Modelos Foundry vendidos pela Azure

Para suporte de ajuste fino em peso aberto e opções de implementação por modelo, veja Disponibilidade do modelo. As tabelas de modelos e regiões existentes permanecem abaixo.

Os Modelos Foundry da Microsoft no catálogo de modelos compreendem duas categorias principais, nomeadamente Modelos Foundry comercializados pelo Azure e Modelos Foundry de parceiros e da comunidade. Este artigo lista uma seleção de Modelos Foundry vendidos pela Azure, juntamente com as suas capacidades, tipos de implementação e regiões de disponibilidade, excluindo modelos obsoletos e retirados.

Os modelos vendidos pela Azure também são alojados pela Azure e operados pela Azure como parte do serviço Foundry Models. Incluem todos os Azure modelos OpenAI e modelos específicos selecionados dos principais fornecedores. Estes modelos são faturados através da sua subscrição Azure, abrangidos por acordos de nível de serviço Azure e suportados pela Microsoft. Para ver uma lista de Modelos de Fundição suportados pelo Serviço de Agente de Fundição, consulte Modelos suportados pelo Serviço de Agente e, para uma lista de Modelos de Fundição de parceiros, consulte Modelos de Fundição de parceiros e comunidade.

Dica

Use os separadores no topo desta página para alternar entre modelos Azure OpenAI e Outras coleções de modelos de fornecedores como Cohere, DeepSeek, Meta, Mistral AI e xAI.

Azure OpenAI em modelos Microsoft Foundry

O Azure OpenAI é alimentado por um conjunto diversificado de modelos com diferentes capacidades e faixas de preço. A disponibilidade dos modelos varia consoante a região e a cloud.

Para ver a disponibilidade por região do Azure OpenAI nos modelos do Microsoft Foundry agrupados por categoria de implementação, consulte Disponibilidade por região dos Modelos do Foundry vendidos pelo Azure.
Para a disponibilidade de modelos no Azure Government, consulte Azure OpenAI no Azure Government.

Destaques do modelo

Modelos	Descrição
Série GPT-6.1	NOVO`gpt-6.1-sol`, NOVO`gpt-6.1-terra`
GPT-6 series	NOVO`gpt-6-astra`, NOVO`gpt-6-luna`, `gpt-6-sol`
GPT-5.6 series	`gpt-5.6-sol`, `gpt-5.6-terra`, `gpt-5.6-luna`
GPT-chat-latest (preview)	NOVIDADE`gpt-chat-latest`Pré-visualização
GPT-5.5 series	`gpt-5.5`
Série GPT-5.4	`gpt-5.4-mini`, `gpt-5.4-nano`, `gpt-5.4`, `gpt-5.4-pro`
GPT-5.3 series	`gpt-5.3-codex`
GPT-5.2 series	`gpt-5.2-codex`, `gpt-5.2`
GPT-5.1 series	`gpt-5.1`, `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-OSS	Modelos de raciocínio com pesos abertos
codex-mini	Versão afinada de `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 computacional Responses API.
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 capazes do Azure OpenAI com versões multimodais, que conseguem aceitar tanto texto como imagens como dados de entrada.
Embeddings	Um conjunto de modelos que podem converter texto em forma de vetor numérico para facilitar a comparação de similaridade entre 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 conversão de texto para fala. Os modelos de áudio GPT-4o suportam fala em entrada, fala em saída com baixa latência para interações conversacionais ou para geração de áudio.

Compreenda os limites de tokens do modelo

A coluna Janela de Contexto lista o número total de tokens que um modelo pode processar num pedido. Quando uma linha lista valores separados de Entrada e Saída , estes valores são limites individuais. Não são margens cumulativas que se possam usar sempre em conjunto. Os tokens de entrada, os tokens de saída gerados e os tokens de raciocínio partilham o orçamento de contexto disponível. Mais dados de entrada deixam menos tokens disponíveis para geração.

A coluna Max Output Tokens define um limite superior, não um tamanho de saída garantido. Um parâmetro de API como max_output_tokens não reserva tokens quando o pedido tem menos orçamento de contexto disponível.

Contexto curto e contexto longo

Para os modelos Azure OpenAI com categorias de preços de contexto curto e de contexto longo, contexto refere-se ao número de tokens de entrada num único pedido. Não se refere à janela de contexto máxima do modelo nem ao número combinado de tokens de entrada e saída.

Estas categorias descrevem o comprimento de entrada do pedido, não diferentes tamanhos de janela de contexto do modelo. Um modelo com uma janela de contexto grande ainda pode receber uma solicitação com contexto curto.

Os tokens de saída gerados não determinam se um pedido é classificado como contexto curto ou contexto longo. Os tokens de saída continuam sujeitos aos preços aplicáveis ao modelo.

Para limiares específicos do modelo, tarifas e detalhes de faturação, consulte a definição de preços do Azure OpenAI.

GPT-chat-latest

Para disponibilidade de modelos em todas as regiões, agrupadas por categoria de implementação, veja Disponibilidade de Região para Modelos Foundry vendidos por Azure.

Capacidades

ID do modelo	Descrição	Janela de Contexto	Número Máximo de Tokens de Saída	Dados de Treinamento (até)
`gpt-chat-latest` (2026-10-07) Pré-visualização	- Raciocínio. - API de Completação de Chat. - API de respostas. - Saídas estruturadas. - Entrada de texto e imagem com saída de texto. - Funções, ferramentas e chamada paralela de ferramentas.	128,000	128,000	Fevereiro de 2026
`gpt-chat-latest` (2026-08-06) Pré-visualização	- Raciocínio. - API de Completação de Chat. - Responses API. - Saídas estruturadas - Funções, ferramentas e chamada paralela de ferramentas.	400,000 Entrada: 272.000 Produção: 128.000	128,000	Fevereiro de 2026
`gpt-chat-latest` (2026-06-24) Pré-visualizar	- Raciocínio. - API de Completação de Chat. - Responses API. - Saídas estruturadas - Funções, ferramentas e chamada paralela de ferramentas.	128,000 Entrada: 111.616 Produção: 16.384	16,384	Agosto de 2025
`gpt-chat-latest` (2026-05-28) Pré-visualizar	- Raciocínio. - API de Completação de Chat. - Responses API. - Saídas estruturadas - Funções, ferramentas e chamada paralela de ferramentas.	128,000 Entrada: 111.616 Produção: 16.384	16,384	Agosto de 2025
`gpt-chat-latest` (2026-05-05) Pré-visualizar	- Raciocínio. - API de Completação de Chat. - Responses API. - Saídas estruturadas - Funções, ferramentas e chamada paralela de ferramentas.	128,000 Entrada: 111.616 Produção: 16.384	16,384	Agosto de 2025

gpt-chat-latest usa um nível de raciocínio fixo e não nulo, para poder gerar tokens de raciocínio para alguns pedidos. Ao contrário de outros modelos de raciocínio, não podes configurar este nível com o reasoning_effort parâmetro.

Na API OpenAI, este modelo é referido como chat-latest. No Microsoft Foundry, o nome do produto é gpt-chat-latest. O modelo continua a seguir o ciclo de vida da Versão Prévia existente e os períodos padrão de aviso. A equipa está também a avaliar formas de simplificar a forma como os clientes acedem a modelos continuamente atualizados ao longo do tempo, mas o comportamento atual mantém-se inalterado à medida que esse trabalho avança.

Cautela

A Microsoft não recomenda o uso de modelos de pré-visualização em produção. As implementações dos modelos de pré-visualização são atualizadas para versões futuras de pré-visualização ou para a versão mais recente estável e geralmente disponível. Os modelos designados como pré-visualização não seguem o ciclo de vida padrão do modelo Azure OpenAI.

GPT-6.1

Para disponibilidade de modelos em todas as regiões, agrupadas por categoria de implementação, veja Disponibilidade de Região para Modelos Foundry vendidos por Azure.

Capacidades

ID do modelo	Descrição	Janela de Contexto	Número Máximo de Tokens de Saída	Dados de Treinamento (até)
`gpt-6.1-sol` (2026-09-29)	- Fundamentação - API de respostas. - Orquestração multi-agente (pré-visualização). - API de Completação de Chat. - Streaming. - Saídas estruturadas. - Entrada de texto e imagem com saída de texto. - Funções, ferramentas e invocação paralela de ferramentas (apenas na API de Respostas). - Esforço de raciocínio e verbosidade. - Utilização do computador - Resumo completo das capacidades.	1,050,000 Entrada: 922.000 Produção: 128.000	128,000	Abril de 2026
`gpt-6.1-terra` (2026-10-26)	- Fundamentação - API de respostas. - Orquestração multi-agente (pré-visualização). - API de Completação de Chat. - Saídas estruturadas. - Processamento de texto e imagem. - Funções, ferramentas e chamada paralela de ferramentas. - Utilização de computadores - Resumo completo das capacidades.	1,050,000 Entrada: 922.000 Produção: 128.000	128,000	Junho de 2026

GPT-6

Para disponibilidade de modelos em todas as regiões, agrupadas por categoria de implementação, veja Disponibilidade de Região para Modelos Foundry vendidos por Azure.

Capacidades

ID do modelo	Descrição	Janela de Contexto	Número Máximo de Tokens de Saída	Dados de Treinamento (até)
`gpt-6-astra` (2026-09-03)	- Fundamentação - API de respostas. - Orquestração multi-agente (pré-visualização). - API de Completação de Chat. - Streaming. - Saídas estruturadas. - Entrada de texto e imagem com saída de texto. - Funções, ferramentas e chamada paralela de ferramentas. - Esforço de raciocínio e verbosidade. - Utilização do computador - Resumo completo das capacidades.	1,050,000 Entrada: 922.000 Produção: 128.000	128,000	Abril de 2026
`gpt-6-luna` (2026-09-22)	- Fundamentação - API de respostas. - Decisions API. - Orquestração multi-agente (pré-visualização). - API de Completação de Chat. - Streaming. - Saídas estruturadas. - Entrada de texto e imagem com saída de texto. - Funções, ferramentas e chamada paralela de ferramentas. - Esforço de raciocínio e verbosidade. - Utilização do computador - Resumo completo das capacidades.	1,050,000 Entrada: 922.000 Produção: 128.000	128,000	Maio de 2026
`gpt-6-sol` (2026-09-22)	- Fundamentação - API de respostas. - Orquestração multi-agente (pré-visualização). - API de Completação de Chat. - Streaming. - Saídas estruturadas. - Entrada de texto e imagem com saída de texto. - Funções, ferramentas e chamada paralela de ferramentas. - Esforço de raciocínio e verbosidade. - Utilização do computador - Resumo completo das capacidades.	1,050,000 Entrada: 922.000 Produção: 128.000	128,000	Abril de 2026

Nota

Em determinadas circunstâncias, a Astra pode aplicar controlos de segurança reforçados quando os sistemas de segurança identificam risco elevado. Estes controlos podem incluir a modificação dos limiares dos classificadores no momento da inferência e o complemento dos prompts do cliente com instruções de segurança geradas pelo sistema, destinadas a apoiar comportamentos de modelos seguros e compatíveis com as políticas.

