Azure OpenAI Service modelleri

Makale
10/04/2024

Azure OpenAI Service, farklı özelliklere ve fiyat noktalarına sahip çeşitli modeller tarafından desteklenir. Model kullanılabilirliği bölgeye ve buluta göre değişir. Azure Kamu model kullanılabilirliği için lütfen openAI hizmeti Azure Kamu bakın.

Modeller	Açıklama
o1-önizleme ve o1-mini	Daha fazla odak ve yetenekle akıl yürütme ve sorun çözme görevlerini ele almak için özel olarak tasarlanmış sınırlı erişim modelleri.
GPT-4o & GPT-4o mini & GPT-4 Turbo	Hem metin hem de görüntüleri giriş olarak kabul edebilen, çok modüllü sürümlere sahip en son en yetenekli Azure OpenAI modelleri.
GPT-4o ses	Düşük gecikme süresi, "konuşma, konuşma dışarı" konuşma etkileşimlerini destekleyen bir GPT-4o modeli.
GPT-4	GPT-3.5'te iyileştiren ve doğal dil ve kod anlayıp oluşturabilen bir model kümesi.
GPT-3.5	GPT-3'te iyileştiren ve doğal dil ve kod anlayıp oluşturabilen bir model kümesi.
Eklemeler	Metin benzerliğini kolaylaştırmak için metni sayısal vektör biçimine dönüştürebilen bir model kümesi.
DALL-E	Doğal dilden özgün görüntüler oluşturabilen bir dizi model.
Fısıldamak	Önizlemede konuşmayı metne dönüştürebilen ve çevirebilen bir dizi model.
Metin okuma (Önizleme)	Önizlemede metinleri konuşmaya sentezleyebilecek bir dizi model.

o1-önizleme ve o1-mini modelleri sınırlı erişim

Azure OpenAI o1-preview ve o1-mini modelleri, daha fazla odak ve yetenekle akıl yürütme ve sorun çözme görevlerini ele almak için özel olarak tasarlanmıştır. Bu modeller kullanıcının isteğini işlemek ve anlamak için daha fazla zaman harcar ve bu da onları önceki yinelemelerle karşılaştırıldığında bilim, kodlama ve matematik gibi alanlarda son derece güçlü hale getirir.

Model Kimliği	Açıklama	Maksimum İstek (belirteçler)	Eğitim Verileri (en fazla)
`o1-preview` (2024-09-12)	Gelişmiş mantık yetenekleri sunan o1 serisinin en yetenekli modeli.	Giriş: 128.000 Çıkış: 32.768	Ekim 2023
`o1-mini` (2024-09-12)	Hız ve daha düşük kaynak tüketimi gerektiren görevleri kodlamak için ideal olan o1 serisinde daha hızlı ve daha uygun maliyetli bir seçenek.	Giriş: 128.000 Çıkış: 65.536	Ekim 2023

Kullanılabilirlik

o1-preview ve o1-mini modelleri artık API erişimi ve model dağıtımı için kullanılabilir. Kayıt gereklidir ve Erişim Microsoft'un uygunluk ölçütlerine göre verilir.

Erişim isteme: sınırlı erişim modeli uygulaması

Erişim verildikten sonra her model için bir dağıtım oluşturmanız gerekir.

API desteği

API sürümünde 2024-09-01-previewo1 serisi modelleri için destek eklendi.

max_tokens parametresi kullanım dışı bırakıldı ve yeni max_completion_tokens parametreyle değiştirildi. o1 serisi modelleri yalnızca parametresiyle max_completion_tokens çalışır.

Kullanım

Bu modeller şu anda sohbet tamamlama API'sini kullanan diğer modellerle aynı parametre kümesini desteklememektedir. Şu anda yalnızca çok sınırlı bir alt küme desteklendiğinden, top_pgibi temperatureyaygın parametreler kullanılamaz ve bunları dahil etmek isteğinizin başarısız olmasına neden olur. o1-preview ve o1-mini modelleri de ileti dizisinin bir parçası olarak sistem ileti rolünü kabul etmeyecektir.

Yeni max_completion_tokens parametreden yararlanmak için OpenAI Python kitaplığı sürümünüzü yükseltmeniz gerekebilir.

pip install openai --upgrade

Kimlik doğrulaması için Microsoft Entra Id kullanmaya yeniyseniz bkz . Microsoft Entra Id kimlik doğrulaması ile Azure OpenAI Hizmetini yapılandırma.

from openai import AzureOpenAI
from azure.identity import DefaultAzureCredential, get_bearer_token_provider

token_provider = get_bearer_token_provider(
    DefaultAzureCredential(), "https://cognitiveservices.azure.com/.default"
)

client = AzureOpenAI(
  azure_endpoint = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT"), 
  azure_ad_token_provider=token_provider,
  api_version="2024-09-01-preview"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="o1-preview-new", # replace with the model deployment name of your o1-preview, or o1-mini model
    messages=[
        {"role": "user", "content": "What steps should I think about when writing my first Python API?"},
    ],
    max_completion_tokens = 5000

)

print(response.model_dump_json(indent=2))

Yeni max_completion_tokens parametreden yararlanmak için OpenAI Python kitaplığı sürümünüzü yükseltmeniz gerekebilir.

pip install openai --upgrade


from openai import AzureOpenAI

client = AzureOpenAI(
  azure_endpoint = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT"), 
  api_key=os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY"),  
  api_version="2024-09-01-preview"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="o1-preview-new", # replace with the model deployment name of your o1-preview, or o1-mini model
    messages=[
        {"role": "user", "content": "What steps should I think about when writing my first Python API?"},
    ],
    max_completion_tokens = 5000

)

print(response.model_dump_json(indent=2))

