Modelos de fundição vendidos diretamente pelo Azure

Azure OpenAI em modelos Microsoft Foundry

O Azure OpenAI é alimentado por um conjunto diversificado de modelos com diferentes capacidades e preços. A disponibilidade do modelo varia de acordo com a região e a nuvem. Para obter a disponibilidade do modelo do Azure Government, consulte Azure OpenAI no Azure Government.

Models	Description
Série GPT-5.2	NOVOgpt-5.2, gpt-5.2-chat (Pré-visualização)
Série GPT-5.1	NOVO,gpt-5.1gpt-5.1-chat , gpt-5.1-codex,gpt-5.1-codex-mini
Sora	NOVO sora-2
Série GPT-5	GPT-5, GPT-5-mini, GPT-5-nano, GPT-5-chat
GPT-OSS	modelos de raciocínio de peso aberto
códice-mini	Versão afinada do o4-mini.
Série GPT-4.1	GPT-4.1, GPT-4.1-mini, GPT-4.1-nano
computer-use-preview	Um modelo experimental treinado para uso com a ferramenta de uso do computador da API de Respostas.
Modelos da série O	Modelos de raciocínio com resolução avançada de problemas e maior foco e capacidade.
GPT-4o, GPT-4o mini e GPT-4 Turbo	Modelos OpenAI do Azure com versões multimodais capazes de aceitar tanto texto como imagens como entrada.
GPT-4	Um conjunto de modelos que melhoram o GPT-3.5 e podem compreender e gerar linguagem natural e código.
GPT-3.5	Um conjunto de modelos que melhoram o GPT-3 e podem compreender e gerar linguagem natural e código.
Embeddings	Um conjunto de modelos que podem converter texto em forma vetorial numérica para facilitar a medição da semelhança de textos.
Geração de imagens	Uma série de modelos que podem gerar imagens originais a partir de linguagem natural.
Video generation	Um modelo que pode gerar cenas de vídeo originais a partir de instruções de texto.
Áudio	Uma série de modelos para conversão de fala para texto, tradução, e de texto para fala. Os modelos de áudio GPT-4o suportam fala de baixa latência , interações conversacionais de saída de fala ou geração de áudio.

GPT-5.2

Disponibilidade da região

Modelo	Região
gpt-5.2	Leste dos EUA 2 & Suécia Central (Padrão Global)
gpt-5.2-chat	Leste dos EUA 2 & Suécia Central (Padrão Global)

• É necessário registo para aceder ao GPT-5.2.

O acesso será concedido com base nos critérios de elegibilidade da Microsoft. Os clientes que anteriormente se inscreveram e receberam acesso a um modelo de acesso limitado, não precisam se candidatar novamente, pois suas assinaturas aprovadas receberão acesso automaticamente após o lançamento do modelo.

ID do modelo	Description	Janela de contexto	Máximo de Tokens de Saída	Dados de formação (até)
gpt-5.2 (2025-12-11)	- Fundamentação - API de conclusão de chat. - API de respostas. - Resultados estruturados. - Processamento de texto e imagem. - Funções, ferramentas e chamadas paralelas. - Resumo completo das capacidades.	400,000 Entrada: 272.000 Produção: 128.000	128,000	Outubro de 2024
gpt-5.2-chat (2025-12-11) Preview	- API de conclusão de chat. - API de respostas. - Resultados estruturados - Funções, ferramentas e chamadas paralelas.	128,000 Entrada: 111.616 Potência: 16.384	16,384	Outubro de 2024

GPT-5,1

Disponibilidade da região

Modelo	Região
gpt-5.1	Leste US2 & Suécia Central (Padrão Global & Padrão DataZone)
gpt-5.1-chat	Leste dos EUA 2 & Suécia Central (Padrão Global)
gpt-5.1-codex	Leste dos EUA 2 & Suécia Central (Padrão Global)
gpt-5.1-codex-mini	Leste dos EUA 2 & Suécia Central (Padrão Global)
gpt-5.1-codex-max	Leste dos EUA 2 & Suécia Central (Padrão Global)

• É necessário registo para aceder a gpt-5.1, gpt-5.1-codex e gpt-5.1-codex-max.

O acesso será concedido com base nos critérios de elegibilidade da Microsoft. Os clientes que anteriormente se inscreveram e receberam acesso a um modelo de acesso limitado, não precisam se candidatar novamente, pois suas assinaturas aprovadas receberão acesso automaticamente após o lançamento do modelo.

ID do modelo	Description	Janela de contexto	Máximo de Tokens de Saída	Dados de formação (até)
gpt-5.1 (2025-11-13)	- Fundamentação - API de conclusão de chat. - API de respostas. - Resultados estruturados. - Processamento de texto e imagem. - Funções, ferramentas e chamadas paralelas. - Resumo completo das capacidades.	400,000 Entrada: 272.000 Produção: 128.000	128,000	30 de setembro de 2024
gpt-5.1-chat (2025-11-13)	- Fundamentação - API de conclusão de chat. - API de respostas. - Resultados estruturados - Funções, ferramentas e chamadas paralelas.	128,000 Entrada: 111.616 Potência: 16.384	16,384	30 de setembro de 2024
gpt-5.1-codex (2025-11-13)	- Somente API de respostas . - Processamento de texto e imagem - Resultados estruturados. - Funções, ferramentas e chamadas paralelas. - Resumo completo das capacidades - Otimizado para Codex CLI & Codex VS Code extension	400,000 Entrada: 272.000 Produção: 128.000	128,000	30 de setembro de 2024
gpt-5.1-codex-mini (2025-11-13)	- Somente API de respostas . - Processamento de texto e imagem - Resultados estruturados. - Processamento de texto e imagem. - Funções, ferramentas e chamadas paralelas. - Resumo completo das capacidades - Otimizado para Codex CLI & Codex VS Code extension	400,000 Entrada: 272.000 Produção: 128.000	128,000	30 de setembro de 2024
gpt-5.1-codex-max (2025-12-04)	- Somente API de respostas . - Processamento de texto e imagem - Resultados estruturados. - Processamento de texto e imagem. - Funções, ferramentas e chamadas paralelas. - Resumo completo das capacidades - Otimizado para Codex CLI & Codex VS Code extension	400,000 Entrada: 272.000 Produção: 128.000	128,000	30 de setembro de 2024

