Catatan
Akses ke halaman ini memerlukan otorisasi. Anda dapat mencoba masuk atau mengubah direktori.
Akses ke halaman ini memerlukan otorisasi. Anda dapat mencoba mengubah direktori.
Artikel ini menjelaskan cara mengubah versi dan pengaturan model di pembuat prompt. Versi dan pengaturan model dapat memengaruhi performa dan perilaku model AI generatif.
Pilihan Model
Anda dapat mengubah model dengan memilih Model di bagian atas pembuat prompt. Menu tarik-turun memungkinkan Anda untuk memilih dari model AI generatif yang menghasilkan jawaban atas perintah kustom Anda.
Penting
Pada bulan November 2025, kami memigrasikan model o3 ke model penalaran GPT-5. Prompt yang berjalan pada model o3 secara otomatis ditransisikan ke model penalaran GPT-5 tanpa tindakan yang diperlukan dari Anda. Dimungkinkan untuk kembali sementara ke model o3 dengan memintanya melalui permintaan dukungan pada prompt. Pengecualian ini berlangsung hingga 17 Desember 2025, setelah itu model o3 akan dihentikan secara permanen.
Menggunakan prompt di Power Apps atau Power Automate mengonsumsi kredit pembuat prompt, sementara menggunakan prompt di Microsoft Copilot Studio mengonsumsi Kredit Copilot. Pelajari lebih lanjut di Lisensi dan kredit pembuat prompt.
Gambaran Umum
Tabel berikut menjelaskan berbagai model yang tersedia.
| Model GPT | Lisensi | Fungsi | Kategori |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 mini (Model default) |
Tarif dasar | Dilatih pada data hingga Juni 2024. Masukkan hingga 128 ribu token. | Mini |
| GPT-4.1 | Tarif standar | Dilatih pada data hingga Juni 2024. Konteks memungkinkan hingga 128 ribu token. | Umum |
| Obrolan GPT-5 | Tarif standar | Dilatih pada data hingga September 2024. Konteks memungkinkan hingga 128 ribu token. | Umum |
| Penalaran GPT-5 | Tarif premium | Dilatih pada data hingga September 2024. Konteks memungkinkan hingga 400 ribu token. | Dalam |
| Obrolan GPT-5.2 (Eksperimental) | Tarif standar | Konteks memungkinkan hingga 128 ribu token. | Umum |
| Penalaran GPT-5.2 (Eksperimental) | Tarif premium | Dilatih pada data hingga Oktober 2024. Konteks memungkinkan hingga 400 ribu token. | Dalam |
| Soneta Claude 4.5 (Eksperimental) | Tarif standar | Model eksternal dari Anthropic. Konteks memungkinkan hingga 200 ribu token. | Umum |
| Claude Opus 4.1 (Eksperimental) | Tarif premium | Model eksternal dari Anthropic. Konteks memungkinkan hingga 200 ribu token. | Dalam |
GPT-4o mini dan GPT-4o terus digunakan di wilayah pemerintah AS. Model-model ini mengikuti aturan lisensi dan menawarkan fungsionalitas yang masing-masing sebanding dengan GPT-4.1 mini dan GPT-4.1.
Ketersediaan model berbeda di setiap wilayah. Pelajari lebih lanjut ketersediaan model di Ketersediaan model menurut wilayah.
Model Antropik dihosting di luar Microsoft dan tunduk pada persyaratan Antropik dan penanganan data. Pelajari selengkapnya tentang model Anthropic eksternal di Memilih model eksternal sebagai model AI utama.
Lisensi
Dalam agen, alur, atau aplikasi, model yang digunakan oleh prompt mengonsumsi Kredit Copilot, terlepas dari tahapan rilisnya. Pelajari selengkapnya di Manajemen Kredit Copilot.
Jika Anda memiliki kredit AI Builder, kredit tersebut akan digunakan dalam prioritas saat perintah digunakan di Power Apps dan Power Automate. Petunjuk tidak digunakan saat perintah digunakan di Copilot Studio. Pelajari selengkapnya di AI Builder: Ikhtisar lisensi.
