Azure AI Foundry Modellerinde Azure OpenAI nedir?

Azure OpenAI, OpenAI'nin o4-mini, o3, gpt-4.1, o3-mini, o1, o1-mini, GPT-4o, GPT-4o mini, GPT-4 Turbo with Vision, GPT-4, GPT-3.5-Turbo ve Embeddings model serisi gibi güçlü dil modellerine REST API erişimi sağlar. Bu modeller içerik oluşturma, özetleme, görüntü anlama, anlamsal arama ve kod çevirisi için doğal dil dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere özel göreviniz için kolayca uyarlanabilir. Kullanıcılar hizmete REST API'leri, Python/C#/JS/Java/Go SDK'ları aracılığıyla erişebilir.

Özelliklere genel bakış

Özellik	Azure OpenAI
Kullanılabilir modeller	o4-mini &o3 gpt-4.1 bilgisayar kullanımı-önizleme o3-mini &o1 o1-mini GPT-4o & GPT-4o mini GPT-4 serisi (GÖRÜNTÜ İşlemeli GPT-4 Turbo dahil) GPT-3.5-Turbo serisi Eklemeler serisi Modeller sayfamızda daha fazla bilgi edinin.
Hassas ayarlama	GPT-4o-mini (önizleme) GPT-4 (önizleme) GPT-3.5-Turbo (0613).
Fiyat	Buradan ulaşabilirsiniz Görüntü işleme özellikli sohbet modelleri hakkında ayrıntılı bilgi için özel fiyatlandırma bilgilerine bakın.
Sanal ağ desteği ve özel bağlantı desteği	Evet.
Yönetimli Kimlik	Evet, Microsoft Entra Id aracılığıyla
Kullanıcı arabirimi deneyimi	Hesap ve kaynak yönetimi için Azure portalı , Model keşfi ve ince ayarlama için Azure AI Foundry
Modelin bölgesel kullanılabilirliği	Model kullanılabilirliği
İçerik filtrelemesi	İstemler ve tamamlamalar, otomatik sistemlerle içerik ilkemize göre değerlendirilir. Yüksek önem derecesi içeriği filtrelenmiştir.

Sorumluluk sahibi yapay zeka

Microsoft olarak, insanları ilk sırada barındıran ilkeler doğrultusunda yapay zekanın ilerletildiğini taahhüt ediyoruz. Azure OpenAI'de sunulan modeller gibi üretken modellerin önemli potansiyel avantajları vardır, ancak dikkatli tasarım ve düşünceli azaltmalar olmadan, bu tür modeller yanlış ve hatta zararlı içerik oluşturma potansiyeline sahiptir. Microsoft, uygunsuz kullanım ve istenmeyen zararlara karşı korunmaya yardımcı olmak için microsoft'un sorumlu yapay zeka kullanımına yönelik ilkelerini dahil ederek müşterilerin Azure OpenAI kullanırken dikkate alması gereken bir Davranış Kuralları'nın benimsenmesi gibi önemli yatırımlar yapmıştır.

Azure OpenAI ile çalışmaya başlama

Azure OpenAI'yi kullanmaya başlamak için Azure aboneliğinizde bir Azure OpenAI kaynağı oluşturmanız gerekir.

Azure OpenAI kaynak oluşturma ve dağıtma kılavuzuyla başlayın.

1. Azure portalı, Azure CLI veya Azure PowerShell aracılığıyla kaynak oluşturabilirsiniz.

2. Azure OpenAI kaynağınız olduğunda GPT-4o gibi bir model dağıtabilirsiniz.

3. Dağıtılan bir modeliniz olduğunda şunları yapabilirsiniz:

   • Modellerin özelliklerini keşfetmek için Azure AI Foundry portalı oyun alanlarını deneyin.
   • REST API veya SDK'ları kullanarak hizmete API çağrıları yapmaya da başlayabilirsiniz.

   Örneğin, oyun parklarında veya kod aracılığıyla gerçek zamanlı ses deneyebilirsiniz.

Uyarı

Bazı Azure OpenAI modellerine veya özelliklerine erişmek için Sınırlı Erişim kayıt formu gereklidir. Azure OpenAI Sınırlı Erişim sayfasında daha fazla bilgi edinin.

