Foundry Models venduto da Azure

Per il supporto per il fine-tuning open-weight e le opzioni di distribuzione per modello, vedere Disponibilità del modello. Le tabelle del modello e dell'area esistenti rimangono sotto.

Microsoft Foundry Models nel catalogo dei modelli comprende due categorie principali, ovvero Foundry Models vendute da Azure e Foundry Models di partner e community. Questo articolo elenca una selezione di modelli Foundry venduti da Azure, insieme alle relative funzionalità, tipi di distribuzione e aree di disponibilità, esclusi i modelli deprecati e ritirati.

I modelli venduti da Azure sono ospitati anche da Azure e gestiti da Azure come parte del servizio Foundry Models. Includono tutti i modelli OpenAI Azure e specifici modelli selezionati dai principali provider. Questi modelli vengono fatturati tramite la sottoscrizione Azure, coperti da contratti di servizio Azure e supportati da Microsoft. Per visualizzare un elenco dei modelli Foundry supportati dal servizio agente Foundry, vedere Modelli supportati dal servizio agente e per un elenco dei modelli Foundry dei partner, vedere Modelli Foundry da partner e community.

Tip

Utilizzare le schede nella parte superiore di questa pagina per passare da modelli Azure OpenAI e altre raccolte di modelli di provider come Cohere, DeepSeek, Meta, Mistral AI e xAI.

Azure OpenAI nei modelli di Microsoft Foundry

Azure OpenAI è basato su un set diversificato di modelli con funzionalità e punti di prezzo diversi. La disponibilità dei modelli varia in base all'area e al cloud.

Evidenziazioni del modello

Models Descrzione
Serie GPT-6.1 NUOVOgpt-6.1-sol
Serie GPT-6 NEWgpt-6-astra, NEWgpt-6-luna, gpt-6-sol
Serie GPT-5.6 gpt-5.6-sol, gpt-5.6-terra, gpt-5.6-luna
GPT-chat-latest (anteprima) NUOVOgpt-chat-latestAnteprima
Serie GPT-5.5 gpt-5.5
Serie GPT-5.4 gpt-5.4-mini, gpt-5.4-nano, gpt-5.4gpt-5.4-pro
Serie GPT-5.3 gpt-5.3-codex
Serie GPT-5.2 gpt-5.2-codex, gpt-5.2
Serie GPT-5.1 gpt-5.1, gpt-5.1-codex, gpt-5.1-codex-mini
Sora NUOVO sora-2
serie GPT-5 gpt-5, gpt-5-mini, gpt-5-nano
gpt-oss modelli di ragionamento a peso aperto
codex-mini Versione ottimizzata di o4-mini.
Serie GPT-4.1 gpt-4.1, gpt-4.1-mini, gpt-4.1-nano
computer-use-preview Un modello sperimentale addestrato per essere utilizzato con lo strumento per l'uso del computer dell'API Risposte.
Modelli serie o Modelli di ragionamento con problem-solving avanzato e attenzione e capacità migliorate.
GPT-4o, GPT-4o mini e GPT-4 Turbo Modelli OpenAI di Azure con versioni multimodali, che possono accettare sia testo che immagini come ingresso.
Embeddings Un set di modelli in grado di convertire il testo in formato vettoriale numerico per facilitare la similarità del testo.
Creazione di immagini Serie di modelli che possono generare immagini originali dal linguaggio naturale.
Video generation Modello in grado di generare scene video originali da istruzioni in formato testo.
Audio Serie di modelli per la trascrizione vocale, la traduzione e la sintesi vocale. I modelli audio GPT-4o supportano interazioni conversazionali a bassa latenza input vocale, output vocale o la generazione di audio.

Informazioni sui limiti dei token del modello

La colonna Finestra di contesto elenca il numero totale di token che un modello può elaborare in una richiesta. Quando una riga elenca valori di input e output separati, questi valori sono singoli limiti. Non sono quote aggiuntive che è sempre possibile utilizzare insieme. I token di input, i token di output generati e i token di ragionamento condividono il budget di contesto disponibile. Più input significa meno token da generare.

La colonna Max Output Tokens imposta un limite superiore, non una dimensione di output garantita. Un parametro API, max_output_tokens ad esempio, non riserva i token quando la richiesta ha meno budget di contesto disponibile.

Contesto breve e contesto lungo

Per i modelli Azure OpenAI con categorie di prezzo short-context e long-context, contesto si riferisce al numero di token di input in una singola richiesta. Non fa riferimento alla finestra di contesto massima del modello o al numero combinato di token di input e output.

Queste categorie descrivono la lunghezza di input della richiesta, non le diverse dimensioni della finestra del contesto del modello. Un modello con una finestra di contesto di grandi dimensioni può comunque ricevere una richiesta di contesto breve.

I token di output generati non determinano se una richiesta è classificata come contesto breve o come contesto lungo. I token di output sono comunque soggetti ai prezzi applicabili del modello.

Per le soglie, le tariffe e i dettagli di fatturazione specifici del modello, vedere Prezzi di Azure OpenAI.

GPT-chat-latest

Per la disponibilità dei modelli in tutte le aree, raggruppate per categoria di distribuzione, vedere disponibilità Regione per i modelli Foundry venduti da Azure.

Capacità

ID modello Descrzione Finestra di contesto Numero massimo di token di output Dati di formazione (fino a una certa data)
gpt-chat-latest (2026-10-07)
Preview		 - Ragionamento.
- API di completamento per chat.
- API delle risposte.
- Output strutturati.
- Input di testo e immagine con output di testo.
- Funzioni, strumenti e chiamate di strumenti paralleli.		 128,000 128,000 Febbraio 2026
gpt-chat-latest (2026-08-06)
Preview		 - Ragionamento.
- API di completamento per chat.
- API delle risposte.
- Output strutturati
- Funzioni, strumenti e chiamate di strumenti paralleli.		 400.000

Input: 272.000
Output: 128.000		 128,000 Febbraio 2026
gpt-chat-latest (2026-06-24)
Preview		 - Ragionamento.
- API di completamento per chat.
- API delle risposte.
- Output strutturati
- Funzioni, strumenti e chiamate di strumenti paralleli.		 128,000

Input: 111.616
Output: 16.384		 16,384 Agosto 2025
gpt-chat-latest (2026-05-28)
Preview		 - Ragionamento.
- API di completamento per chat.
- API delle risposte.
- Output strutturati
- Funzioni, strumenti e chiamate di strumenti paralleli.		 128,000

Input: 111.616
Output: 16.384		 16,384 Agosto 2025
gpt-chat-latest (2026-05-05)
Preview		 - Ragionamento.
- API di completamento per chat.
- API delle risposte.
- Output strutturati
- Funzioni, strumenti e chiamate di strumenti paralleli.		 128,000

Input: 111.616
Output: 16.384		 16,384 Agosto 2025

gpt-chat-latest usa un livello di ragionamento fisso diverso da zero, in modo che possa generare token di ragionamento per alcune richieste. A differenza di altri modelli di ragionamento, non è possibile configurare questo livello con il reasoning_effort parametro .

Nell'API OpenAI questo modello viene definito chat-latest. In Microsoft Foundry il nome del prodotto è gpt-chat-latest. Il modello continua a seguire il ciclo di vita dell'anteprima esistente e i periodi di preavviso standard. Il team sta anche valutando modi per semplificare il modo in cui i clienti accedono a modelli aggiornati continuamente nel tempo, ma il comportamento corrente rimane invariato man mano che il lavoro continua.

Attenzione

Microsoft non consiglia l'uso di modelli di anteprima nell'ambiente di produzione. Le distribuzioni del modello di anteprima vengono aggiornate alle versioni di anteprima future o alla versione stabile più recente, disponibile a livello generale. I modelli designati in anteprima non seguono lo standard del ciclo di vita del modello Azure OpenAI.

GPT-6.1

Per la disponibilità dei modelli in tutte le aree, raggruppate per categoria di distribuzione, vedere disponibilità Regione per i modelli Foundry venduti da Azure.

Capacità

ID modello Descrzione Finestra di contesto Numero massimo di token di output Dati di formazione (fino a una certa data)
gpt-6.1-sol (2026-09-29) - Ragionamento
- API delle risposte.
- Orchestrazione multi-agente (anteprima).
- API di completamento per chat.
- Streaming.
- Output strutturati.
- Input di testo e immagine con output di testo.
- Funzioni, strumenti e chiamate di strumenti paralleli (solo API Risposte).
- Sforzo di ragionamento e verbosità.
- Uso del computer
- Riepilogo completo delle funzionalità.		 1,050,000

Input: 922.000
Output: 128.000		 128,000 Aprile 2026

GPT-6

Per la disponibilità dei modelli in tutte le aree, raggruppate per categoria di distribuzione, vedere disponibilità Regione per i modelli Foundry venduti da Azure.

Capacità

ID modello Descrzione Finestra di contesto Numero massimo di token di output Dati di formazione (fino a una certa data)
gpt-6-astra (2026-09-03) - Ragionamento
- API delle risposte.
- Orchestrazione multi-agente (anteprima).
- API di completamento per chat.
- Streaming.
- Output strutturati.
- Input di testo e immagine con output di testo.
- Funzioni, strumenti e chiamate di strumenti paralleli.
- Sforzo di ragionamento e verbosità.
- Uso del computer
- Riepilogo completo delle funzionalità.		 1,050,000

Input: 922.000
Output: 128.000		 128,000 Aprile 2026
gpt-6-luna (2026-09-22) - Ragionamento
- API delle risposte.
- API delle decisioni.
- Orchestrazione multi-agente (anteprima).
- API di completamento per chat.
- Streaming.
- Output strutturati.
- Input di testo e immagine con output di testo.
- Funzioni, strumenti e chiamate di strumenti paralleli.
- Sforzo di ragionamento e verbosità.
- Uso del computer
- Riepilogo completo delle funzionalità.		 1,050,000

Input: 922.000
Output: 128.000		 128,000 Maggio 2026
gpt-6-sol (2026-09-22) - Ragionamento
- API delle risposte.
- Orchestrazione multi-agente (anteprima).
- API di completamento per chat.
- Streaming.
- Output strutturati.
- Input di testo e immagine con output di testo.
- Funzioni, strumenti e chiamate di strumenti paralleli.
- Sforzo di ragionamento e verbosità.
- Uso del computer
- Riepilogo completo delle funzionalità.		 1,050,000

Input: 922.000
Output: 128.000		 128,000 Aprile 2026

Annotazioni

In determinate circostanze Astra può applicare controlli di sicurezza avanzati quando i sistemi di sicurezza identificano un rischio elevato. Questi controlli possono includere la modifica delle soglie del classificatore in fase di inferenza e l'integrazione delle richieste dei clienti con istruzioni di sicurezza generate dal sistema destinate a supportare comportamenti del modello sicuri e conformi ai criteri.