Tahap rilis
Model memiliki tahapan rilis yang berbeda. Anda dapat mencoba model eksperimental dan pratinjau baru yang canggih, atau memilih model yang dapat diandalkan dan diuji secara menyeluruh yang tersedia secara umum.
| Tag | KETERANGAN |
|---|---|
| Eksperimental | Digunakan untuk eksperimentasi, dan tidak disarankan untuk penggunaan produksi. Tunduk pada persyaratan pratinjau, dan dapat memiliki batasan pada ketersediaan dan kualitas. |
| Pratinjau | Pada akhirnya, menjadi model yang tersedia secara umum, tetapi saat ini tidak disarankan untuk penggunaan produksi. Tunduk pada persyaratan pratinjau, dan dapat memiliki batasan pada ketersediaan dan kualitas. |
| Tidak ada tag | Tersedia secara umum. Anda dapat menggunakan model ini untuk penggunaan terukur dan produksi. Dalam kebanyakan kasus, model yang tersedia secara umum tidak memiliki batasan pada ketersediaan dan kualitas, tetapi beberapa mungkin masih memiliki beberapa batasan, seperti ketersediaan regional. Penting: Model Anthropic Claude berada pada tahapan eksperimental, meskipun tidak menampilkan tag. |
| Default | Model default untuk semua agen, dan biasanya model ini berkinerja terbaik yang tersedia secara umum. Model default secara berkala ditingkatkan saat model baru yang lebih mampu yang tersedia secara umum. Agen juga menggunakan model default sebagai fallback jika model yang dipilih dimatikan atau tidak tersedia. |
Model eksperimental dan pratinjau mungkin menunjukkan variabilitas performa, kualitas respons, latensi, atau konsumsi pesan, dan mungkin kehabisan waktu atau menjadi tidak tersedia. Mereka tunduk pada ketentuan pratinjau.
Kategorisasi
Tabel berikut ini menjelaskan kategori model yang berbeda.
| Mini | Umum | Dalam | |
|---|---|---|---|
| Performa | Bagus untuk sebagian besar tugas | Unggul untuk tugas yang kompleks | Dilatih untuk tugas penalaran |
| Kecepatan | Pemrosesan lebih cepat | Mungkin lebih lambat karena kerumitan | Lebih lambat, karena alasannya sebelum merespons |
| Kasus penggunaan | Ringkasan, tugas informasi, pemrosesan dokumen dan gambar | Pemrosesan dokumen dan gambar, tugas pembuatan konten tingkat lanjut | Tugas analisis dan penalaran data, pemrosesan dokumen dan gambar |
Saat Anda membutuhkan solusi hemat biaya, tugas yang cukup kompleks, memiliki sumber daya komputasi yang terbatas, atau memerlukan pemrosesan yang lebih cepat, pilih model Mini. Ini ideal untuk proyek dengan kendala anggaran dan aplikasi seperti dukungan pelanggan atau analisis kode yang efisien.
Saat Anda berhadapan dengan tugas multimodal yang sangat kompleks yang memerlukan performa unggul dan analisis terperinci, pilih model Umum. Ini adalah pilihan yang lebih baik untuk proyek skala besar di mana akurasi dan kemampuan canggih sangat penting. Skenario lain di mana ini adalah pilihan yang lebih baik adalah ketika Anda memiliki anggaran dan sumber daya komputasi untuk mendukungnya. Model umum juga lebih disukai untuk proyek jangka panjang yang mungkin tumbuh dalam kompleksitas dari waktu ke waktu.
Untuk proyek yang membutuhkan kemampuan penalaran tingkat lanjut, model Dalam, lebih unggul. Ini cocok untuk skenario yang menuntut pemecahan masalah dan pemikiran kritis yang canggih. Model Dalam unggul di lingkungan di mana penalaran bernuansa, pengambilan keputusan yang kompleks, dan analisis terperinci penting.
Pilih di antara model berdasarkan ketersediaan wilayah, fungsionalitas, kasus penggunaan, dan biaya. Pelajari lebih lanjut di Model ketersediaan menurut wilayah, dan Tabel perbandingan harga.
Ketersediaan model menurut wilayah
Bagian berikut menjelaskan ketersediaan model publik dan Pemerintah AS berdasarkan wilayah.
