Azure OpenAI Service モデル

  • [アーティクル]

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ごとに異なります。 2024 年 7 月に廃止される GPT-3 やその他のモデルについては、「Azure OpenAI Service のレガシ モデル」を参照してください。

モデル 説明
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-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。

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-Preview
  • gpt-4バージョン:0125-Preview
  • gpt-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 ではサポートされていません。 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。

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。

利用可能なリージョン

リージョン別のモデルの提供状況については、標準とプロビジョニングされたデプロイのモデル マトリックスを参照してください。

GPT-4 Turbo with Vision GA のデプロイ

Studio UI 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 バージョンを選択します。 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-4Version0314
  • gpt-4Version0613
  • gpt-4-32kVersion0613

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 最大要求 (トークン) トレーニング データ (最大)
gpt-4 (0314) 8,192 2021 年 9 月
gpt-4-32k(0314) 32,768 2021 年 9 月
gpt-4 (0613) 8,192 2021 年 9 月
gpt-4-32k (0613) 32,768 2021 年 9 月
gpt-4 (1106-Preview)1
GPT-4 Turbo プレビュー		 入力: 128,000
出力: 4,096		 2023年4月
gpt-4 (0125-Preview)1
GPT-4 Turbo プレビュー		 入力: 128,000
出力: 4,096		 2023年12月
gpt-4 (vision-preview)2
GPT-4 Turbo with Vision Preview		 入力: 128,000
出力: 4,096		 2023 年 4 月
gpt-4 (turbo-2024-04-09) 🆕
GPT-4 Turbo with Vision GA		 入力: 128,000
出力: 4,096		 2023年12月

1 GPT-4 Turbo プレビュー = gpt-4 (0125-Preview) または gpt-4 (1106-Preview)。 このモデルをデプロイするには、[デプロイ] でモデル gpt-4 を選択します。 バージョンには、(0125-Preview) または (1106-Preview) を選択します。

2 GPT-4 Turbo with Vision Preview = gpt-4 (vision-preview)。 このモデルをデプロイするには、[デプロイ] でモデル gpt-4 を選択します。 [モデル バージョン] には、vision-preview を選びます。

注意

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 バージョンと安定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。

Note

gpt-4 と gpt-4-32k のバージョン 0314 は、2024 年 7 月 5 日より前に廃止されます。 gpt-4 と gpt-4-32k のバージョン 0613 は、2024 年 9 月 30 日以降に廃止されます。 モデルのアップグレード動作については、「モデルの更新」を参照してください。

  • 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 バージョン 1106-Preview と 0125-Preview は、将来安定したバージョンの gpt-4 でアップグレードされる予定です。 "自動更新を既定にする" 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 バージョン 1106-preview と 0125-Preview のデプロイは、安定バージョンがリリースされた後にアップグレードが開始します。 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 バージョン 1106-Preview と 0125-Preview のデプロイはアップグレードされず、プレビュー バージョンがリージョンで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。

  • gpt-35-turbo
  • gpt-35-turbo-16k
  • gpt-35-turbo-instruct

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-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。

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。

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

Note

この記事では、展開の種類を [標準] とする Azure OpenAI のすべてのお客様に適用されるモデルとリージョンの可用性について説明します。 一部のお客様は、以下に統合されている表には記載されていないモデルとリージョンの組み合わせにアクセスできます。 プロビジョニング済みデプロイに関する詳細については、プロビジョニング済みに関するガイダンスを参照してください。