Tenha o seguinte em mente ao implementar e chamar modelos GPT-6:

Alguns níveis de quota exigem pedidos de quota para que a família GPT-6 implemente estes modelos. As subscrições de Nível 5 e de Nível 6 têm quotas por defeito. Consulte as quotas e limites do Microsoft Foundry Models para mais informações sobre quotas e limites no Microsoft Foundry.
As implementações padrão de pagamento conforme a utilização dos modelos GPT-6 utilizam categorias de preços separadas para solicitações de contexto curto e contexto longo. Cada modelo GPT-6 lida com ambos os tipos de pedidos. O número de tokens de entrada determina a categoria, conforme explicado em Contexto curto e contexto longo. Para os limites do GPT-6, as tarifas e a forma como os preços se aplicam ao pedido, consulte os preços do Azure OpenAI.

GPT-5.6

Para disponibilidade de modelos em todas as regiões, agrupadas por categoria de implementação, veja Disponibilidade de Região para Modelos Foundry vendidos por Azure.

Capacidades

ID do modelo	Descrição	Janela de Contexto	Número Máximo de Tokens de Saída	Dados de Treinamento (até)
`gpt-5.6-sol` (2026-07-09)	- Fundamentação - API de respostas. - Orquestração multi-agente (pré-visualização). - API de Completação de Chat. - Processamento flexível. - Saídas estruturadas. - Processamento de texto e imagem. - Funções, ferramentas e chamada paralela de ferramentas. - Utilização de computadores - Resumo completo das capacidades.	1,050,000 Entrada: 922.000 Produção: 128.000	128,000	Fevereiro de 2026
`gpt-5.6-terra` (2026-07-09)	- Fundamentação - API de respostas. - Orquestração multi-agente (pré-visualização). - API de Completação de Chat. - Saídas estruturadas. - Processamento de texto e imagem. - Funções, ferramentas e chamada paralela de ferramentas. - Utilização de computadores - Resumo completo das capacidades.	1,050,000 Entrada: 922.000 Produção: 128.000	128,000	Fevereiro de 2026
`gpt-5.6-luna` (2026-07-09)	- Fundamentação - API de respostas. - Orquestração multi-agente (pré-visualização). - API de Completação de Chat. - Saídas estruturadas. - Processamento de texto e imagem. - Funções, ferramentas e chamada paralela de ferramentas. - Utilização de computadores - Resumo completo das capacidades.	1,050,000 Entrada: 922.000 Produção: 128.000	128,000	Fevereiro de 2026

Nota

Tenha em mente o seguinte ao implementar e invocar os modelos gpt-5.6:

Alguns níveis de quota exigem pedidos de quota para gpt-5.6 implementar este modelo. As subscrições de Nível 5 e de Nível 6 têm quotas por defeito. Consulte as quotas e limites do Microsoft Foundry Models para mais informações sobre quotas e limites no Microsoft Foundry.
As implementações padrão, conforme a utilização, dos modelos GPT-5.6 usam categorias de preços distintas para solicitações de contexto curto e de contexto longo. Cada modelo GPT-5.6 lida com ambos os tipos de pedidos. O número de tokens de entrada determina a categoria, conforme explicado em Contexto curto e contexto longo. Para os limiares do GPT-5.6, as tarifas e a forma como a tarifação é aplicada ao pedido, consulte Azure OpenAI pricing.
Estes modelos suportam a API Chat Completions e as ferramentas funcionais, mas não ambas ao mesmo tempo, a menos que reasoning_effort seja none. Utilize a API de Respostas para chamadas de ferramentas. Para mais informações, veja Chamada de ferramentas com modelos de raciocínio.

GPT-5.5

Para disponibilidade de modelos em todas as regiões, agrupadas por categoria de implementação, veja Disponibilidade de Região para Modelos Foundry vendidos por Azure.

Capacidades

ID do modelo	Descrição	Janela de Contexto	Número Máximo de Tokens de Saída	Dados de Treinamento (até)
`gpt-5.5` (2026-04-24)	- Fundamentação - Responses API. - API de Completação de Chat. - Saídas estruturadas. - Processamento de texto e imagem. - Funções, ferramentas e chamada paralela de ferramentas. - Utilização de computadores - Resumo completo das capacidades.	1,050,000 Entrada: 922.000 Produção: 128.000	128,000	Dezembro de 2025

Orçamento de tokens da Responses API

Para a implementação atual da API GPT-5.5 Responses, o orçamento combinado efetivo de prompts e geração é de aproximadamente 922.000 tokens. Este limite da API é inferior à janela de contexto de 1.050.000 tokens do modelo. Não pode combinar um prompt de 922.000 tokens com 128.000 tokens gerados num único pedido. Calcule o orçamento aproximado de geração da seguinte forma:

available generation tokens = 922,000 - prompt tokens

Por exemplo, uma solicitação com 921.549 tokens do prompt tem o seguinte orçamento de tokens:

Tokens de prompt: 921.549.
Orçamento de contexto efetivo: 922.000.
Orçamento de geração restante: 451 tokens.

O modelo pode gerar no máximo os 451 tokens restantes, mesmo que defina max_output_tokens para 64.000 ou 128.000. Este orçamento de geração inclui tokens de saída visíveis e de raciocínio.

Atingir o orçamento disponível de tokens não produz necessariamente um erro HTTP. Um pedido pode devolver o código de estado HTTP 200 com uma resposta incompleta. Verifique status para incomplete e incomplete_details.reason para max_output_tokens para determinar se a geração foi interrompida ao atingir o limite de tokens.

Nota

Alguns níveis de quota exigem pedidos de quota para gpt-5.5 poder implementar este modelo. As subscrições de Nível 5 e de Nível 6 têm quotas por defeito.

GPT-5.4

Para disponibilidade de modelos em todas as regiões, agrupadas por categoria de implementação, veja Disponibilidade de Região para Modelos Foundry vendidos por Azure.

Capacidades

ID do modelo	Descrição	Janela de Contexto	Número Máximo de Tokens de Saída	Dados de Treinamento (até)
`gpt-5.4` (2026-03-05)	- Fundamentação - Responses API. - API de Completação de Chat. - Saídas estruturadas. - Processamento de texto e imagem. - Funções, ferramentas e chamada paralela de ferramentas. - Utilização de computadores - Resumo completo das capacidades.	1,050,000 Entrada: 922.000 Produção: 128.000	128,000	Agosto de 2025
`gpt-5.4-pro` (2026-03-05)	- Fundamentação - Responses API. - Processamento de texto e imagem. - Funções e ferramentas - Resumo completo das capacidades.	1,050,000 Entrada: 922.000 Produção: 128.000	128,000	Agosto de 2025
`gpt-5.4-mini` (2026-03-17)	- Fundamentação - Responses API. - API de Completação de Chat. - Saídas estruturadas. - Processamento de texto e imagem. - Funções, ferramentas e chamada paralela de ferramentas. - Utilização de computadores - Resumo completo das capacidades.	400,000 Entrada: 272.000 Produção: 128.000	128,000	Agosto de 2025
`gpt-5.4-nano` (2026-03-17)	- Fundamentação - Responses API. - API de Completação de Chat. - Saídas estruturadas. - Processamento de texto e imagem. - Funções, ferramentas e chamada paralela de ferramentas. - Resumo completo das capacidades.	400,000 Entrada: 272.000 Produção: 128.000	128,000	Agosto de 2025

GPT-5.3

Para disponibilidade de modelos em todas as regiões, agrupadas por categoria de implementação, veja Disponibilidade de Região para Modelos Foundry vendidos por Azure.

Capacidades

ID do modelo	Descrição	Janela de Contexto	Número Máximo de Tokens de Saída	Dados de Treinamento (até)
`gpt-5.3-codex` (2026-02-24)	- Fundamentação - API de respostas. - Saídas estruturadas. - Processamento de texto e imagem. - Funções, ferramentas e chamada paralela de ferramentas. - Resumo completo das capacidades. - Otimizado para Codex CLI & extensão Codex para VS Code	400,000 Entrada: 272.000 Produção: 128.000	128,000	Agosto de 2025
`gpt-5.3-chat` (2026-03-03) Descontinuado em 29 de junho de 2026	Especificações históricas. - API de Completação de Chat. - Responses API. - Saídas estruturadas - Funções, ferramentas e chamada paralela de ferramentas.	128,000 Entrada: 111.616 Produção: 16.384	16,384	Agosto de 2025

GPT-5.2

Para disponibilidade de modelos em todas as regiões, agrupadas por categoria de implementação, veja Disponibilidade de Região para Modelos Foundry vendidos por Azure.

Capacidades

ID do modelo	Descrição	Janela de Contexto	Número Máximo de Tokens de Saída	Dados de Treinamento (até)
`gpt-5.2-codex` (2026-01-14)	- Fundamentação - API de respostas. - Saídas estruturadas. - Processamento de texto e imagem. - Funções, ferramentas e chamada paralela de ferramentas. - Resumo completo das capacidades. - Otimizado para Codex CLI & extensão Codex para VS Code	400,000 Entrada: 272.000 Produção: 128.000	128,000
`gpt-5.2` (2025-12-11)	- Raciocínio - API de Completação de Chat. - API de respostas. - Saídas estruturadas. - Processamento de texto e imagem. - Funções, ferramentas e chamada paralela de ferramentas. - Resumo completo das capacidades.	400,000 Entrada: 272.000 Produção: 128.000	128,000	Agosto de 2025
`gpt-5.2-chat` (2025-12-11) Descontinuado em 13 de maio de 2026	Especificações históricas. - API de Completação de Chat. - Responses API. - Saídas estruturadas - Funções, ferramentas e chamada paralela de ferramentas.	128,000 Entrada: 111.616 Produção: 16.384	16,384	Agosto de 2025
`gpt-5.2-chat` (2026-02-10) Descontinuado a 29 de junho de 2026	Especificações históricas. - API de Completação de Chat. - Responses API. - Saídas estruturadas - Funções, ferramentas e chamada paralela de ferramentas.	128,000 Entrada: 111.616 Produção: 16.384	16,384	Agosto de 2025

Modelos retirados não estão disponíveis para uso nem para novas implementações. Consulte o calendário modelo de reforma para orientações de substituição.