Tieni presenti gli aspetti seguenti quando distribuisci e richiami i modelli GPT-6:

  • Alcuni livelli di quota richiedono richieste di quota per la famiglia GPT-6 per distribuire questi modelli. Per impostazione predefinita, le sottoscrizioni di livello 5 e 6 hanno una quota. Per ulteriori informazioni su quote e limiti in Microsoft Foundry, vedere Microsoft Foundry Models quotas and limits.
  • Le distribuzioni standard con pagamento in base al consumo dei modelli GPT-6 usano categorie di prezzi separate per richieste di contesto breve e di contesto lungo. Ogni modello GPT-6 gestisce entrambi i tipi di richiesta. Il numero di token di input determina la categoria, come illustrato in Contesto breve e contesto lungo. Per informazioni sulle soglie di GPT-6, sulle tariffe e su come viene applicato il prezzo alla richiesta, consulta Prezzi di Azure OpenAI.

GPT-5.6

Per la disponibilità dei modelli in tutte le aree, raggruppate per categoria di distribuzione, vedere disponibilità Regione per i modelli Foundry venduti da Azure.

Capacità

ID modello Descrzione Finestra di contesto Numero massimo di token di output Dati di formazione (fino a una certa data)
gpt-5.6-sol (2026-07-09) - Ragionamento
- API delle risposte.
- Orchestrazione multi-agente (anteprima).
- API di completamento per chat.
- Elaborazione flessibile.
- Output strutturati.
- Elaborazione di testo e immagini.
- Funzioni, strumenti e chiamate di strumenti paralleli.
- Uso del computer
- Riepilogo completo delle funzionalità.		 1,050,000

Input: 922.000
Output: 128.000		 128,000 Febbraio 2026
gpt-5.6-terra (2026-07-09) - Ragionamento
- API delle risposte.
- Orchestrazione multi-agente (anteprima).
- API di completamento per chat.
- Output strutturati.
- Elaborazione di testo e immagini.
- Funzioni, strumenti e chiamate di strumenti paralleli.
- Uso del computer
- Riepilogo completo delle funzionalità.		 1,050,000

Input: 922.000
Output: 128.000		 128,000 Febbraio 2026
gpt-5.6-luna (2026-07-09) - Ragionamento
- API delle risposte.
- Orchestrazione multi-agente (anteprima).
- API di completamento per chat.
- Output strutturati.
- Elaborazione di testo e immagini.
- Funzioni, strumenti e chiamate di strumenti paralleli.
- Uso del computer
- Riepilogo completo delle funzionalità.		 1,050,000

Input: 922.000
Output: 128.000		 128,000 Febbraio 2026

Annotazioni

Tieni presente quanto segue quando distribuisci e usi i modelli gpt-5.6:

  • Alcuni livelli di quota richiedono richieste di quota per gpt-5.6 distribuire questo modello. Per impostazione predefinita, le sottoscrizioni di livello 5 e 6 hanno una quota. Per ulteriori informazioni su quote e limiti in Microsoft Foundry, vedere Microsoft Foundry Models quotas and limits.
  • Le distribuzioni standard con pagamento in base al consumo dei modelli GPT-5.6 usano categorie di prezzi separate per richieste di contesto breve e di contesto lungo. Ogni modello GPT-5.6 gestisce entrambi i tipi di richiesta. Il numero di token di input determina la categoria, come illustrato in Contesto breve e contesto lungo. Per informazioni sulle soglie di GPT-5.6, sulle tariffe e su come viene applicato il prezzo alla richiesta, vedi Prezzi di Azure OpenAI.
  • Questi modelli supportano l'API Completamento chat e gli strumenti per le funzioni, ma non entrambi contemporaneamente, a meno che reasoning_effort non sia none. Usare l'API Risposte per la chiamata allo strumento. Per altre informazioni, vedere Chiamare gli strumenti con modelli di ragionamento.

GPT-5.5

Per la disponibilità dei modelli in tutte le aree, raggruppate per categoria di distribuzione, vedere disponibilità Regione per i modelli Foundry venduti da Azure.

Capacità

ID modello Descrzione Finestra di contesto Numero massimo di token di output Dati di formazione (fino a una certa data)
gpt-5.5 (2026-04-24) - Ragionamento
- API delle risposte.
- API di completamento per chat.
- Output strutturati.
- Elaborazione di testo e immagini.
- Funzioni, strumenti e chiamate di strumenti paralleli.
- Uso del computer
- Riepilogo completo delle funzionalità.		 1,050,000

Input: 922.000
Output: 128.000		 128,000 Dicembre 2025

Budget dei token dell'API Responses

Per l'attuale implementazione dell'API Risposte di GPT-5.5, il budget effettivo complessivo di prompt e generazione è di circa 922.000 token. Questo limite dell’API è inferiore alla finestra di contesto di 1.050.000 token del modello. Non è possibile combinare un prompt di 922.000 token con 128.000 token generati in una sola richiesta. Calcolare il budget di generazione approssimativo come segue:

available generation tokens = 922,000 - prompt tokens

Ad esempio, una richiesta con 921,549 token del prompt ha il seguente budget di token:

  • Token di richiesta: 921.549
  • Bilancio di contesto effettivo: 922.000.
  • Budget di generazione rimanente: 451 token.

Il modello può generare al massimo i 451 token rimanenti, anche se si imposta su max_output_tokens 64.000 o 128.000. Questo budget di generazione include token di output visibili e token di ragionamento.

Il raggiungimento del budget del token disponibile non genera necessariamente un errore HTTP. Una richiesta può restituire il codice di stato HTTP 200 con una risposta incompleta. Controllare status per incomplete e incomplete_details.reason per max_output_tokens per determinare se la generazione si è arrestata al limite di token.

Annotazioni

Alcuni livelli di quota richiedono richieste di quota per gpt-5.5 poter distribuire questo modello. Per impostazione predefinita, le sottoscrizioni di livello 5 e 6 hanno una quota.

GPT-5.4

Per la disponibilità dei modelli in tutte le aree, raggruppate per categoria di distribuzione, vedere disponibilità Regione per i modelli Foundry venduti da Azure.

Capacità

ID modello Descrzione Finestra di contesto Numero massimo di token di output Dati di formazione (fino a una certa data)
gpt-5.4 (2026-03-05) - Ragionamento
- API delle risposte.
- API di completamento per chat.
- Output strutturati.
- Elaborazione di testo e immagini.
- Funzioni, strumenti e chiamate di strumenti paralleli.
- Uso del computer
- Riepilogo completo delle funzionalità.		 1,050,000

Input: 922.000
Output: 128.000		 128,000 Agosto 2025
gpt-5.4-pro (2026-03-05) - Ragionamento
- API delle risposte.
- Elaborazione di testo e immagini.
- Funzioni e strumenti
- Riepilogo completo delle funzionalità.		 1,050,000

Input: 922.000
Output: 128.000		 128,000 Agosto 2025
gpt-5.4-mini (2026-03-17) - Ragionamento
- API delle risposte.
- API di completamento per chat.
- Output strutturati.
- Elaborazione di testo e immagini.
- Funzioni, strumenti e chiamate di strumenti paralleli.
- Uso del computer
- Riepilogo completo delle funzionalità.		 400.000

Input: 272.000
Output: 128.000		 128,000 Agosto 2025
gpt-5.4-nano (2026-03-17) - Ragionamento
- API delle risposte.
- API di completamento per chat.
- Output strutturati.
- Elaborazione di testo e immagini.
- Funzioni, strumenti e chiamate di strumenti paralleli.
- Riepilogo completo delle funzionalità.		 400.000

Input: 272.000
Output: 128.000		 128,000 Agosto 2025

GPT-5.3

Per la disponibilità dei modelli in tutte le aree, raggruppate per categoria di distribuzione, vedere disponibilità Regione per i modelli Foundry venduti da Azure.

Capacità

ID modello Descrzione Finestra di contesto Numero massimo di token di output Dati di formazione (fino a una certa data)
gpt-5.3-codex (2026-02-24) - Ragionamento
- API delle risposte.
- Output strutturati.
- Elaborazione di testo e immagini.
- Funzioni, strumenti e chiamate di strumenti paralleli.
- Riepilogo completo delle funzionalità.
- Ottimizzato per l'estensione Codex CLI & Codex VS Code		 400.000

Input: 272.000
Output: 128.000		 128,000 Agosto 2025
gpt-5.3-chat (2026-03-03)
Ritiro: 29 giugno 2026		 Specifiche cronologiche.
- API di completamento per chat.
- API delle risposte.
- Output strutturati
- Funzioni, strumenti e chiamate di strumenti paralleli.		 128,000

Input: 111.616
Output: 16.384		 16,384 Agosto 2025

GPT-5.2

Per la disponibilità dei modelli in tutte le aree, raggruppate per categoria di distribuzione, vedere disponibilità Regione per i modelli Foundry venduti da Azure.

Capacità

ID modello Descrzione Finestra di contesto Numero massimo di token di output Dati di formazione (fino a una certa data)
gpt-5.2-codex (2026-01-14) - Ragionamento
- API delle risposte.
- Output strutturati.
- Elaborazione di testo e immagini.
- Funzioni, strumenti e chiamate di strumenti paralleli.
- Riepilogo completo delle funzionalità.
- Ottimizzato per l'estensione Codex CLI & Codex VS Code		 400.000

Input: 272.000
Output: 128.000		 128,000
gpt-5.2 (2025-12-11) - Ragionamento
- API di completamento per chat.
- API delle risposte.
- Output strutturati.
- Elaborazione di testo e immagini.
- Funzioni, strumenti e chiamate di strumenti paralleli.
- Riepilogo completo delle funzionalità.		 400.000

Input: 272.000
Output: 128.000		 128,000 Agosto 2025
gpt-5.2-chat (2025-12-11)
Ritiro 13 maggio 2026		 Specifiche cronologiche.
- API di completamento per chat.
- API delle risposte.
- Output strutturati
- Funzioni, strumenti e chiamate di strumenti paralleli.		 128,000

Input: 111.616
Output: 16.384		 16,384 Agosto 2025
gpt-5.2-chat (2026-02-10)
Ritiro: 29 giugno 2026		 Specifiche cronologiche.
- API di completamento per chat.
- API delle risposte.
- Output strutturati
- Funzioni, strumenti e chiamate di strumenti paralleli.		 128,000

Input: 111.616
Output: 16.384		 16,384 Agosto 2025

I modelli ritirati non sono disponibili per l'uso o le nuove distribuzioni. Per indicazioni sulla sostituzione, vedere la pianificazione del ritiro del modello .

