)	Modelo de áudio para processamento de áudio em tempo real.	Entrada: 28.672 Saída: 4.096	Outubro de 2023

Para comparar a disponibilidade de modelos de áudio GPT-4o em todas as regiões, consulte a tabela de modelos.

API de áudio

Os modelos de áudio por meio da /audio API podem ser usados para conversão de fala em texto, tradução e conversão de texto em fala.

Modelos de conversão de fala em texto

ID do modelo	Description	Solicitação máxima (tamanho do arquivo de áudio)
whisper	Modelo de reconhecimento de fala de uso geral.	25 MB
gpt-4o-transcribe	Modelo de conversão de fala em texto da plataforma GPT-4o.	25 MB
gpt-4o-mini-transcribe	Modelo de conversão de fala em texto da plataforma MINI GPT-4o.	25 MB
gpt-4o-transcribe-diarize	Modelo de conversão de fala em texto com reconhecimento automático de fala.	25 MB

Modelos de tradução de fala

ID do modelo	Description	Solicitação máxima (tamanho do arquivo de áudio)
whisper	Modelo de reconhecimento de fala de uso geral.	25 MB

Modelos de conversão de texto em fala (versão prévia)

ID do modelo	Description
tts	Modelo de conversão de texto em fala otimizado para velocidade.
tts-hd	Modelo de conversão de texto em fala otimizado para qualidade.
gpt-4o-mini-tts	Modelo de conversão de texto em fala da plataforma GPT-4o mini. Você pode orientar a voz a falar em um estilo ou tom específico.

Para obter mais informações, consulte Disponibilidade da região de modelos de áudio mais adiante neste artigo.

Tabela de resumo de modelos e disponibilidade por região

Modelos por tipo de implantação

O OpenAI do Azure fornece aos clientes opções sobre a estrutura de hospedagem que se ajusta aos seus padrões de negócios e de uso. O serviço oferece dois tipos principais de implantação:

• Standard: tem uma opção de implantação global, roteando o tráfego globalmente para fornecer uma taxa de transferência mais alta.
• Provisionado: também tem uma opção de implantação global, permitindo que os clientes comprem e implantem unidades produtividade provisionadas em toda a infraestrutura global do Azure.

Todas as implantações podem executar exatamente as mesmas operações de inferência, mas a cobrança, a escala e o desempenho são substancialmente diferentes. Para saber mais sobre os tipos de implantação do OpenAI do Azure, confira nosso Guia de tipos de implantação.

Essa tabela não inclui informações de ajuste fino de disponibilidade regional. Consulte a seção de ajuste fino para obter essas informações.

Modelos de implantação padrão (regionais) por ponto de extremidade

Modelos de ajuste fino

ID do modelo	Regiões de treinamento Standard	Treinamento global	Máx. de solicitações (tokens)	Dados de treinamento (até)	Modality
gpt-4o-mini (2024-07-18)	Centro-Norte dos EUA Suécia Central	✅	Entrada: 128.000 Saída: 16.384 Comprimento do contexto de exemplo de treinamento: 65.536	Outubro de 2023	Texto para texto
gpt-4o (2024-08-06)	Leste dos EUA 2 Centro-Norte dos EUA Suécia Central	✅	Entrada: 128.000 Saída: 16.384 Comprimento do contexto de exemplo de treinamento: 65.536	Outubro de 2023	Texto e visão para texto
gpt-4.1 (2025-04-14)	Centro-Norte dos EUA Suécia Central	✅	Entrada: 128.000 Saída: 16.384 Comprimento do contexto de exemplo de treinamento: 65.536	Maio de 2024	Texto e visão para texto
gpt-4.1-mini (2025-04-14)	Centro-Norte dos EUA Suécia Central	✅	Entrada: 128.000 Saída: 16.384 Comprimento do contexto de exemplo de treinamento: 65.536	Maio de 2024	Texto para texto
gpt-4.1-nano (2025-04-14)	Centro-Norte dos EUA Suécia Central	✅	Entrada: 128.000 Saída: 16.384 Comprimento do contexto do exemplo de treinamento: 32.768	Maio de 2024	Texto para texto
o4-mini (2025-04-16)	Leste dos EUA 2 Suécia Central	-	Entrada: 128.000 Saída: 16.384 Comprimento do contexto de exemplo de treinamento: 65.536	Maio de 2024	Texto para texto

Assistentes (versão prévia)

Para Assistentes, você precisa de uma combinação de um modelo com suporte e uma região com suporte. Determinadas ferramentas e funcionalidades exigem os modelos mais recentes. Os modelos a seguir estão disponíveis na API, no SDK e no Foundry dos Assistentes. A tabela a seguir é para implantação padrão. Para obter informações sobre a disponibilidade da unidade de produtividade provisionada, consulte Taxa de transferência provisionada. Os modelos e regiões listados podem ser usados com os Assistentes v1 e v2. Você poderá usar modelos Standard Global se eles tiverem suporte nas regiões a seguir.