GPT-5

Disponibilidade da região

Modelo	Região
gpt-5 (2025-08-07)	Consulte a tabela de modelos.
gpt-5-mini (2025-08-07)	Consulte a tabela de modelos.
gpt-5-nano (2025-08-07)	Consulte a tabela de modelos.
gpt-5-chat (2025-08-07)	Consulte a tabela de modelos.
gpt-5-chat (2025-10-03)	Leste US2 (Padrão Global) e Suécia Central (Padrão Global)
gpt-5-codex (2025-09-11)	Leste US2 (Padrão Global) e Suécia Central (Padrão Global)
gpt-5-pro (2025-10-06)	Leste US2 (Padrão Global) e Suécia Central (Padrão Global)

• O registo é necessário para aceder aos modelos gpt-5-pro, gpt-5, & gpt-5-codex.

• gpt-5-mini, gpt-5-nanoe gpt-5-chat não requerem registo.

O acesso será concedido com base nos critérios de elegibilidade da Microsoft. Os clientes que se inscreveram anteriormente e receberam acesso ao o3, não precisam se candidatar novamente, pois suas assinaturas aprovadas receberão acesso automaticamente após o lançamento do modelo.

ID do modelo	Description	Janela de contexto	Máximo de Tokens de Saída	Dados de formação (até)
gpt-5 (2025-08-07)	- Fundamentação - API de conclusão de chat. - API de respostas. - Resultados estruturados. - Processamento de texto e imagem. - Funções, ferramentas e chamadas paralelas. - Resumo completo das capacidades.	400,000 Entrada: 272.000 Produção: 128.000	128,000	30 de setembro de 2024
gpt-5-mini (2025-08-07)	- Fundamentação - API de conclusão de chat. - API de respostas. - Resultados estruturados. - Processamento de texto e imagem. - Funções, ferramentas e chamadas paralelas. - Resumo completo das capacidades.	400,000 Entrada: 272.000 Produção: 128.000	128,000	31 de maio de 2024
gpt-5-nano (2025-08-07)	- Fundamentação - API de conclusão de chat. - API de respostas. - Resultados estruturados. - Processamento de texto e imagem. - Funções, ferramentas e chamadas paralelas. - Resumo completo das capacidades.	400,000 Entrada: 272.000 Produção: 128.000	128,000	31 de maio de 2024
gpt-5-chat (2025-08-07) Preview	- API de conclusão de chat. - API de respostas. - Entrada: Texto/Imagem - Saída: Somente texto	128,000	16,384	30 de setembro de 2024
gpt-5-chat (2025-10-03) Previsualizar1	- API de conclusão de chat. - API de respostas. - Entrada: Texto/Imagem - Saída: Somente texto	128,000	16,384	30 de setembro de 2024
gpt-5-codex (2025-09-11)	- Somente API de respostas . - Entrada: Texto/Imagem - Saída: Somente texto - Resultados estruturados. - Processamento de texto e imagem. - Funções, ferramentas e chamadas paralelas. - Resumo completo das capacidades - Otimizado para Codex CLI & Codex VS Code extension	400,000 Entrada: 272.000 Produção: 128.000	128,000	-
gpt-5-pro (2025-10-06)	- Fundamentação - API de respostas. - Resultados estruturados. - Processamento de texto e imagem. - Funções e ferramentas - Resumo completo das capacidades.	400,000 Entrada: 272.000 Produção: 128.000	128,000	30 de setembro de 2024

GPT-OSS

Disponibilidade da região

Modelo	Região
gpt-oss-120b	Todas as regiões do Azure OpenAI

Capabilities

ID do modelo	Description	Janela de contexto	Máximo de Tokens de Saída	Dados de formação (até)
gpt-oss-120b (Pré-visualização)	- Apenas texto de entrada/saída de texto - API de conclusão de bate-papo - Streaming - Chamadas de função - Resultados estruturados - Raciocínio - Disponível para implantação1 e via computação gerenciada	131,072	131,072	31 de maio de 2024
gpt-oss-20b (Pré-visualização)	- Apenas texto de entrada/saída de texto - API de conclusão de bate-papo - Streaming - Chamadas de função - Resultados estruturados - Raciocínio - Disponível via computação gerenciada e Foundry Local	131,072	131,072	31 de maio de 2024

¹ Ao contrário de outros modelos gpt-oss-120b Azure, OpenAI requer um projeto Foundry para implementar o modelo.

Implantar com código

az cognitiveservices account deployment create \
  --name "Foundry-project-resource" \
  --resource-group "test-rg" \
  --deployment-name "gpt-oss-120b" \
  --model-name "gpt-oss-120b" \
  --model-version "1" \
  --model-format "OpenAI-OSS" \
  --sku-capacity 10 \
  --sku-name "GlobalStandard"

Série GPT-4.1

Disponibilidade da região

Modelo	Região
gpt-4.1 (2025-04-14)	Consulte a tabela de modelos.
gpt-4.1-nano (2025-04-14)	Consulte a tabela de modelos.
gpt-4.1-mini (2025-04-14)	Consulte a tabela de modelos.

