azure openai？Azure 微软 OpenAI的定价与使用
Azure 微软 OpenAI的定价与使用
Azure微软OpenAI是一项面向企业的付费服务，以下从定价、模型、可用区、隐私几个方面进行详细介绍：
定价支付方式：通过微软合作伙伴的渠道，可使用人民币支付且能开发票。价格标准：以1M Tokens为单位计价，不同模型输入和输出的价格不同，具体如下：GPT-4o全球部署：上下文长度128K，输入价格$5.00（约36.25元），输出价格$15.00（约108.75元）。
GPT-4o区域API：上下文长度128K，输入价格$5.00（约36.25元），输出价格$15.00（约108.75元）。
GPT-4o-mini全球部署：上下文长度128K，输入价格$0.15（约1.09元），输出价格$0.60（约4.35元）。
GPT-4o-mini区域API：上下文长度128K，输入价格$0.165（约1.2元），输出价格$0.66（约4.79元）。
GPT-3.5-Turbo-0125：上下文长度16K，输入价格$0.50（约3.63元），输出价格$0.15（约1.09元）。
GPT-4-Turbo：上下文长度128K，输入价格$10.00（约725元），输出价格$30.00（约217.5元）。
GPT-4-Turbo-Vision：上下文长度128K，输入价格$10.00（约725元），输出价格$30.00（约217.5元）。
GPT-4（8K）：上下文长度8K，输入价格$30.00（约217.5元），输出价格$60.00（约435元）。
GPT-4（32K）：上下文长度32K，输入价格$60.00（约436元），输出价格$120.00（约875元）。
模型GPT 3.5分支特性：从特性上区分有三个分支，即gpt-35-turbo、gpt-35-turbo-16k和gpt-35-turbo-instruct。后缀16k表示模型有效上下文长度为16k个token；instruct指专门为指令跟随调教过，指令即发送给模型的第一条指令，可用于设定模型角色、提供背景信息等。
版本情况：每个分支按推出时间确定版本，如gpt-35-turbo有0301、0613、1106和0125四个版本，一个版本生命周期大概一年左右，目前GPT-3.5-Turbo-0125只剩这一个模型。
GPT 4模型改进：为GPT 3.5的改进版，提供更好的对话质量，推出时堪称地表最强大语言模型。
分支版本：通过不同后缀划分为若干分支，每个分支按发布日期提供若干版本。有一个特殊后缀vision，代表模型具备视觉模态特性，可以读懂图片。
可用区区域差异：如同其它公有云服务一样，Azure的GPT模型并非在每个地区都可以使用。目前East/West US是可用模型比较多的区域，两者组合起来可以覆盖全部GPT模型。选择建议：如果对网络时延比较敏感，可以选择地理位置较近的区域，不过与模型推演所需耗时相比，地理位置带来的时延基本可以忽略不计。隐私承诺情况：微软承诺不会使用用户调用API时的数据，但这种承诺往往缺乏行之有效的监督途径，尤其是当服务供应地点位于使用者当地法律无权管辖的区域时。原理限制：从原理角度讲，模型工作原理决定它必须接收到有效的明文信息才能给出有意义的输出，而模型与最终用户之间的通信链条上涉及到难以计数的应用与网络供应商，绝对的隐私是不存在的。保护建议：最好的保护隐私的办法是不要以任何形式透露隐私信息。使用Azure提供的GPT模型服务构建人工智能应用时，要根据实际情况明智地选择模型类型与可用区，并充分理解互联网隐私的相对性。
4步,入门 Azure OpenAI 服务,企业合规用微软OpenAI教程
企业合规使用微软Azure OpenAI服务的4步入门教程如下：
第一步：了解合规渠道与优势国内唯一合规途径：直接对接OpenAI官方API在国内使用已被明确封禁，企业需通过微软Azure提供的OpenAI服务合规使用，且申请需具备企业资质。核心优势：合规稳定：避免封禁风险，保障业务连续性。
企业级支持：解决连接不稳定、响应速度慢、并发配额低等问题。
财务合规：支持开具发票，满足国内财务需求。
功能一致：与OpenAI官方API能力无差异，价格基本相同。
第二步：申请Azure OpenAI服务资质准备：需具备企业资质（如营业执照），个人开发者无法申请。
建议通过微软官方合作伙伴（如全云在线）协助申请，简化流程并获取技术支持。
申请入口：访问微软Azure OpenAI申请页面，按指引提交企业信息。
审核通过后，微软将开通服务权限并分配API密钥。
第三步：部署Azure OpenAI资源创建资源：登录Azure门户，选择“创建资源”→搜索“Azure OpenAI”→填写配置（如名称、区域、定价层）。
配置完成后，获取API端点及密钥，用于后续调用。
安全设置：通过基于角色的访问控制（RBAC）分配权限，确保数据安全。
启用专用网络（如VNet）隔离资源，避免公共网络暴露。
第四步：调用API或使用Studio开发API调用方式：REST API：通过HTTP请求直接调用模型，适合集成到现有系统。
Python SDK：使用微软官方SDK简化开发，支持异步调用和批量处理。
Azure OpenAI Studio：
网页端可视化工具，无需编码即可测试模型（如GPT-3、DALL-E）。
提供“GPT-3 Playground”实时交互界面，快速验证生成效果。
模型选择与微调：预训练模型：直接使用GPT-3（文本生成）、Codex（代码生成）、DALL-E（图像生成）等。
自定义微调：上传企业数据训练专属模型，优化特定场景性能（如客服话术生成）。