GPT-5.1

Per la disponibilità dei modelli in tutte le aree, raggruppate per categoria di distribuzione, vedere disponibilità Regione per i modelli Foundry venduti da Azure.

Capacità

ID modello Descrzione Finestra di contesto Numero massimo di token di output Dati di formazione (fino a una certa data)
gpt-5.1 (2025-11-13) - Ragionamento
- API di completamento per chat.
- API delle risposte.
- Output strutturati.
- Elaborazione di testo e immagini.
- Funzioni, strumenti e chiamate di strumenti paralleli.
- Riepilogo completo delle funzionalità.		 400.000

Input: 272.000
Output: 128.000		 128,000 30 settembre 2024
gpt-5.1-chat (2025-11-13)
Ritiro: 29 giugno 2026		 Specifiche cronologiche.
- Ragionamento
- API di completamento per chat.
- API delle risposte.
- Output strutturati
- Funzioni, strumenti e chiamate di strumenti paralleli.		 128,000

Input: 111.616
Output: 16.384		 16,384 30 settembre 2024
gpt-5.1-codex (2025-11-13) - Solo API delle risposte.
- Elaborazione di testo e immagini
- Output strutturati.
- Funzioni, strumenti e chiamate di strumenti paralleli.
- Riepilogo completo delle funzionalità
- Ottimizzato per l'estensione Codex CLI & Codex VS Code		 400.000

Input: 272.000
Output: 128.000		 128,000 30 settembre 2024
gpt-5.1-codex-mini (2025-11-13) - Solo API delle risposte.
- Elaborazione di testo e immagini
- Output strutturati.
- Funzioni, strumenti e chiamate di strumenti paralleli.
- Riepilogo completo delle funzionalità
- Ottimizzato per l'estensione Codex CLI & Codex VS Code		 400.000

Input: 272.000
Output: 128.000		 128,000 30 settembre 2024
gpt-5.1-codex-max (2025-12-04) - Solo API delle risposte.
- Elaborazione di testo e immagini
- Output strutturati.
- Funzioni, strumenti e chiamate di strumenti paralleli.
- Riepilogo completo delle funzionalità
- Ottimizzato per l'estensione Codex CLI & Codex VS Code		 400.000

Input: 272.000
Output: 128.000		 128,000 30 settembre 2024

Importante

  • gpt-5.1 reasoning_effort il valore predefinito è none. Quando si esegue l'aggiornamento da modelli di ragionamento precedenti a gpt-5.1, tenere presente che potrebbe essere necessario aggiornare il codice per passare in modo esplicito un reasoning_effort livello se si vuole che si verifichi un ragionamento.

  • gpt-5.1-codex-max aggiunge il supporto per l'impostazione di reasoning_effort a xhigh. Lo sforzo di ragionamento none non è supportato con gpt-5.1-codex-max.

GPT-5

Per la disponibilità dei modelli in tutte le aree, raggruppate per categoria di distribuzione, vedere disponibilità Regione per i modelli Foundry venduti da Azure.

Capacità

ID modello Descrzione Finestra di contesto Numero massimo di token di output Dati di formazione (fino a una certa data)
gpt-5 (2025-08-07) - Ragionamento
- API di completamento per chat.
- API delle risposte.
- Output strutturati.
- Elaborazione di testo e immagini.
- Funzioni, strumenti e chiamate di strumenti paralleli.
- Riepilogo completo delle funzionalità.		 400.000

Input: 272.000
Output: 128.000		 128,000 30 settembre 2024
gpt-5-mini (2025-08-07) - Ragionamento
- API di completamento per chat.
- API delle risposte.
- Output strutturati.
- Elaborazione di testo e immagini.
- Funzioni, strumenti e chiamate di strumenti paralleli.
- Riepilogo completo delle funzionalità.		 400.000

Input: 272.000
Output: 128.000		 128,000 31 maggio 2024
gpt-5-nano (2025-08-07) - Ragionamento
- API di completamento per chat.
- API delle risposte.
- Output strutturati.
- Elaborazione di testo e immagini.
- Funzioni, strumenti e chiamate di strumenti paralleli.
- Riepilogo completo delle funzionalità.		 400.000

Input: 272.000
Output: 128.000		 128,000 31 maggio 2024
gpt-5-chat (2025-08-07)
Ritiro: 29 giugno 2026		 Specifiche cronologiche.
- API di completamento per chat.
- API delle risposte.
- Input: testo/immagine
- Output: solo testo		 128,000 16,384 30 settembre 2024
gpt-5-chat (2025-10-03)
Ritiro 13 maggio 2026		 Specifiche cronologiche.
- API di completamento per chat.
- API delle risposte.
- Input: testo/immagine
- Output: solo testo		 128,000 16,384 30 settembre 2024
gpt-5-codex (2025-09-11) - Solo API delle risposte.
- Input: testo/immagine
- Output: solo testo
- Output strutturati.
- Elaborazione di testo e immagini.
- Funzioni, strumenti e chiamate di strumenti paralleli.
- Riepilogo completo delle funzionalità
- Ottimizzato per l'estensione Codex CLI & Codex VS Code		 400.000

Input: 272.000
Output: 128.000		 128,000 -
gpt-5-pro (2025-10-06) - Ragionamento
- API delle risposte.
- Output strutturati.
- Elaborazione di testo e immagini.
- Funzioni e strumenti
- Riepilogo completo delle funzionalità.		 400.000

Input: 272.000
Output: 128.000		 128,000 30 settembre 2024

I modelli ritirati non sono disponibili per l'uso o le nuove distribuzioni. Per indicazioni sulla sostituzione, vedere la pianificazione del ritiro del modello .

gpt-oss

Per la disponibilità dei modelli in tutte le aree, raggruppate per categoria di distribuzione, vedere disponibilità Regione per i modelli Foundry venduti da Azure.

Capacità

ID modello Descrzione Finestra di contesto Numero massimo di token di output Dati di formazione (fino a una certa data)
gpt-oss-120b 1 (anteprima) - Solo testo in entrata/testo in uscita
API di completamento della chat
- Streaming
- Chiamata di funzione
- Output strutturati
- Ragionamento
- Disponibile per la distribuzione1 e tramite calcolo gestito		 131.072 131.072 31 maggio 2024
gpt-oss-20b (anteprima) - Solo testo in entrata/testo in uscita
API di completamento della chat
- Streaming
- Chiamata di funzione
- Output strutturati
- Ragionamento
- Disponibile tramite calcolo gestito e Fonderia Locale		 131.072 131.072 31 maggio 2024

1 A differenza di altri modelli OpenAI Azure, gpt-oss-120b richiede un progetto Foundry per distribuire il modello.

Distribuzione con il codice

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"

Serie GPT-4.1

Per la disponibilità dei modelli in tutte le aree, raggruppate per categoria di distribuzione, vedere disponibilità Regione per i modelli Foundry venduti da Azure.

Capacità

ID modello Descrzione Finestra di contesto Numero massimo di token di output Dati di training (fino a)
gpt-4.1 (2025-04-14) - Input di testo e immagine
- Output di testo
- API di completamento della chat
- API Risposte
- Streaming
- Chiamata di funzione
- Output strutturati (completamenti chat)		 - 1.047.576
- 300.000 (distribuzioni standard)
- 128.000 (distribuzioni gestite e batch con provisioning)		 32,768 31 maggio 2024
gpt-4.1-nano (2025-04-14) - Input di testo e immagine
- Output di testo
- API di completamento della chat
- API Risposte
- Streaming
- Chiamata di funzione
- Output strutturati (completamenti chat)		 - 1.047.576
- 300.000 (distribuzioni standard)
- 128.000 (distribuzioni gestite e batch con provisioning)		 32,768 31 maggio 2024
gpt-4.1-mini (2025-04-14) - Input di testo e immagine
- Output di testo
- API di completamento della chat
- API Risposte
- Streaming
- Chiamata di funzione
- Output strutturati (completamenti chat)		 - 1.047.576
- 300.000 (distribuzioni standard)
- 128.000 (distribuzioni gestite e batch con provisioning)		 32,768 31 maggio 2024

Annotazioni

Le distribuzioni gestite con provisioning dei modelli della serie GPT-4.1 supportano lunghezze di contesto inferiori a 128.000 token. Una richiesta che supera questo limite restituisce un errore HTTP 400. Per gestire richieste con contesto lungo in una distribuzione con provisioning, abilitare lo spillover, che instrada tali richieste verso la distribuzione standard corrispondente.

Problema noto

Un problema noto riguarda tutti i modelli serie GPT-4.1. Le definizioni di strumenti o di chiamate di funzione di grandi dimensioni che superano i 300.000 token causano errori, anche se non viene raggiunto il limite di contesto di 1 milione di token dei modelli.

Gli errori possono variare in base alle caratteristiche della chiamata API e del payload sottostante.

Ecco i messaggi di errore per l'API di completamento chat:

  • Error code: 400 - {'error': {'message': "This model's maximum context length is 300000 tokens. However, your messages resulted in 350564 tokens (100 in the messages, 350464 in the functions). Please reduce the length of the messages or functions.", 'type': 'invalid_request_error', 'param': 'messages', 'code': 'context_length_exceeded'}}

  • Error code: 400 - {'error': {'message': "Invalid 'tools[0].function.description': string too long. Expected a string with maximum length 1048576, but got a string with length 2778531 instead.", 'type': 'invalid_request_error', 'param': 'tools[0].function.description', 'code': 'string_above_max_length'}}

Ecco il messaggio di errore per l'API delle risposte:

  • Error code: 500 - {'error': {'message': 'The server had an error processing your request. Sorry about that! You can retry your request, or contact us through an Azure support request at: https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2213926 if you keep seeing this error. (Please include the request ID d2008353-291d-428f-adc1-defb5d9fb109 in your email.)', 'type': 'server_error', 'param': None, 'code': None}}

computer-use-preview

Un modello sperimentale addestrato per essere usato con lo strumento per l'uso del computer dell'API Risposte.

Può essere usato con librerie di terze parti per consentire al modello di controllare l'input del mouse e della tastiera, recuperando il contesto da screenshot dell'ambiente corrente.

Attenzione

Non è consigliabile usare modelli in anteprima nell'ambiente di produzione. Tutte le distribuzioni dei modelli in anteprima verranno aggiornate a versioni di anteprima future o alla versione stabile più recente disponibile a livello generale. I modelli designati in anteprima non seguono lo standard del ciclo di vita del modello Azure OpenAI.