Capabilities

ID do modelo	Description	Janela de contexto	Tokens de saída máxima	Dados de formação (até)
gpt-4.1 (2025-04-14)	- Entrada de texto e imagem - Saída de texto - API de completões de chat - API de Respostas - Streaming - Chamadas de função - Saídas estruturadas (conclusão de chat)	- 1,047,576 - 128.000 (implantações gerenciadas provisionadas) - 300.000 (implantações em lote)	32,768	31 de maio de 2024
gpt-4.1-nano (2025-04-14)	- Entrada de texto e imagem - Saída de texto - API de completões de chat - API de Respostas - Streaming - Chamadas de função - Saídas estruturadas (conclusão de chat)	- 1,047,576 - 128.000 (implantações gerenciadas provisionadas) - 300.000 (implantações em lote)	32,768	31 de maio de 2024
gpt-4.1-mini (2025-04-14)	- Entrada de texto e imagem - Saída de texto - API de completões de chat - API de Respostas - Streaming - Chamadas de função - Saídas estruturadas (conclusão de chat)	- 1,047,576 - 128.000 (implantações gerenciadas provisionadas) - 300.000 (implantações em lote)	32,768	31 de maio de 2024

computer-use-preview

Um modelo experimental treinado para uso com a ferramenta Responses API de uso informático.

Ele pode ser usado com bibliotecas de terceiros para permitir que o modelo controle a entrada de mouse e teclado, enquanto obtém contexto a partir de capturas de tela do ambiente atual.

É necessário registar-se para aceder computer-use-previewao . O acesso é concedido com base nos critérios de elegibilidade da Microsoft. Os clientes que têm acesso a outros modelos de acesso limitado ainda precisam solicitar acesso para esse modelo.

Para solicitar acesso, vá para aplicativo modelo decomputer-use-preview acesso limitado. Quando o acesso é concedido, você precisa criar uma implantação para o modelo.

Disponibilidade da região

Modelo	Região
computer-use-preview	Consulte a tabela de modelos.

Capabilities

ID do modelo	Description	Janela de contexto	Tokens de saída máxima	Dados de formação (até)
computer-use-preview (2025-03-11)	Modelo especializado para uso com a ferramenta API Responses para uso de computador - Ferramentas - Streaming - Texto (entrada/saída) - Imagem (entrada)	8,192	1,024	Outubro de 2023

Modelos da série O

Os modelos da série O Azure OpenAI foram concebidos para lidar com tarefas de raciocínio e resolução de problemas com maior foco e capacidade. Esses modelos gastam mais tempo processando e entendendo a solicitação do usuário, tornando-os excepcionalmente fortes em áreas como ciência, codificação e matemática, em comparação com iterações anteriores.

ID do modelo	Description	Pedido Máximo (tokens)	Dados de formação (até)
codex-mini (2025-05-16)	Versão ajustada do o4-mini. - API de respostas. - Resultados estruturados. - Processamento de texto e imagem. - Funções e ferramentas. Resumo completo das capacidades.	Entrada: 200 000 Saída: 100 000	31 de maio de 2024
o3-pro (2025-06-10)	- API de respostas. - Resultados estruturados. - Processamento de texto e imagem. - Funções e ferramentas. Resumo completo das capacidades.	Entrada: 200 000 Saída: 100 000	31 de maio de 2024
o4-mini (2025-04-16)	- Novo modelo de raciocínio, oferecendo capacidades de raciocínio melhoradas. - API de conclusão de chat. - API de respostas. - Resultados estruturados. - Processamento de texto e imagem. - Funções e ferramentas. Resumo completo das capacidades.	Entrada: 200 000 Saída: 100 000	31 de maio de 2024
o3 (2025-04-16)	- Novo modelo de raciocínio, oferecendo capacidades de raciocínio melhoradas. - API de conclusão de chat. - API de respostas. - Resultados estruturados. - Processamento de texto e imagem. - Funções, ferramentas e chamadas paralelas. Resumo completo das capacidades.	Entrada: 200 000 Saída: 100 000	31 de maio de 2024
o3-mini (2025-01-31)	- Capacidades de raciocínio melhoradas. - Resultados estruturados. - Processamento somente texto. - Funções e ferramentas.	Entrada: 200 000 Saída: 100 000	Outubro de 2023
o1 (2024-12-17)	- Capacidades de raciocínio melhoradas. - Resultados estruturados. - Processamento de texto e imagem. - Funções e ferramentas.	Entrada: 200 000 Saída: 100 000	Outubro de 2023
o1-preview (2024-09-12)	Versão de pré-visualização mais antiga.	Entrada: 128.000 Potência: 32.768	Outubro de 2023
o1-mini (2024-09-12)	Uma opção mais rápida e económica na série o1, ideal para tarefas de codificação que exigem velocidade e menor consumo de recursos. - Implantação de padrão global disponível por padrão. - Atualmente, as implantações padrão (regionais) estão disponíveis apenas para clientes selecionados que receberam acesso como parte da versão de o1-preview acesso limitado.	Entrada: 128.000 Saída: 65.536	Outubro de 2023

Para saber mais sobre modelos avançados da série o, consulte Introdução aos modelos de raciocínio.