GPT-5.1

Para disponibilidade de modelos em todas as regiões, agrupadas por categoria de implementação, veja Disponibilidade de Região para Modelos Foundry vendidos por Azure.

Capacidades

ID do modelo	Descrição	Janela de Contexto	Número Máximo de Tokens de Saída	Dados de Treinamento (até)
`gpt-5.1` (2025-11-13)	- Fundamentação - API de Completação de Chat. - API de respostas. - Saídas estruturadas. - Processamento de texto e imagem. - Funções, ferramentas e chamada paralela de ferramentas. - 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) Descontinuado em 29 de junho de 2026	Especificações históricas. - Fundamentação - API de Completação de Chat. - Responses API. - Saídas estruturadas - Funções, ferramentas e chamada paralela de ferramentas.	128,000 Entrada: 111.616 Produção: 16.384	16,384	30 de setembro de 2024
`gpt-5.1-codex` (2025-11-13)	- Responses API apenas. - Processamento de texto e imagem - Saídas estruturadas. - Funções, ferramentas e chamada paralela de ferramentas. - Resumo completo das capacidades - Otimizado para Codex CLI & extensão Codex para VS Code	400,000 Entrada: 272.000 Produção: 128.000	128,000	30 de setembro de 2024
`gpt-5.1-codex-mini` (2025-11-13)	- Responses API apenas. - Processamento de texto e imagem - Saídas estruturadas. - Funções, ferramentas e chamada paralela de ferramentas. - Resumo completo das capacidades - Otimizado para Codex CLI & extensão Codex para VS Code	400,000 Entrada: 272.000 Produção: 128.000	128,000	30 de setembro de 2024
`gpt-5.1-codex-max` (2025-12-04)	- Responses API apenas. - Processamento de texto e imagem - Saídas estruturadas. - Funções, ferramentas e chamada paralela de ferramentas. - Resumo completo das capacidades - Otimizado para Codex CLI & extensão Codex para VS Code	400,000 Entrada: 272.000 Produção: 128.000	128,000	30 de setembro de 2024

Importante

gpt-5.1 reasoning_effort é predefinido como none. Ao atualizar dos modelos de raciocínio anteriores para gpt-5.1, tenha em mente que pode ser necessário atualizar o seu código para passar um nível de reasoning_effort explicitamente se quiser que ocorra raciocínio.
gpt-5.1-codex-max adiciona suporte para definir reasoning_effort para xhigh. O esforço none de raciocínio não é suportado por gpt-5.1-codex-max.

GPT-5

Para disponibilidade de modelos em todas as regiões, agrupadas por categoria de implementação, veja Disponibilidade de Região para Modelos Foundry vendidos por Azure.

Capacidades

ID do modelo	Descrição	Janela de Contexto	Número Máximo de Tokens de Saída	Dados de Treinamento (até)
`gpt-5` (2025-08-07)	- Fundamentação - API de Completação de Chat. - API de respostas. - Saídas estruturadas. - Processamento de texto e imagem. - Funções, ferramentas e chamada paralela de ferramentas. - 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 Completação de Chat. - API de respostas. - Saídas estruturadas. - Processamento de texto e imagem. - Funções, ferramentas e chamada paralela de ferramentas. - 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 Completação de Chat. - API de respostas. - Saídas estruturadas. - Processamento de texto e imagem. - Funções, ferramentas e chamada paralela de ferramentas. - 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) Descontinuado em 29 de junho de 2026	Especificações históricas. - API de Completação de Chat. - API de respostas. - Entrada: Texto/Imagem - Saída: Apenas texto	128,000	16,384	30 de setembro de 2024
`gpt-5-chat` (2025-10-03) Descontinuado em 13 de maio de 2026	Especificações históricas. - API de Completação de Chat. - API de respostas. - Entrada: Texto/Imagem - Saída: Apenas texto	128,000	16,384	30 de setembro de 2024
`gpt-5-codex` (2025-09-11)	- Responses API apenas. - Entrada: Texto/Imagem - Saída: Apenas texto - Saídas estruturadas. - Processamento de texto e imagem. - Funções, ferramentas e chamada paralela de ferramentas. - Resumo completo das capacidades - Otimizado para Codex CLI & extensão Codex para VS Code	400,000 Entrada: 272.000 Produção: 128.000	128,000	-
`gpt-5-pro` (2025-10-06)	- Fundamentação - API de respostas. - Saídas estruturadas. - 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

Modelos retirados não estão disponíveis para uso nem para novas implementações. Consulte o calendário modelo de reforma para orientações de substituição.

GPT-OSS

Para disponibilidade de modelos em todas as regiões, agrupadas por categoria de implementação, veja Disponibilidade de Região para Modelos Foundry vendidos por Azure.

Capacidades

ID do modelo	Descrição	Janela de Contexto	Número Máximo de Tokens de Saída	Dados de Treinamento (até)
`gpt-oss-120b` ¹ (Pré-visualização)	- Apenas entrada e saída de texto - API de Completação de Chat - Streaming - Chamada de função - Saídas estruturadas - Raciocínio - Disponível para implementação¹ e via computação gerida	131,072	131,072	31 de maio de 2024
`gpt-oss-20b` (Pré-visualização)	- Apenas entrada e saída de texto - API de Completação de Chat - Streaming - Chamada de função - Saídas estruturadas - Raciocínio - Disponível via computação sob gestão e Foundry Local	131,072	131,072	31 de maio de 2024

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

Implementar 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

Para disponibilidade de modelos em todas as regiões, agrupadas por categoria de implementação, veja Disponibilidade de Região para Modelos Foundry vendidos por Azure.

Capacidades

ID do modelo	Descrição	Janela de contexto	Número máximo de tokens de saída	Dados de treinamento (até)
`gpt-4.1` (2025-04-14)	- Introdução de texto e imagem - Saída de texto - API de completões de chat - API de Respostas - Streaming - Chamada de função - Saídas estruturadas (completações de chat)	- 1.047.576 - 300.000 (implantações padrão) - 128 000 (implementações aprovisionadas, geridas e em lote)	32,768	31 de maio de 2024
`gpt-4.1-nano` (2025-04-14)	- Introdução de texto e imagem - Saída de texto - API de completões de chat - API de Respostas - Streaming - Chamada de função - Saídas estruturadas (completações de chat)	- 1.047.576 - 300.000 (implantações padrão) - 128 000 (implementações aprovisionadas, geridas e em lote)	32,768	31 de maio de 2024
`gpt-4.1-mini` (2025-04-14)	- Introdução de texto e imagem - Saída de texto - API de completões de chat - API de Respostas - Streaming - Chamada de função - Saídas estruturadas (completações de chat)	- 1.047.576 - 300.000 (implantações padrão) - 128 000 (implementações aprovisionadas, geridas e em lote)	32,768	31 de maio de 2024

Nota

As implementações gerenciadas provisionadas dos modelos da série GPT-4.1 suportam comprimentos de contexto inferiores a 128.000 tokens. Um pedido que exceda este limite devolve um erro HTTP 400. Para lidar com solicitações de contexto alargado numa implementação provisionada, ative spillover, que encaminha essas solicitações para uma implementação padrão correspondente.

Problema conhecido

Um problema conhecido afeta todos os modelos da série GPT-4.1. Definições de chamadas de grandes ferramentas ou funções que ultrapassam os 300.000 tokens causam falhas, mesmo que o limite de contexto de 1 milhão de tokens dos modelos não seja atingido.

Os erros podem variar consoante a chamada de API e as características da carga útil subjacente.

Aqui estão as mensagens de erro da API de Conclusão de 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'}}

Aqui está a mensagem de erro da API Responses:

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}}

pré-visualização de utilização do computador

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

Pode ser usado com bibliotecas de terceiros para permitir que o modelo controle a entrada de rato e teclado, enquanto obtém contexto a partir de capturas de ecrã do ambiente atual.

Cautela

Não recomendamos o uso de modelos de pré-visualização em produção. Atualizaremos todas as implementações dos modelos de pré-visualização para versões futuras ou para a versão mais recente estável e geralmente disponível. Os modelos designados como pré-visualização não seguem o ciclo de vida padrão do modelo Azure OpenAI.

É necessário registo para acedercomputer-use-preview. 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 de solicitar acesso para este modelo.

Para solicitar acesso, vá à computer-use-preview aplicação modelo de acesso limitado. Quando o acesso é concedido, precisa de criar uma implementação para o modelo.

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Capacidades

ID do modelo	Descrição	Janela de contexto	Número máximo de tokens de saída	Dados de treinamento (até)
`computer-use-preview` (2025-03-11)	Modelo especializado para utilização com a ferramenta de utilização informática Responses API - Ferramentas - Transmissão em fluxo - Texto (entrada/saída) - Imagem (entrada)	8,192	1,024	Outubro de 2023

Modelos da Série O

Os modelos Azure OpenAI O-Series foram concebidos para abordar tarefas de raciocínio e resolução de problemas com maior foco e capacidade. Estes modelos dedicam mais tempo a processar e compreender o pedido do utilizador, tornando-os excecionalmente fortes em áreas como ciência, programação e matemática, em comparação com iterações anteriores.

