Azure OpenAI Service モデル
Azure OpenAI Service では、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が利用されています。 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 OpenAI Service に関するセクションを参照してください。
| モデル | 説明 |
|---|---|
| o1、o1-mini | 推論と問題解決のタスクに取り組むために特別に設計され、絞られたフォーカスと高い能力を持つ、制限付きアクセス モデルです。 |
| GPT-4o、GPT-4o mini、GPT-4 Turbo | 最新の最も能力の高い 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-4o-Realtime-Preview | 低待機時間の "音声入力、音声出力" 会話をサポートする GPT-4o モデル。 |
| 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。 |
| 埋め込み | 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。 |
| DALL-E | 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。 |
| Whisper | 音声を文字起こしして音声テキスト変換を翻訳できる一連のモデル。 |
| テキスト読み上げ (プレビュー) | テキストを音声に合成できるプレビュー段階の一連のモデル。 |
o1 および o1-mini モデルの制限付きアクセス
Azure OpenAI の o1 と o1-mini 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っています。
| モデル ID | 説明 | 最大要求 (トークン) | トレーニング データ (最大) |
|---|---|---|---|
o1 (2024-12-17) |
o1 シリーズの中で最も能力の高いモデルで、推論能力が強化されています。 アクセスの要求: 制限付きアクセス モデルの申請 - 構造化出力 - テキスト、画像処理 - 機能/ツール |
入力: 200,000 出力: 100,000 |
|
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 シリーズの中のより速く、よりコスト効率の高いオプションであり、速度を必要としリソース消費を削減する必要があるコーディング タスクに最適です。 | 入力: 128,000 出力: 65,536 |
2023年10月 |
可用性
o1 および o1-mini モデルで API アクセスとモデル デプロイが利用可能になりました。 登録が必要であり、Microsoft の適格性条件に基づいてアクセスが許可されます。 以前に o1-preview へのアクセスを申請して受け取ったお客様は、最新モデルの待機リストに自動的に追加されるため、再申請する必要はありません。
アクセスの要求: 制限付きアクセス モデルの申請
アクセス権が付与されたら、モデルごとにデプロイを作成する必要があります。 既存の o1-preview デプロイがある場合、インプレース アップグレードは現在サポートされていません。新しいデプロイを作成する必要があります。
高度な o1 シリーズ モデルの詳細については、「o1 シリーズ推論モデルの概要」を参照してください。
利用可能なリージョン
| モデル | リージョン |
|---|---|
o1 |
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) |
o1-preview |
「モデル テーブル」を参照してください。 |
o1-mini |
「モデル テーブル」を参照してください。 |
GPT-4o-Realtime-Preview
gpt-4o-realtime-preview モデルは GPT-4o モデル ファミリの一部であり、低待機時間の "音声入力、音声出力" の会話をサポートします。 GPT-4o audio は、リアルタイムで低待機時間の会話を処理するように設計されており、サポート エージェント、アシスタント、翻訳者、およびユーザーとの応答性の高いやり取りを必要とするその他のユース ケースに最適です。
GPT-4o audio が利用できるのは、米国東部 2 (eastus2) とスウェーデン中部 (swedencentral) のリージョンにおいてです。 GPT-4o audio を使用するには、サポートされているリージョンのいずれかの中の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。
リソースが作成されたら、GPT-4o audio 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する場合、モデル名は gpt-4o-realtime-preview となります。 GPT-4o audio の使用方法の詳細については、GPT-4o audio のドキュメントを参照してください。
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 | 説明 | 最大要求 (トークン) | トレーニング データ (最大) |
|---|---|---|---|
gpt-4o-realtime-preview (2024-10-01-preview)GPT-4o audio |
リアルタイム オーディオ処理のためのオーディオ モデル | 入力: 128,000 出力: 4,096 |
2023年10月 |
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 と GPT-4o mini は、Standard と Global-Standard 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2024-11-20gpt-4oバージョン2024-08-06gpt-4oバージョン2024-05-13gpt-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 Turbo の最新の GA リリースは次のとおりです。
gpt-4バージョンturbo-2024-04-09
これは、次のプレビュー モデルに代わるものです。
gpt-4バージョン1106-Previewgpt-4バージョン0125-Previewgpt-4バージョンvision-preview
OpenAI と Azure OpenAI GPT-4 Turbo GA モデルの違い
- OpenAI の最新の
0409ターボ モデル バージョンでは、すべての推論要求に対して JSON モードと関数呼び出しがサポートされています。 - Azure OpenAI の最新の
turbo-2024-04-09バージョンでは、現在、画像 (ビジョン) 入力による推論要求を行う場合、JSON モードと関数呼び出しの使用はサポートされていません。 テキスト ベース入力の要求 (image_urlとインライン イメージがない要求) では、JSON モードと関数呼び出しがサポートされています。
gpt-4 vision-preview との違い
- Azure AI 固有の Vision 拡張機能と GPT-4 Turbo with Vision の統合は、
gpt-4バージョン:turbo-2024-04-09ではサポートされません。 これには、光学式文字認識 (OCR)、オブジェクト グラウンディング、ビデオ プロンプト、画像を含むデータの処理の改善が含まれます。
重要
光学式文字認識 (OCR)、オブジェクト グラウンディング、ビデオ プロンプトなどのビジョン拡張機能のプレビュー機能は廃止され、gpt-4 バージョン: vision-preview が turbo-2024-04-09 にアップグレードされると使用できなくなります。 現在これらのプレビュー機能のいずれかに依存している場合、このモデルの自動アップグレードは破壊的変更になります。