La registrazione è necessaria per accedere a computer-use-preview. L'accesso viene concesso in base ai criteri di idoneità di Microsoft. I clienti che hanno accesso ad altri modelli con accesso limitato devono comunque richiedere l'accesso per questo modello.

Per richiedere accesso, vai a computer-use-preview applicazione modello di accesso limitato. Quando viene concesso l'accesso, è necessario creare una distribuzione per il modello.

Per la disponibilità dei modelli in tutte le aree, raggruppate per categoria di distribuzione, vedere disponibilità Regione per i modelli Foundry venduti da Azure.

Capacità

ID modello Descrzione Finestra di contesto Numero massimo di token di output Dati di training (fino a)
computer-use-preview (2025-03-11) Modello specializzato da utilizzare con lo strumento per l'uso del computer dell'API Risposte

-Strumenti
- Streaming
- Testo (input/output)
- Immagine (input)		 8,192 1.024 Ottobre 2023

Modelli serie O

I modelli OpenAI O-Series Azure sono progettati per affrontare le attività di ragionamento e risoluzione dei problemi con maggiore attenzione e capacità. Tali modelli dedicano più tempo all'elaborazione e alla comprensione delle richieste degli utenti, sono pertanto particolarmente competenti in aree come scienze, codifica e matematica rispetto alle iterazioni precedenti.

Per la disponibilità dei modelli in tutte le aree, raggruppate per categoria di distribuzione, vedere disponibilità Regione per i modelli Foundry venduti da Azure.

Capacità

ID modello Descrzione Richiesta max (token) Dati di training (fino a)
codex-mini (2025-05-16) Versione ottimizzata di o4-mini.
- API delle risposte.
- Output strutturati.
- Elaborazione di testo e immagini.
- Funzioni e strumenti.
Riepilogo completo delle funzionalità.		 Input: 200.000
Output: 100-000		 31 maggio 2024
o3-pro (2025-06-10) - API delle risposte.
- Output strutturati.
- Elaborazione di testo e immagini.
- Funzioni e strumenti.
Riepilogo completo delle funzionalità.		 Input: 200.000
Output: 100-000		 31 maggio 2024
o4-mini (2025-04-16) - Nuovo modello di ragionamento, che offre capacità di ragionamento avanzate.
- API di completamento per chat.
- API delle risposte.
- Output strutturati.
- Elaborazione di testo e immagini.
- Funzioni e strumenti.
Riepilogo completo delle funzionalità.		 Input: 200.000
Output: 100-000		 31 maggio 2024
o3 (2025-04-16) - Nuovo modello di ragionamento, che offre capacità di ragionamento avanzate.
- API di completamento per chat.
- API delle risposte.
- Output strutturati.
- Elaborazione di testo e immagini.
- Funzioni, strumenti e chiamate di strumenti paralleli.
Riepilogo completo delle funzionalità.		 Input: 200.000
Output: 100-000		 31 maggio 2024
o3-mini (2025-01-31) - Capacità di ragionamento migliorate.
- Output strutturati.
- Elaborazione di solo testo.
- Funzioni e strumenti.		 Input: 200.000
Output: 100-000		 Ottobre 2023
o1 (2024-12-17) - Capacità di ragionamento migliorate.
- Output strutturati.
- Elaborazione di testo e immagini.
- Funzioni e strumenti.		 Input: 200.000
Output: 100-000		 Ottobre 2023
o1-preview 1 (2024-09-12)
Ritiro: 28 luglio 2025		 Specifiche cronologiche. Input: 128.000
Output: 32.768		 Ottobre 2023
o1-mini 2 (2024-09-12) Un'opzione più veloce e più conveniente nella serie o1, ideale per le attività di codifica che richiedono velocità e un consumo di risorse inferiore.
- Distribuzione standard globale disponibile per impostazione predefinita.
- Le distribuzioni standard (a livello di area) sono attualmente disponibili solo per i clienti selezionati che hanno ricevuto accesso come parte della versione a accesso limitato o1-preview.		 Input: 128.000
Output: 65.536		 Ottobre 2023

1o1-preview viene ritirato e non è disponibile per l'uso o le nuove distribuzioni. Vedi Modelli ritirati.

2o1-mini è attualmente disponibile per tutti i clienti per la distribuzione Standard globale. Ai clienti selezionati è stato concesso l'accesso alla distribuzione standard (a livello di area) a o1-mini come parte del rilascio a accesso limitato di o1-preview. Al momento, l'accesso alle distribuzioni standard (regionali) o1-mini non viene ampliato.

o3-deep-research è attualmente disponibile solo con il servizio agente Foundry. Per altre informazioni, vedere le linee guida per lo strumento Deep Research.

Per altre informazioni sui modelli avanzati di serie o, vedere Introduzione ai modelli di ragionamento.

GPT-4o e GPT-4 Turbo

GPT-4o integra testo e immagini in un singolo modello, che consente di gestire più tipi di dati contemporaneamente. Questo approccio multidimensionale migliora l'accuratezza e la velocità di risposta nelle interazioni tra computer umani. GPT-4o ha le stesse prestazioni di GPT-4 Turbo in attività con testo in inglese e codice, ma offre prestazioni superiori nelle altre lingue e nelle attività di visione, stabilendo nuovi benchmark per le funzionalità di intelligenza artificiale.

Per la disponibilità dei modelli in tutte le aree, raggruppate per categoria di distribuzione, vedere disponibilità Regione per i modelli Foundry venduti da Azure.

Modelli GPT-4 e GPT-4 Turbo

I modelli elencati supportano l'API Chat Completions. Le versioni 2024-05-13GPT-4o , 2024-08-06e 2024-11-20e GPT-4o-mini versione 2024-07-18supportano anche l'API Risposte.

Per informazioni su come Azure OpenAI gestisce gli aggiornamenti delle versioni del modello, vedere Versioni del modello. Per informazioni su come visualizzare e configurare le impostazioni della versione del modello delle distribuzioni GPT-4, vedere Uso dei modelli.

Per la disponibilità dei modelli in tutte le aree, raggruppate per categoria di distribuzione, vedere disponibilità Regione per i modelli Foundry venduti da Azure.

Capacità

ID modello Descrzione Richiesta max (token) Dati di training (fino a)
gpt-4o (2024-11-20)
GPT-4o (Omni)		 - Output strutturati.
- Elaborazione di testo e immagini.
- Modalità JSON.
- Chiamata di funzioni parallele.
- Maggiore precisione e velocità di risposta.
- Parità con il testo inglese e le attività di codifica rispetto a GPT-4 Turbo con Visione.
- Prestazioni superiori nelle lingue non inglesi e nelle attività di visione.
- Miglioramento della capacità di scrittura creativa.		 Input: 128.000
Output: 16.384		 Ottobre 2023
gpt-4o (2024-08-06)
GPT-4o (Omni)		 - Output strutturati.
- Elaborazione di testo e immagini.
- Modalità JSON.
- Chiamata di funzioni parallele.
- Maggiore precisione e velocità di risposta.
- Parità con il testo inglese e le attività di codifica rispetto a GPT-4 Turbo con Visione.
- Prestazioni superiori nelle lingue non inglesi e nelle attività di visione.		 Input: 128.000
Output: 16.384		 Ottobre 2023
gpt-4o-mini (2024-07-18)
GPT-4o mini		 - Modello veloce, economico e in grado di supportare la sostituzione dei modelli della serie GPT-3.5 Turbo.
- Elaborazione di testo e immagini.
- Modalità JSON.
- Chiamata di funzioni parallele.		 Input: 128.000
Output: 16.384		 Ottobre 2023
gpt-4o (2024-05-13)
GPT-4o (Omni)		 - Elaborazione di testo e immagini.
- Modalità JSON.
- Chiamata di funzioni parallele.
- Maggiore precisione e velocità di risposta.
- Parità con il testo inglese e le attività di codifica rispetto a GPT-4 Turbo con Visione.
- Prestazioni superiori nelle lingue non inglesi e nelle attività di visione.		 Input: 128.000
Output: 4.096		 Ottobre 2023
gpt-4 1 (turbo-2024-04-09)
GPT-4 Turbo con Visione		 Nuovo modello disponibile a livello generale.
- Sostituzione di tutti i modelli di anteprima GPT-4 precedenti (vision-preview, 1106-Preview, 0125-Preview).
- La disponibilità delle funzionalità è attualmente diversa a seconda del metodo di input e del tipo di distribuzione.		 Input: 128.000
Output: 4.096		 Dicembre 2023

1 La versione di gpt-4 numero turbo-2024-04-09 è limitata solo al testo. Per altre informazioni sulle distribuzioni con provisioning, vedere le Linee guida sul provisioning.

Attenzione

Non è consigliabile usare modelli in anteprima nell'ambiente di produzione. Tutte le distribuzioni dei modelli in anteprima verranno aggiornate a versioni di anteprima future o alla versione stabile più recente disponibile a livello generale. I modelli designati in anteprima non seguono lo standard del ciclo di vita del modello Azure OpenAI.

Embeddings

text-embedding-3-large è il modello di incorporamento più recente e più idoneo. Non è possibile eseguire l'aggiornamento tra modelli di incorporamento. Per passare da text-embedding-ada-002 a text-embedding-3-large, è necessario generare nuovi incorporamenti.

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

Per la disponibilità dei modelli in tutte le aree, raggruppate per categoria di distribuzione, vedere disponibilità Regione per i modelli Foundry venduti da Azure.

Capacità

OpenAI segnala che i test mostrano che i modelli di incorporamento di terza generazione grandi e piccoli offrono prestazioni medie di recupero multilingue con il benchmark MIRACL. Mantengono comunque le prestazioni per le attività in inglese con il benchmark MTEB.

Benchmark di valutazione text-embedding-ada-002 text-embedding-3-small text-embedding-3-large
Media MIRACL 31.4 44.0 54.9
Media MTEB 61.0 62.3 64.6

I modelli di incorporamento di terza generazione supportano la riduzione delle dimensioni dell'incorporamento tramite un nuovo parametro dimensions. In genere, gli incorporamenti di dimensioni maggiori sono più costosi dal punto di vista di calcolo, memoria e archiviazione. Quando è possibile regolare il numero di dimensioni, si ottiene un maggiore controllo sui costi e sulle prestazioni complessivi. Il parametro dimensions non è supportato in tutte le versioni della libreria Python OpenAI 1.x. Per sfruttare i vantaggi di questo parametro, è consigliabile eseguire l'aggiornamento all'ultima versione: pip install openai --upgrade.