標準の展開モデルの可用性

リージョン 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 gpt-35-turbo-instruct、0914 text-embedding-ada-002、1 text-embedding-ada-002、2 text-embedding-3-small、1 text-embedding-3-large、1 babbage-002、1 dall-e-3、3.0 davinci-002、1 tts、001 tts-hd、001 whisper、001
australiaeast ✅ ✅ - ✅ - ✅ - ✅ ✅ - ✅ - - ✅ - - - ✅ - - - -
brazilsouth - - - - - - - - - - - - - ✅ - - - - - - - -
canadaeast ✅ ✅ - - - ✅ - ✅ ✅ ✅ ✅ - - ✅ ✅ ✅ - - - - - -
eastus - - ✅ - - - ✅ ✅ - - ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ - ✅ - - - -
eastus2 - ✅ - - ✅ - - ✅ - - ✅ - - ✅ ✅ ✅ - - - - - ✅
francecentral ✅ ✅ - - - ✅ ✅ ✅ ✅ - ✅ - - ✅ - - - - - - - -
japaneast - - - ✅ - - - ✅ - - ✅ - - ✅ - - - - - - - -
northcentralus - - ✅ - - - - ✅ - ✅ ✅ - - ✅ - - ✅ - ✅ ✅ ✅ ✅
norwayeast - ✅ - - - - - - - - - - - ✅ - - - - - - - ✅
southafricanorth - - - - - - - - - - - - - ✅ - - - - - - - -
southcentralus - - ✅ - - - ✅ - - ✅ - - ✅ ✅ - - - - - - - -
southindia - ✅ - - - - - - ✅ - - - - ✅ - - - - - - - ✅
swedencentral ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ - ✅ ✅ - ✅ ✅ - ✅ - - ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
switzerlandnorth ✅ - - ✅ - ✅ - ✅ - - ✅ - - ✅ - - - - - - - -
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、専用の微調整に関するセクションを参照してください。

標準の展開モデルのクォータ

モデルの既定のクォータは、モデルとリージョンによって異なります。 既定のクォータ制限は変更される可能性があります。

標準的なデプロイのクォータは、1 分あたりのトークン数 (TPM) の観点から説明されています。

リージョン GPT-4 GPT-4-32K GPT-4-Turbo GPT-4-Turbo-V GPT-35-Turbo GPT-35-Turbo-Instruct Text-Embedding-Ada-002 text-embedding-3-small text-embedding-3-large Babbage-002 Babbage-002 - finetune Davinci-002 Davinci-002 - finetune GPT-35-Turbo - finetune GPT-35-Turbo-1106 - finetune GPT-35-Turbo-0125 - finetune
australiaeast 40 K 80 K 80 K 30 K 300 K - 350 K - - - - - - - - -
brazilsouth - - - - - - 350 K - - - - - - - - -
canadaeast 40 K 80 K 80 K - 300 K - 350 K 350 K 350 K - - - - - - -
eastus - - 80 K - 240 K 240 K 240 K 350 K 350 K - - - - - - -
eastus2 - - 80 K - 300 K - 350 K 350 K 350 K - - - - 250 K 250 K 250 K
francecentral 20 K 60 K 80 K - 240 K - 240 K - - - - - - - - -
japaneast - - - 30 K 300 K - 350 K - - - - - - - - -
northcentralus - - 80 K - 300 K - 350 K - - 240 K 250 K 240 K 250 K 250 K 250 K 250 K
norwayeast - - 150 K - - - 350 K - - - - - - - - -
southafricanorth - - - - - - 350 K - - - - - - - - -
southcentralus - - 80 K - 240 K - 240 K - - - - - - - - -
southindia - - 150 K - 300 K - 350 K - - - - - - - - -
swedencentral 40 K 80 K 150 K 30 K 300 K 240 K 350 K - - 240 K 250 K 240 K 250 K 250 K 250 K 250 K
switzerlandnorth 40 K 80 K - 30 K 300 K - 350 K - - - - - - - - -
switzerlandwest - - - - - - - - - - 250 K - 250 K 250 K 250 K 250 K
uksouth - - 80 K - 240 K - 350 K - - - - - - - - -
westeurope - - - - 240 K - 240 K - - - - - - - - -
westus - - 80 K 30 K 300 K - 350 K - - - - - - - - -
westus3 - - 80 K - - - 350 K - - - - - - - - -