GPT-4 Turbo のプロビジョニングされたマネージド可用性
gpt-4バージョンturbo-2024-04-09は、標準デプロイとプロビジョニングされたデプロイの両方で使用できます。 現在、このモデルのプロビジョニングされたバージョンでは、イメージ/ビジョン推論要求はサポートされていません。 このモデルのプロビジョニングされたデプロイでは、テキスト入力のみ受け入れます。 標準のモデル デプロイでは、テキストと画像/ビジョンの両方の推論要求を受け入れます。
GPT-4 Turbo with Vision GA のデプロイ
AI Foundry ポータルから GA モデルをデプロイするには、GPT-4 を選択し、ドロップダウン メニューから turbo-2024-04-09 バージョンを選びます。 gpt-4-turbo-2024-04-09 モデルの既定のクォータは、GPT-4-Turbo の現在のクォータと同じになります。 リージョン別のクォータ制限を参照してください。
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バージョン0314gpt-4バージョン0613gpt-4-32kバージョン0613
各モデルでサポートされているトークン コンテキストの長さは、モデルの概要テーブルで確認できます。
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 Service 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。
| モデル ID | 説明 | 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) |
最新の大きい GA モデル - 構造化出力 - テキスト、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 タスクの同等性 - 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、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 タスクの同等性 - 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 |
最新の小さい GA モデル - 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、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、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 タスクの同等性 - 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 Turbo with Vision |
新しい GA 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。 現在、- 機能の使用の可否は、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 |
gpt-4 (0125-Preview)*GPT-4 Turbo プレビュー |
プレビュー モデル - 1106-Preview に代わるものです - コード生成パフォーマンスが向上 - モデルがタスクを完了しないケースを減らします。 - 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: 128,000 出力: 4,096 |
2023年12月 |
gpt-4 (vision-preview)GPT-4 Turbo with Vision Preview |
プレビュー モデル - テキストと画像の入力を受け入れます。 - 機能強化に対応します - 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: 128,000 出力: 4,096 |
2023 年 4 月 |
gpt-4 (1106-Preview)GPT-4 Turbo プレビュー |
プレビュー 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: 128,000 出力: 4,096 |
2023 年 4 月 |
gpt-4-32k (0613) |
古い GA モデル - ツールによる基本的な関数呼び出し |
32,768 | 2021 年 9 月 |
gpt-4 (0613) |
古い GA モデル - ツールによる基本的な関数呼び出し |
8,192 | 2021 年 9 月 |
gpt-4-32k(0314) |
古い GA モデル - 廃止に関する情報 |
32,768 | 2021 年 9 月 |
gpt-4 (0314) |
古い GA モデル - 廃止に関する情報 |
8,192 | 2021 年 9 月 |
注意事項
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は、将来のプレビュー バージョンか最新の安定 GA バージョンにアップグレードされます。 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-4 バージョン 0125-preview は、以前にバージョン 1106-preview としてリリースされた GPT-4 Turbo プレビューの更新バージョンです。
- GPT-4 バージョン 0125-preview は、gpt-4-1106-preview と比較して、コード生成などのタスクをより完全に完了します。 このため、タスクによっては、GPT-4-0125-preview が gpt-4-1106-preview と比較してより多くの出力を生成することがあります。 お客様には、新しいモデルの出力を比較することをお勧めします。 GPT-4-0125-preview では、英語以外の言語の UTF-8 処理に関する gpt-4-1106-preview のバグにも対処しています。
- GPT-4 バージョン
turbo-2024-04-09は最新の GA リリースであり、0125-Preview、1106-preview、vision-previewに代わるものです。
重要
GPT-4 (gpt-4) バージョン 1106-Preview、0125-Preview、vision-preview は、将来的に安定バージョンの gpt-4 でアップグレードされます。
- "既定値に自動更新する" と "期限切れになったときにアップグレードする" に設定された
gpt-4のバージョン1106-Preview、0125-Preview、vision-previewのデプロイに対しては、安定バージョンがリリースされるとアップグレードが開始されます。 デプロイごとに、API 呼び出しのサービスを中断せず、モデル バージョンのアップグレードが行われます。 アップグレードはリージョン別にステージングされ、完全なアップグレード プロセスには 2 週間かかると予想されます。 - "自動更新なし" に設定された
gpt-4のバージョン1106-Preview、0125-Preview、vision-previewのデプロイはアップグレードされず、リージョン内でプレビュー バージョンがアップグレードされると動作を停止します。 アップグレードのタイミングについては、Azure OpenAI モデルの提供終了と非推奨に関する記事を参照してください。
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。
| モデル ID | 説明 | 最大要求 (トークン) | トレーニング データ (最大) |
|---|---|---|---|
gpt-35-turbo (0125) 新規 |
最新の GA 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) - 要求された形式での応答精度の向上。 - 英語以外の言語の関数呼び出しに対してテキスト エンコードの問題が発生していたバグの修正。 |
入力: 16,385 出力: 4,096 |