{
  "id": "chatcmpl-AEj7pKFoiTqDPHuxOcirA9KIvf3yz",
  "choices": [
    {
      "finish_reason": "stop",
      "index": 0,
      "logprobs": null,
      "message": {
        "content": "Writing your first Python API is an exciting step in developing software that can communicate with other applications. An API (Application Programming Interface) allows different software systems to interact with each other, enabling data exchange and functionality sharing. Here are the steps you should consider when creating your first Python API:\n\n1. **Define the Purpose and Requirements**\n\n   - **Identify the Functionality**: Clearly outline what your API is supposed to do. What data or services will it provide to the users?\n   - **Determine the Endpoints**: Plan the different URLs (endpoints) through which users can access the API functionalities.\n   - **Specify Request and Response Formats**: Decide on the data formats (usually JSON) for incoming requests and outgoing responses.\n\n2. **Choose the Right Framework**\n\n   Python offers several frameworks for building APIs. Two of the most popular are:\n\n   - **Flask**: A lightweight and flexible web framework, great for small to medium-sized APIs.\n   - **FastAPI**: A modern, high-performance framework for building APIs with Python 3.6+ types, offering automatic interactive documentation.\n\n   **Example**:\n   ```bash\n   pip install flask\n   ```\n   or\n   ```bash\n   pip install fastapi uvicorn\n   ```\n\n3. **Set Up the Development Environment**\n\n   - **Create a Virtual Environment**: Isolate your project dependencies using `venv` or `conda`.\n   - **Install Required Packages**: Ensure all necessary libraries and packages are installed.\n\n   **Example**:\n   ```bash\n   python -m venv env\n   source env/bin/activate  # On Windows use `env\\Scripts\\activate`\n   ```\n\n4. **Implement the API Endpoints**\n\n   - **Write the Code for Each Endpoint**: Implement the logic that handles requests and returns responses.\n   - **Use Decorators to Define Routes**: In frameworks like Flask, you use decorators to specify the URL endpoints.\n\n   **Example with Flask**:\n   ```python\n   from flask import Flask, request, jsonify\n\n   app = Flask(__name__)\n\n   @app.route('/hello', methods=['GET'])\n   def hello_world():\n       return jsonify({'message': 'Hello, World!'})\n\n   if __name__ == '__main__':\n       app.run(debug=True)\n   ```\n\n5. **Handle Data Serialization and Deserialization**\n\n   - **Parsing Incoming Data**: Use libraries to parse JSON or other data formats from requests.\n   - **Formatting Output Data**: Ensure that responses are properly formatted in JSON or XML.\n\n6. **Implement Error Handling**\n\n   - **Handle Exceptions Gracefully**: Provide meaningful error messages and HTTP status codes.\n   - **Validate Input Data**: Check for required fields and appropriate data types to prevent errors.\n\n   **Example**:\n   ```python\n   @app.errorhandler(404)\n   def resource_not_found(e):\n       return jsonify(error=str(e)), 404\n   ```\n\n7. **Add Authentication and Authorization (If Necessary)**\n\n   - **Secure Endpoints**: If your API requires, implement security measures such as API keys, tokens (JWT), or OAuth.\n   - **Manage User Sessions**: Handle user login states and permissions appropriately.\n\n8. **Document Your API**\n\n   - **Use Tools Like Swagger/OpenAPI**: Automatically generate interactive API documentation.\n   - **Provide Usage Examples**: Help users understand how to interact with your API.\n\n   **Example with FastAPI**:\n   FastAPI automatically generates docs at `/docs` using Swagger UI.\n\n9. **Test Your API**\n\n   - **Write Unit and Integration Tests**: Ensure each endpoint works as expected.\n   - **Use Testing Tools**: Utilize tools like `unittest`, `pytest`, or API testing platforms like Postman.\n\n   **Example**:\n   ```python\n   import unittest\n   class TestAPI(unittest.TestCase):\n       def test_hello_world(self):\n           response = app.test_client().get('/hello')\n           self.assertEqual(response.status_code, 200)\n   ```\n\n10. **Optimize Performance**\n\n    - **Improve Response Times**: Optimize your code and consider using asynchronous programming if necessary.\n    - **Manage Resource Utilization**: Ensure your API can handle the expected load.\n\n11. **Deploy Your API**\n\n    - **Choose a Hosting Platform**: Options include AWS, Heroku, DigitalOcean, etc.\n    - **Configure the Server**: Set up the environment to run your API in a production setting.\n    - **Use a Production Server**: Instead of the development server, use WSGI servers like Gunicorn or Uvicorn.\n\n    **Example**:\n    ```bash\n    uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 80\n    ```\n\n12. **Monitor and Maintain**\n\n    - **Logging**: Implement logging to track events and errors.\n    - **Monitoring**: Use monitoring tools to track performance and uptime.\n    - **Update and Patch**: Keep dependencies up to date and patch any security vulnerabilities.\n\n13. **Consider Versioning**\n\n    - **Plan for Updates**: Use versioning in your API endpoints to manage changes without breaking existing clients.\n    - **Example**:\n      ```python\n      @app.route('/v1/hello', methods=['GET'])\n      ```\n\n14. **Gather Feedback and Iterate**\n\n    - **User Feedback**: Encourage users to provide feedback on your API.\n    - **Continuous Improvement**: Use the feedback to make improvements and add features.\n\n**Additional Tips**:\n\n- **Keep It Simple**: Start with a minimal viable API and expand functionality over time.\n- **Follow RESTful Principles**: Design your API according to REST standards to make it intuitive and standard-compliant.\n- **Security Best Practices**: Always sanitize inputs and protect against common vulnerabilities like SQL injection and cross-site scripting (XSS).\nBy following these steps, you'll be well on your way to creating a functional and robust Python API. Good luck with your development!",
        "refusal": null,
        "role": "assistant",
        "function_call": null,
        "tool_calls": null
      },
      "content_filter_results": {
        "hate": {
          "filtered": false,
          "severity": "safe"
        },
        "protected_material_code": {
          "filtered": false,
          "detected": false
        },
        "protected_material_text": {
          "filtered": false,
          "detected": false
        },
        "self_harm": {
          "filtered": false,
          "severity": "safe"
        },
        "sexual": {
          "filtered": false,
          "severity": "safe"
        },
        "violence": {
          "filtered": false,
          "severity": "safe"
        }
      }
    }
  ],
  "created": 1728073417,
  "model": "o1-preview-2024-09-12",
  "object": "chat.completion",
  "service_tier": null,
  "system_fingerprint": "fp_503a95a7d8",
  "usage": {
    "completion_tokens": 1843,
    "prompt_tokens": 20,
    "total_tokens": 1863,
    "completion_tokens_details": {
      "audio_tokens": null,
      "reasoning_tokens": 448
    },
    "prompt_tokens_details": {
      "audio_tokens": null,
      "cached_tokens": 0
    }
  },
  "prompt_filter_results": [
    {
      "prompt_index": 0,
      "content_filter_results": {
        "custom_blocklists": {
          "filtered": false
        },
        "hate": {
          "filtered": false,
          "severity": "safe"
        },
        "jailbreak": {
          "filtered": false,
          "detected": false
        },
        "self_harm": {
          "filtered": false,
          "severity": "safe"
        },
        "sexual": {
          "filtered": false,
          "severity": "safe"
        },
        "violence": {
          "filtered": false,
          "severity": "safe"
        }
      }
    }
  ]
}

Bölgesel kullanılabilirlik

Onaylı müşteriler için Doğu ABD2 ve İsveç Orta'da standart ve küresel standart dağıtım için kullanılabilir.