1 K = 1,000 TPM (1 分あたりのトークン数) TPM と 1 分あたりの要求数 (RPM) の関係は、現在、1,000 TPM あたり 6 RPM として定義されています。

プロビジョニング済みデプロイ モデルの可用性

リージョン gpt-4、0613 gpt-4、1106-Preview gpt-4、0125-Preview gpt-4、turbo-2024-04-09 gpt-4-32k、0613 gpt-35-turbo、1106 gpt-35-turbo、0125
australiaeast ✅ ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅
brazilsouth ✅ ✅ - - ✅ ✅ -
canadacentral ✅ - - - ✅ - ✅
canadaeast ✅ ✅ - - - ✅ -
eastus ✅ ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅
eastus2 ✅ ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅
francecentral ✅ ✅ ✅ - ✅ - ✅
germanywestcentral ✅ ✅ ✅ - ✅ ✅ -
japaneast - ✅ ✅ - - - ✅
koreacentral ✅ - - - ✅ ✅ -
northcentralus ✅ ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅
norwayeast ✅ - ✅ - ✅ - -
polandcentral ✅ ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅
southafricanorth ✅ ✅ - - ✅ ✅ -
southcentralus ✅ ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅
southindia ✅ ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅
swedencentral ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
switzerlandnorth ✅ ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅
switzerlandwest - - - - - - ✅
uksouth ✅ ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅
westus ✅ ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅
westus3 ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅

Note

gpt-4バージョン:turbo-2024-04-09 のプロビジョニングされたバージョンは、現在、テキストのみに制限されています。

プロビジョニング スループットにアクセスするにはどうすればよいですか?

プロビジョニング スループットを取得するには、Microsoft の営業/アカウント チームに問い合わせる必要があります。 営業/アカウント チームがない場合、残念ながら現時点ではプロビジョニング スループットを購入することはできません。

プロビジョニング済みデプロイに関する詳細については、プロビジョニング済みに関するガイダンスを参照してください。

GPT-4 および GPT-4 Turbo モデルの可用性

パブリック クラウド リージョン

リージョン 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
australiaeast ✅ ✅ - ✅ - ✅
canadaeast ✅ ✅ - - - ✅
eastus - - ✅ - - -
eastus2 - ✅ - - ✅ -
francecentral ✅ ✅ - - - ✅
japaneast - - - ✅ - -
northcentralus - - ✅ - - -
norwayeast - ✅ - - - -
southcentralus - - ✅ - - -
southindia - ✅ - - - -
swedencentral ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅
switzerlandnorth ✅ - - ✅ - ✅
uksouth - ✅ ✅ - - -
westus - ✅ - ✅ - -
westus3 - ✅ - - - -

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) 米国東部
フランス中部
米国中南部
英国南部
gpt-4 (0613) 米国東部
米国東部 2
東日本
英国南部

Azure Government リージョン

Azure Government では、次の GPT-4 モデルを使用できます。

モデル ID モデルの可用性
gpt-4 (1106-Preview) US Gov バージニア州
US Gov アリゾナ

GPT-3.5 モデル

重要

新しい gpt-35-turbo (0125) モデルはさまざまな機能強化が組み込まれました。たとえば、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などです。

GPT-3.5 Turbo は、Chat Completions API と共に使用されます。 GPT-3.5 Turbo バージョン 0301 は Completions API でも使用できますが、これは推奨されません。 GPT-3.5 Turbo バージョン 0613 および 1106 では、Chat Completions API のみがサポートされます。

GPT-3.5 Turbo バージョン 0301 は、リリースされたモデルの最初のバージョンです。 バージョン 0613 は、モデルの 2 番目のバージョンであり、関数呼び出しのサポートが追加されます。

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-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。

Note

gpt-35-turbo と gpt-35-turbo-16k のバージョン 0613 は、2024 年 8 月 1 日より前に廃止されます。 gpt-35-turbo のバージョン 0301 は、2024 年 8 月 1 日より前に廃止されます。 モデルのアップグレード動作については、「モデルの更新」を参照してください。

モデル ID 最大要求 (トークン) トレーニング データ (最大)
gpt-35-turbo1 (0301) 4,096 2021 年 9 月
gpt-35-turbo (0613) 4,096 2021 年 9 月
gpt-35-turbo-16k (0613) 16,384 2021 年 9 月
gpt-35-turbo-instruct (0914) 4,097 2021 年 9 月
gpt-35-turbo (1106) 入力: 16,385
出力: 4,096		 2021 年 9 月
gpt-35-turbo (0125) 新規 入力: 16,385
出力: 4,096		 2021 年 9 月