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Capacidades

ID do modelo	Descrição	Pedido máximo (tokens)	Dados de treinamento (até)
`codex-mini` (2025-05-16)	Versão afinada de `o4-mini`. - API de respostas. - Saídas estruturadas. - Processamento de texto e imagem. - Funções e ferramentas. Resumo completo das capacidades.	Entrada: 200.000 Produção: 100.000	31 de maio de 2024
`o3-pro` (2025-06-10)	- Responses API. - Saídas estruturadas. - Processamento de texto e imagem. - Funções e ferramentas. Resumo completo das capacidades.	Entrada: 200.000 Produção: 100.000	31 de maio de 2024
`o4-mini` (2025-04-16)	- Novo modelo de raciocínio, oferecendo capacidades de raciocínio melhoradas. - API de Completação de Chat. - API de respostas. - Saídas estruturadas. - Processamento de texto e imagem. - Funções e ferramentas. Resumo completo das capacidades.	Entrada: 200.000 Produção: 100.000	31 de maio de 2024
`o3` (2025-04-16)	- Novo modelo de raciocínio, oferecendo capacidades de raciocínio melhoradas. - API de Completação de Chat. - API de respostas. - Saídas estruturadas. - Processamento de texto e imagem. - Funções, ferramentas e chamada paralela de ferramentas. Resumo completo das capacidades.	Entrada: 200.000 Produção: 100.000	31 de maio de 2024
`o3-mini` (2025-01-31)	- Capacidades de raciocínio aprimoradas. - Saídas estruturadas. - Processamento apenas de texto. - Funções e ferramentas.	Entrada: 200.000 Produção: 100.000	Outubro de 2023
`o1` (2024-12-17)	- Capacidades de raciocínio aprimoradas. - Saídas estruturadas. - Processamento de texto e imagem. - Funções e ferramentas.	Entrada: 200.000 Produção: 100.000	Outubro de 2023
`o1-preview` ¹ (2024-09-12) Descontinuado em 28 de julho de 2025	Especificações históricas.	Entrada: 128.000 Produção: 32.768	Outubro de 2023
`o1-mini` ² (2024-09-12)	Uma opção mais rápida e eficiente em termos de custos na série O1, ideal para tarefas de programação que exigem rapidez e menor consumo de recursos. - Implantação de Norma Global disponível por padrão. - Implementações padrão (regionais) estão atualmente disponíveis apenas para clientes selecionados que receberam acesso como parte da `o1-preview` versão de acesso limitado.	Entrada: 128.000 Produção: 65.536	Outubro de 2023

¹o1-preview foi descontinuado e não está disponível para uso ou novas implementações. Ver Modelos reformados.

^{O 2}o1-mini está atualmente disponível para todos os clientes para disponibilização Global Standard. Alguns clientes selecionados receberam acesso para implementação padrão (regional) à o1-mini como parte do lançamento de acesso limitado do o1-preview. Neste momento, o acesso a o1-mini implementações padrão (regionais) não está a ser expandido.

o3-deep-research atualmente está disponível apenas com o Foundry Agent Service. Para saber mais, consulte a orientação da ferramenta Deep Research.

Para saber mais sobre modelos avançados da série o, consulte Começar com modelos de raciocínio.

GPT-4o e GPT-4 Turbo

O GPT-4o integra texto e imagens num único modelo, o que lhe permite lidar com múltiplos tipos de dados simultaneamente. Esta abordagem multimodal melhora a precisão e a capacidade de resposta nas interações humano-computador. O GPT-4o iguala o GPT-4 Turbo em tarefas de texto e codificação em inglês, oferecendo desempenho superior em tarefas em línguas não inglesas e tarefas de visão, estabelecendo novos padrões para capacidades de IA.

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Modelos GPT-4 e GPT-4 Turbo

Os modelos listados suportam a API Chat Completions. As versões 2024-05-13do GPT-4o , 2024-08-06, e 2024-11-20, e a versão 2024-07-18do GPT-4o-mini , também suportam a API Responses.

Para saber como o Azure OpenAI gere as atualizações de versões de modelos, veja Versões de modelo. Para aprender a visualizar e configurar as definições de versão dos modelos das suas implementações GPT-4, consulte Trabalhar com modelos.

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Capacidades

ID do modelo	Descrição	Pedido máximo (tokens)	Dados de treinamento (até)
`gpt-4o` (2024-11-20) GPT-4o (Omni)	- Saídas estruturadas. - Processamento de texto e imagem. - Modo JSON. - Chamada de função paralela. - Maior precisão e capacidade de resposta. - Paridade com tarefas de texto e programação em inglês comparado com o GPT-4 Turbo com Visão. - Desempenho superior em línguas não inglesas e em tarefas de visão. - Maior capacidade de escrita criativa.	Entrada: 128.000 Produção: 16.384	Outubro de 2023
`gpt-4o` (2024-08-06) GPT-4o (Omni)	- Saídas estruturadas. - Processamento de texto e imagem. - Modo JSON. - Chamada de função paralela. - Maior precisão e capacidade de resposta. - Paridade com tarefas de texto e programação em inglês comparado com o GPT-4 Turbo com Visão. - Desempenho superior em línguas não inglesas e em tarefas de visão.	Entrada: 128.000 Produção: 16.384	Outubro de 2023
`gpt-4o-mini` (2024-07-18) GPT-4o mini	- Modelo rápido, barato e capaz, ideal para substituir modelos da série GPT-3.5 Turbo. - Processamento de texto e imagem. - Modo JSON. - Chamada de função paralela.	Entrada: 128.000 Produção: 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 tarefas de texto e programação em inglês comparado com o GPT-4 Turbo com Visão. - Desempenho superior em línguas não inglesas e em tarefas de visão.	Entrada: 128.000 Produção: 4.096	Outubro de 2023
`gpt-4` ¹ (turbo-2024-04-09) GPT-4 Turbo com Visão	Novo modelo disponível de forma geral. - Substituição de todos os modelos anteriores de pré-visualização do GPT-4 (`vision-preview`, `1106-Preview`, `0125-Preview`). - A disponibilidade de funcionalidades é atualmente diferente, dependendo do método de entrada e do tipo de implementação.	Entrada: 128.000 Produção: 4.096	Dezembro de 2023

¹ A versão provisionada de gpt-4 versão turbo-2024-04-09 está atualmente limitada apenas a texto. Para mais informações sobre implantações provisionadas, consulte Orientação provisionada.

Cautela

Não recomendamos que use modelos de pré-visualização em produção. Atualizaremos todas as implementações dos modelos de pré-visualização para versões futuras ou para a versão mais recente estável e geralmente disponível. Os modelos designados como pré-visualização não seguem o ciclo de vida padrão do modelo Azure OpenAI.

Incorporações

text-embedding-3-large é o modelo de embedding mais recente e capaz. Não é possível fazer upgrade entre modelos de incorporação. Para passar de text-embedding-ada-002 para text-embedding-3-large, precisa de gerar novos embeddings.

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

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Capacidades

A OpenAI relata que os testes mostram que tanto os modelos de embeddings de terceira geração grandes como pequenos oferecem melhor desempenho médio de recuperação multilingue com o benchmark MIRACL . Continuam a manter o desempenho para tarefas em inglês com o benchmark MTEB .

Referência de avaliação	`text-embedding-ada-002`	`text-embedding-3-small`	`text-embedding-3-large`
Média MIRACL	31.4	44.0	54.9
Média MTEB	61.0	62.3	64.6

Os modelos de embeddings de terceira geração suportam a redução do tamanho do embedding através de um novo dimensions parâmetro. Normalmente, embeddings maiores são mais caros do ponto de vista de computação, memória e armazenamento. Quando consegue ajustar o número de dimensões, ganha mais controlo sobre o custo e desempenho globais. O parâmetro dimensions não é suportado em todas as versões da biblioteca OpenAI 1.x Python. Para tirar partido deste parâmetro, recomendamos que atualize para a versão mais recente: pip install openai --upgrade.

Os testes de benchmark MTEB da OpenAI concluíram que, mesmo quando as dimensões do modelo de terceira geração são reduzidas para menos do que as 1.536 dimensões de text-embedding-ada-002, o desempenho mantém-se ligeiramente melhor.

Estes modelos só podem ser usados com pedidos de API de Embedding.

ID do modelo	Pedido máximo (tokens)	Dimensões de saída	Dados de treinamento (até)
`text-embedding-ada-002` (versão 2)	8,192	1,536	Set 2021
`text-embedding-ada-002` (versão 1)	2,046	1,536	Set 2021
`text-embedding-3-large`	8,192	3,072	Set 2021
`text-embedding-3-small`	8,192	1,536	Set 2021

Nota

Quando envia um array de entradas para embedding, o número máximo de itens de entrada no array por chamada para o endpoint de embedding é 2.048.

Modelos de geração de imagem

Os modelos de geração de imagens criam imagens com base em instruções de texto que fornece. Os modelos de geração de imagem incluem gpt-image-1, gpt-image-1-mini, gpt-image-1.5, gpt-image-2, gpt-image-2.5-flare, e gpt-image-2.5-sunburst.

Para disponibilidade de modelos em todas as regiões, agrupadas por categoria de implementação, veja Disponibilidade de Região para Modelos Foundry vendidos por Azure.

ID do modelo	Pedido máximo (personagens)
`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

Modelos de geração de vídeo

O Sora-2 é um modelo de IA da OpenAI que cria cenas de vídeo realistas e imaginativas a partir de instruções em texto. Está em versão preliminar.

ID do modelo	Pedido máximo (personagens)
`sora-2`	4,000

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Modelos de áudio

Modelos de áudio no Azure OpenAI estão disponíveis através das APIs realtime, completions e audio.

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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 e saída de voz , ou geração de áudio.

Cautela

Detalhes sobre os tokens máximos de pedido e dados de treino estão disponíveis na tabela seguinte:

ID do modelo	Descrição	Pedido máximo (tokens)	Dados de treinamento (até)
`gpt-audio`(2025-08-28) `gpt-audio-mini`(2025-10-06)	Modelo de áudio para geração de áudio e texto.	Entrada: 128.000 Produção: 16.384	Outubro de 2023
`gpt-realtime` (2025-08-28) (GA) `gpt-realtime-mini` (2025-10-06) `gpt-realtime-mini` (2025-12-15)	Modelo de áudio para processamento de áudio em tempo real.	Entrada: 32.000 Produção: 4.096	Outubro de 2023
`gpt-audio-1.5` (2026-02-23)	Modelo de áudio para geração de áudio e texto.	Entrada: 128.000 Produção: 16.384	Setembro de 2024
`gpt-realtime-1.5` (2026-02-23)	Modelo de áudio para processamento de áudio em tempo real.	Entrada: 32.000 Produção: 4.096	Setembro de 2024
`gpt-realtime-translate` (2026-05-06)	Modelo áudio para tradução multilíngue em tempo real com saída de fala e texto traduzidos.	Entrada: 32.000 Produção: 4.096	Setembro de 2024
`gpt-realtime-whisper` (2026-05-06)	Modelo de áudio para transcrição em tempo real de baixa latência.	Entrada: 32.000 Produção: 4.096	Setembro de 2024
`gpt-live-transcribe` (2026-07-29)	Modelo de áudio para transcrição em tempo real de baixa latência. Modelo recomendado atualmente para cenários de transcrição em tempo real.	Entrada: 32.000 Produção: 4.096	Setembro de 2024
`gpt-realtime-2` (2026-05-07)	Modelo de áudio para processamento de áudio em tempo real.	Entrada: 32.000 Produção: 4.096	Setembro de 2024
`gpt-realtime-2.1` (2026-07-07) `gpt-realtime-2.1-mini` (2026-07-07)	Modelos de áudio para processamento de áudio em tempo real. `gpt-realtime-2.1` é uma atualização incremental em relação a `gpt-realtime-2` com melhor gestão do silêncio e do ruído. `gpt-realtime-2.1-mini` é uma variante mais pequena.	Entrada: 32.000 Produção: 4.096	Setembro de 2024

Nota

gpt-realtime-translate, gpt-realtime-whisper, e gpt-live-transcribe usam faturação baseada na duração. A maioria dos outros modelos em tempo real utiliza preços de entrada e saída baseados em tokens. Para as taxas atuais, consulte a página de preços do Azure OpenAI.