Azure OpenAI ve OpenAI karşılaştırması

Azure OpenAI, müşterilere Azure'un güvenlik ve kurumsal vaatleriyle birlikte OpenAI GPT-4, GPT-3, Codex, GPT-image-1 (önizleme), DALL-E, konuşmayı metne dönüştürme ve metni konuşmaya dönüştürme modelleriyle gelişmiş dil yapay zekası sunar. Azure OpenAI, OpenAI ile BIRLIKTE API'leri geliştirerek uyumluluk ve birinden diğerine sorunsuz bir geçiş sağlar.

Azure OpenAI ile müşteriler, OpenAI ile aynı modelleri çalıştırırken Microsoft Azure'ın güvenlik özelliklerine sahip olur. Azure OpenAI özel ağ, bölgesel kullanılabilirlik ve sorumlu yapay zeka içerik filtrelemesi sunar.

Temel kavramlar

Komutlar ve tamamlamalar

Tamamlanma uç noktası, API hizmetinin temel bileşenidir. Bu API, modelin metin girişi, metin çıkarma arabirimine erişim sağlar. Kullanıcıların yalnızca İngilizce metin komutunu içeren bir giriş istemi sağlaması gerekir ve model bir metin tamamlama oluşturur.

Basit bir istem ve tamamlama örneği aşağıda verilmişti:

Komut:""" count to 5 in a for loop """

Tamamlanma: for i in range(1, 6): print(i)

Token'lar

Metin belirteçleri

Azure OpenAI, metni belirteçlere ayırarak işler. Belirteçler sözcükler veya yalnızca karakter öbeklerinden oluşabilir. Örneğin, "hamburger" sözcüğü "ham", "bur" ve "ger" belirteçlerine ayrılırken, "armut" gibi kısa ve ortak bir sözcük tek bir belirteçtir. Birçok belirteç" merhaba" ve "bye" gibi bir boşlukla başlar.

Belirli bir istekte işlenen toplam belirteç sayısı giriş, çıkış ve istek parametrelerinizin uzunluğuna bağlıdır. İşlenen belirteçlerin miktarı, modeller için yanıt gecikme sürenizi ve aktarım hızınızı da etkiler.

Görüntü giriş belirteçleri

Azure OpenAI'nin GPT-4o, GPT-4o-mini ve Vision modeline sahip GPT-4 Turbo ile görüntü işleme yetenekleri, görüntü girişleri tarafından kullanılan toplam token sayısını belirlemek için görüntüye dayalı tokenizasyondan faydalanır. Kullanılan belirteç sayısı iki ana faktöre göre hesaplanır: görüntü ayrıntı düzeyi (düşük veya yüksek) ve görüntünün boyutları. Belirteç maliyetleri şu şekilde hesaplanır:

• Düşük çözünürlük modu
  • Düşük ayrıntı, API'nin yüksek görüntü çözünürlüğü analizi gerektirmeyen senaryolar için daha hızlı yanıtlar döndürmesini sağlar. Düşük ayrıntılı görüntüler için kullanılan belirteçler şunlardır:
    • GPT-4o ve GPT-4 Turbo Görüntü İşlemeyle: Boyuttan bağımsız olarak görüntü başına sabit ücret 85 jeton.
    • GPT-4o mini: Boyut ne olursa olsun, görüntü başına 2833 belirteç sabit ücreti.
  • Örnek: 4096 x 8192 görüntüsü (düşük ayrıntı): Maliyet, düşük ayrıntılı bir görüntü olduğundan ve boyut bu modda maliyeti etkilemediğinden GPT-4o ile sabit 85 belirteçtir.
• Yüksek çözünürlük modu
  • Yüksek ayrıntı, API'nin görüntüleri daha ayrıntılı analiz etmesine olanak tanır. Görüntü belirteçleri görüntünün boyutlarına göre hesaplanır. Hesaplama aşağıdaki adımları içerir:
    1. Görüntü yeniden boyutlandırma: Görüntü, 2048 x 2048 piksel kareye sığacak şekilde yeniden boyutlandırılır. En kısa taraf 768 pikselden büyükse, en kısa kenar 768 piksel uzunluğunda olacak şekilde görüntü daha fazla yeniden boyutlandırılır. Yeniden boyutlandırma sırasında en boy oranı korunur.
    2. Kutucuk hesaplaması: Yeniden boyutlandırıldıktan sonra resim 512 x 512 piksel kutucuklara bölünür. Kısmi kutucuklar tam kutucuğa yuvarlanmış. Kutucuk sayısı, toplam jeton maliyetini belirler.
    3. Belirteç hesaplaması:
       • GPT-4o ve Görüntü İşlemeli GPT-4 Turbo: Her bir 512 x 512 piksel kutucuğun maliyeti 170 belirteçtir. Toplam sayıya fazladan 85 temel belirteç eklenir.
       • GPT-4o mini: Her bir 512 x 512 piksel karonun maliyeti 5667 token. Toplam sayıya fazladan 2833 temel belirteç eklenir.
  • Örnek: 2048 x 4096 resmi (yüksek ayrıntı):
    1. Görüntü başlangıçta 2048 x 2048 piksel kareye sığacak şekilde 1024 x 2048 piksel olarak yeniden boyutlandırılır.
    2. En kısa kenarın en fazla 768 piksel uzunluğunda olmasını sağlamak için görüntü 768 x 1536 piksel olarak yeniden boyutlandırılır.
    3. Görüntü, her biri 512 x 512 piksel olmak üzere 2 x 3 kutucuklara ayrılır.
    4. Son hesaplama:
       • GPT-4o ve Görüntü İşlemeli GPT-4 Turbo için toplam belirteç maliyeti kutucuk başına 6 kutucuk x 170 belirteç + 85 temel belirteç = 1105 belirteçtir.
       • GPT-4o mini için toplam belirteç maliyeti, kutucuk başına 6 kutucuk x 5667 belirteç + 2833 temel belirteç = 36835 belirteçtir.