Il test di benchmark MTEB di OpenAI ha rilevato che anche quando le dimensioni del modello di terza generazione sono ridotte a meno delle 1.536 dimensioni di text-embedding-ada-002, le prestazioni rimangono leggermente migliori.

Questi modelli possono essere usati solo con le richieste API di incorporamento.

ID modello Richiesta max (token) Dimensioni di output Dati di training (fino a)
text-embedding-ada-002 (versione 2) 8,192 1,536 Settembre 2021
text-embedding-ada-002 (versione 1) 2,046 1,536 Settembre 2021
text-embedding-3-large 8,192 3,072 Settembre 2021
text-embedding-3-small 8,192 1,536 Settembre 2021

Annotazioni

Quando si invia una matrice di input per l'incorporamento, il numero massimo di elementi di input nella matrice per chiamata all'endpoint di incorporamento è 2.048.

Modelli di generazione di immagini

I modelli di generazione di immagini creano immagini da richieste di testo fornite. I modelli di generazione di immagini includono gpt-image-1, gpt-image-1.5gpt-image-1-mini, gpt-image-2, gpt-image-2.5-flare, e gpt-image-2.5-sunburst.

Per la disponibilità dei modelli in tutte le aree, raggruppate per categoria di distribuzione, vedere disponibilità Regione per i modelli Foundry venduti da Azure.

ID modello Richiesta max (caratteri)
gpt-image-1 4.000
gpt-image-1-mini 4.000
gpt-image-1.5 4.000
gpt-image-2 4.000
gpt-image-2.5-flare 4.000
gpt-image-2.5-sunburst 4.000

Modelli di generazione di video

Sora-2 è un modello di intelligenza artificiale di OpenAI che crea scene video realistiche e fantasiose dalle istruzioni di testo. È in anteprima.

ID modello Richiesta max (caratteri)
sora-2 4.000

Per la disponibilità dei modelli in tutte le aree, raggruppate per categoria di distribuzione, vedere disponibilità Regione per i modelli Foundry venduti da Azure.

Modelli audio

I modelli audio in Azure OpenAI sono disponibili tramite le API realtime, completions e audio.

Per la disponibilità dei modelli in tutte le aree, raggruppate per categoria di distribuzione, vedere disponibilità Regione per i modelli Foundry venduti da Azure.

Modelli audio GPT-4o

I modelli audio GPT-4o fanno parte della famiglia di modelli GPT-4o e supportano interazioni conversazionali a bassa latenza input vocale, output vocale o la generazione di audio.

Attenzione

Non è consigliabile usare modelli in anteprima nell'ambiente di produzione. Tutte le distribuzioni dei modelli in anteprima verranno aggiornate a versioni di anteprima future o alla versione stabile più recente disponibile a livello generale. I modelli designati in anteprima non seguono lo standard del ciclo di vita del modello Azure OpenAI.

Le informazioni dettagliate sul numero massimo di token di richiesta e i dati di training sono disponibili nella tabella seguente:

ID modello Descrzione Richiesta max (token) Dati di training (fino a)
gpt-audio(28/08/2025)
gpt-audio-mini(06-10-2025)		 Modello audio per la generazione di audio e testo. Input: 128.000
Output: 16.384		 Ottobre 2023
gpt-realtime (2025-08-28) (disponibilità generale)
gpt-realtime-mini (2025-10-06)
gpt-realtime-mini (2025-12-15)		 Modello audio per l'elaborazione audio in tempo reale. Input: 32.000
Output: 4.096		 Ottobre 2023
gpt-audio-1.5 (2026-02-23) Modello audio per la generazione di audio e testo. Input: 128.000
Output: 16.384		 Settembre 2024
gpt-realtime-1.5 (2026-02-23) Modello audio per l'elaborazione audio in tempo reale. Input: 32.000
Output: 4.096		 Settembre 2024
gpt-realtime-translate (2026-05-06) Modello audio per la traduzione multilingue in tempo reale con traduzione vocale tradotta e output di testo. Input: 32.000
Output: 4.096		 Settembre 2024
gpt-realtime-whisper (2026-05-06) Modello audio per la trascrizione a bassa latenza in tempo reale. Input: 32.000
Output: 4.096		 Settembre 2024
gpt-live-transcribe (2026-07-29) Modello audio per la trascrizione a bassa latenza in tempo reale. Modello consigliato corrente per scenari di trascrizione in tempo reale. Input: 32.000
Output: 4.096		 Settembre 2024
gpt-realtime-2 (2026-05-07) Modello audio per l'elaborazione audio in tempo reale. Input: 32.000
Output: 4.096		 Settembre 2024
gpt-realtime-2.1 (2026-07-07)
gpt-realtime-2.1-mini (2026-07-07)		 Modelli audio per l'elaborazione audio in tempo reale. gpt-realtime-2.1 è un aggiornamento incrementale rispetto a gpt-realtime-2, con una gestione migliorata del silenzio e del rumore. gpt-realtime-2.1-mini è una variante più piccola. Input: 32.000
Output: 4.096		 Settembre 2024

Annotazioni

gpt-realtime-translate, gpt-realtime-whispere gpt-live-transcribe usare la fatturazione basata sulla durata. La maggior parte degli altri modelli in tempo reale usa i prezzi di input e output basati su token. Per le tariffe correnti, vedere la pagina dei prezzi di Azure OpenAI.

Audio API

I modelli audio tramite l'API /audio possono essere usati per il riconoscimento vocale, la traduzione e la sintesi vocale.

Modelli di riconoscimento vocale

ID modello Descrzione Richiesta massima (dimensioni file audio)
whisper Modello di riconoscimento vocale generico. 25 MB
gpt-transcribe Modello offline da voce a testo per la trascrizione di file tramite POST /v1/audio/transcriptions. Supporta suggerimenti sulla lingua. 25 MB
gpt-4o-transcribe (2025-03-20)
Preview		 Modello di riconoscimento vocale con tecnologia GPT-4o. 25 MB
gpt-4o-mini-transcribe (2025-03-20)
Preview		 Modello di riconoscimento vocale con tecnologia GPT-4o mini. 25 MB
gpt-4o-transcribe-diarize (2025-10-15)
Preview		 Modello di sintesi vocale con riconoscimento vocale automatico. 25 MB
gpt-4o-mini-transcribe (2025-12-15)
Preview		 Modello di sintesi vocale con riconoscimento vocale automatico. Miglioramento dell'accuratezza e dell'affidabilità della trascrizione. 25 MB

Importante

gpt-transcribe è un modello di trascrizione offline e non è un modello API in tempo reale. Per la trascrizione in streaming, usare gpt-realtime-whisper o gpt-live-transcribe. gpt-realtime-whisper e gpt-live-transcribe compaiono nella tabella dei modelli audio GPT-4o perché sono modelli dell'API Realtime, non modelli speech-to-text dell'API /audio.

Modelli di traduzione vocale

ID modello Descrzione Richiesta massima (dimensioni file audio)
whisper Modello di riconoscimento vocale generico. 25 MB

Modelli di sintesi vocale (anteprima)

ID modello Descrzione
tts
Preview		 Modello di sintesi vocale ottimizzato per la velocità.
tts-hd
Preview		 Modello di sintesi vocale ottimizzato per la qualità.
gpt-4o-mini-tts (2025-03-20) Modello di sintesi vocale con tecnologia GPT-4o mini.

È possibile guidare la voce in modo che parlarli in uno stile o con un tono specifico.
gpt-4o-mini-tts (2025-12-15) Modello di sintesi vocale con tecnologia GPT-4o mini.

È possibile guidare la voce in modo che parlarli in uno stile o con un tono specifico.

Ottimizzazione dei modelli

Per le definizioni dei tipi di training e di distribuzione e i limiti condivisi, vedere Tipi di training e opzioni di distribuzione.

Per le distribuzioni serverless supportate, sono disponibili Global Standard, Data Zone Standard e Developer, a meno che la legenda non indichi diversamente. Controllare le aree di distribuzione standard e le aree di distribuzione di capacità effettiva con provisioning per tali tipi di distribuzione.

ID modello Avvicinarsi Tipi di training Opzioni di distribuzione
MAI-Code-1.1-Flash
(anteprima)		 Gestito: ✅ (RFT)
Interattivo: ❌		 Standard: ❌
Area dati: ❌
Globale: ✅
Sviluppatore: ✅		 Serverless: ✅2
Calcolo gestito: ❌
Fuochi d'artificio: ❌
Muse-Glimmer-30B
(anteprima)		 Gestito: ✅ (SFT, RFT)
Interattivo: ✅		 Standard: ❌
Area dati: ❌
Globale: ✅
Sviluppatore: ✅		 Serverless: ❌
Calcolo gestito: ✅
Fuochi d'artificio: ✅1
Llama-3.3-70B-Instruct Gestito: ✅ (SFT)
Interattivo: ❌		 Standard: ❌
Area dati: ✅
Globale: ✅
Sviluppatore: ❌		 Serverless: ✅2
Calcolo gestito: ❌
Fuochi d'artificio: ❌
Qwen3-32B Gestito: ✅ (SFT)
Interattivo: ❌		 Standard: ❌
Area dati: ✅
Globale: ✅
Sviluppatore: ❌		 Serverless: ✅2
Calcolo gestito: ❌
Fuochi d'artificio: ❌
Qwen3.6-35B-A3B
(anteprima)		 Gestito: ✅ (SFT, RFT)
Interattivo: ✅		 Standard: ❌
Area dati: ❌
Globale: ✅
Sviluppatore: ✅		 Serverless: ❌
Calcolo gestito: ✅
Fuochi d'artificio: ✅1
Qwen3.8-27B
(anteprima)		 Gestito: ✅ (SFT, RFT)
Interattivo: ✅		 Standard: ❌
Area dati: ❌
Globale: ✅
Sviluppatore: ✅		 Serverless: ❌
Calcolo gestito: ✅
Fuochi d'artificio: ✅1
gpt-oss-20b Gestito: ✅ (SFT)
Interattivo: ✅		 Standard: ❌
Area dati: ✅
Globale: ✅
Sviluppatore: ❌		 Serverless: ✅2
Calcolo gestito: ❌
Fuochi d'artificio: ❌
gpt-oss-120b
(anteprima)		 Gestito: ✅ (SFT, RFT)
Interattivo: ✅		 Standard: ❌
Area dati: ❌
Globale: ✅
Sviluppatore: ✅		 Serverless: ❌
Calcolo gestito: ✅
Fuochi d'artificio: ✅1
Ministral-3B
(2411)		 Gestito: ✅ (SFT)
Interattivo: ❌		 Standard: ❌
Area dati: ✅
Globale: ✅
Sviluppatore: ❌		 Serverless: ✅2
Calcolo gestito: ❌
Fuochi d'artificio: ❌
gpt-4o-mini
(18-07-2024)		 Gestito: ✅ (SFT)
Interattivo: ❌		 Standard: ✅
Area dati: ✅
Globale: ✅
Sviluppatore: ✅		 Serverless: ✅5
Calcolo gestito: ❌
Fuochi d'artificio: ❌
gpt-4o
(06-08-2024)		 Gestito: ✅ (SFT, DPO)
Interattivo: ❌		 Standard: ✅
Area dati: ✅
Globale: ✅
Sviluppatore: ✅		 Serverless: ✅5
Calcolo gestito: ❌
Fuochi d'artificio: ❌
gpt-4.1
(14-04-2025)		 Gestito: ✅ (SFT, DPO)
Interattivo: ❌		 Standard: ✅
Area dati: ✅
Globale: ✅
Sviluppatore: ✅		 Serverless: ✅
Calcolo gestito: ❌
Fuochi d'artificio: ❌
gpt-4.1-mini
(14-04-2025)		 Gestito: ✅ (SFT, DPO)
Interattivo: ❌		 Standard: ✅
Area dati: ✅
Globale: ✅
Sviluppatore: ✅		 Serverless: ✅
Calcolo gestito: ❌
Fuochi d'artificio: ❌
gpt-4.1-nano
(14-04-2025)		 Gestito: ✅ (SFT, DPO)
Interattivo: ❌		 Standard: ✅
Area dati: ✅
Globale: ✅
Sviluppatore: ✅		 Serverless: ✅
Calcolo gestito: ❌
Fuochi d'artificio: ❌
o4-mini
(16-04-2025)		 Gestito: ✅ (RFT)
Interattivo: ❌		 Standard: ✅
Area dati: ✅
Globale: ✅
Sviluppatore: ✅		 Serverless: ✅
Calcolo gestito: ❌
Fuochi d'artificio: ❌
gpt-5
(2025-08-07)3		 Gestito: ✅ (RFT)
Interattivo: ❌		 Standard: ✅
Area dati: ✅
Globale: ✅
Sviluppatore: ❌		 Serverless: ✅4
Calcolo gestito: ❌
Fuochi d'artificio: ❌
MedImageInsight-Premium
(anteprima)		 Gestito: ✅ (SFT)
Interattivo: ❌		 Generale Serverless: ✅2
Calcolo gestito: ❌
Fuochi d'artificio: ❌
CXRReportgen-Premium
(anteprima)		 Gestito: ✅ (SFT)
Interattivo: ❌		 Generale Serverless: ✅2
Calcolo gestito: ❌
Fuochi d'artificio: ❌