GPT-4o ses

Model gpt-4o-realtime-preview , GPT-4o model ailesinin bir parçasıdır ve düşük gecikme süresi, "konuşma, konuşma dışarı" konuşma etkileşimlerini destekler. GPT-4o ses, gerçek zamanlı, düşük gecikme süreli konuşma etkileşimlerini işleyecek şekilde tasarlanmıştır ve bu da destek aracıları, yardımcılar, çevirmenler ve bir kullanıcıyla son derece hızlı yanıt veren diğer kullanım örnekleri için mükemmel bir uyum sağlar.

GPT-4o sesi Doğu ABD 2 (eastus2) ve İsveç Orta (swedencentral) bölgelerinde kullanılabilir. GPT-4o ses özelliğini kullanmak için desteklenen bölgelerden birinde mevcut bir kaynak oluşturmanız veya kullanmanız gerekir.

Kaynağınız oluşturulduğunda GPT-4o ses modelini dağıtabilirsiniz. Programlı dağıtım gerçekleştiriyorsanız, model adı olur gpt-4o-realtime-preview. GPT-4o ses kullanma hakkında daha fazla bilgi için GPT-4o ses belgelerine bakın.

En fazla istek belirteci ve eğitim verileri hakkındaki ayrıntılar aşağıdaki tabloda yer alır.

Model Kimliği	Açıklama	Maksimum İstek (belirteçler)	Eğitim Verileri (en fazla)
`gpt-4o-realtime-preview` (2024-10-01-preview) GPT-4o ses	Gerçek zamanlı ses işleme için ses modeli	Giriş: 128.000 Çıkış: 4.096	Ekim 2023

GPT-4o ve GPT-4 Turbo

GPT-4o, metinleri ve görüntüleri tek bir modelde tümleştirerek birden çok veri türünü aynı anda işlemesini sağlar. Bu çok modüllü yaklaşım, insan-bilgisayar etkileşimlerinde doğruluğu ve yanıt hızını artırır. GPT-4o, İngilizce olmayan dillerde ve görüntü işlerinde üstün performans sunarak yapay zeka özellikleri için yeni karşılaştırmalar ayarlayarak İngilizce metin ve kodlama görevlerinde GPT-4 Turbo ile eşleşir.

GPT-4o ve GPT-4o mini modellerine Nasıl yaparım? erişin?

GPT-4o ve GPT-4o mini, standart ve küresel standart model dağıtımı için kullanılabilir.

Modelin kullanılabilir olduğu desteklenen bir standart veya genel standart bölgede mevcut bir kaynak oluşturmanız veya kullanmanız gerekir.

Kaynağınız oluşturulduğunda GPT-4o modellerini dağıtabilirsiniz. Programlı dağıtım gerçekleştiriyorsanız model adları şunlardır:

gpt-4oSürüm 2024-08-06
gpt-4o, Sürüm 2024-05-13
gpt-4o-miniSürüm 2024-07-18

GPT-4 Turbo

GPT-4 Turbo, OpenAI'nin önceki modellerinden daha yüksek doğrulukla zor sorunları çözebilen büyük bir çok modüllü modeldir (metin veya görüntü girişlerini kabul etme ve metin oluşturma). GPT-3.5 Turbo ve eski GPT-4 modelleri gibi GPT-4 Turbo da sohbet için optimize edilmiştir ve geleneksel tamamlama görevleri için iyi çalışır.

GPT-4 Turbo'nun en son GA sürümü:

gpt-4Sürüm: turbo-2024-04-09

Bu, aşağıdaki önizleme modellerinin yerini alır:

gpt-4Sürüm: 1106-Preview
gpt-4Sürüm: 0125-Preview
gpt-4Sürüm: vision-preview

OpenAI ile Azure OpenAI GPT-4 Turbo GA Modelleri Arasındaki Farklar

OpenAI'nin en son 0409 turbo modeli sürümü tüm çıkarım istekleri için JSON modunu ve işlev çağrısını destekler.
Azure OpenAI'nin en son turbo-2024-04-09 sürümü şu anda görüntü (görüntü) girişiyle çıkarım istekleri yaparken JSON modu ve işlev çağrısı kullanımını desteklememektedir. Metin tabanlı giriş istekleri (ve satır içi görüntüleri olmayan image_url istekler), JSON modunu ve işlev çağrılarını destekler.

gpt-4 vision-preview ile arasındaki farklar

Azure AI'ye özgü Görüntü İşleme geliştirmeleri ile GPT-4 Turbo ve Görüntü İşleme tümleştirmesi Şu Sürüm için gpt-4 desteklenmez: turbo-2024-04-09. Buna Optik Karakter Tanıma (OCR), nesne topraklama, video istemleri ve görüntülerle verilerinizin daha iyi işlenmesi dahildir.

GPT-4 Turbo tarafından sağlanan yönetilen kullanılabilirlik

gpt-4Sürüm: turbo-2024-04-09 hem standart hem de sağlanan dağıtımlar için kullanılabilir. Şu anda bu modelin sağlanan sürümü görüntü/görüntü çıkarım isteklerini desteklememektedir. Bu modelin sağlanan dağıtımları yalnızca metin girişini kabul eder. Standart model dağıtımları hem metin hem de görüntü/görüntü çıkarım isteklerini kabul eder.

Görüntü İşleme GA ile GPT-4 Turbo Dağıtma

Ga modelini Studio kullanıcı arabiriminden GPT-4 dağıtmak için açılan menüden turbo-2024-04-09 sürümü seçin ve ardından seçin. Model için gpt-4-turbo-2024-04-09 varsayılan kota, GPT-4-Turbo için geçerli kotayla aynı olacaktır. Bölgesel kota sınırlarına bakın.

GPT-4

GPT-4, GPT-4 Turbo'ya öncülüdür. Hem GPT-4 hem de GPT-4 Turbo modellerinin temel model adı vardır gpt-4. Model sürümünü inceleyerek GPT-4 ve Turbo modelleri arasında ayrım yapabilirsiniz.

gpt-4Sürüm 0314
gpt-4Sürüm 0613
gpt-4-32kSürüm 0613

Model özet tablosunda her model tarafından desteklenen belirteç bağlamı uzunluğunu görebilirsiniz.

GPT-4 ve GPT-4 Turbo modelleri

Bu modeller yalnızca Sohbet Tamamlama API'siyle kullanılabilir.