Região	gpt-4o, 2024-05-13	gpt-4o, 2024-08-06	gpt-4o-mini, 2024-07-18	gpt-4, 0613	gpt-4, Versão Prévia 1106	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	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	-	✅	✅
noruega-leste	-	-	-	-	✅	-	-	-	-	-	-	-
sul da Índia	-	-	-	-	✅	-	-	-	-	✅	✅	-
swedencentral	✅	✅	✅	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	-	✅
uksouth	-	-	-	-	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	✅
westus	✅	✅	✅	-	✅	-	✅	-	-	✅	✅	-
westus3	✅	✅	✅	-	✅	-	✅	-	-	-	✅	-

Aposentadoria modelo

Para obter as informações mais recentes sobre descontinuações modelo, consulte o guia de descontinuação modelo.

Conteúdo relacionado

• Modelos da Fábrica de parceiros e da comunidade
• Retirada e depreciação do modelo
• Saiba mais sobre como trabalhar com modelos do Azure OpenAI
• Saiba mais sobre o Azure OpenAI
• Saiba mais sobre o ajuste fino de modelos do Azure OpenAI

Modelos do Black Forest Labs vendidos diretamente pelo Azure

A coleção BFL (Black Forest Labs) de modelos de geração de imagem inclui FLUX.1 Kontext [pro] para geração e edição no contexto e FLUX1.1 [pro] para geração de texto para imagem.

Você pode executar esses modelos por meio da API do provedor de serviços BFL e também por meio dos pontos de extremidade images/generations e images/edits.

Consulte esta coleção de modelos no portal do Microsoft Foundry.

Modelos deepSeek vendidos diretamente pelo Azure

A família de modelos DeepSeek inclui o DeepSeek-R1, que se destaca em tarefas de raciocínio usando um processo de treinamento passo a passo, como linguagem, raciocínio científico e tarefas de codificação.

Consulte esta coleção de modelos no portal do Foundry.

Meta modelos vendidos diretamente pelo Azure

Os modelos e ferramentas do Meta Llama são uma coleção de modelos gerativos de IA para raciocínio textual e visual, pré-treinados e ajustados. Os modelos Meta variam em escala para incluir:

• SLM (pequenos modelos de linguagem) como modelos base 1B e 3B e instrução para inferência no dispositivo e borda
• LLM (grandes modelos de linguagem) de tamanho médio, como modelos de base e instrução de 7B, 8B e 70B
• Modelos de alto desempenho, como o Meta Llama 3.1-405B Instruct para casos de uso de destilação e geração de dados sintéticos.

Consulte esta coleção de modelos no portal do Foundry. Você também pode encontrar vários modelos Meta disponíveis de parceiros e da comunidade.

Modelos da Microsoft vendidos diretamente pelo Azure

Os modelos da Microsoft incluem vários grupos de modelos, como modelos mai, modelos Phi, modelos de IA de serviços de saúde e muito mais.

Consulte a coleção de modelos da Microsoft no portal do Foundry. Você também pode encontrar vários modelos da Microsoft disponíveis de parceiros e da comunidade.

Modelo de roteador

Um roteador de modelos é um grande modelo de linguagem que seleciona de maneira inteligente um conjunto de modelos de chat subjacentes para responder a determinado prompt. Para obter mais informações, consulte a visão geral do roteador de modelo.

Disponibilidade de região

Modelo	Região
model-router (2025-08-07)	Leste dos EUA 2 (Global Standard e Zonas de Dados Standard), Suécia Central (Global Standard e Zonas de Dados Standard)
model-router (2025-05-19)	Leste dos EUA 2 (Global Standard e Zonas de Dados Standard), Suécia Central (Global Standard e Zonas de Dados Standard)
model-router (2025-11-18)	Leste dos EUA 2 (Global Standard e Zonas de Dados Standard), Suécia Central (Global Standard e Zonas de Dados Standard)

A cobrança para implantações de roteador de modelo Padrão da Zona de Dados começará não antes de 1º de novembro de 2025.