API de Áudio

Os modelos de áudio via API /audio podem ser usados para voz para texto, tradução e texto para voz.

Modelos de voz para texto

ID do modelo	Descrição	Pedido máximo (tamanho do ficheiro de áudio)
`whisper`	Modelo de reconhecimento de fala de uso geral.	25 MB
`gpt-transcribe`	Modelo offline de conversão de fala em texto para transcrição de ficheiros via `POST /v1/audio/transcriptions`. Suporta indicações de idioma.	25 MB
`gpt-4o-transcribe` (2025-03-20) Pré-visualização	Modelo de voz para texto alimentado por GPT-4o.	25 MB
`gpt-4o-mini-transcribe` (2025-03-20) Pré-visualização	Modelo de voz para texto alimentado por GPT-4o mini.	25 MB
`gpt-4o-transcribe-diarize` (2025-10-15) Pré-visualizar	Modelo de voz para texto com reconhecimento automático de voz.	25 MB
`gpt-4o-mini-transcribe` (2025-12-15) Pré-visualização	Modelo de voz para texto com reconhecimento automático de voz. Melhoria da precisão e robustez da transcrição.	25 MB

Importante

gpt-transcribe é um modelo de transcrição offline e não é um modelo de API em tempo real. Para transcrição em streaming, use gpt-realtime-whisper ou gpt-live-transcribe. gpt-realtime-whisper e gpt-live-transcribe aparecem na tabela de modelos de áudio do GPT-4o porque são modelos da Realtime API, não /audio modelos de speech-to-text da API.

Modelos de tradução de fala

ID do modelo	Descrição	Pedido máximo (tamanho do ficheiro de áudio)
`whisper`	Modelo de reconhecimento de fala de uso geral.	25 MB

Modelos de texto para fala (prévia)

ID do modelo	Descrição
`tts` Pré-visualizar	Modelo de conversão de texto em fala otimizado para rapidez.
`tts-hd` Pré-visualizar	Modelo de síntese de voz otimizado para alta qualidade.
`gpt-4o-mini-tts` (2025-03-20)	Modelo de texto para fala alimentado pelo GPT-4o mini. Podes guiar a voz para falar num estilo ou tom específico.
`gpt-4o-mini-tts` (2025-12-15)	Modelo de texto para fala alimentado pelo GPT-4o mini. Podes guiar a voz para falar num estilo ou tom específico.

Ajuste fino de modelos

Para definições de tipos de treino e implementação e limites partilhados, consulte Tipos de Treino e Opções de Implementação.

Para implementações serverless suportadas, estão disponíveis Global Standard, Data Zone Standard e Developer, a menos que uma legenda indique o contrário. Verifique as regiões de implementação padrão e as regiões de implementação de Débito Aprovisionado para esses tipos de implementação.

ID do modelo	Approach	Tipos de treino	Opções de implantação
`MAI-Code-1.1-Flash` (pré-visualização)	Formação Gerida: ✅ (RFT) Formação Programada: ❌	Padrão: ❌ Zona de dados: ❌ Global: ✅ Programador: ✅	Serverless: ✅² Computação gerida: ❌ Fogo de artifício: ❌
`Muse-Glimmer-30B` (pré-visualização)	Formação Gerida: ✅ (SFT, RFT) Formação Programada: ✅	Padrão: ❌ Zona de dados: ❌ Global: ✅ Programador: ✅	Serverless: ❌ Computação gerida: ✅ Fogo de artifício: ✅¹
`Llama-3.3-70B-Instruct`	Formação gerida: ✅ (SFT) Formação Programada: ❌	Padrão: ❌ Zona de dados: ✅ Global: ✅ Programador: ❌	Serverless: ✅² Computação gerida: ❌ Fogo de artifício: ❌
`Qwen3-32B`	Formação gerida: ✅ (SFT) Formação Programada: ❌	Padrão: ❌ Zona de dados: ✅ Global: ✅ Programador: ❌	Serverless: ✅² Computação gerida: ❌ Fogo de artifício: ❌
`Qwen3.6-35B-A3B` (pré-visualização)	Formação Gerida: ✅ (SFT, RFT) Formação Programada: ✅	Padrão: ❌ Zona de dados: ❌ Global: ✅ Programador: ✅	Serverless: ❌ Computação gerida: ✅ Fogo de artifício: ✅¹
`Qwen3.8-27B` (pré-visualização)	Formação Gerida: ✅ (SFT, RFT) Formação Programada: ✅	Padrão: ❌ Zona de dados: ❌ Global: ✅ Programador: ✅	Serverless: ❌ Computação gerida: ✅ Fogo de artifício: ✅¹
`gpt-oss-20b`	Formação gerida: ✅ (SFT) Formação Programada: ✅	Padrão: ❌ Zona de dados: ✅ Global: ✅ Programador: ❌	Serverless: ✅² Computação gerida: ❌ Fogo de artifício: ❌
`gpt-oss-120b` (pré-visualização)	Formação Gerida: ✅ (SFT, RFT) Formação Programada: ✅	Padrão: ❌ Zona de dados: ❌ Global: ✅ Programador: ✅	Serverless: ❌ Computação gerida: ✅ Fogo de artifício: ✅¹
`Ministral-3B` (2411)	Formação gerida: ✅ (SFT) Formação Programada: ❌	Padrão: ❌ Zona de dados: ✅ Global: ✅ Programador: ❌	Serverless: ✅² Computação gerida: ❌ Fogo de artifício: ❌
`gpt-4o-mini` (2024-07-18)	Formação gerida: ✅ (SFT) Formação Programada: ❌	Padrão: ✅ Zona de dados: ✅ Global: ✅ Programador: ✅	Serverless: ✅⁵ Computação gerida: ❌ Fogo de artifício: ❌
`gpt-4o` (2024-08-06)	Formação Gerida: ✅ (SFT, DPO) Formação Programada: ❌	Padrão: ✅ Zona de dados: ✅ Global: ✅ Programador: ✅	Serverless: ✅⁵ Computação gerida: ❌ Fogo de artifício: ❌
`gpt-4.1` (2025-04-14)	Formação Gerida: ✅ (SFT, DPO) Formação Programada: ❌	Padrão: ✅ Zona de dados: ✅ Global: ✅ Programador: ✅	Serverless: ✅ Computação gerida: ❌ Fogo de artifício: ❌
`gpt-4.1-mini` (2025-04-14)	Formação Gerida: ✅ (SFT, DPO) Formação Programada: ❌	Padrão: ✅ Zona de dados: ✅ Global: ✅ Programador: ✅	Serverless: ✅ Computação gerida: ❌ Fogo de artifício: ❌
`gpt-4.1-nano` (2025-04-14)	Formação Gerida: ✅ (SFT, DPO) Formação Programada: ❌	Padrão: ✅ Zona de dados: ✅ Global: ✅ Programador: ✅	Serverless: ✅ Computação gerida: ❌ Fogo de artifício: ❌
`o4-mini` (2025-04-16)	Formação Gerida: ✅ (RFT) Formação Programada: ❌	Padrão: ✅ Zona de dados: ✅ Global: ✅ Programador: ✅	Serverless: ✅ Computação gerida: ❌ Fogo de artifício: ❌
`gpt-5` (2025-08-07)³	Formação Gerida: ✅ (RFT) Formação Programada: ❌	Padrão: ✅ Zona de dados: ✅ Global: ✅ Programador: ❌	Serverless: ✅⁴ Computação gerida: ❌ Fogo de artifício: ❌
`MedImageInsight-Premium` (pré-visualização)	Formação gerida: ✅ (SFT) Formação Programada: ❌	Global	Serverless: ✅² Computação gerida: ❌ Fogo de artifício: ❌
`CXRReportgen-Premium` (pré-visualização)	Formação gerida: ✅ (SFT) Formação Programada: ❌	Global	Serverless: ✅² Computação gerida: ❌ Fogo de artifício: ❌

Lenda

¹ Apenas o tipo de implementação de Throughput Provisionado é suportado.
² Apenas o tipo de implementação Global Standard é suportado.
³ O ajuste fino do reforço GPT-5 requer um convite. Contacte a sua equipa da conta Microsoft para a inscrição.
⁴ Apenas o tipo de implantação padrão é suportado. Ver regiões de implementação padrão.
⁵ O tipo de implementação por programador não é suportado.

Regiões suportadas

Nota

A formação global oferece formação mais acessível por token, mas não oferece residência de dados.

A tabela seguinte lista as regiões do projeto Foundry necessárias para utilizar a Formação Gerida Global e a Formação Programada (pré-visualização). Escolha uma região suportada para o seu modelo e abordagem de treino, tendo em conta as restrições indicadas nas notas. A formação padrão e a formação na zona de dados têm suporte regional separado.