Azure OpenAI Hizmeti'nin model sürümü yükseltmelerini nasıl işlediğini ve GPT-4 dağıtımlarınızın model sürümü ayarlarını görüntülemeyi ve yapılandırmayı öğrenmek için modellerle çalışmayı öğrenmek için model sürümlerine bakın.

Model Kimliği	Açıklama	Maksimum İstek (belirteçler)	Eğitim Verileri (en fazla)
`gpt-4o` (2024-08-06) GPT-4o (Omni)	En son büyük GA modeli - Yapılandırılmış çıkışlar - Metin, görüntü işleme - JSON Modu - paralel işlev çağrısı - Geliştirilmiş doğruluk ve yanıt hızı - Görüntü İşlemeli GPT-4 Turbo ile karşılaştırıldığında İngilizce metin ve kodlama görevleriyle eşlik - İngilizce olmayan dillerde ve görme görevlerinde üstün performans	Giriş: 128.000 Çıkış: 16.384	Ekim 2023
`gpt-4o-mini` (2024-07-18) GPT-4o mini	En son küçük GA modeli - GPT-3.5 Turbo serisi modelleri değiştirmek için ideal hızlı, ucuz, yetenekli model. - Metin, görüntü işleme - JSON Modu - paralel işlev çağrısı	Giriş: 128.000 Çıkış: 16.384	Ekim 2023
`gpt-4o` (2024-05-13) GPT-4o (Omni)	Metin, görüntü işleme - JSON Modu - paralel işlev çağrısı - Geliştirilmiş doğruluk ve yanıt hızı - Görüntü İşlemeli GPT-4 Turbo ile karşılaştırıldığında İngilizce metin ve kodlama görevleriyle eşlik - İngilizce olmayan dillerde ve görme görevlerinde üstün performans	Giriş: 128.000 Çıkış: 4.096	Ekim 2023
`gpt-4` (turbo-2024-04-09) Görüntü İşlemeli GPT-4 Turbo	Yeni GA modeli - Önceki tüm GPT-4 önizleme modellerinin (`vision-preview`, `1106-Preview`, `0125-Preview`) yerini alır. - Özellik kullanılabilirliği şu anda giriş yöntemine ve dağıtım türüne bağlı olarak farklıdır.	Giriş: 128.000 Çıkış: 4.096	Aralık 2023
`gpt-4` (0125-Önizleme)* GPT-4 Turbo Önizleme	Önizleme Modeli -1106-Preview'ın yerini alır - Daha iyi kod oluşturma performansı - Modelin bir görevi tamamlamadığı durumları azaltır - JSON Modu - paralel işlev çağrısı - yeniden üretilebilir çıkış (önizleme)	Giriş: 128.000 Çıkış: 4.096	Aralık 2023
`gpt-4` (görüntü önizleme) Görüntü İşleme Önizleme ile GPT-4 Turbo	Önizleme modeli - Metin ve görüntü girişini kabul eder. - Geliştirmeleri destekler - JSON Modu - paralel işlev çağrısı - yeniden üretilebilir çıkış (önizleme)	Giriş: 128.000 Çıkış: 4.096	Nisan 2023
`gpt-4` (1106-Önizleme) GPT-4 Turbo Önizleme	Önizleme Modeli - JSON Modu - paralel işlev çağrısı - yeniden üretilebilir çıkış (önizleme)	Giriş: 128.000 Çıkış: 4.096	Nisan 2023
`gpt-4-32k` (0613)	Eski GA modeli - Araçlarla temel işlev çağrısı	32,768	Eylül 2021
`gpt-4` (0613)	Eski GA modeli - Araçlarla temel işlev çağrısı	Kategori 8,192	Eylül 2021
`gpt-4-32k`(0314)	Eski GA modeli - Kullanımdan kaldırma bilgileri	32,768	Eylül 2021
`gpt-4` (0314)	Eski GA modeli - Kullanımdan kaldırma bilgileri	Kategori 8,192	Eylül 2021

Dikkat

Üretimde önizleme modellerinin kullanılmasını önermiyoruz. Önizleme modellerinin tüm dağıtımlarını gelecekteki önizleme sürümlerine veya en son kararlı GA sürümüne yükselteceğiz. Belirlenen modeller önizlemesi standart Azure OpenAI modeli yaşam döngüsünü izlemez.

GPT-4 sürüm 0125-preview, daha önce sürüm 1106-preview olarak yayınlanan GPT-4 Turbo önizlemesinin güncelleştirilmiş bir sürümüdür.
GPT-4 sürüm 0125-preview, kod oluşturma gibi görevleri gpt-4-1106-preview ile karşılaştırıldığında tamamen tamamlar. Bu nedenle, göreve bağlı olarak müşteriler GPT-4-0125-preview sürümünün gpt-4-1106-preview ile karşılaştırıldığında daha fazla çıkış ürettiğini görebilir. Müşterilerin yeni modelin çıkışlarını karşılaştırmasını öneririz. GPT-4-0125-preview, İngilizce dışındaki diller için UTF-8 işleme ile gpt-4-1106-preview sürümündeki hataları da giderir.
GPT-4 sürümü turbo-2024-04-09 en son GA sürümüdür ve , 1106-previewve vision-previewsürümlerinin yerini alır0125-Preview.

Önemli

GPT-4 (gpt-4) sürümleri 1106-Preview, 0125-Previewve vision-preview gelecekte kararlı bir sürümüyle gpt-4 yükseltilecektir.

, 0125-Previewve vision-preview sürümlerinin 1106-Previewgpt-4 dağıtımları "Otomatik güncelleştirme varsayılana" olarak ayarlanır ve kararlı sürüm yayımlandıktan sonra "Süresi dolduğunda yükselt" yükseltilmeye başlar. Her dağıtım için, API çağrıları için hizmette kesinti olmadan bir model sürümü yükseltmesi gerçekleştirilir. Yükseltmeler bölgeye göre hazırlanır ve tam yükseltme işleminin 2 hafta sürmesi beklenir.
, ve vision-preview 0125-Previewsürümlerinin 1106-Previewgpt-4 "Otomatik yükseltme yok" olarak ayarlanmış dağıtımları yükseltilmeyecek ve önizleme sürümü bölgede yükseltildiğinde çalışmayı durduracaktır. Yükseltmenin zamanlaması hakkında daha fazla bilgi için bkz . Azure OpenAI modeli kullanımdan kaldırmalar ve kullanımdan kaldırmalar .