2021 年 9 月 |
gpt-35-turbo (1106) |
古い GA 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) |
入力候補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-35-turbo-16k (0613) |
古い GA モデル - ツールによる基本的な関数呼び出し |
16,384 | 2021 年 9 月 |
gpt-35-turbo (0613) |
古い GA モデル - ツールによる基本的な関数呼び出し |
4,096 | 2021 年 9 月 |
gpt-35-turbo1 (0301) |
古い GA モデル - 廃止に関する情報 |
4,096 | 2021 年 9 月 |
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-largetext-embedding-3-smalltext-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。
| 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。
DALL-E
DALL-E 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。 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。
Whisper
Whisper モデルは、音声テキスト変換に使用できます。
Azure AI Speech バッチ文字起こし API を使用して、ささやきモデルを使用することもできます。 Azure AI 音声と Azure OpenAI Service の使い分けの詳細については、「Whisper モデルとは」を参照してください。
テキスト読み上げ (プレビュー)
現在プレビュー段階にある OpenAI テキスト読み上げモデルを使って、テキストを音声に合成できます。
Azure AI 音声経由で OpenAI テキスト読み上げの音声を使うこともできます。 詳細については、Azure OpenAI Service または Azure AI 音声経由の OpenAI テキスト読み上げ音声のガイド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。
Global-Standard モデルの提供状況
| リージョン | o1-preview、2024-09-12 | 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-4o-realtime-preview、2024-10-01 | gpt-4、turbo-2024-04-09 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| australiaeast | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | ✅ |
| brazilsouth | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | ✅ |
| canadaeast | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | ✅ |
| eastus | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | - | ✅ |
| eastus2 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| francecentral | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | ✅ |
| germanywestcentral | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | ✅ |
| japaneast | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | ✅ |
| koreacentral | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | ✅ |
| northcentralus | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | - | ✅ |
| norwayeast | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | ✅ |
| polandcentral | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | ✅ |
| southafricanorth | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | ✅ |
| southcentralus | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | - | ✅ |
| southindia | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | ✅ |
| spaincentral | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | ✅ |
| swedencentral | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| switzerlandnorth | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | ✅ |
| uaenorth | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | ✅ |
| uksouth | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | ✅ |
| westeurope | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | ✅ |
| westus | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | - | ✅ |
| westus3 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | - | ✅ |
この表には、微調整のリージョン別の提供状況は含まれていません。 この情報については、微調整についてのセクションをご覧ください。
エンドポイント別の標準モデル
チャット入力候補
| リージョン | o1-preview、2024-09-12 | o1-mini、2024-09-12 | gpt-4o、2024 年 5 月 13 日 | gpt-4o、2024-08-06 | gpt-4o-mini、2024-07-18 | gpt-4、0613 | gpt-4、1106-Preview | gpt-4、0125-Preview | gpt-4、vision-preview | gpt-4、turbo-2024-04-09 | gpt-4-32k、0613 | gpt-35-turbo、0301 | gpt-35-turbo、0613 | gpt-35-turbo、1106 | gpt-35-turbo、0125 | gpt-35-turbo-16k、0613 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| australiaeast | - | - | - | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | ✅ | - | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| canadaeast | - | - | - | - | - | ✅ | ✅ | - | - | - | ✅ | - | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| eastus | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | - | - | ✅ | - | ✅ | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | ✅ |