Região do projeto Foundry	Formação gerida	Treino Programado (pré-visualização)
Leste da Austrália	✅	✅
Sul do Brasil	✅ ¹	❌
Canadá Central	✅ ¹	❌
Leste do Canadá	✅ ¹	✅
E.U.A. Leste	✅	✅
E.U.A. Leste 2	✅	✅
Centro de França	✅ ¹	❌
Alemanha Centro-Oeste	✅ ¹	❌
Norte de Itália	✅ ¹	❌
Leste do Japão	✅ ^1,2	❌
Coreia Central	✅	✅
E.U.A. Centro-Norte	✅	✅
Leste da Noruega	✅ ¹	❌
Polónia Central	✅ ^1,3	❌
Norte da África do Sul	✅ ¹	❌
E.U.A. Centro-Sul	✅ ¹	❌
Sul da Índia	✅ ¹	❌
Sudeste Asiático	✅ ¹	❌
Espanha Central	✅ ¹	❌
Suécia Central	✅	✅
Norte da Suíça	✅	✅
Oeste da Suíça	✅ ¹	❌
Norte dos E.A.U.	✅ ⁴	✅
Sul do Reino Unido	✅	✅
Europa Ocidental	✅ ¹	❌
E.U.A. Oeste	✅ ¹	❌
E.U.A. Oeste 3	✅	✅

¹ Treino gerido para Qwen3.6-35B-A3B, Qwen3.8-27B, Muse-Glimmer-30B, e gpt-oss-120b não é suportado nesta região.
² Vision fine-tuning não é suportado em Japan East.
³ Formação Gerida para gpt-4.1-nano não é suportada na Polónia Central.
⁴ UAE North suporta a Formação Gerida Global apenas para Qwen3.6-35B-A3B, Qwen3.8-27B, Muse-Glimmer-30B e gpt-oss-120b.

Regiões de implementação de Standard suportadas

Apenas os seguintes modelos suportam implementações padrão serverless. Verifique a disponibilidade regional na tabela.

ID do modelo	E.U.A. Leste 2	E.U.A. Centro-Norte	Suécia Central
`gpt-4o-mini`	❌	✅	✅
`gpt-4o`	✅	❌	✅
`gpt-4.1`	❌	✅	✅
`gpt-4.1-mini`	❌	✅	✅
`gpt-4.1-nano`	❌	✅	✅
`o4-mini`	✅	❌	✅
`gpt-5`	❌	✅	✅

Regiões de implementação com Débito de transferência Provisionado Suportado

Apenas os seguintes modelos suportam implantações serverless Provisioned Throughput, nas regiões listadas.

ID do modelo	E.U.A. Centro-Norte	Suécia Central
`gpt-4o-mini`	✅	✅
`gpt-4o`	✅	✅
`gpt-4.1`	❌	✅

Assistentes (visualização prévia)

Para Assistentes, precisas de uma combinação de um modelo suportado e uma região suportada. Certas ferramentas e capacidades requerem os modelos mais recentes. A tabela seguinte lista combinações modelo-região para implementação padrão, incluindo entradas históricas. Colunas marcadas como Retirados descrevem disponibilidade histórica, não modelos disponíveis para uso ou novas implementações. Consulte Modelos retirados para obter detalhes sobre a descontinuação.

Para obter informações sobre a disponibilidade de unidades de throughput provisionado, consulte Modelos de throughput provisionado. Os modelos e regiões não retirados aqui listados podem ser usados tanto com os Assistentes v1 como v2. Pode usar modelos Padrão Globais se forem suportados nas seguintes regiões.

Região	gpt-4o, 13-05-2024	GPT-4O, 06-08-2024	GPT-4O-MINI, 2024-07-18	GPT-4, 0613 Descontinuado	gpt-4, 1106 Pré-visualização	gpt-4, 0125-Pré-Visualização	GPT-4, turbo-2024-04-09	GPT-4-32K, 0613 Reformado	GPT-35-turbo, 0613 Reformado	GPT-35-turbo, 1106	GPT-35-Turbo, 0125	GPT-35-Turbo-16K, 0613 Reformado
AustráliaEast	-	-	-	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	✅	✅
eastus	✅	✅	✅	-	-	✅	✅	-	✅	-	✅	✅
eastus2	✅	✅	✅	-	✅	-	✅	-	✅	-	✅	✅
Francecentral	-	-	-	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	-	✅
japaneast	-	-	-	-	-	-	-	-	✅	-	✅	✅
NorwayEast	-	-	-	-	✅	-	-	-	-	-	-	-
Sul da Índia	-	-	-	-	✅	-	-	-	-	✅	✅	-
Suécia-Central	✅	✅	✅	✅	✅	-	✅	✅	✅	✅	-	✅
uksouth	-	-	-	-	✅	✅	-	-	✅	✅	✅	✅
Westus	✅	✅	✅	-	✅	-	✅	-	-	✅	✅	-
Westus3	✅	✅	✅	-	✅	-	✅	-	-	-	✅	-

Desativação de modelos

Para obter as informações mais recentes sobre a descontinuação de modelos, consulte o calendário de descontinuação de modelos.

Modelos da Black Forest Labs vendidos pela Azure

Os modelos FLUX da Black Forest Labs (BFL) trazem geração de imagens de última geração para a Microsoft Foundry, permitindo-lhe gerar e editar imagens de alta qualidade a partir de prompts de texto e imagens de referência. Os modelos FLUX suportam uma variedade de capacidades, incluindo geração de texto para imagem, edição de imagem com múltiplas referências e geração e edição no contexto.

Pode executar estes modelos usando a API do fornecedor de serviços BFL e através dos endpoints de imagens/criação e imagens/edição.

Para trabalhar com modelos FLUX no Foundry, veja Deploy and use FLUX models in Microsoft Foundry.

Para disponibilidade de modelos em todas as regiões, agrupadas por categoria de implementação, veja Disponibilidade de Região para Modelos Foundry vendidos por Azure.

Modelo	Tipo e endpoint API	Capacidades
`FLUX.2-flex`	Geração de imagem - API do fornecedor de serviços BFL: `<resource-name>/providers/blackforestlabs/v1/flux-2-flex`	- Entrada: texto e imagem (32.000 tokens e até 10 imagensⁱ) - Saída: Uma Imagem - Chamada de ferramenta: Não - Formatos de resposta: Imagem (PNG e JPG) - Características principais: Controlo preciso; suporte de múltiplas referências para até 10 imagens - Parâmetros adicionais: `guidance`: Controla o grau de proximidade com que a saída segue o prompt. Mínimo: 1,5, máximo: 10, padrão: 4,5. Maior = adesão mais próxima ao prompt. `steps`: Número de passos de inferência. Máximo: 50, padrão: 50. Mais alto = mais detalhe, mais lento.
`FLUX.2-pro`	Geração de imagem - API do fornecedor de serviços BFL: `<resource-name>/providers/blackforestlabs/v1/flux-2-pro`	- Entrada: texto e imagem (32.000 tokens e até 8 imagensⁱⁱ) - Saída: Uma Imagem - Chamada de ferramenta: Não - Formatos de resposta: Imagem (PNG e JPG) - Características principais: Suporte multirreferência para até 8 imagens; mais fundamentado no conhecimento do mundo real; maior flexibilidade de saída; desempenho melhorado - Parâmetros adicionais:(Apenas na API específica do fornecedor) Suporta todos os parâmetros.
`FLUX.1-Kontext-pro`	Geração de imagem - API de Imagem: `https://<resource-name>/openai/deployments/{deployment-id}/images/generations` e `https://<resource-name>/openai/deployments/{deployment-id}/images/edits` - API do fornecedor de serviços BFL: `<resource-name>/providers/blackforestlabs/v1/flux-kontext-pro?api-version=preview`	- Entrada: texto e imagem (5.000 tokens e 1 imagem) - Saída: Uma Imagem - Chamada de ferramenta: Não - Formatos de resposta: Imagem (PNG e JPG) - Características principais: consistência de caracteres, edição avançada - Parâmetros adicionais:(apenas na API específica do fornecedor)`seed`, `aspect ratio`, `input_image`, `prompt_unsampling`, `safety_tolerance`, `output_format`
`FLUX-1.1-pro`	Geração de imagem - API de Imagem: `https://<resource-name>/openai/deployments/{deployment-id}/images/generations` - API do fornecedor de serviços BFL: `<resource-name>/providers/blackforestlabs/v1/flux-pro-1.1?api-version=preview`	- Entrada: texto (5.000 tokens e 1 imagem) - Saída: Uma Imagem - Chamada de ferramenta: Não - Formatos de resposta: Imagem (PNG e JPG) - Características-chave: Rápida velocidade de inferência, forte adesão aos prompts, preços competitivos, geração escalável - Parâmetros adicionais:(apenas na API específica do fornecedor)`width`, `height`, `prompt_unsampling`, `seed`, `safety_tolerance`, `output_format`

^i,ii O suporte para múltiplas imagens de referência está disponível para FLUX.2 [pro] (Pré-visualização) e FLUX.2 [flex] (Pré-visualização) usando a API, mas não no playground.

Modelos Cohere vendidos pela Azure

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

Para disponibilidade de modelos em todas as regiões, agrupadas por categoria de implementação, veja Disponibilidade de Região para Modelos Foundry vendidos por Azure.

Modelo	Tipo	Capacidades
`Cohere-parse-v5` Pré-visualização	imagem para texto	- Entrada: imagens, tabelas e formulários - Saída: Markdown - Línguas:`en`, `fr`, `es`, `it`, `de`, `pt-br`, `ja`, `ko`, `zh-cn`e `ar` - Chamada de ferramentas: Não - Formatos de resposta: Markdown
`Cohere-rerank-v5-pro` Pré-visualização	Classificação de texto (reordenar)	- Entrada: texto - Saída: texto - Línguas:`en`, `fr`, `es`, `de`, `it`, `pt-br`, `ja`, `zh-cn`, `ar`, `vi`, `hi`, `ru`, `id`, and `nl` - Ferramenta a chamar: Não - Formatos de resposta: JSON
`Cohere-rerank-v5-fast` Pré-visualização	Classificação de texto (reordenar)	- Entrada: texto - Saída: texto - Línguas:`en`, `fr`, `es`, `de`, `it`, `pt-br`, `ja`, `zh-cn`, `ar`, `vi`, `hi`, `ru`, `id`, and `nl` - Ferramenta a chamar: Não - Formatos de resposta: JSON
`Cohere-rerank-v4.0-pro`	Classificação de texto (reordenar)	- Entrada: texto - Saída: texto - Línguas:`en`, `fr`, `es`, `de`, `it`, `pt-br`, `ja`, `zh-cn`, `ar`, `vi`, `hi`, `ru`, `id`, and `nl` - Ferramenta a chamar: Não - Formatos de resposta: JSON
`Cohere-rerank-v4.0-fast`	Classificação de texto (reordenar)	- Entrada: texto - Saída: texto - Línguas:`en`, `fr`, `es`, `de`, `it`, `pt-br`, `ja`, `zh-cn`, `ar`, `vi`, `hi`, `ru`, `id`, and `nl` - Ferramenta a chamar: Não - Formatos de resposta: JSON
`Cohere-command-a-plus-05-2026` Pré-visualização	Conclusão do chat (com conteúdo de fundamentação)	- Entrada: texto (128.000 tokens) - Saída: texto (64.000 tokens) - Línguas:`en`, `fr`, `es`, `it`, `de`, `pt-br`, `ja`, `ko`, `zh-cn`e `ar` - Chamadas de ferramentas: Sim - Formatos de resposta: Texto
`Cohere-command-a`	Conclusão de sessão de chat	- Entrada: texto (131.072 tokens) - Saída: texto (8.182 tokens) - Línguas:`en`, `fr`, `es`, `it`, `de`, `pt-br`, `ja`, `ko`, `zh-cn`e `ar` - Chamadas de ferramentas: Sim - Formatos de resposta: Texto, JSON
`embed-v-4-0`	Embeddings	- Entrada: texto (512 tokens) e imagens (2MM píxeis) - Saída: Vetor (256, 512, 1024, 1536 dim.) - Línguas:`en`, `fr`, `es`, `it`, `de`, `pt-br`, `ja`, `ko`, `zh-cn`e `ar`
`Cohere-embed-v5-Fast`	Embeddings	- Entrada: texto, imagens, texto fundido + imagem - Saída: Vetor (2048, 1536, 1024, 768, 512, 256 dim.) - Línguas:`en`, `fr`, `es`, `it`, `de`, `pt-br`, `ja`, `ko`, `zh-cn`e `ar`
`Cohere-embed-v5-Pro` Pré-visualização	Embeddings	- Entrada: texto, imagens, texto fundido + imagem - Saída: Vetor (2048, 1536, 1024, 768, 512, 256 dim.) - Línguas:`en`, `fr`, `es`, `it`, `de`, `pt-br`, `ja`, `ko`, `zh-cn`e `ar`