GPT-3.5-Turbo モデルの可用性

パブリック クラウド リージョン

リージョン gpt-35-turbo、0301 gpt-35-turbo、0613 gpt-35-turbo、1106 gpt-35-turbo、0125 gpt-35-turbo-16k、0613 gpt-35-turbo-instruct、0914
australiaeast - ✅ ✅ - ✅ -
canadaeast - ✅ ✅ ✅ ✅ -
eastus ✅ ✅ - - ✅ ✅
eastus2 - ✅ - - ✅ -
francecentral ✅ ✅ ✅ - ✅ -
japaneast - ✅ - - ✅ -
northcentralus - ✅ - ✅ ✅ -
southcentralus ✅ - - ✅ - -
southindia - - ✅ - - -
swedencentral - ✅ ✅ - ✅ ✅
switzerlandnorth - ✅ - - ✅ -
uksouth ✅ ✅ ✅ - ✅ -
westeurope ✅ - - - - -
westus - - ✅ - - -

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。

Azure Government リージョン

Azure Government では、次の GPT-3.5 ターボ モデルを使用できます。

モデル ID モデルの可用性
gpt-35-turbo (1106-Preview) US Gov バージニア州

埋め込みモデル

これらのモデルは埋め込み API 要求でのみ使用できます。

Note

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。

モデル ID 最大要求 (トークン) 出力ディメンション トレーニング データ (最大)
text-embedding-ada-002 (バージョン 2) 8,191 1,536 2021 年 9 月
text-embedding-ada-002 (バージョン 1) 2,046 1,536 2021 年 9 月
text-embedding-3-large 8,191 3,072 2021 年 9 月
text-embedding-3-small 8,191 1,536 2021 年 9 月

Note

埋め込み用に入力の配列を送信する場合、埋め込みエンドポイントへの呼び出しにつき、配列内での入力項目の最大数は 2048 です。

パブリック クラウド リージョン

リージョン text-embedding-ada-002、1 text-embedding-ada-002、2 text-embedding-3-small、1 text-embedding-3-large、1
australiaeast - ✅ - -
brazilsouth - ✅ - -
canadaeast - ✅ ✅ ✅
eastus ✅ ✅ ✅ ✅
eastus2 - ✅ ✅ ✅
francecentral - ✅ - -
japaneast - ✅ - -
northcentralus - ✅ - -
norwayeast - ✅ - -
southafricanorth - ✅ - -
southcentralus ✅ ✅ - -
southindia - ✅ - -
swedencentral - ✅ - -
switzerlandnorth - ✅ - -
uksouth - ✅ - -
westeurope - ✅ - -
westus - ✅ - -
westus3 - ✅ - -

Azure Government リージョン

Azure Government では、次の埋め込みモデルを使用できます。

モデル ID モデルの可用性
text-embedding-ada-002 (バージョン 2) US Gov バージニア州
US Gov アリゾナ

DALL-E モデル

モデル ID 機能の可用性 最大要求数 (文字)
dalle2 (プレビュー) 米国東部 1,000
dall-e-3 米国東部、オーストラリア東部、スウェーデン中部 4,000

モデルの微調整

babbage-002 と davinci-002 は、指示に従ってトレーニングされていません。 これらの基本モデルのクエリは、トレーニングの進行状況を評価するために、微調整されたバージョンへの参照ポイントとしてのみ実行する必要があります。

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。

モデル ID リージョンの微調整 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

Whisper モデル

モデル ID モデルの可用性 最大要求数 (オーディオ ファイル サイズ)
whisper 米国東部 2
米国中北部
ノルウェー東部
インド南部
スウェーデン中部
西ヨーロッパ		 25 MB

テキスト読み上げモデル (プレビュー)

モデル ID モデルの可用性
tts-1 米国中北部
スウェーデン中部
tts-1-hd 米国中北部
スウェーデン中部

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。 Assistants API、SDK、Azure AI Studio、Azure OpenAI Studio では、次のモデルを使用できます。 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。

リージョン gpt-35-turbo (0613) gpt-35-turbo (1106) gpt-4 (0613) gpt-4 (1106) gpt-4 (0125)
オーストラリア東部 ✅ ✅ ✅ ✅
米国東部 ✅ ✅
米国東部 2 ✅ ✅ ✅
フランス中部 ✅ ✅ ✅ ✅
ノルウェー東部 ✅
スウェーデン中部 ✅ ✅ ✅ ✅
英国南部 ✅ ✅ ✅ ✅

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