| eastus2 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | - | ✅ | - | - | ✅ | - | ✅ | ✅ |
| francecentral | - | - | - | - | - | ✅ | ✅ | - | - | - | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | - | ✅ |
| japaneast | - | - | - | - | - | - | - | - | ✅ | - | - | - | ✅ | - | ✅ | ✅ |
| northcentralus | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | - | - | ✅ | - | ✅ | - | - | ✅ | - | ✅ | ✅ |
| norwayeast | - | - | - | - | - | - | ✅ | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| southcentralus | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | - | - | ✅ | - | ✅ | - | ✅ | - | - | ✅ | - |
| southindia | - | - | - | - | - | - | ✅ | - | - | - | - | - | - | ✅ | ✅ | - |
| swedencentral | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | - | ✅ | ✅ | ✅ | - | ✅ | ✅ | - | ✅ |
| switzerlandnorth | - | - | - | - | - | ✅ | - | - | ✅ | - | ✅ | - | ✅ | - | ✅ | ✅ |
| uksouth | - | - | - | - | - | - | ✅ | ✅ | - | - | - | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| westeurope | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | ✅ | - | - | - | - |
| westus | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | ✅ | ✅ | - | - | - | ✅ | ✅ | - |
| westus3 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | - | ✅ | - | - | - | - | ✅ | - |
GPT-4 および GPT-4 Turbo モデルの可用性
お客様のアクセスを選択する
Azure OpenAI のすべてのお客様が利用できる上記のリージョンに加え、一部の既存のお客様には、その他のリージョンでの GPT-4 のバージョンへのアクセスが許可されています。
| モデル | リージョン |
|---|---|
gpt-4 (0314) gpt-4-32k (0314) |
米国東部 フランス中部 米国中南部 英国南部 |
gpt-4 (0613) gpt-4-32k (0613) |
米国東部 米国東部 2 東日本 英国南部 |
GPT-3.5 モデル
モデル バージョンを参照して、Azure OpenAI Service 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-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説明します。
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 モデルを使用するのが AI Foundry プロジェクト内とプロジェクト外とでは、微調整でサポートされるリージョンが異なる場合があります。
| モデル ID | 微調整リージョン | 最大要求 (トークン) | トレーニング データ (最大) |
|---|---|---|---|
babbage-002 |
米国中北部 スウェーデン中部 スイス西部 |
16,384 | 2021 年 9 月 |
davinci-002 |
米国中北部 スウェーデン中部 スイス西部 |
16,384 | 2021 年 9 月 |
gpt-35-turbo (0613) |
米国東部 2 米国中北部 スウェーデン中部 スイス西部 |
4,096 | 2021 年 9 月 |
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 |
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 |
gpt-4 (0613) 1 |
米国中北部 スウェーデン中部 |
8192 | 2021 年 9 月 |
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 トレーニング例のコンテキスト長: 64,536 |
2023年10月 |
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 トレーニング例のコンテキスト長: 64,536 |
2023年10月 |
1 GPT-4 は現在パブリック プレビューの段階です。
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、従量課金制に関するものです。 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。 以下に示すリージョンでサポートされている場合に、グローバル標準モデルを使用できます。
| リージョン | gpt-35-turbo (0613) |
gpt-35-turbo (1106) |
fine tuned gpt-3.5-turbo-0125 |
gpt-4 (0613) |
gpt-4 (1106) |
gpt-4 (0125) |
gpt-4o (2024-05-13) |
gpt-4o-mini (2024-07-18) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| オーストラリア東部 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ||||
| 米国東部 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ||||
| 米国東部 2 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | |||
| フランス中部 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ||||
| 東日本 | ✅ | |||||||
| ノルウェー東部 | ✅ | |||||||
| スウェーデン中部 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ||
| 英国南部 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ||||
| 米国西部 | ✅ | ✅ | ✅ | |||||
| 米国西部 3 | ✅ | ✅ |
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。