Disponibilidade da região

Modelo	Região
codex-mini	Leste US2 & Suécia Central (Padrão Global).
o3-pro	Leste US2 & Suécia Central (Padrão Global).
o4-mini	Consulte a tabela de modelos.
o3	Consulte a tabela de modelos.
o3-mini	Consulte a tabela de modelos.
o1	Consulte a tabela de modelos.
o1-preview	Consulte a tabela de modelos. Este modelo está disponível apenas para clientes aos quais foi concedido acesso como parte do acesso limitado original.
o1-mini	Consulte a tabela de modelos.

GPT-4o e GPT-4 Turbo

O GPT-4o integra texto e imagens em um único modelo, o que permite lidar com vários tipos de dados simultaneamente. Esta abordagem multimodal aumenta a precisão e a capacidade de resposta nas interações homem-computador. O GPT-4o combina com o GPT-4 Turbo em tarefas de texto e codificação em inglês, oferecendo um desempenho superior em tarefas de linguagem não inglesa e tarefas de visão, estabelecendo novos padrões de referência para os recursos de IA.

Modelos GPT-4 e GPT-4 Turbo

Esses modelos podem ser usados somente com a API de conclusão de bate-papo.

Consulte Versões de modelo para saber como o Azure OpenAI lida com atualizações de versão de modelo. Consulte Trabalhando com modelos para saber como exibir e definir as configurações de versão do modelo de suas implantações GPT-4.

ID do modelo	Description	Pedido Máximo (tokens)	Dados de formação (até)
gpt-4o (2024-11-20) GPT-4o (Omni)	- Resultados estruturados. - Processamento de texto e imagem. - Modo JSON. - Chamada de função paralela. - Maior precisão e capacidade de resposta. - Paridade com texto em inglês e tarefas de codificação em comparação com GPT-4 Turbo com Vision. - Desempenho superior em idiomas diferentes do inglês e em tarefas de visão. - Maior capacidade de escrita criativa.	Entrada: 128.000 Potência: 16.384	Outubro de 2023
gpt-4o (2024-08-06) GPT-4o (Omni)	- Resultados estruturados. - Processamento de texto e imagem. - Modo JSON. - Chamada de função paralela. - Maior precisão e capacidade de resposta. - Paridade com texto em inglês e tarefas de codificação em comparação com GPT-4 Turbo com Vision. - Desempenho superior em idiomas diferentes do inglês e em tarefas de visão.	Entrada: 128.000 Potência: 16.384	Outubro de 2023
gpt-4o-mini (2024-07-18) GPT-4o mini |	- Modelo rápido, barato e capaz, ideal para substituir os modelos da série GPT-3.5 Turbo. - Processamento de texto e imagem. - Modo JSON. - Chamada de função paralela.	Entrada: 128.000 Potência: 16.384	Outubro de 2023
gpt-4o (2024-05-13) GPT-4o (Omni)	- Processamento de texto e imagem. - Modo JSON. - Chamada de função paralela. - Maior precisão e capacidade de resposta. - Paridade com texto em inglês e tarefas de codificação em comparação com GPT-4 Turbo com Vision. - Desempenho superior em idiomas diferentes do inglês e em tarefas de visão.	Entrada: 128.000 Saída: 4,096	Outubro de 2023
gpt-4 (turbo-2024-04-09) GPT-4 Turbo com Visão	Novo modelo disponível em geral. - Substituição de todos os modelos anteriores de pré-visualização GPT-4 (vision-preview, 1106-Preview, 0125-Preview). - Atualmente , a disponibilidade de recursos é diferente, dependendo do método de entrada e do tipo de implantação.	Entrada: 128.000 Saída: 4,096	Dezembro de 2023

GPT-3.5

Os modelos GPT-3.5 podem compreender e gerar linguagem natural ou código. O modelo mais capaz e econômico da família GPT-3.5 é o GPT-3.5 Turbo, que é otimizado para bate-papo e também funciona bem para tarefas de conclusão tradicionais. O GPT-3.5 Turbo está disponível para uso com a API de Conclusão de Chat. O GPT-3.5 Turbo Instruct tem recursos semelhantes aos text-davinci-003 de quando você usa a API de Conclusão em vez da API de Conclusão de Chat. Recomendamos o uso do GPT-3.5 Turbo e GPT-3.5 Turbo Instruct sobre os modelos legados GPT-3.5 e GPT-3.

ID do modelo	Description	Pedido Máximo (tokens)	Dados de formação (até)
gpt-35-turbo (0125) novo	- Modo JSON. - Chamada de função paralela. - Produção reprodutível (pré-visualização). - Maior precisão quando responde nos formatos solicitados. - Inclui uma correção para um bug que causou um problema de codificação de texto para chamadas de função de idioma diferente do inglês.	Entrada: 16.385 Saída: 4,096	Setembro 2021
gpt-35-turbo (1106)	Modelo mais antigo geralmente disponível. - Modo JSON. - Chamada de função paralela. - Produção reprodutível (pré-visualização).	Entrada: 16.385 Saída: 4,096	Setembro 2021
gpt-35-turbo-instruct (0914)	Somente ponto de extremidade de conclusão. - Substituição de modelos de acabamentos legados.	4,097	Setembro 2021

Para saber mais sobre como interagir com o GPT-3.5 Turbo e a API de conclusão de bate-papo, confira nosso artigo detalhado de instruções.

Incorporações

text-embedding-3-large é o modelo de incorporação mais recente e mais capaz. Não é possível atualizar entre modelos de incorporação. Para passar do uso text-embedding-ada-002 para o text-embedding-3-large, você precisa gerar novas incorporações.