Görüntü oluşturma belirteçleri

GPT-image-1, önce özel görüntü belirteçleri üreterek görüntüler oluşturur. Hem gecikme süresi hem de nihai maliyet, bir görüntüyü işlemek için gereken belirteç sayısıyla orantılıdır. Oluşturulan belirteçlerin sayısı görüntü boyutlarına ve kalitesine bağlıdır:

Nitelik	Kare (1024×1024)	Portre (1024×1536)	manzara (1536×1024)
Düşük	272 token	408 token	400 jeton
Orta	1056 token	1584 token	1568 belirteçleri
Yüksek	4160 token	6240 belirteçleri	6208 belirteçleri

Kaynaklar

Azure OpenAI, Azure'da yeni bir ürün teklifidir. Azure OpenAI'yi, Azure Aboneliğinizde kaynak veya hizmet örneği oluşturduğunuz diğer Tüm Azure ürünleriyle aynı şekilde kullanmaya başlayabilirsiniz. Azure'ın kaynak yönetimi tasarımı hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.

Dağıtımlar

Azure OpenAI Kaynağı oluşturduktan sonra, API çağrıları yapmaya ve metin oluşturmaya başlamadan önce bir model dağıtmanız gerekir. Bu eylem Dağıtım API'leri kullanılarak yapılabilir. Bu API'ler kullanmak istediğiniz modeli belirtmenize olanak sağlar.

Komut mühendisliği

OpenAI'nin GPT-3, GPT-3.5 ve GPT-4 modelleri istem tabanlıdır. İstem tabanlı modellerde kullanıcı, bir metin istemi girerek ve modelin metin tamamlama özelliği ile bu isteme bir yanıt vermesiyle modelle etkileşim kurar. Bu tamamlanma, modelin giriş metninin devamıdır.

Bu modeller güçlü olsa da, davranışları da istemde hassastır. Bu, istem mühendisliğini geliştirmek için önemli bir beceri haline getirir.

Komut oluşturmak zorlayıcı olabilir. Pratikte komut, istenen görevi tamamlamak için model ağırlıklarını yapılandırmaya yönelik işlev görür, ancak başarılı bir komut oluşturmak genellikle deneyim ve sezgi gerektirir, bu yüzden daha çok bir sanattır, bir bilimden ziyade.

Modeller

Hizmet, kullanıcılara birkaç farklı modele erişim sağlar. Her model farklı bir özellik ve fiyat noktası sağlar.

Görüntü oluşturma modelleri (bazıları önizleme aşamasındadır; bkz. modeller), kullanıcının sağladığı metin istemlerinden görüntü oluşturur ve düzenler.

Ses API'leri modelleri, konuşmayı metne dönüştürmek ve çevirmek için kullanılabilir. Şu anda önizleme aşamasında olan metin okuma modelleri, metni konuşmaya sentezlemek için kullanılabilir.

Modeller kavram sayfamızda her model hakkında daha fazla bilgi edinin.

Sonraki Adımlar

Azure OpenAI'yi destekleyen temel modeller hakkında daha fazla bilgi edinin.