GPT-3.5

GPT-3.5 modelleri doğal dili veya kodu anlayabilir ve oluşturabilir. GPT-3.5 ailesindeki en yetenekli ve uygun maliyetli model, sohbet için iyileştirilmiş ve geleneksel tamamlama görevleri için de iyi çalışan GPT-3.5 Turbo'dur. GPT-3.5 Turbo, Sohbet Tamamlamaları API'siyle kullanılabilir. GPT-3.5 Turbo Yönergesi, Sohbet Tamamlamaları text-davinci-003 API'sinin yerine Tamamlamalar API'sini kullanmaya benzer özelliklere sahiptir. GPT-3.5 Turbo ve GPT-3.5 Turbo Instruct eski GPT-3.5 ve GPT-3 modellerini kullanmanızı öneririz.

Model Kimliği	Açıklama	Maksimum İstek (belirteçler)	Eğitim Verileri (en fazla)
`gpt-35-turbo` (0125) YENİ	En Son GA Modeli - JSON Modu - paralel işlev çağrısı - yeniden üretilebilir çıkış (önizleme) - İstenen biçimlerde yanıt vermede daha yüksek doğruluk. - İngilizce olmayan işlev çağrıları için metin kodlama sorununa neden olan bir hata düzeltildi.	Giriş: 16.385 Çıkış: 4.096	Eylül 2021
`gpt-35-turbo` (1106)	Eski GA Modeli - JSON Modu - paralel işlev çağrısı - yeniden üretilebilir çıkış (önizleme)	Giriş: 16.385 Çıkış: 4.096	Eylül 2021
`gpt-35-turbo-instruct` (0914)	Yalnızca tamamlama uç noktası - Eski tamamlama modellerinin yerini alma	4,097	Eylül 2021
`gpt-35-turbo-16k` (0613)	Eski GA Modeli - Araçlarla temel işlev çağrısı	16,384	Eylül 2021
`gpt-35-turbo` (0613)	Eski GA Modeli - Araçlarla temel işlev çağrısı	4,096	Eylül 2021
`gpt-35-turbo`¹ (0301)	Eski GA Modeli - Kullanımdan kaldırma bilgileri	4,096	Eylül 2021

GPT-3.5 Turbo ve Sohbet Tamamlamaları API'siyle etkileşim kurma hakkında daha fazla bilgi edinmek için ayrıntılı nasıl yapılır bilgilerimize göz atın.

¹ Bu model 4.096 belirteç isteklerini > kabul eder. Modelin daha yeni sürümü 4.096 belirteçle eşlendiğinden 4.096 giriş belirteci sınırının aşılması önerilmez. Bu modelde 4.096 giriş belirtecini aştığınızda sorunlarla karşılaşırsanız bu yapılandırma resmi olarak desteklenmez.

Eklemeler

text-embedding-3-large en son ve en yetenekli ekleme modelidir. Ekleme modelleri arasında yükseltme mümkün değildir. uygulamasından sizin text-embedding-ada-002 kullanımınıza geçmek için text-embedding-3-large yeni eklemeler oluşturmanız gerekir.

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

Test aşamasında OpenAI hem büyük hem de küçük üçüncü nesil ekleme modellerinin MIRACL karşılaştırması ile daha iyi ortalama çok dilli alma performansı sunarken MTEB karşılaştırması ile İngilizce görevleri için performansı sürdürmeye devam eder.

Değerlendirme Karşılaştırması	`text-embedding-ada-002`	`text-embedding-3-small`	`text-embedding-3-large`
MIRACL ortalaması	31.4	44.0	54.9
MTEB ortalaması	61.0	62.3	64.6

Üçüncü nesil ekleme modelleri, ekleme boyutunun yeni dimensions bir parametre aracılığıyla küçültülmesini destekler. Genellikle daha büyük ekleme işlemleri işlem, bellek ve depolama perspektifinden daha pahalıdır. Boyut sayısını ayarlayabilmek, genel maliyet ve performans üzerinde daha fazla denetime olanak tanır. dimensions Parametresi OpenAI 1.x Python kitaplığının tüm sürümlerinde desteklenmez; bu parametreden yararlanmak için en son sürüme yükseltmenizi öneririz: pip install openai --upgrade.

OpenAI'nin MTEB karşılaştırma testi, üçüncü nesil modelin boyutları 1.536'nın altına text-embeddings-ada-002 indiğinde bile performansın biraz daha iyi kaldığını tespit etti.

DALL-E

DALL-E modelleri, kullanıcının sağladığı metin istemlerinden görüntüler oluşturur. DALL-E 3 genellikle REST API'leri ile kullanılabilir. İstemci SDK'ları olan DALL-E 2 ve DALL-E 3 önizleme aşamasındadır.

Fısıldamak

Fısıltı modelleri konuşmayı metne dönüştürme için kullanılabilir.

Fısıltı modelini Azure AI Konuşma toplu transkripsiyon API'sini kullanarak da kullanabilirsiniz. Azure AI Konuşma ve Azure OpenAI Hizmeti'nin ne zaman kullanılacağı hakkında daha fazla bilgi edinmek için Fısıltı modeli nedir? konusuna göz atın.

Metin okuma (Önizleme)

Şu anda önizleme aşamasında olan OpenAI metin okuma modelleri, metni konuşmaya sentezlemek için kullanılabilir.

Ayrıca OpenAI metnini kullanarak Azure AI Konuşma aracılığıyla seslerini de paylaşabilirsiniz. Daha fazla bilgi edinmek için Bkz . Azure OpenAI Hizmeti aracılığıyla veya Azure AI Konuşma kılavuzu aracılığıyla OpenAI metni konuşma seslerine.

Model özet tablosu ve bölge kullanılabilirliği

Not

Bu makale öncelikli olarak Standart dağıtım türlerine sahip tüm Azure OpenAI müşterileri için geçerli olan model/bölge kullanılabilirliğini kapsar. Bazı belirli müşteriler, aşağıdaki birleşik tabloda listelenmeyen model/bölge birleşimlerine erişebilir. Sağlanan dağıtımlar hakkında daha fazla bilgi için Sağlanan kılavuzumuza bakın.