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

A OpenAI relata que os testes mostram que tanto os modelos de incorporação de terceira geração grandes quanto os pequenos oferecem melhor desempenho médio de recuperação multilíngüe com o benchmark MIRACL . Eles ainda mantêm o desempenho para tarefas em inglês com o benchmark MTEB .

Parâmetro de referência da avaliação	text-embedding-ada-002	text-embedding-3-small	text-embedding-3-large
Média MIRACL	31.4	44.0	54.9
média de MTEB	61.0	62.3	64.6

Os modelos de incorporação de terceira geração suportam a redução do tamanho da incorporação através de um novo dimensions parâmetro. Normalmente, incorporações maiores são mais caras do ponto de vista de computação, memória e armazenamento. Quando você pode ajustar o número de dimensões, ganha mais controle sobre o custo geral e o desempenho. O dimensions parâmetro não é suportado em todas as versões da biblioteca OpenAI 1.x Python. Para aproveitar esse parâmetro, recomendamos que você atualize para a versão mais recente: pip install openai --upgrade.

O teste de benchmark MTEB da OpenAI descobriu que, mesmo quando as dimensões do modelo de terceira geração são reduzidas para menos do que as 1.536 dimensões do text-embeddings-ada-002, o desempenho permanece ligeiramente melhor.

Modelos de geração de imagem

Os modelos de geração de imagem geram imagens a partir de prompts de texto que o usuário fornece. Os modelos da série GPT-image-1 estão em pré-visualização de acesso limitado. O DALL-E 3 está geralmente disponível para uso com as APIs REST. DALL-E 2 e DALL-E 3 com SDKs para clientes estão em pré-visualização.

É necessário registro para aceder gpt-image-1, gpt-image-1-mini ou gpt-image-1.5. O acesso é concedido com base nos critérios de elegibilidade da Microsoft. Os clientes que têm acesso a outros modelos de acesso limitado ainda precisam solicitar acesso para esse modelo.

Para solicitar acesso, preencha um formulário de candidatura: Candidatar-se ao acesso GPT-image-1; Candidate-se ao acesso GPT-image-1.5. Quando o acesso é concedido, você precisa criar uma implantação para o modelo.

Disponibilidade da região

Modelo	Região
dall-e-3	E.U.A. Leste Leste da Austrália Suécia Central
gpt-image-1	Oeste dos EUA 3 (Padrão Global) East US 2 (Padrão Global) Norte dos Emirados Árabes Unidos (Padrão Global) Polónia Central (Norma Global) Suécia Central (Padrão Global)
gpt-image-1-mini	Oeste dos EUA 3 (Padrão Global) East US 2 (Padrão Global) Norte dos Emirados Árabes Unidos (Padrão Global) Polónia Central (Norma Global) Suécia Central (Padrão Global)
gpt-image-1.5	Oeste dos EUA 3 (Padrão Global) East US 2 (Padrão Global) Norte dos Emirados Árabes Unidos (Padrão Global) Polónia Central (Norma Global) Suécia Central (Padrão Global)

Modelos de geração de vídeo

Sora é um modelo de IA da OpenAI que pode criar cenas de vídeo realistas e imaginativas a partir de instruções de texto. Sora está em pré-visualização.

Disponibilidade da região

Modelo	Região
sora	Leste dos EUA 2 (Padrão Global) Suécia Central (Padrão Global)
sora-2	Leste dos EUA 2 (Padrão Global) Suécia Central (Padrão Global)

Modelos de áudio

Os modelos de áudio no Azure OpenAI estão disponíveis através das realtimeAPIs , completionse audio .

Modelos de áudio GPT-4o

Os modelos de áudio GPT-4o fazem parte da família de modelos GPT-4o e suportam interações conversacionais de baixa latência, entrada de fala, saída de fala ou geração de áudio.

Detalhes sobre tokens de solicitação máxima e dados de treinamento estão disponíveis na tabela a seguir:

ID do modelo	Description	Pedido Máximo (tokens)	Dados de formação (até)
gpt-4o-mini-audio-preview (2024-12-17) Áudio GPT-4o	Modelo de áudio para geração de áudio e texto.	Entrada: 128.000 Potência: 16.384	Setembro de 2023
gpt-4o-audio-preview (2024-12-17) Áudio GPT-4o	Modelo de áudio para geração de áudio e texto.	Entrada: 128.000 Potência: 16.384	Setembro de 2023
gpt-4o-realtime-preview (2025-06-03) Áudio GPT-4o	Modelo de áudio para processamento de áudio em tempo real.	Entrada: 128.000 Saída: 4,096	Outubro de 2023
gpt-4o-realtime-preview (2024-12-17) Áudio GPT-4o	Modelo de áudio para processamento de áudio em tempo real.	Entrada: 128.000 Saída: 4,096	Outubro de 2023
gpt-4o-mini-realtime-preview (2024-12-17) Áudio GPT-4o	Modelo de áudio para processamento de áudio em tempo real.	Entrada: 128.000 Saída: 4,096	Outubro de 2023
gpt-realtime (2025-08-28) (GA) gpt-realtime-mini (2025-10-06) gpt-realtime-mini-2025-12-15 (2025-12-15) gpt-audio(2025-08-28) gpt-audio-mini(06-10-2025)	Modelo de áudio para processamento de áudio em tempo real.	Entrada: 28.672 Saída: 4,096	Outubro de 2023

Para comparar a disponibilidade de modelos de áudio GPT-4o em todas as regiões, consulte a tabela de modelos.