关键注意事项合规使用：避免生成敏感内容（如暴力、虚假信息），利用内置工具检测有害输出。成本监控：通过Azure门户设置预算警报，防止意外超额使用。技术支持：加入OpenAI技术开发交流群（如全云在线公众号提供），获取社区帮助。通过以上4步，企业可合规、高效地部署Azure OpenAI服务，实现文本生成、代码辅助、图像设计等智能化应用。
企业开通部署 Azure OpenAI 流程:如何创建一个AI聊天机器人
企业开通部署Azure OpenAI并创建AI聊天机器人的流程如下：
开通Azure OpenAI服务
前提条件：拥有国际信用卡（如Visa或MasterCard），并在Azure国际版（）注册账号。
申请流程：完成账号注册和绑卡后，在“创建资源”中找到OpenAI服务，并填写申请表单。表单链接为：。注意，Azure OpenAI服务目前只对企业或MVP开放，申请需使用公司邮箱。
审核时间：提交申请后，一般两个工作日内会收到邮件通知。
创建Azure OpenAI服务
申请通过后，在Azure上创建OpenAI服务。点击“创建资源”，搜索并找到“OpenAI”。
填写相关信息，完成服务创建。
部署ChatGPT模型：在创建好的OpenAI服务中，依次点击“模型部署”-“创建”，填写模型名称，并选择gpt-35-turbo模型。
复制保存API密钥和终结点：在“密钥和终点”部分，复制并保存API要用的密钥和终结点。
创建Console聊天应用程序
使用.NET的CLI命令行工具或通过IDE创建一个Console应用程序。
安装必要的Nuget包：Microsoft.Extensions.Configuration.UserSecrets和Azure.AI.OpenAI（预览版）。
通过user-secrets添加配置：终结点、密钥和模型名称。
实现聊天功能：可以选择非流式响应或流式响应。流式响应能第一时间响应用户请求，体验更佳。以下是一个流式响应的Console版本聊天机器人实现示例：
using Azure;using Azure.AI.OpenAI;using Microsoft.Extensions.Configuration;using System.Text;Console.OutputEncoding= Encoding.UTF8;var configuration= new ConfigurationBuilder().AddUserSecrets<Program>().Build();var apiKey= configuration["Azure:OpenAI:ApiKey"];var endpoint= configuration["Azure:OpenAI:Endpoint"];var modelName= configuration["Azure:OpenAI:ModelName"];var client= new OpenAIClient(new Uri(endpoint), new AzureKeyCredential(apiKey));var completionsOptions= new ChatCompletionsOptions{ Messages={ new ChatMessage(ChatRole.System,"你是一个温柔的女生，擅长用理性的语言鼓励和引导人，对情绪低落的人进行劝慰。温柔一点，口语化一些。"), new ChatMessage(ChatRole.User,"你好"),}};while(true){ Console.WriteLine(); Console.Write("她:"); var completionsResponse= await client.GetChatCompletionsStreamingAsync( modelName, completionsOptions); var resonseText= new StringBuilder(); await foreach(var choice in completionsResponse.Value.GetChoicesStreaming()){ await foreach(var message in choice.GetMessageStreaming()){ resonseText.Append(message.Content); Console.Write(message.Content); await Task.Delay(TimeSpan.FromMilliseconds(100));}} completionsOptions.Messages.Add(new ChatMessage(ChatRole.Assistant, resonseText.ToString())); Console.WriteLine(); Console.WriteLine(); Console.Write("我:"); var userMessage= Console.ReadLine(); completionsOptions.Messages.Add(new ChatMessage(ChatRole.User, userMessage));}注意事项由于Azure OpenAI的响应速度非常快，为了模拟打字效果，代码中特意加了一点延迟。
确保在代码中不直接填写密码，而是通过user-secrets管理本地密钥。
文章分享结束，azure openai和Azure 微软 OpenAI的定价与使用的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！