Modelos DeepSeek vendidos 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.

Para disponibilidade de modelos em todas as regiões, agrupadas por categoria de implementação, veja Disponibilidade de Região para Modelos Foundry vendidos por Azure.

Modelo	Tipo	Capacidades
`DeepSeek-V4-Pro`	Conclusão do chat (com conteúdo de fundamentação)	- Entrada: texto (1.000.000 de tokens) - Saída: texto (384.000 tokens) - Línguas:`en` e `zh` - Chamadas de ferramentas: Sim - Formatos de resposta: Texto, JSON
`DeepSeek-V4.1-Flash`	Conclusão do chat (com conteúdo de fundamentação)	- Entrada: texto (1.000.000 de tokens) - Saída: texto (384.000 tokens) - Línguas:`en` e `zh` - Chamadas de ferramentas: Sim - Formatos de resposta: Texto, JSON
`DeepSeek-V4-Flash-0731` Pré-visualizar	Conclusão do chat (com conteúdo de fundamentação)	- Entrada: texto (1.000.000 de tokens) - Saída: texto (384.000 tokens) - Línguas:`en` e `zh` - Chamadas de ferramentas: Sim - Formatos de resposta: Texto, JSON
`DeepSeek-V4-Flash`	Conclusão do chat (com conteúdo de fundamentação)	- Entrada: texto (1.000.000 de tokens) - Saída: texto (384.000 tokens) - Línguas:`en` e `zh` - Chamadas de ferramentas: Sim - Formatos de resposta: Texto, JSON
`DeepSeek-V3.2-Speciale`	Conclusão do chat (com conteúdo de fundamentação)	- Entrada: texto (128.000 tokens) - Saída: texto (128.000 tokens) - Línguas:`en` e `zh` - Chamadas de ferramentas: Sim - Formatos de resposta: Texto, JSON
`DeepSeek-V3.2`	Conclusão do chat (com conteúdo de fundamentação)	- Entrada: texto (128.000 tokens) - Saída: texto (128.000 tokens) - Línguas:`en` e `zh` - Chamadas de ferramentas: Sim - Formatos de resposta: Texto, JSON

Modelos Meta vendidos pelo Azure

Os modelos e ferramentas Meta Llama são uma coleção de modelos de raciocínio em texto e imagem generativos de IA pré-treinados e afinados. Os modelos Meta variam em escala incluindo:

Pequenos modelos de linguagem (SLMs) como os modelos Base e Instruct 1B e 3B para inferência no dispositivo e na extremidade
Modelos de linguagem de tamanho médio e grande (LLMs) como os modelos Base e Instruct 7B, 8B e 70B
Modelos de alto desempenho como o Meta Llama 3.1-405B Instruct para geração de dados sintéticos e casos de uso de destilação.

Para disponibilidade de modelos em todas as regiões, agrupadas por categoria de implementação, veja Disponibilidade de Região para Modelos Foundry vendidos por Azure.

Modelo	Tipo	Capacidades
`Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8`	Conclusão de sessão de chat	- Entrada: texto e imagens (1M tokens) - Saída: texto (1M tokens) - Línguas:`ar`, `en`, `fr`, `de`, `hi`, `id`, `it`, `pt`, `es`, `tl`, `th` e `vi` - Chamada de ferramentas: Não - Formatos de resposta: Texto
`Llama-3.3-70B-Instruct`	Conclusão de sessão de chat	- Entrada: texto (128.000 tokens) - Saída: texto (8.192 tokens) - Línguas:`en`, `de`, `fr`, `it`, `pt`, `hi`, `es`, , e `th` - Chamada de ferramentas: Não - Formatos de resposta: Texto

Vários modelos Meta também estão disponíveis através de parceiros e comunidade.

Modelos Microsoft vendidos pelo Azure

Os modelos da Microsoft incluem vários grupos de modelos, como Model Router, modelos MAI, modelos Phi, modelos de IA para a saúde, entre outros. Vários modelos Microsoft também estão disponíveis de parceiros e comunidade.

Para trabalhar com modelos MAI, consulte estes artigos práticos:

Modelos MAI disponíveis na Foundry: modelosMAI-Image e modelosMAI-Thinking.
Modelos MAI disponíveis através do Azure Speech nas ferramentas Foundry: MAI-Voice e MAI-Transcribe.

Para disponibilidade de modelos em todas as regiões, agrupadas por categoria de implementação, veja Disponibilidade de Região para Modelos Foundry vendidos por Azure.

Modelo	Tipo	Capacidades
`Microsoft-Decision-1`	decisão, classificação de texto, classificação zero-shot	- Pontuação de decisão calibrada: Devolve uma pontuação de probabilidade calibrada para cada opção de resposta fornecida. - Formatos flexíveis de perguntas: Suporta perguntas baseadas em sim/não, escolha múltipla, avaliação, classificação e rubricas. - Pontuação de passagem única: Produz pontuações de decisão estruturadas numa única invocação de modelo sobre entradas de até 32 mil tokens. - O modelo é apenas de texto e não aceita nem produz conteúdo de imagem, áudio ou vídeo. Não gera explicações nem justificações.
`MAI-Thinking-1` Pré-visualização	Conclusão do chat (com conteúdo de raciocínio). Consulte os endpoints da API para mais detalhes.	- Entrada: texto. - Saída: texto (até 64.000 tokens). - Tamanho do contexto: 256.000 tokens - Chamada de ferramenta: Sim. - Formatos de resposta: Texto. - Características-chave: Compatibilidade com OpenAI Chat Completions; Cadeia de Pensamento Encriptada
`MAI-Image-2.6-Flash` Pré-visualização	De imagem para imagem e de texto para imagem. Consulte os endpoints da API para mais detalhes.	- Entrada: texto e até cinco imagens (formato JPEG ou PNG para fluxos de trabalho de edição de imagens) - Saída: Uma imagem - Extensão do contexto: 32.000 tokens - Ferramenta a chamar: Não - Formatos de resposta: Imagem (PNG) - Idiomas:`en` - Principais características: Geração de texto para imagem de alta qualidade; Edição de imagem que permite edições precisas e cirúrgicas sem afetar o resto da imagem; Capacidade de gerar imagens realistas com estrutura visual consistente. Muito adequado para tarefas como visualização de conceitos, geração criativa de conteúdo, fluxos de trabalho de edição de imagem e design de produção. - Parâmetros:`width`, `height`, `prompt`, `auto_aspect_ratio`, `web_grounding` mínimo 768×768 píxeis; contagem máxima total de píxeis 2.359.296 (equivalente a 1536×1536). Qualquer uma das dimensões pode exceder 1536 desde que a contagem total de píxeis se mantenha dentro do limite.
`MAI-Image-2.6` Pré-visualização	De imagem para imagem e de texto para imagem. Consulte os endpoints da API para mais detalhes.	- Entrada: texto e até cinco imagens (formato JPEG ou PNG para fluxos de trabalho de edição de imagens) - Saída: Uma imagem - Extensão do contexto: 32.000 tokens - Ferramenta a chamar: Não - Formatos de resposta: Imagem (PNG) - Idiomas:`en` - Principais características: Geração de texto para imagem de alta qualidade; Edição de imagem que permite edições precisas e cirúrgicas sem afetar o resto da imagem; Capacidade de gerar imagens realistas com estrutura visual consistente. Muito adequado para tarefas como visualização de conceitos, geração criativa de conteúdo, fluxos de trabalho de edição de imagem e design de produção. - Parâmetros:`width`, `height`, `prompt`, `auto_aspect_ratio`, `web_grounding` mínimo 768×768 píxeis; contagem máxima total de píxeis 2.359.296 (equivalente a 1536×1536). Qualquer uma das dimensões pode exceder 1536 desde que a contagem total de píxeis se mantenha dentro do limite.
`MAI-Image-2.5-Pro` Pré-visualização	De imagem para imagem e de texto para imagem. Consulte os endpoints da API para mais detalhes.	- Entrada: texto e até cinco imagens (formato JPEG ou PNG para fluxos de trabalho de edição de imagens) - Saída: Uma imagem - Extensão do contexto: 32.000 tokens - Ferramenta a chamar: Não - Formatos de resposta: Imagem (PNG) - Línguas:`en` - Características-chave: Geração de texto para imagem de alta qualidade; Edição de imagem que suporta edições precisas e cirúrgicas sem perturbar o resto da imagem; Capacidade de gerar imagens mais fotorrealistas com estrutura visual consistente do que os modelos anteriores. Muito adequado para tarefas como visualização de conceitos, geração criativa de conteúdo, fluxos de trabalho de edição de imagem e design de produção. - Parâmetros:`width`, `height`, `prompt` Mínimo 768×768 píxeis; contagem máxima total de píxeis 1.048.576 (equivalente a 1024×1024). Qualquer uma das dimensões pode exceder 1024 desde que a contagem total de píxeis se mantenha dentro do limite (por exemplo, 768×1365 é um tamanho válido).
`MAI-Image-2.5-Flash` Pré-visualização	De imagem para imagem e de texto para imagem. Consulte os endpoints da API para mais detalhes.	- Entrada: texto e até cinco imagens (formato JPEG ou PNG para fluxos de trabalho de edição de imagens) - Saída: Uma imagem - Extensão do contexto: 32.000 tokens - Ferramenta a chamar: Não - Formatos de resposta: Imagem (PNG) - Idiomas:`en` - Principais características: Geração de texto para imagem de alta qualidade; Edição de imagem que permite edições precisas e cirúrgicas sem afetar o resto da imagem; Capacidade de gerar imagens realistas com estrutura visual consistente. Muito adequado para tarefas como visualização de conceitos, geração criativa de conteúdo, fluxos de trabalho de edição de imagem e design de produção. - Parâmetros:`width`, `height`, `prompt` Mínimo 768×768 píxeis; contagem máxima total de píxeis 1.048.576 (equivalente a 1024×1024). Qualquer uma das dimensões pode exceder 1024 desde que a contagem total de píxeis se mantenha dentro do limite (por exemplo, 768×1365 é um tamanho válido).
`MAI-Image-2.5` Pré-visualização	De imagem para imagem e de texto para imagem. Consulte os endpoints da API para mais detalhes.	- Entrada: texto e até cinco imagens (formato JPEG ou PNG para fluxos de trabalho de edição de imagens) - Saída: Uma imagem - Extensão do contexto: 32.000 tokens - Ferramenta a chamar: Não - Formatos de resposta: Imagem (PNG) - Idiomas:`en` - Principais características: Geração de texto para imagem de alta qualidade; Edição de imagem que permite edições precisas e cirúrgicas sem afetar o resto da imagem; Capacidade de gerar imagens realistas com estrutura visual consistente. Muito adequado para tarefas como visualização de conceitos, geração criativa de conteúdo, fluxos de trabalho de edição de imagem e design de produção. - Parâmetros:`width`, `height`, `prompt` Mínimo 768×768 píxeis; contagem máxima total de píxeis 1.048.576 (equivalente a 1024×1024). Qualquer uma das dimensões pode exceder 1024 desde que a contagem total de píxeis se mantenha dentro do limite (por exemplo, 768×1365 é um tamanho válido).
`model-router` ¹	Conclusão de sessão de chat	Mais detalhes na visão geral do router modelo. - Entrada: texto, imagem - Saída: texto (o número máximo de tokens de saída varia²) Janela de contexto: 200.000³ - Idiomas:`en`