Legenda

  • 1 È supportato solo il tipo di distribuzione Provisioned Throughput.
  • 2 È supportato solo il tipo di distribuzione Standard globale.
  • 3 Il fine-tuning con reinforcement learning di GPT-5 richiede un invito. Contattare il team Microsoft dedicato per l'iscrizione.
  • 4 È supportato solo il tipo di distribuzione Standard. Vedi aree di distribuzione standard.
  • 5 Il tipo di distribuzione per sviluppatori non è supportato.

Regioni supportate

Annotazioni

Il training globale offre un training più conveniente per token, ma non offre la residenza dei dati.

Nella tabella sono elencate le aree del progetto Foundry necessarie per usare il fine-tuning gestito globale e il training interattivo (anteprima). Scegliere un'area supportata per il modello e l'approccio di training, incluse le restrizioni seguenti. Il training per zona standard e dati dispone di un supporto regionale separato.

Area del progetto Foundry Fine-tuning gestito Training interattivo (anteprima)
Australia orientale ✅ ✅
Brasile meridionale ✅ 1 ❌
Canada Central ✅ 1 ❌
Canada orientale ✅ 1 ✅
Stati Uniti orientali ✅ ✅
Stati Uniti orientali 2 ✅ ✅
Francia centrale ✅ 1 ❌
Germania centro-occidentale ✅ 1 ❌
Italia settentrionale ✅ 1 ❌
Japan East ✅ 1,2 ❌
Korea Central ✅ ✅
Stati Uniti centro-settentrionali ✅ ✅
Norway East ✅ 1 ❌
Poland Central ✅ 1,3 ❌
Sudafrica settentrionale ✅ 1 ❌
Stati Uniti centro-meridionali ✅ 1 ❌
India meridionale ✅ 1 ❌
Sud-est asiatico ✅ 1 ❌
Spain Central ✅ 1 ❌
Svezia centrale ✅ ✅
Svizzera settentrionale ✅ ✅
Svizzera occidentale ✅ 1 ❌
UAE North ✅ 4 ✅
UK South ✅ ✅
West Europe ✅ 1 ❌
Stati Uniti occidentali ✅ 1 ❌
Stati Uniti occidentali 3 ✅ ✅
  • 1 L'ottimizzazione gestita per Qwen3.6-35B-A3B, Qwen3.8-27B, Muse-Glimmer-30B e gpt-oss-120b non è supportata in questa area.
  • 2 L'ottimizzazione della visione non è supportata in Japan East.
  • 3 Il fine-tuning gestito per gpt-4.1-nano non è supportato in Polonia centrale.
  • 4 Emirati Arabi Uniti settentrionali supporta l'ottimizzazione gestita globale solo per Qwen3.6-35B-A3B, Qwen3.8-27B, Muse-Glimmer-30B e gpt-oss-120b.

Aree di distribuzione Standard supportate

Solo i modelli seguenti supportano distribuzioni Standard serverless. Controllare la disponibilità regionale nella tabella.

ID modello Stati Uniti orientali 2 Stati Uniti centro-settentrionali Svezia centrale
gpt-4o-mini ❌ ✅ ✅
gpt-4o ✅ ❌ ✅
gpt-4.1 ❌ ✅ ✅
gpt-4.1-mini ❌ ✅ ✅
gpt-4.1-nano ❌ ✅ ✅
o4-mini ✅ ❌ ✅
gpt-5 ❌ ✅ ✅

Aree di distribuzione supportate per Provisioned Throughput

Solo i modelli seguenti supportano distribuzioni serverless di capacità effettiva con provisioning, nelle aree elencate.

ID modello Stati Uniti centro-settentrionali Svezia centrale
gpt-4o-mini ✅ ✅
gpt-4o ✅ ✅
gpt-4.1 ❌ ✅

Assistenti (anteprima)

Per gli assistenti è necessaria una combinazione di modello supportato e area supportata. Alcuni strumenti e funzionalità richiedono i modelli più recenti. Nella tabella seguente sono elencate le combinazioni di aree modello per la distribuzione standard, incluse le voci cronologiche. Le colonne contrassegnate come Ritiro descrivono la disponibilità cronologica, non i modelli disponibili per l'uso o le nuove distribuzioni. Per informazioni dettagliate sul ritiro, vedere Modelli ritirati .

Per informazioni sulla disponibilità delle unità elaborate con provisioning, vedere Modelli di velocità effettiva con provisioning. I modelli e le regioni non ritirati elencati qui si possono usare con entrambi Assistants v1 e v2. È possibile usare i modelli standard globali se sono supportati nelle aree seguenti.

Area geografica gpt-4o, 2024-05-13 gpt-4o, 2024-08-06 gpt-4o-mini, 2024-07-18 gpt-4, 0613
Pensionato		 gpt-4, 1106-Anteprima) gpt-4, 0125-Anteprima) gpt-4, turbo-2024-04-09 gpt-4-32k, 0613
Pensionato		 gpt-35-turbo, 0613
Pensionato		 gpt-35-turbo, 1106 gpt-35-turbo, 0125 gpt-35-turbo-16k, 0613
Pensionato
australiaeast - - - ✅ ✅ - - ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
eastus ✅ ✅ ✅ - - ✅ ✅ - ✅ - ✅ ✅
eastus2 ✅ ✅ ✅ - ✅ - ✅ - ✅ - ✅ ✅
francecentral - - - ✅ ✅ - - ✅ ✅ ✅ - ✅
japaneast - - - - - - - - ✅ - ✅ ✅
Norvegia Est - - - - ✅ - - - - - - -
India meridionale - - - - ✅ - - - - ✅ ✅ -
SveziaCentral ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ - ✅ ✅ ✅ ✅ - ✅
uksouth - - - - ✅ ✅ - - ✅ ✅ ✅ ✅
westus ✅ ✅ ✅ - ✅ - ✅ - - ✅ ✅ -
westus3 ✅ ✅ ✅ - ✅ - ✅ - - - ✅ -

Ritiro del modello

Per le informazioni più recenti sui ritiri dei modelli, fare riferimento alla pianificazione del ritiro del modello.

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Modelli Black Forest Labs venduti da Azure

I modelli FLUX (Black Forest Labs) portano la generazione di immagini all'avanguardia in Microsoft Foundry, consentendo di generare e modificare immagini di alta qualità da richieste di testo e immagini di riferimento. I modelli FLUX supportano una gamma di funzionalità, tra cui la generazione da testo a immagine, la modifica di immagini a più riferimenti e la generazione e la modifica nel contesto.

È possibile eseguire questi modelli tramite l'API del provider di servizi BFL e tramite gli endpoint images/generations e images/edits.

Per usare i modelli FLUX in Foundry, vedere Deploy e usare modelli FLUX in Microsoft Foundry.

Per la disponibilità dei modelli in tutte le aree, raggruppate per categoria di distribuzione, vedere disponibilità Regione per i modelli Foundry venduti da Azure.