Standart dağıtım modeli kullanılabilirliği

Bölge	o1-preview, 2024-09-12	o1-mini, 2024-09-12	gpt-4, 0613	gpt-4, 1106-Preview	gpt-4, 0125-Preview	gpt-4, görüntü işleme önizleme	gpt-4, turbo-2024-04-09	gpt-4o, 2024-05-13	gpt-4o, 2024-08-06	gpt-4o-mini, 2024-07-18	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	metin ekleme-ada-002, 1	metin ekleme-ada-002, 2	metin ekleme-3-küçük, 1	metin ekleme-3-büyük, 1	dall-e-2, 2.0	dall-e-3, 3.0	babbage-002, 1	davinci-002, 1	tts, 001	tts-hd, 001	fısıltı, 001
australiaeast	-	-	✅	✅	-	✅	-	-	-	-	✅	-	✅	✅	-	✅	-	-	✅	-	-	-	✅	-	-	-	-	-
Güney Brezilya	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	-	-	-	-	-	-	-	-	-
canadaeast	-	-	✅	✅	-	-	-	-	-	-	✅	-	✅	✅	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	-	-	-	-	-	-	-
eastus	-	-	-	-	✅	-	✅	✅	✅	✅	-	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	-	-	-
eastus2	✅	✅	-	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	-	-	✅	-	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	-	-	-	-	-	-	✅
francecentral	-	-	✅	✅	-	-	-	-	-	-	✅	✅	✅	✅	-	✅	-	-	✅	-	✅	-	-	-	-	-	-	-
japaneast	-	-	-	-	-	✅	-	-	-	-	-	-	✅	-	-	✅	-	-	✅	✅	✅	-	-	-	-	-	-	-
northcentralus	-	-	-	-	✅	-	✅	✅	✅	✅	-	-	✅	-	✅	✅	-	-	✅	-	-	-	-	✅	✅	✅	✅	✅
norwayeast	-	-	-	✅	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	-	✅	-	-	-	-	-	-	✅
southafricanorth	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Orta Güney ABD	-	-	-	-	✅	-	✅	✅	✅	✅	-	✅	-	-	✅	-	-	✅	✅	-	-	-	-	-	-	-	-	-
southindia	-	-	-	✅	-	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	-	-	-	-	✅	-	✅	-	-	-	-	-	-	✅
Orta İsveç	✅	✅	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅	-	✅	✅	-	✅	✅	-	✅	-	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Kuzey İsviçre	-	-	✅	-	-	✅	-	-	-	-	✅	-	✅	-	-	✅	-	-	✅	-	-	-	-	-	-	-	-	✅
uksouth	-	-	-	✅	✅	-	-	-	-	-	-	✅	✅	✅	-	✅	-	-	✅	-	✅	-	-	-	-	-	-	-
westeurope	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	-	-	-	-	-	-	✅	-	-	-	-	-	-	-	-	✅
westus	-	-	-	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	-	✅	✅	-	-	-	✅	-	-	-	-	-	-	-	-	-
westus3	-	-	-	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	-	-	-	-	✅	-	-	-	✅	-	✅	-	-	-	-	-	-	-

Bu tablo bölgesel kullanılabilirlik bilgilerini ayarlamayı içermez. Bu bilgi için ince ayar bölümüne bakın.

Varsayılan kota hakkında bilgi için kota ve sınırlar makalesine bakın.

Sağlanan dağıtım modeli kullanılabilirliği

Bölge	gpt-4, 0613	gpt-4, 1106-Preview	gpt-4, 0125-Preview	gpt-4, turbo-2024-04-09	gpt-4o, 2024-05-13	gpt-4o, 2024-08-06	gpt-4o-mini, 2024-07-18	gpt-4-32k, 0613	gpt-35-turbo, 1106	gpt-35-turbo, 0125
australiaeast	✅	✅	✅	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅
Güney Brezilya	✅	✅	✅	-	✅	-	✅	✅	✅	-
canadacentral	✅	-	-	-	-	-	-	✅	-	✅
canadaeast	✅	✅	-	✅	✅	-	✅	-	✅	-
eastus	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
eastus2	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
francecentral	✅	✅	✅	-	✅	-	✅	✅	-	✅
germanywestcentral	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	✅	✅	-
japaneast	-	✅	✅	✅	✅	-	✅	-	-	✅
koreacentral	✅	-	-	✅	✅	-	✅	✅	✅	-
northcentralus	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Doğu Norveç	✅	-	✅	-	-	-	-	✅	-	-
polonyamerkez	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	✅	✅	✅
Güney Afrika'nın Kuzeyi	✅	✅	-	✅	-	-	-	✅	✅	-
Orta Güney ABD	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	✅	✅	✅
southindia	✅	✅	✅	-	✅	-	✅	✅	✅	✅
Orta İsveç	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Kuzey İsviçre	✅	✅	✅	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅
İsviçrewest	-	-	-	-	-	-	-	-	-	✅
uksouth	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	✅	✅	✅
westus	✅	✅	✅	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅
westus3	✅	✅	✅	✅	✅	-	-	✅	✅	✅

Not

Sürüm: turbo-2024-04-09 öğesinin gpt-4 sağlanan sürümü şu anda yalnızca metinle sınırlıdır.

Sağlanan dağıtımlar hakkında daha fazla bilgi için Sağlanan kılavuzumuza bakın.

Genel standart model kullanılabilirliği

Bölge	o1-preview, 2024-09-12	o1-mini, 2024-09-12	gpt-4, turbo-2024-04-09	gpt-4o, 2024-05-13	gpt-4o, 2024-08-06	gpt-4o-mini, 2024-07-18	gpt-4o-realtime-preview, 2024-10-01
australiaeast	-	-	✅	✅	-	✅	-
Güney Brezilya	-	-	✅	✅	-	✅	-
canadaeast	-	-	✅	✅	-	✅	-
eastus	-	-	✅	✅	✅	✅	-
eastus2	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
francecentral	-	-	✅	✅	-	✅	-
germanywestcentral	-	-	✅	✅	-	✅	-
japaneast	-	-	✅	✅	-	✅	-
koreacentral	-	-	✅	✅	-	✅	-
northcentralus	-	-	✅	✅	✅	✅	-
Doğu Norveç	-	-	✅	✅	-	✅	-
polonyamerkez	-	-	✅	✅	-	✅	-
Güney Afrika'nın Kuzeyi	-	-	✅	✅	-	✅	-
Orta Güney ABD	-	-	✅	✅	✅	✅	-
southindia	-	-	✅	✅	-	✅	-
spaincentral	-	-	✅	✅	-	✅	-
Orta İsveç	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Kuzey İsviçre	-	-	✅	✅	-	✅	-
uksouth	-	-	✅	✅	-	✅	-
westeurope	-	-	✅	✅	-	✅	-
westus	-	-	✅	✅	✅	✅	-
westus3	-	-	✅	✅	✅	✅	-