API de áudio

Os modelos de áudio por meio da /audio API podem ser usados para conversão de fala em texto, tradução e conversão de texto em fala.

Modelos de fala para texto

ID do modelo	Description	Max solicitação (tamanho do arquivo de áudio)
whisper	Modelo de reconhecimento de fala de uso geral.	25 MB
gpt-4o-transcribe	Modelo de fala para texto alimentado por GPT-4o.	25 MB
gpt-4o-mini-transcribe	Modelo de fala para texto alimentado por GPT-4o mini.	25 MB
gpt-4o-transcribe-diarize	Modelo de fala para texto com reconhecimento automático de fala.	25 MB
gpt-4o-mini-transcribe-2025-12-15	Modelo de fala para texto com reconhecimento automático de fala. Melhoria da precisão e robustez da transcrição.	25 MB

Modelos de tradução de fala

ID do modelo	Description	Max solicitação (tamanho do arquivo de áudio)
whisper	Modelo de reconhecimento de fala de uso geral.	25 MB

Modelos de conversão de texto em fala (visualização)

ID do modelo	Description
tts	Modelo de conversão de texto em fala otimizado para velocidade.
tts-hd	Modelo text-to-speech otimizado para qualidade.
gpt-4o-mini-tts	Modelo text-to-speech alimentado por GPT-4o mini. Você pode guiar a voz para falar em um estilo ou tom específico.
gpt-4o-mini-tts-2025-12-15	Modelo text-to-speech alimentado por GPT-4o mini. Você pode guiar a voz para falar em um estilo ou tom específico.

Para obter mais informações, consulte Disponibilidade da região de modelos de áudio mais adiante neste artigo.

Tabela de resumo do modelo e disponibilidade da região

Modelos por tipo de implantação

O Azure OpenAI oferece aos clientes opções sobre a estrutura de hospedagem que se adapta aos seus padrões de negócios e uso. O serviço oferece dois tipos principais de implantação:

• Padrão: Tem uma opção de implantação global, roteando o tráfego globalmente para fornecer maior taxa de transferência.
• Provisionado: também tem uma opção de implantação global, permitindo que os clientes comprem e implantem unidades de taxa de transferência provisionadas na infraestrutura global do Azure.

Todas as implantações podem executar exatamente as mesmas operações de inferência, mas o faturamento, a escala e o desempenho são substancialmente diferentes. Para saber mais sobre os tipos de implantação do Azure OpenAI, consulte nosso Guia de tipos de implantação.

Esta tabela não inclui informações ajustadas de disponibilidade regional. Consulte a secção de afinação fina para obter estas informações.

Modelos de implantação padrão (regionais) por ponto de extremidade

Modelos de afinação fina

ID do modelo	Regiões padrão	Global	Desenvolvedor	Pedido Máximo (tokens)	Dados de formação (até)	Modality
gpt-4o-mini (2024-07-18)	Centro-Norte dos EUA Suécia Central	✅	✅	Entrada: 128.000 Potência: 16.384 Duração do contexto do exemplo de treinamento: 65.536	Outubro de 2023	Texto para texto
gpt-4o (2024-08-06)	Leste EUA2 Centro-Norte dos EUA Suécia Central	✅	✅	Entrada: 128.000 Potência: 16.384 Duração do contexto do exemplo de treinamento: 65.536	Outubro de 2023	Texto e visão para texto
gpt-4.1 (2025-04-14)	Centro-Norte dos EUA Suécia Central	✅	✅	Entrada: 128.000 Potência: 16.384 Duração do contexto do exemplo de treinamento: 65.536	maio de 2024	Texto e visão para texto
gpt-4.1-mini (2025-04-14)	Centro-Norte dos EUA Suécia Central	✅	✅	Entrada: 128.000 Potência: 16.384 Duração do contexto do exemplo de treinamento: 65.536	maio de 2024	Texto para texto
gpt-4.1-nano (2025-04-14)	Centro-Norte dos EUA Suécia Central	✅	✅	Entrada: 128.000 Potência: 16.384 Duração do contexto do exemplo de treinamento: 32.768	maio de 2024	Texto para texto
o4-mini (2025-04-16)	Leste EUA2 Suécia Central	✅	❌	Entrada: 128.000 Potência: 16.384 Duração do contexto do exemplo de treinamento: 65.536	maio de 2024	Texto para texto
Ministral-3B (pré-visualização) (2411)	Não suportado	✅	❌	Entrada: 128.000 Saída: Desconhecida Exemplo de contexto de treino Duração: Desconhecido	Desconhecido	Texto para texto
Qwen-32B (pré-visualização)	Não suportado	✅	❌	Entrada: 8.000 Produção: 32.000 Comprimento do exemplo de contexto de treinamento: 8192	Julho de 2024	Texto para texto

Assistentes (pré-visualização)

Para assistentes, você precisa de uma combinação de um modelo suportado e uma região suportada. Certas ferramentas e capacidades requerem os modelos mais recentes. Os seguintes modelos estão disponíveis na API, SDK e Foundry dos Assistentes. A tabela a seguir é para implantação padrão. Para obter informações sobre a disponibilidade da unidade de taxa de transferência provisionada, consulte Taxa de transferência provisionada. Os modelos e regiões listados podem ser usados com os Assistentes v1 e v2. Você pode usar modelos Padrão Global se eles forem suportados nas seguintes regiões.