Modello Tipo e endpoint API Capacità
FLUX.2-flex Creazione di immagini
- API del provider di servizi BFL: <resource-name>/providers/blackforestlabs/v1/flux-2-flex		 - Input: testo e immagine (32.000 token e fino a 10 immaginii)
- Prodotto: Un'immagine
- Chiamata dello strumento: no
- Formati di risposta: Immagine (PNG e JPG)
- Funzionalità principali: Controllo granulare; supporto multi-riferimento per un massimo di 10 immagini
- Parametri aggiuntivi:
guidance: controlla il modo in cui l'output segue il prompt. Minimo: 1,5, massimo: 10, valore predefinito: 4,5. Maggiore = più stretta aderenza al prompt.
steps: numero di passaggi di inferenza. Massimo: 50, valore predefinito: 50. Più alto = più dettagli, più lento.
FLUX.2-pro Creazione di immagini
- API del provider di servizi BFL: <resource-name>/providers/blackforestlabs/v1/flux-2-pro		 - Input: testo e immagine (32.000 token e fino a 8 immaginiii)
- Prodotto: Un'immagine
- Chiamata dello strumento: no
- Formati di risposta: Immagine (PNG e JPG)
- Funzionalità principali: Supporto per riferimenti multipli per un massimo di 8 immagini; basato più concretamente su conoscenze reali; maggiore flessibilità dell'output; prestazioni potenziate
- Parametri aggiuntivi:(Solo API specifica del provider) Supporta tutti i parametri.
FLUX.1-Kontext-pro Creazione di immagini
- API Immagini: https://<resource-name>/openai/deployments/{deployment-id}/images/generations
e
https://<resource-name>/openai/deployments/{deployment-id}/images/edits

- API del provider di servizi BFL: <resource-name>/providers/blackforestlabs/v1/flux-kontext-pro?api-version=preview		 - Input: testo e immagine (5.000 token e 1 immagine)
- Prodotto: Un'immagine
- Chiamata dello strumento: no
- Formati di risposta: Immagine (PNG e JPG)
- Funzionalità principali: Coerenza dei caratteri, modifica avanzata
- Parametri aggiuntivi:(Solo API specifica del provider)seed, aspect ratio, input_image, prompt_unsampling, safety_toleranceoutput_format
FLUX-1.1-pro Creazione di immagini
- API Immagini: https://<resource-name>/openai/deployments/{deployment-id}/images/generations

- API del provider di servizi BFL: <resource-name>/providers/blackforestlabs/v1/flux-pro-1.1?api-version=preview		 - Input: testo (5.000 token e 1 immagine)
- Prodotto: Un'immagine
- Chiamata dello strumento: no
- Formati di risposta: Immagine (PNG e JPG)
- Funzionalità principali: Velocità di inferenza rapida, forte conformità alla richiesta, prezzi competitivi, generazione scalabile
- Parametri aggiuntivi:(Solo API specifica del provider)width, height, prompt_unsampling, seed, safety_toleranceoutput_format

i,ii Il supporto per più immagini di riferimento è disponibile per FLUX.2 [pro] (Anteprima) e FLUX.2 [flex] (Anteprima) usando l'API, ma non nell'ambiente di prova.

Modelli cohere venduti da Azure

La famiglia Cohere di modelli include vari modelli ottimizzati per diversi casi d'uso, tra cui completamenti di chat, reranking/classificazione testo e incorporamenti. I modelli Cohere sono ottimizzati per un'ampia gamma di casi d'uso, tra cui motivazione e risposta alla domanda.

Per la disponibilità dei modelli in tutte le aree, raggruppate per categoria di distribuzione, vedere disponibilità Regione per i modelli Foundry venduti da Azure.

Modello TIPO Capacità
Cohere-parse-v5
Preview		 image-to-text - Input: immagini, tabelle e moduli
- Output: Markdown
- Lingue:en, fr, es, it, de, pt-br, ja, ko, zh-cn e ar
- Chiamata dello strumento: no
- Formati di risposta: Markdown
Cohere-rerank-v4.0-pro classificazione del testo (riordino) - Input: testo
- Output: testo
- Languages:en, fr, es, it, de, pt-br, ja, zh-cn, ar, vi, hi, ru, id, e nl
- Chiamata dello strumento: no
- Formati di risposta: JSON
Cohere-rerank-v4.0-fast classificazione del testo (riordino) - Input: testo
- Output: testo
- Languages:en, fr, es, it, de, pt-br, ja, zh-cn, ar, vi, hi, ru, id, e nl
- Chiamata dello strumento: no
- Formati di risposta: JSON
Cohere-command-a-plus-05-2026
Preview		 chat-completion
(con contenuto di ragionamento)		 - Input: testo (128.000 token)
- Output: testo (64.000 token)
- Lingue:en, fr, es, it, de, pt-br, ja, ko, zh-cn e ar
- Attivazione degli strumenti: Sì
- Formati di risposta: Testo
Cohere-command-a chat-completion - Input: testo (131.072 token)
- Output: testo (8.182 token)
- Lingue:en, fr, es, it, de, pt-br, ja, ko, zh-cn e ar
- Attivazione degli strumenti: Sì
- Formati di risposta: Testo, JSON
embed-v-4-0 embeddings - Input: testo (512 token) e immagini (2MM pixel)
- Output: vettore (256, 512, 1024, 1536 dim.)
- Lingue:en, fr, es, it, de, pt-br, ja, ko, zh-cn e ar

Modelli DeepSeek venduti da Azure

La famiglia di modelli DeepSeek include diversi modelli di ragionamento, che eccelleno nelle attività di ragionamento usando un processo di training dettagliato, ad esempio linguaggio, ragionamento scientifico e attività di codifica.

Per la disponibilità dei modelli in tutte le aree, raggruppate per categoria di distribuzione, vedere disponibilità Regione per i modelli Foundry venduti da Azure.

Modello TIPO Capacità
DeepSeek-V4-Pro chat-completion
(con contenuto di ragionamento)		 - Input: testo (1.000.000 token)
- Output: testo (384.000 token)
- Lingue:en e zh
- Attivazione degli strumenti: Sì
- Formati di risposta: Testo, JSON
DeepSeek-V4-Flash-0731
Preview		 chat-completion
(con contenuto di ragionamento)		 - Input: testo (1.000.000 token)
- Output: testo (384.000 token)
- Lingue:en e zh
- Attivazione degli strumenti: Sì
- Formati di risposta: Testo, JSON
DeepSeek-V4-Flash chat-completion
(con contenuto di ragionamento)		 - Input: testo (1.000.000 token)
- Output: testo (384.000 token)
- Lingue:en e zh
- Attivazione degli strumenti: Sì
- Formati di risposta: Testo, JSON
DeepSeek-V3.2-Speciale chat-completion
(con contenuto di ragionamento)		 - Input: testo (128.000 token)
- Output: testo (128.000 token)
- Lingue:en e zh
- Attivazione degli strumenti: Sì
- Formati di risposta: Testo, JSON
DeepSeek-V3.2 chat-completion
(con contenuto di ragionamento)		 - Input: testo (128.000 token)
- Output: testo (128.000 token)
- Lingue:en e zh
- Attivazione degli strumenti: Sì
- Formati di risposta: Testo, JSON

Modelli Meta venduti da Azure

I modelli e gli strumenti Meta Llama sono una raccolta di modelli di intelligenza artificiale generativa preaddestrati e perfezionati per il ragionamento su testo e immagini. L'intervallo dei modelli Meta include:

  • Piccoli modelli linguistici (SLM), ad esempio modelli Base e Instruct 1B e 3B per l'inferenza su dispositivo ed edge
  • Modelli di linguaggio di medie dimensioni (LLMs) come i modelli 7B, 8B e i modelli 70B Base e Instruct.
  • Modelli ad alte prestazioni come Meta Llama 3.1-405B Instruct per casi d'uso di distillazione e generazione di dati sintetici.

Per la disponibilità dei modelli in tutte le aree, raggruppate per categoria di distribuzione, vedere disponibilità Regione per i modelli Foundry venduti da Azure.

Modello TIPO Capacità
Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8 chat-completion - Input: testo e immagini (token 1M)
- Output: testo (1 milione di token)
- Lingue:ar, en, fr, de, hi, id, it, pt, es, tl, th, e vi
- Chiamata dello strumento: no
- Formati di risposta: Testo
Llama-3.3-70B-Instruct chat-completion - Input: testo (128.000 token)
- Output: testo (8.192 token)
- Lingue:en, de, fr, it, pt, hi, es, e th
- Chiamata dello strumento: no
- Formati di risposta: Testo

Diversi modelli Meta sono disponibili anche da partner e community.

Microsoft modelli venduti da Azure

Microsoft modelli includono vari gruppi di modelli, ad esempio Router modello, modelli MAI, modelli Phi, modelli di intelligenza artificiale sanitaria e altro ancora. Sono disponibili anche diversi modelli Microsoft da partner e community.

Per usare i modelli MAI, consulta questi articoli pratici:

Per la disponibilità dei modelli in tutte le aree, raggruppate per categoria di distribuzione, vedere disponibilità Regione per i modelli Foundry venduti da Azure.