Genel sağlanan yönetilen model kullanılabilirliği

Bölge	gpt-4o, 2024-08-06	gpt-4o-mini, 2024-07-18
australiaeast	✅	✅
Güney Brezilya	✅	✅
canadacentral	✅	✅
canadaeast	✅	✅
eastus	✅	✅
eastus2	✅	✅
francecentral	✅	✅
germanywestcentral	✅	✅
japaneast	✅	✅
koreacentral	✅	✅
northcentralus	✅	✅
Doğu Norveç	✅	✅
polonyamerkez	✅	✅
Güney Afrika'nın Kuzeyi	✅	✅
Orta Güney ABD	✅	✅
southindia	✅	✅
spaincentral	✅	✅
Orta İsveç	✅	✅
Kuzey İsviçre	✅	✅
İsviçrewest	✅	✅
uksouth	✅	✅
westeurope	✅	✅
westus	✅	✅
westus3	✅	✅

Genel toplu iş modeli kullanılabilirliği

Bölge	gpt-4, 0613	gpt-4, turbo-2024-04-09	gpt-4o, 2024-05-13	gpt-4o, 2024-08-06	gpt-4o-mini, 2024-07-18	gpt-35-turbo, 0613	gpt-35-turbo, 1106	gpt-35-turbo, 0125
eastus	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Orta İsveç	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
westus	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅

GPT-4 ve GPT-4 Turbo model kullanılabilirliği

Genel bulut bölgeleri

Bölge	gpt-4, 0613	gpt-4, 1106-Preview	gpt-4, 0125-Preview	gpt-4, görüntü işleme önizleme	gpt-4, turbo-2024-04-09	gpt-4o, 2024-05-13	gpt-4o, 2024-08-06	gpt-4o-mini, 2024-07-18	gpt-4-32k, 0613
australiaeast	✅	✅	-	✅	-	-	-	-	✅
canadaeast	✅	✅	-	-	-	-	-	-	✅
eastus	-	-	✅	-	✅	✅	✅	✅	-
eastus2	-	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	-
francecentral	✅	✅	-	-	-	-	-	-	✅
japaneast	-	-	-	✅	-	-	-	-	-
northcentralus	-	-	✅	-	✅	✅	✅	✅	-
Doğu Norveç	-	✅	-	-	-	-	-	-	-
Orta Güney ABD	-	-	✅	-	✅	✅	✅	✅	-
southindia	-	✅	-	-	-	-	-	-	-
Orta İsveç	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Kuzey İsviçre	✅	-	-	✅	-	-	-	-	✅
uksouth	-	✅	✅	-	-	-	-	-	-
westus	-	✅	-	✅	✅	✅	✅	✅	-
westus3	-	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	-

Müşteri erişimini seçin

Yukarıdaki tüm Azure OpenAI müşterilerinin kullanabileceği bölgelere ek olarak, bazı belirli önceden var olan müşterilere ek bölgelerde GPT-4 sürümlerine erişim verilmiştir:

Model	Bölge
`gpt-4` (0314) `gpt-4-32k` (0314)	Doğu ABD Orta Fransa Orta Güney ABD Güney Birleşik Krallık
`gpt-4` (0613) `gpt-4-32k` (0613)	Doğu ABD Doğu ABD 2 Doğu Japonya Güney Birleşik Krallık

GPT-3.5 modelleri

Önemli

YENİ gpt-35-turbo (0125) model, istenen biçimlerde yanıt vermede daha yüksek doğruluk ve İngilizce olmayan işlev çağrıları için metin kodlama sorununa neden olan bir hataya yönelik düzeltme de dahil olmak üzere çeşitli iyileştirmelere sahiptir.

GPT-3.5 Turbo, Sohbet Tamamlama API'siyle birlikte kullanılır. GPT-3.5 Turbo sürüm 0301, Tamamlamalar API'siyle de kullanılabilir, ancak bu önerilmez. GPT-3.5 Turbo sürüm 0613 ve 1106 yalnızca Sohbet Tamamlamaları API'sini destekler.

GPT-3.5 Turbo sürüm 0301, modelin yayınlanan ilk sürümüdür. Sürüm 0613 modelin ikinci sürümüdür ve işlev çağırma desteği ekler.

Azure OpenAI Hizmeti'nin model sürümü yükseltmelerini nasıl işlediğini öğrenmek için model sürümlerine bakın ve GPT-3.5 Turbo dağıtımlarınızın model sürümü ayarlarını görüntülemeyi ve yapılandırmayı öğrenmek için modellerle çalışma.

GPT-3.5-Turbo model kullanılabilirliği

Genel bulut bölgeleri

Bölge	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	-	✅	-	✅	✅	-
Orta Güney ABD	✅	-	-	✅	-	-
southindia	-	-	✅	-	-	-
Orta İsveç	-	✅	✅	-	✅	✅
Kuzey İsviçre	-	✅	-	-	✅	-
uksouth	✅	✅	✅	-	✅	-
westeurope	✅	-	-	-	-	-
westus	-	-	✅	✅	-	-
westus3	-	-	-	✅	-	-

Ekleme modelleri

Bu modeller yalnızca Ekleme API istekleriyle kullanılabilir.

Not

text-embedding-3-large en son ve en yetenekli ekleme modelidir. Ekleme modelleri arasında yükseltme mümkün değildir. uygulamasından text-embedding-ada-002 size geçiş yapmak için text-embedding-3-large yeni eklemeler oluşturmanız gerekir.

Model Kimliği	Maksimum İstek (belirteçler)	Çıkış Boyutları	Eğitim Verileri (en fazla)
`text-embedding-ada-002` (sürüm 2)	8,191	1536	Eylül 2021
`text-embedding-ada-002` (sürüm 1)	2,046	1536	Eylül 2021
`text-embedding-3-large`	8,191	3072	Eylül 2021
`text-embedding-3-small`	8,191	1536	Eylül 2021

Not

Ekleme için bir giriş dizisi gönderirken, ekleme uç noktasına çağrı başına dizideki en fazla giriş öğesi sayısı 2048'dir.