Região	GPT-4O, 2024-05-13	GPT-4O, 2024-08-06	GPT-4O-Mini, 2024-07-18	GPT-4, 0613	gpt-4, 1106-Pré-visualização	gpt-4, 0125-Pré-visualização	GPT-4, turbo-2024-04-09	GPT-4-32K, 0613	GPT-35-TURBO, 0613	GPT-35-Turbo, 1106	GPT-35-Turbo, 0125	GPT-35-TURBO-16K, 0613
leste da Austrália	-	-	-	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	✅
Eastus	✅	✅	✅	-	-	✅	✅	-	✅	-	✅	✅
Eastus2	✅	✅	✅	-	✅	-	✅	-	✅	-	✅	✅
FranceCentral	-	-	-	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	-	✅
JapãoLeste	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	-	✅	✅
Noruega Oriental	-	-	-	-	✅	-	-	-	-	-	-	-
Sul da Índia	-	-	-	-	✅	-	-	-	-	✅	✅	-
suécia central	✅	✅	✅	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	-	✅
UKSOUTH	-	-	-	-	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	✅
Westus	✅	✅	✅	-	✅	-	✅	-	-	✅	✅	-
Westus3	✅	✅	✅	-	✅	-	✅	-	-	-	✅	-

Modelo de aposentadoria

Para obter as informações mais recentes sobre modelos de aposentadoria, consulte o guia de aposentadoria modelo.

Conteúdo relacionado

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• Saiba mais sobre o Azure OpenAI
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Modelos do Black Forest Labs vendidos diretamente pelo Azure

A coleção de modelos de geração de imagens da Black Forest Labs (BFL) inclui o FLUX.2 [pro] para geração e edição de imagens através de texto e prompts de imagem, o FLUX.1 Kontext [pro] para geração e edição em contexto, e o FLUX1.1 [pro] para geração texto-para-imagem.

Você pode processar esses modelos por meio da API do provedor de serviços BFL e por meio dos endpoints imagens/gerações e imagens/edições.

^i,ii O suporte para múltiplas imagens de referência (até oito) está disponível para o FLUX.2[pro] através da API, mas não no playground. Consulte os seguintes exemplos de código para o FLUX.2[pro].

Exemplos de código para FLUX.2[pro]

Geração de imagens

• Entrada: Texto
• Saída: Uma imagem

curl -X POST https://<your-resource-name>.api.cognitive.microsoft.com/providers/blackforestlabs/v1/flux-2-pro?api-version… \ 
  -H "Content-Type: application/json" \ 
  -H "Authorization: Bearer {API_KEY}" \ 
  -d '{ 
      "model": "FLUX.2-pro" 
      "prompt": "A photograph of a red fox in an autumn forest", 
      "width": 1024, 
      "height": 1024, 
      "seed": 42, 
      "safety_tolerance": 2, 
      "output_format": "jpeg", 
    }' 

Edição de imagem

• Entrada: Até oito imagens codificadas em 64 bits
• Saída: Uma imagem

curl -X POST https://<your-resource-name>.api.cognitive.microsoft.com/providers/blackforestlabs/v1/flux-2-pro?api-version… \
  -H "Content-Type: application/json" \ 
  -H "Authorization: Bearer {API_KEY}" \ 
  -d '{ 
      "model": "FLUX.2-pro", 
      "prompt": "Apply a cinematic, moody lighting effect to all photos. Make them look like scenes from a sci-fi noir film", 
      "output_format": "jpeg", 
      "input_image" : "/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wBDA.......", 
      "input_image_2" : "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABAAAAAQACAIAAADwf........" 
    }' 

Veja esta coleção de modelos no portal Microsoft Foundry.

Modelos Cohere vendidos diretamente pela Azure

A família de modelos Cohere inclui vários modelos otimizados para diferentes casos de uso, incluindo completamento de chats, reclassificação e classificação de texto, e embeddings. Os modelos Cohere são otimizados para vários casos de uso que incluem raciocínio, sumarização e resposta a perguntas.

Consulte a coleção de modelos Cohere no portal Foundry.

Modelos DeepSeek vendidos diretamente pelo Azure

A família de modelos DeepSeek inclui vários modelos de raciocínio, que se destacam em tarefas de raciocínio através de um processo de treino passo a passo, como tarefas de linguagem, raciocínio científico e programação.

Veja esta coleção de modelos no portal da Foundry.

Meta modelos vendidos diretamente pelo Azure

Os modelos e ferramentas Meta Llama são uma coleção de modelos de raciocínio generativo de texto e imagem de IA pré-treinados e ajustados. Os metamodelos variam em escala para incluir:

• Modelos de linguagem reduzidos (SLMs), como os modelos Base e Instrução 1B e 3B para inferência em dispositivos e na periferia
• Modelos de linguagem de grande porte médio (LLMs) como os modelos 7B, 8B e 70B Base e Instruct
• Modelos de alto desempenho como o Meta Llama 3.1-405B Instruem para geração de dados sintéticos e casos de uso de destilação.

Veja esta coleção de modelos no portal da Foundry. Você também pode encontrar vários modelos Meta disponíveis de parceiros e comunidade.

Modelos da Microsoft vendidos diretamente pelo Azure

Os modelos Microsoft incluem vários grupos de modelos, como Model Router, modelos MAI, modelos Phi, modelos de IA na saúde e outros. Consulte a coleção de modelos Microsoft no portal Foundry. Você também pode encontrar vários modelos da Microsoft disponíveis em parceiros e comunidade.

¹Versão do modelo do router2025-11-18 Versões anteriores (2025-08-07 e 2025-05-19) também estão disponíveis.