Ketersediaan umum
Dalam tabel berikut, (GA), (Pratinjau), atau (Eksperimental) berarti bahwa fitur tersebut tersedia tetapi menggunakan layanan Azure OpenAI di wilayah lain. Pelajari lebih lanjut cara mengaktifkan pergerakan data lintas wilayah.
| Fitur | Asia | Australia | Kanada | Eropa | Prancis | Jerman | India | Jepang | Norwegia | Singapura | Afrika Selatan | Amerika Selatan | Korea Selatan | Swedia | Switzerland | Uni Emirat Arab | Inggris Raya | Amerika Serikat |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 mini | GA | GA | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | GA | (GA) | (GA) | GA | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | GA | GA |
| GPT-4.1 | GA | GA | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | GA | (GA) | (GA) | GA | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | GA | GA |
| o3 | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | GA |
| Obrolan GPT-5 | (GA) | (GA) | (GA) | GA | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | GA |
| Penalaran GPT-5 | (GA) | (GA) | (GA) | GA | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | (GA) | GA |
| Obrolan GPT-5.2 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | Eksperimental |
| Penalaran GPT-5.2 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | Eksperimental |
Ketersediaan Pemerintah AS
| Fitur | Government Community Cloud (GCC) | Government Community Cloud – High (GCC High) | Departemen Pertahanan (DOD) |
|---|---|---|---|
| GPT-4o mini | GA | GA | - |
| GPT-4o | GA | GA | - |
| GPT-4o Menggunakan gambar atau dokumen sebagai input | - | - | - |
Pembaruan model
| Model | Status | Tanggal penghentian | Penggantian |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 mini | Tersedia secara umum | Belum ada tanggal | n/a |
| GPT-4.1 | Tersedia secara umum | Belum ada tanggal | n/a |
| Obrolan GPT-5 | Tersedia secara umum | Belum ada tanggal | n/a |
| Penalaran GPT-5 | Tersedia secara umum | Belum ada tanggal | n/a |
| Obrolan GPT-5.2 | Eksperimental | Belum ada tanggal | n/a |
| Penalaran GPT-5.2 | Eksperimental | Belum ada tanggal | n/a |
| Soneta Claude 4.5 | Eksperimental | Belum ada tanggal | n/a |
| Claude Opus 4.1 | Eksperimental | Desember 2025 | Claude Opus 4.5 |
| Claude Opus 4.5 | Ketersediaan tertunda | Belum ada tanggal | n/a |
| o3 | Dihentikan | 4 Desember 2025 | Penalaran GPT-5 |
| GPT-4o mini | Dihentikan | Juli 2025 | GPT-4.1 mini |
| GPT-4o | Dihentikan | Juli 2025 | GPT-4.1 |
| o1 | Dihentikan | Juli 2025 | o3 |
Pengaturan model
Anda dapat mengakses panel pengaturan dengan memilih tiga titik (...) >Pengaturan di bagian atas pembuat perintah. Anda dapat mengubah pengaturan berikut:
- Suhu: Suhu yang lebih rendah menyebabkan hasil yang dapat diprediksi. Suhu yang lebih tinggi memungkinkan respons yang lebih beragam atau kreatif.
- Pengambilan rekaman: Jumlah rekaman yang diambil untuk sumber pengetahuan Anda.
- Sertakan tautan dalam respons: Saat dipilih, respons menyertakan kutipan tautan untuk rekaman yang diambil.
Suhu
Penggeser memungkinkan Anda untuk memilih temperatur model AI generatif. Ini bervariasi antara 0 dan 1. Nilai in memandu model AI generatif tentang berapa banyak kreativitas (1) vs jawaban deterministik (0) yang harus diberikannya.
Temperatur adalah parameter yang mengontrol keacakan output yang dihasilkan oleh model AI. Temperatur yang rendah menghasilkan output yang lebih dapat diprediksi dan konservatif. Sebagai perbandingan, temperatur yang lebih tinggi memungkinkan lebih banyak kreativitas dan keragaman dalam respons. Ini adalah cara untuk menyempurnakan keseimbangan antara keacakan dan determinisme dalam output model.
Secara default, temperaturnya adalah 0, seperti pada prompt yang dibuat sebelumnya.
| Suhu | Fungsi | Penggunaan di |
|---|---|---|
| 0 | Output yang lebih dapat diprediksi dan konservatif. Tanggapan lebih konsisten. |
Prompt yang membutuhkan akurasi tinggi dan variabilitas yang lebih sedikit. |
| 1 | Lebih banyak kreativitas dan keragaman dalam tanggapan. Respons yang lebih bervariasi dan terkadang lebih inovatif. |
Prompt yang membuat konten baru yang siap pakai. |
Menyesuaikan temperatur dapat memengaruhi output model, tetapi tidak menjamin hasil tertentu. Respons AI pada dasarnya bersifat probabilistik dan dapat bervariasi dengan pengaturan temperatur yang sama.
Catatan
Pengaturan suhu tidak tersedia untuk model penalaran GPT-5. Untuk alasan ini, slider dinonaktifkan saat Anda memilih model penalaran GPT-5.