Genel bulut bölgeleri

Bölge	metin ekleme-ada-002, 1	metin ekleme-ada-002, 2	metin ekleme-3-küçük, 1	metin ekleme-3-büyük, 1
australiaeast	-	✅	-	-
Güney Brezilya	-	✅	-	-
canadaeast	-	✅	✅	✅
eastus	✅	✅	✅	✅
eastus2	-	✅	✅	✅
francecentral	-	✅	-	✅
japaneast	-	✅	-	✅
northcentralus	-	✅	-	-
norwayeast	-	✅	-	✅
southafricanorth	-	✅	-	-
Orta Güney ABD	✅	✅	-	-
southindia	-	✅	-	✅
Orta İsveç	-	✅	-	✅
Kuzey İsviçre	-	✅	-	-
uksouth	-	✅	-	✅
westeurope	-	✅	-	-
westus	-	✅	-	-
westus3	-	✅	-	✅

DALL-E modelleri

Model Kimliği	Özellik Kullanılabilirliği	En Fazla İstek (karakterler)
dalle2 (önizleme)	Doğu ABD	1.000
dall-e-3	Doğu ABD, Doğu Avustralya, Orta İsveç	4.000

Modellerde ince ayar

babbage-002 ve davinci-002 yönergeleri takip etmek için eğitilmemişlerdir. Bu temel modelleri sorgulama, yalnızca eğitiminizin ilerleme durumunu değerlendirmek için ince ayarlanmış bir sürüme başvuru noktası olarak yapılmalıdır.

gpt-35-turbo - Bu modelin ince ayarı bölgelerin bir alt kümesiyle sınırlıdır ve temel modelin kullanılabilir olduğu her bölgede kullanılamaz.

Model Kimliği	Bölgelere İnce Ayar	Maksimum İstek (belirteçler)	Eğitim Verileri (en fazla)
`babbage-002`	Orta Kuzey ABD İsveç Orta Batı İsviçre	16,384	Eylül 2021
`davinci-002`	Orta Kuzey ABD İsveç Orta Batı İsviçre	16,384	Eylül 2021
`gpt-35-turbo` (0613)	Doğu ABD2 Orta Kuzey ABD İsveç Orta Batı İsviçre	4,096	Eylül 2021
`gpt-35-turbo` (1106)	Doğu ABD2 Orta Kuzey ABD İsveç Orta Batı İsviçre	Giriş: 16.385 Çıkış: 4.096	Eylül 2021
`gpt-35-turbo` (0125)	Doğu ABD2 Orta Kuzey ABD İsveç Orta Batı İsviçre	16,385	Eylül 2021
`gpt-4` (0613) ¹	Orta Kuzey ABD Orta İsveç	8192	Eylül 2021
`gpt-4o-mini`¹ (2024-07-18)	Orta Kuzey ABD Orta İsveç	Giriş: 128.000 Çıkış: 16.384 Eğitim örneği bağlam uzunluğu: 64.536	Ekim 2023
`gpt-4o`¹ (2024-08-06)	Doğu ABD2 Orta Kuzey ABD Orta İsveç	Giriş: 128.000 Çıkış: 16.384 Eğitim örneği bağlam uzunluğu: 64.536	Ekim 2023

¹ GPT-4, GPT-4o ve GPT-4o mini ince ayarı şu anda genel önizleme aşamasındadır. Daha fazla bilgi için GPT-4, GPT-4o ve GPT-4o mini ince ayar güvenlik değerlendirme kılavuzumuzu inceleyin.

Fısıltı modelleri

Model Kimliği	Model Kullanılabilirliği	En Fazla İstek (ses dosyası boyutu)
`whisper`	Doğu ABD 2 Orta Kuzey ABD Doğu Norveç Güney Hindistan İsveç Orta West Europe	25 MB

Metin okuma modelleri (Önizleme)

Model Kimliği	Model Kullanılabilirliği
`tts-1`	Orta Kuzey ABD Orta İsveç
`tts-1-hd`	Orta Kuzey ABD Orta İsveç

Yardımcılar (Önizleme)

Yardımcılar için desteklenen bir modelin ve desteklenen bir bölgenin birleşimi gerekir. Bazı araçlar ve özellikler için en son modeller gerekir. Aşağıdaki modeller Yardımcılar API'sinde, SDK'da, Azure Yapay Zeka Stüdyosunda ve Azure OpenAI Studio'da kullanılabilir. Aşağıdaki tablo kullandıkça öde tablosuna yöneliktir. Sağlanan Aktarım Hızı Birimi (PTU) kullanılabilirliği hakkında bilgi için bkz . sağlanan aktarım hızı. Listelenen modeller ve bölgeler hem Yardımcılar v1 hem de v2 ile kullanılabilir. Aşağıda listelenen bölgelerde destekleniyorsa genel standart modelleri kullanabilirsiniz.

Bölge	`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)`
Doğu Avustralya	✅	✅		✅	✅
Doğu ABD	✅					✅	✅	✅
Doğu ABD 2	✅		✅	✅	✅		✅
Orta Fransa	✅	✅		✅	✅
Doğu Japonya	✅
Norveç Doğu					✅
Orta İsveç	✅	✅	✅	✅	✅		✅
Güney Birleşik Krallık	✅	✅			✅	✅
Batı ABD		✅			✅		✅
Batı ABD 3					✅		✅

Modeli kullanımdan kaldırma

Model kullanımdan kaldırma hakkında en son bilgiler için modeli kullanımdan kaldırma kılavuzuna bakın.

Aracılığıyla paylaş

Azure OpenAI Service modelleri

o1-önizleme ve o1-mini modelleri sınırlı erişim

Kullanılabilirlik

API desteği

Kullanım

Bölgesel kullanılabilirlik

GPT-4o ses

GPT-4o ve GPT-4 Turbo

GPT-4o ve GPT-4o mini modellerine Nasıl yaparım? erişin?

GPT-4 Turbo

OpenAI ile Azure OpenAI GPT-4 Turbo GA Modelleri Arasındaki Farklar

gpt-4 vision-preview ile arasındaki farklar

GPT-4 Turbo tarafından sağlanan yönetilen kullanılabilirlik

Görüntü İşleme GA ile GPT-4 Turbo Dağıtma

GPT-4

GPT-4 ve GPT-4 Turbo modelleri

GPT-3.5

Eklemeler

DALL-E

Fısıldamak

Metin okuma (Önizleme)

Model özet tablosu ve bölge kullanılabilirliği

Standart dağıtım modeli kullanılabilirliği

Sağlanan dağıtım modeli kullanılabilirliği

Genel standart model kullanılabilirliği

Genel sağlanan yönetilen model kullanılabilirliği

Genel toplu iş modeli kullanılabilirliği

GPT-4 ve GPT-4 Turbo model kullanılabilirliği

Genel bulut bölgeleri

Müşteri erişimini seçin

GPT-3.5 modelleri

GPT-3.5-Turbo model kullanılabilirliği

Genel bulut bölgeleri

Ekleme modelleri

Genel bulut bölgeleri

DALL-E modelleri

Modellerde ince ayar

Fısıltı modelleri

Metin okuma modelleri (Önizleme)

Yardımcılar (Önizleme)

Modeli kullanımdan kaldırma

Sonraki adımlar

Geri Bildirim

Ek kaynaklar