Modello TIPO Capacità
Microsoft-Decision-1 decisione, classificazione del testo, classificazione zero shot - Punteggio decisionale calibrato: Restituisce un punteggio di probabilità calibrato per ogni opzione di risposta fornita.
- Formati di domanda flessibili: Supporta domande sì/no, a scelta multipla, valutazione, classificazione e domande basate su rubrica.
- Assegnazione dei punteggi a singolo passaggio: Produce punteggi decisionali strutturati in una singola chiamata di modello sugli input di un massimo di 32.000 token.
- Il modello è solo testo e non accetta o produce contenuti di immagini, audio o video. Non genera spiegazioni o motivazioni.
MAI-Thinking-1
Preview		 chat-completion
(con contenuto di ragionamento). Per informazioni dettagliate, vedere Endpoint API .		 - Input: testo.
- Output: testo (fino a 64.000 token).
- Lunghezza del contesto: 256.000 token
- Richiamo di strumenti: Sì.
- Formati di risposta: testo.
- Funzionalità principali: Compatibilità con Chat Completions di OpenAI; Chain-of-Thought crittografato
MAI-Image-2.6-Flash
Preview		 Da immagine a immagine e da testo a immagine. Per informazioni dettagliate, vedere Endpoint API . - Input: testo e fino a cinque immagini (formato JPEG o PNG per i flussi di lavoro di modifica delle immagini)
- Output: Un'immagine
- Lunghezza del contesto: 32.000 token
- Chiamata dello strumento: no
- Formati di risposta: Immagine (PNG)
- Lingue:en
- Funzionalità principali: Generazione di testo a immagine di alta qualità; Modifica delle immagini che supporta modifiche chirurgiche precise senza interrompere il resto dell'immagine; Possibilità di generare immagini realistiche con una struttura visiva coerente. Ideale per attività come la visualizzazione dei concetti, la generazione di contenuti creativi, i flussi di lavoro di modifica delle immagini e la progettazione di produzione.
- Parametri:width, height, prompt, auto_aspect_ratio, , web_grounding
Minimo 768×768 pixel; numero massimo di pixel 2.359.296 (equivalente a 1536×1536). Entrambe le dimensioni possono superare 1536, purché il numero totale di pixel rimanga entro il limite.
MAI-Image-2.6
Preview		 Da immagine a immagine e da testo a immagine. Per informazioni dettagliate, vedere Endpoint API . - Input: testo e fino a cinque immagini (formato JPEG o PNG per i flussi di lavoro di modifica delle immagini)
- Output: Un'immagine
- Lunghezza del contesto: 32.000 token
- Chiamata dello strumento: no
- Formati di risposta: Immagine (PNG)
- Lingue:en
- Funzionalità principali: Generazione di testo a immagine di alta qualità; Modifica delle immagini che supporta modifiche chirurgiche precise senza interrompere il resto dell'immagine; Possibilità di generare immagini realistiche con una struttura visiva coerente. Ideale per attività come la visualizzazione dei concetti, la generazione di contenuti creativi, i flussi di lavoro di modifica delle immagini e la progettazione di produzione.
- Parametri:width, height, prompt, auto_aspect_ratio, , web_grounding
Minimo 768×768 pixel; numero massimo di pixel 2.359.296 (equivalente a 1536×1536). Entrambe le dimensioni possono superare 1536, purché il numero totale di pixel rimanga entro il limite.
MAI-Image-2.5-Pro
Preview		 Da immagine a immagine e da testo a immagine. Per informazioni dettagliate, vedere Endpoint API . - Input: testo e fino a cinque immagini (formato JPEG o PNG per i flussi di lavoro di modifica delle immagini)
- Output: Un'immagine
- Lunghezza del contesto: 32.000 token
- Chiamata dello strumento: no
- Formati di risposta: Immagine (PNG)
- Lingue:en
- Funzionalità principali: Generazione di testo a immagine di alta qualità; Modifica delle immagini che supporta modifiche chirurgiche precise senza interrompere il resto dell'immagine; Possibilità di generare immagini più realistiche con una struttura visiva coerente rispetto ai modelli precedenti. Ideale per attività come la visualizzazione dei concetti, la generazione di contenuti creativi, i flussi di lavoro di modifica delle immagini e la progettazione di produzione.
- Parameters:width, height, prompt
Minimo 768×768 pixel; numero massimo di pixel totali 1.048.576 (equivalente a 1024×1024). Entrambe le dimensioni possono superare 1024 purché il numero totale di pixel rimanga entro il limite (ad esempio, 768×1365 è una dimensione valida).
MAI-Image-2.5-Flash
Preview		 Da immagine a immagine e da testo a immagine. Per informazioni dettagliate, vedere Endpoint API . - Input: testo e fino a cinque immagini (formato JPEG o PNG per i flussi di lavoro di modifica delle immagini)
- Output: Un'immagine
- Lunghezza del contesto: 32.000 token
- Chiamata dello strumento: no
- Formati di risposta: Immagine (PNG)
- Lingue:en
- Funzionalità principali: Generazione di testo a immagine di alta qualità; Modifica delle immagini che supporta modifiche chirurgiche precise senza interrompere il resto dell'immagine; Possibilità di generare immagini realistiche con una struttura visiva coerente. Ideale per attività come la visualizzazione dei concetti, la generazione di contenuti creativi, i flussi di lavoro di modifica delle immagini e la progettazione di produzione.
- Parameters:width, height, prompt
Minimo 768×768 pixel; numero massimo di pixel totali 1.048.576 (equivalente a 1024×1024). Entrambe le dimensioni possono superare 1024 purché il numero totale di pixel rimanga entro il limite (ad esempio, 768×1365 è una dimensione valida).
MAI-Image-2.5
Preview		 Da immagine a immagine e da testo a immagine. Per informazioni dettagliate, vedere Endpoint API . - Input: testo e fino a cinque immagini (formato JPEG o PNG per i flussi di lavoro di modifica delle immagini)
- Output: Un'immagine
- Lunghezza del contesto: 32.000 token
- Chiamata dello strumento: no
- Formati di risposta: Immagine (PNG)
- Lingue:en
- Funzionalità principali: Generazione di testo a immagine di alta qualità; Modifica delle immagini che supporta modifiche chirurgiche precise senza interrompere il resto dell'immagine; Possibilità di generare immagini realistiche con una struttura visiva coerente. Ideale per attività come la visualizzazione dei concetti, la generazione di contenuti creativi, i flussi di lavoro di modifica delle immagini e la progettazione di produzione.
- Parameters:width, height, prompt
Minimo 768×768 pixel; numero massimo di pixel totali 1.048.576 (equivalente a 1024×1024). Entrambe le dimensioni possono superare 1024 purché il numero totale di pixel rimanga entro il limite (ad esempio, 768×1365 è una dimensione valida).
model-router 1 chat-completion Per maggiori dettagli, vedere Panoramica del modello di router.
- Input: testo, immagine
- Output: testo (il numero massimo di token di output varia2)
Finestra di contesto: 200.0003
- Lingue:en

1Versione del modello di router2025-11-18.

2Il numero massimo di token di output varia per i modelli sottostanti nell'instradatore dei modelli. Ad esempio, 32.768 (GPT-4.1 series), 100.000 (o4-mini), 128.000 (gpt-5 reasoning models) e 16.384 (gpt-5-chat).

3 Le finestre di contesto più grandi sono compatibili con alcuni dei modelli sottostanti del Model Router. Ciò significa che una chiamata API con un contesto più ampio ha esito positivo solo se il prompt viene indirizzato a uno di questi modelli. In caso contrario, la chiamata non riesce.

Modelli Mistral venduti da Azure

Per la disponibilità dei modelli in tutte le aree, raggruppate per categoria di distribuzione, vedere disponibilità Regione per i modelli Foundry venduti da Azure.

Modello TIPO Capacità
mistral-document-ai-2512 Da immagine a testo - Input: immagine o pagine PDF (30 pagine, file PDF fino a 30 MB)
- Output: testo
- Lingue:en
- Chiamata dello strumento: no
- Formati di risposta: Text, JSON, Markdown
mistral-medium-3-5
Preview		 chat-completion - Input: testo (128.000 token), immagine
- Output: testo (128.000 token)
- Chiamata dello strumento: no
- Formati di risposta: Testo, JSON
mistral-ocr-4-0
Preview		 Da immagine a testo - Input: immagine o pagine PDF (30 pagine, file PDF fino a 30 MB)
- Output: testo
- Lingue:en
- Chiamata dello strumento: no
- Formati di risposta: Text, JSON, Markdown
Mistral-Large-3
Preview		 chat-completion - Input: testo, immagine
- Output: testo
- Lingue:en, fr, de, es, it, pt, nl, zh, ja, ko, e ar
- Attivazione degli strumenti: Sì
- Formati di risposta: Testo, JSON

Diversi modelli Mistral sono disponibili anche presso partner e comunità.

Modelli di Intelligenza artificiale Moonshot venduti da Azure

I modelli di Intelligenza artificiale Moonshot includono Kimi K2.6 (anteprima) e Kimi K2.5 (anteprima), modelli di ragionamento multifunzionali che accettano input di testo e immagine.

Per la disponibilità dei modelli in tutte le aree, raggruppate per categoria di distribuzione, vedere disponibilità Regione per i modelli Foundry venduti da Azure.

Modello TIPO Capacità
Kimi-K2.7-Code
Preview		 chat-completion
(con contenuto di ragionamento)		 - Input: testo e immagine (262.144 token)
- Output: testo (262.144 token)
- Lingue:en e zh
- Attivazione degli strumenti: Sì
- Formati di risposta: Testo
Kimi-K2.6
Preview		 chat-completion
(con contenuto di ragionamento)		 - Input: testo e immagine (262.144 token)
- Output: testo (262.144 token)
- Lingue:en e zh
- Attivazione degli strumenti: Sì
- Formati di risposta: Testo
Kimi-K2.5
Preview		 chat-completion
(con contenuto di ragionamento)		 - Input: testo e immagine (262.144 token)
- Output: testo (262.144 token)
- Lingue:en e zh
- Attivazione degli strumenti: Sì
- Formati di risposta: Testo

Visualizza questa raccolta di modelli nel portale Foundry.

Modelli SpaceXAI venduti da Azure

I modelli Grok di SpaceXAI in Foundry Models includono un set diversificato di modelli di ragionamento e non ragionamento progettati per casi d'uso aziendali come estrazione dei dati, codifica, riepilogo del testo e applicazioni agentiche.

Per usare i modelli Grok, vedere Distribuire e usare modelli Grok in Foundry.

Annotazioni

I modelli SpaceXAI Grok disponibili a livello generale a partire da Grok 4.7 sono disponibili per un minimo di sei mesi. I modelli Grok precedenti mantengono gli impegni del ciclo di vita esistenti. Per le date di ritiro specifiche del modello, vedere Pianificazione del ritiro del modello.

È necessaria la registrazione per accedere a grok-code-fast-1 e grok-4.

Per i dettagli correnti sulle tariffe e sulla fatturazione, vedere Prezzi del modello Grok.

Per la disponibilità dei modelli in tutte le aree, raggruppate per categoria di distribuzione, vedere disponibilità Regione per i modelli Foundry venduti da Azure.

Modello TIPO Capacità
grok-4.7 API di completamento chat
API delle Risposte		 - Input: testo, immagine (500.000 token)
- Risultato: testo (500.000 token)
- Finestra di contesto: 500.000 token (input e output combinati)
- Lingue:en
- Utilizzo degli strumenti: sì
- Formati di risposta: testo, JSON
grok-4.6
Preview		 chat-completion - Input: testo, immagine
- Output: testo (massimo 128.000 token)
- Finestra di contesto: 200.000 token
- Lingue:en
- Utilizzo degli strumenti: sì
- Formati di risposta: testo, JSON
grok-4.3
Preview		 chat-completion - Input: testo (200.000 token)
- Output: testo (8.192 token)
- Lingue:en
- Utilizzo degli strumenti: sì
- Formati di risposta: testo
grok-4-20-reasoning
Preview		 chat-completion - Input: testo (262.000 token)
- Output: testo (8.192 token)
- Lingue:en
- Utilizzo degli strumenti: sì
- Formati di risposta: testo
grok-4-20-non-reasoning
Preview		 chat-completion - Input: testo (262.000 token)
- Output: testo (8.192 token)
- Lingue:en
- Utilizzo degli strumenti: sì
- Formati di risposta: testo
grok-4.1-fast-reasoning chat-completion - Input: testo, immagini (128.000 token)
- Output: testo (128.000 token)
- Lingue:en
- Utilizzo degli strumenti: sì
- Formati di risposta: testo
grok-4.1-fast-non-reasoning chat-completion - Input: testo, immagini (128.000 token)
- Output: testo (128.000 token)
- Lingue:en
- Utilizzo degli strumenti: sì
- Formati di risposta: testo
grok-4 chat-completion - Input: testo (262.000 token)
- Output: testo (8.192 token)
- Lingue:en
- Utilizzo degli strumenti: sì
- Formati di risposta: testo
grok-code-fast-1 chat-completion - Input: testo (256.000 token)
- Output: testo (8.192 token)
- Lingue:en
- Utilizzo degli strumenti: sì
- Formati di risposta: testo

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