²Os tokens máximos de saída variam para modelos subjacentes no roteador de modelos. Por exemplo, 32.768 (GPT-4.1 series), 100.000 (o4-mini), 128.000 (gpt-5 reasoning models) e 16.384 (gpt-5-chat).

³Janelas de contexto maiores são compatíveis com alguns dos modelos subjacentes do Model Router. Isto significa que uma chamada API com um contexto maior só tem sucesso se o prompt for encaminhado para um desses modelos. Caso contrário, a chamada falhará.

⁴ A faturação para a implementação de routers modelo padrão de Zona de Dados começa não antes de 1 de novembro de 2025.

Modelos Mistral vendidos diretamente pelo Azure

Consulte a coleção de modelos Mistral no portal da Fundição. Você também pode encontrar vários modelos Mistral disponíveis de parceiros e comunidade.

Modelos de IA Moonshot vendidos diretamente pela Azure

Os modelos de IA Moonshot incluem o Kimi K2 Thinking, a versão mais recente e capaz do modelo de pensamento open-source. O Kimi K2 foi construído como um agente pensante que raciocina passo a passo enquanto invoca ferramentas de forma dinâmica. Estabelece um novo estado da arte no Exame Final da Humanidade (HLE), BrowseComp e outros benchmarks, ao aumentar significativamente a profundidade do raciocínio em múltiplos passos e manter o uso estável de ferramentas ao longo de 200–300 chamadas sequenciais.

As principais capacidades do Pensamento Kimi K2 incluem:

• Pensamento Profundo e Orquestração de Ferramentas: Treinado de ponta a ponta para intercalar raciocínio em cadeia de pensamento com chamadas de funções, permitindo trabalhos autónomos de investigação, programação e escrita que duram centenas de passos sem desvios.
• Quantização Nativa INT4: O Treino Quantization-Aware (QAT) é utilizado na fase pós-treino para alcançar uma aceleração 2x sem perdas em modo de baixa latência.
• Agência Long-Horizon Estável: Mantém um comportamento coerente orientado a objetivos ao longo de até 200–300 invocações consecutivas de ferramentas, superando modelos anteriores que degradam após 30–50 passos.

Veja esta coleção de modelos no portal da Foundry.

Modelos xAI vendidos diretamente pelo Azure

Os modelos Grok da xAI na Foundry Models incluem um conjunto diversificado de modelos concebidos para se destacar em vários domínios empresariais com diferentes capacidades e faixas de preço, incluindo:

• O Grok 3, um modelo não-racional pré-treinado no datacenter Colossus, é ajustado para cenários empresariais, como extração de dados, codificação e resumo de texto, com capacidades excecionais para seguir instruções. Ele suporta uma janela de contexto com 131.072 tokens, permitindo lidar com entradas extensas, mantendo coerência e profundidade, e é hábil em estabelecer ligações entre domínios e idiomas.

• O Grok 3 Mini é um modelo de raciocínio leve treinado para lidar com problemas de agente, codificação, matemática e ciências profundas com computação em tempo de teste. Ele também suporta uma janela de contexto de token 131.072 para entender bases de código e documentos corporativos, e se destaca no uso de ferramentas para resolver problemas lógicos complexos em ambientes novos, oferecendo traços de raciocínio brutos para inspeção do usuário com orçamentos de pensamento ajustáveis.

• Grok Code Fast 1, um modelo de raciocínio rápido e eficiente projetado para uso em aplicações de codificação agente. Ele foi pré-treinado em uma mistura de dados focada em codificação e, em seguida, pós-treinado em demonstrações de várias tarefas de codificação e uso de ferramentas, bem como demonstrações de comportamentos de recusa corretos com base na política de segurança da xAI. O registo é necessário para aceder ao modelo grok-code-fast-1.

• Grok 4 Fast, um modelo de linguagem otimizado para eficiência que oferece recursos de raciocínio quase Grok 4 com latência e custo significativamente mais baixos, e pode ignorar totalmente o raciocínio para aplicações ultrarrápidas. Ele é treinado para o uso seguro e eficaz da ferramenta, com comportamentos de recusa integrados, um prompt fixo do sistema de aplicação de segurança e filtros de entrada para evitar o uso indevido.

• O Grok 4 é o mais recente modelo de raciocínio da xAI com raciocínio avançado e recursos de uso de ferramentas, permitindo alcançar um novo desempenho de última geração em benchmarks acadêmicos e industriais desafiadores. O registo é necessário para aceder ao modelo grok-4. Ao contrário dos modelos rápidos do Grok 4 (raciocínio e não-raciocínio), o Grok 4 não suporta entrada de imagem.

Veja a coleção de modelos xAI no portal Foundry.

Disponibilidade da região do modelo por tipo de implantação

A Foundry Models oferece opções para a estrutura de hospedagem que se adapta ao seu negócio e padrões de uso. O serviço oferece dois tipos principais de implantação:

• Padrão: Tem uma opção de implantação global, roteando o tráfego globalmente para fornecer maior taxa de transferência.
• Provisionado: também possui uma opção de implantação global, permitindo ao utilizador adquirir e implantar unidades de largura de banda provisionadas na infraestrutura global do Azure.

Todas as implantações executam as mesmas operações de inferência, mas o faturamento, a escala e o desempenho diferem. Para mais informações sobre tipos de implantação, consulte Tipos de implantação em Modelos Foundry.

Conteúdo relacionado

• Modelos de Foundry de parceiros e da comunidade
• Visão geral da implementação para Modelos de Fundição
• Adicionar e configurar modelos no Foundry Models
• Tipos de implementação em Modelos de Fundição