Capabilities

ID do modelo	Description	Janela de contexto	Max_output_tokens	Dados de treinamento (até)
model-router (2025-08-07)	Um modelo que seleciona de forma inteligente um conjunto de modelos subjacentes para responder a um determinado prompt.	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)	Um modelo que seleciona de forma inteligente um conjunto de modelos subjacentes para responder a um determinado prompt.	200,000	32.768 (GPT-4.1 series) 100.000 (o4-mini)	31 de maio de 2024
model-router (2025-11-18)	Um modelo que seleciona de forma inteligente um conjunto configurável de modelos de chat subjacentes para responder a um determinado prompt.	TBD	TBD	TBD

Janelas de contexto maiores são compatíveis com alguns dos modelos subjacentes. Isso significa que uma chamada à API com um contexto maior só terá êxito se o prompt for roteado para o modelo certo. Caso contrário, a chamada falhará.

Modelos mistral vendidos diretamente pelo Azure

Consulte a coleção de modelos mistral no portal do Foundry. Você também pode encontrar vários modelos Mistral disponíveis de parceiros e da comunidade.

Modelos xAI vendidos diretamente pelo Azure

Os modelos Grok da xAI nos Modelos do Foundry incluem um conjunto diversificado de modelos projetados para se destacarem em vários domínios empresariais com diferentes funcionalidades e preços, incluindo:

• O Grok 3, um modelo de raciocínio não-inteligente pré-treinado pelo datacenter do Colossus, é adaptado para casos de uso de negócios, como extração de dados, codificação e resumo de texto, com excelentes capacidades de seguir instruções. Ele dá suporte a uma janela de contexto de 131.072 tokens, permitindo lidar com inputs extensos com coerência e profundidade, e é hábil em estabelecer conexões entre domínios e idiomas.

• Por outro lado, o Grok 3 Mini é um modelo de raciocínio leve, treinado para enfrentar problemas de agentes, codificação, matemática e ciência avançada com computação em tempo de teste. Também dá suporte a uma janela de contexto de 131.072 tokens para reconhecer bases de código e documentos empresariais e destaca-se no uso de ferramentas para resolver problemas lógicos complexos em ambientes novos, oferecendo rastreamento de raciocínio bruto para inspeção do usuário com orçamentos de pensamento ajustáveis.

• O Grok Code Fast 1, um modelo de raciocínio rápido e eficiente projetado para uso em aplicativos de codificação agente. Ele foi pré-treinado em uma mistura de dados focada em codificação, depois pós-treinado em demonstrações de várias tarefas de codificação e uso de ferramentas, bem como demonstrações de comportamentos corretos de recusa com base na política de segurança do xAI. O registro é necessário para acesso ao modelo grok-code-fast-1.

• O Grok 4 Fast, um modelo de linguagem otimizado para eficiência que oferece capacidades de raciocínio comparáveis ao Grok 4, mas com latência e custo significativamente menores. Além disso, ele pode eliminar completamente o processo de raciocínio para aplicações ultra-rápidas. Ele é treinado para o uso seguro e eficaz de ferramentas, com comportamentos de recusa embutidos, um prompt fixo do sistema que reforça a segurança e filtros de entrada para evitar o uso indevido.

• O Grok 4 é o modelo de raciocínio mais recente do xAI com recursos avançados de raciocínio e uso de ferramentas, permitindo que ele obtenha um novo desempenho de última geração em comparação com os parâmetros de comparação acadêmicos e do setor desafiadores. O registro é necessário para acesso ao modelo grok-4.

Consulte a coleção de modelos xAI no portal do Foundry.

Disponibilidade da região do modelo por tipo de implantação

O Foundry Models oferece opções para a estrutura de hospedagem que se ajusta aos seus padrões de negócios e de uso. O serviço oferece dois tipos principais de implantação:

• Standard: tem uma opção de implantação global, roteando o tráfego globalmente para fornecer uma taxa de transferência mais alta.
• Provisionado: Também oferece uma opção de implantação global, permitindo que você compre e implante unidades de capacidade provisionada em toda a infraestrutura global do Azure.

Todas as implantações executam as mesmas operações de inferência, mas a cobrança, a escala e o desempenho diferem. Para obter mais informações sobre tipos de implantação, consulte Tipos de implantação em Modelos de Fundimento.

Conteúdo relacionado

• Modelos da Fábrica de parceiros e da comunidade
• Visão geral da implantação para modelos Foundry
• Adicionar e configurar modelos no Foundry Models
• Tipos de implantação em Modelos de Fundimento