12025-11-18.

²Os tokens de saída máximos variam para modelos subjacentes no router 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 falha.

Modelos Mistral vendidos pela Azure

Para disponibilidade de modelos em todas as regiões, agrupadas por categoria de implementação, veja Disponibilidade de Região para Modelos Foundry vendidos por Azure.

Modelo	Tipo	Capacidades
`mistral-document-ai-2512`	Imagem para Texto	- Entrada: imagens ou páginas PDF (30 páginas, ficheiro PDF máximo 30MB) - Saída: texto - Línguas:`en` - Chamada de ferramenta: não - Formatos de resposta: Texto, JSON, Markdown
`mistral-medium-3-5` Pré-visualização	Conclusão de sessão de chat	- Entrada: texto (128.000 tokens), imagem - Saída: texto (128.000 tokens) - Ferramenta a chamar: Não - Formatos de resposta: Texto, JSON
`mistral-ocr-4-0`	Imagem para Texto	- Entrada: imagens ou páginas PDF (30 páginas, ficheiro PDF máximo 30MB) - Saída: texto - Línguas:`en` - Chamada de ferramenta: não - Formatos de resposta: Texto, JSON, Markdown
`Mistral-Large-3` Pré-visualização	Conclusão de sessão de chat	- Entrada: texto, imagem - Saída: texto - Línguas:`en`, `fr`, `de`, `es`, `it`, `pt`, `nl`, `zh`, `ja`, `ko`, e `ar` - Chamadas de ferramentas: Sim - Formatos de resposta: Texto, JSON
`mistral-large-4-latest` Pré-visualização	Conclusão de sessão de chat	- Entrada: texto, imagem - Saída: texto - Línguas:`en`, `fr`, `de`, `es`, `it`, `pt`, `nl`, `zh`, `ja`, `ko`, e `ar` - Chamadas de ferramentas: Sim - Formatos de resposta: Texto, JSON

Vários modelos Mistral também estão disponíveis junto de parceiros e da comunidade.

Modelos de IA Moonshot vendidos pela Azure

Os modelos de IA Moonshot são modelos multimodais de raciocínio que aceitam texto e imagens como entrada.

Para disponibilidade de modelos em todas as regiões, agrupadas por categoria de implementação, veja Disponibilidade de Região para Modelos Foundry vendidos por Azure.

Modelo	Tipo	Capacidades
`Kimi-K2.7-Code` Pré-visualização	Conclusão do chat (com conteúdo de fundamentação)	- Entrada: texto e imagem (262.144 tokens) - Saída: texto (262.144 tokens) - Línguas:`en` e `zh` - Chamadas de ferramentas: Sim - Formatos de resposta: Texto
`Kimi-K3.1-Pro`	Conclusão do chat (com conteúdo de fundamentação)	- Entrada: texto e imagem (1.000.000 de tokens) - Saída: texto (262.144 tokens) - Línguas:`en` e `zh` - Chamadas de ferramentas: Sim - Formatos de resposta: Texto
`Kimi-K2.6` Pré-visualização	Conclusão do chat (com conteúdo de fundamentação)	- Entrada: texto e imagem (262.144 tokens) - Saída: texto (262.144 tokens) - Línguas:`en` e `zh` - Chamadas de ferramentas: Sim - Formatos de resposta: Texto
`Kimi-K2.5` Pré-visualização	Conclusão do chat (com conteúdo de fundamentação)	- Entrada: texto e imagem (262.144 tokens) - Saída: texto (262.144 tokens) - Línguas:`en` e `zh` - Chamadas de ferramentas: Sim - Formatos de resposta: Texto

Veja esta coleção de modelos no portal da Foundry.

Modelos SpaceXAI vendidos pelo Azure

Os modelos Grok da SpaceXAI no Foundry Models incluem um conjunto diversificado de modelos com e sem raciocínio, concebidos para casos de utilização empresariais, como extração de dados, programação, resumo de texto e aplicações baseadas em agentes.

Para trabalhar com modelos Grok, veja Implementar e usar modelos Grok no Foundry.

Nota

Os modelos SpaceXAI Grok geralmente disponíveis a partir do Grok 4.7 estão disponíveis por um mínimo de seis meses. Os modelos Grok anteriores mantêm os compromissos existentes do ciclo de vida. Para datas de reforma específicas do modelo, consulte o calendário de reforma do modelo.

O registo é obrigatório para aceder agrok-code-fast-1 e grok-4.

Para tarifas atuais e detalhes de faturação, consulte preços do modelo Grok.

Para disponibilidade de modelos em todas as regiões, agrupadas por categoria de implementação, veja Disponibilidade de Região para Modelos Foundry vendidos por Azure.

Modelo	Tipo	Capacidades
`grok-4.7`	API de Conclusões de Chat API de Respostas	- Entrada: texto, imagem (500.000 tokens) - Saída: texto (500.000 tokens) - Janela de contexto: 500.000 tokens (entrada e saída combinados) - Línguas:`en` - Chamada de ferramenta: sim - Formatos de resposta: texto, JSON
`grok-4.6` Pré-visualização	Conclusão de sessão de chat	- Entrada: texto, imagem - Saída: texto (máximo 128.000 tokens) - Janela de contexto: 200.000 tokens - Línguas:`en` - Chamada de ferramenta: sim - Formatos de resposta: texto, JSON
`grok-4.3` Pré-visualização	Conclusão de sessão de chat	- Entrada: texto (200.000 tokens) - Saída: texto (8.192 tokens) - Línguas:`en` - Chamada de ferramenta: sim - Formatos de resposta: texto
`grok-4-20-reasoning` Pré-visualização	Conclusão de sessão de chat	- Entrada: texto (262.000 tokens) - Saída: texto (8.192 tokens) - Línguas:`en` - Chamada de ferramenta: sim - Formatos de resposta: texto
`grok-4-20-non-reasoning` Pré-visualização	Conclusão de sessão de chat	- Entrada: texto (262.000 tokens) - Saída: texto (8.192 tokens) - Línguas:`en` - Chamada de ferramenta: sim - Formatos de resposta: texto
`grok-4.1-fast-reasoning`	Conclusão de sessão de chat	- Entrada: texto, imagem (128.000 tokens) - Saída: texto (128.000 tokens) - Línguas:`en` - Chamada de ferramenta: sim - Formatos de resposta: texto
`grok-4.1-fast-non-reasoning`	Conclusão de sessão de chat	- Entrada: texto, imagem (128.000 tokens) - Saída: texto (128.000 tokens) - Línguas:`en` - Chamada de ferramenta: sim - Formatos de resposta: texto
`grok-4`	Conclusão de sessão de chat	- Entrada: texto (262.000 tokens) - Saída: texto (8.192 tokens) - Línguas:`en` - Chamada de ferramenta: sim - Formatos de resposta: texto
`grok-code-fast-1`	Conclusão de sessão de chat	- Entrada: texto (256.000 tokens) - Saída: texto (8.192 tokens) - Línguas:`en` - Chamada de ferramenta: sim - Formatos de resposta: texto

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Capacidades

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Capacidades

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Capacidades

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Capacidades

GPT-5.2

Capacidades

GPT-5.1

Capacidades

GPT-5

Capacidades

GPT-OSS

Capacidades

Implementar com código

Série GPT-4.1

Capacidades

Problema conhecido

pré-visualização de utilização do computador

Capacidades

Modelos da Série O

Capacidades

GPT-4o e GPT-4 Turbo

Modelos GPT-4 e GPT-4 Turbo

Capacidades

Incorporações

Capacidades

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Modelos de geração de vídeo

Modelos de áudio

Modelos de áudio GPT-4o

API de Áudio

Modelos de voz para texto

Modelos de tradução de fala

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