Foundry Models venduto da Azure

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 Foundry venduti da Azure sono anche indicati come modelli direttamente da Azure o modelli Azure diretti.

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-5.6 NEWgpt-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-chat, gpt-5.3-codex
Serie GPT-5.2 gpt-5.2-codex, gpt-5.2, gpt-5.2-chatAnteprima
Serie GPT-5.1 gpt-5.1, gpt-5.1-chatAnteprima, 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-5-chatanteprima
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.

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 (2026-06-24)
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

Annotazioni

È anche possibile che questo modello sia indicato da OpenAI come GPT-5.5 Instant o nell'API OpenAI come chat-latest. In Microsoft Foundry il nome del prodotto per questa versione 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.

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.
- 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 Giugno 2026
gpt-5.6-terra (2026-07-09) - 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 Giugno 2026
gpt-5.6-luna (2026-07-09) - 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 Giugno 2026

Annotazioni

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.

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

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)
Preview		 - 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)
Preview		 - 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)
Preview		 - 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

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.

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)
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 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

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.

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-chat aggiunge funzionalità di ragionamento predefinite. Analogamente ad altri modelli di ragionamento , non supporta parametri come temperature. Se si esegue l'aggiornamento da tramite gpt-5-chat (che non è un modello di ragionamento) per gpt-5.1-chat assicurarsi di rimuovere eventuali parametri personalizzati come temperature dal codice che non sono supportati dai modelli di 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)
Preview		 - 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)
Anteprima1		 - 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

Annotazioni

1gpt-5-chat versione 2025-10-03 introduce un miglioramento significativo incentrato sull'intelligenza emotiva e sulle capacità di salute mentale. Questo aggiornamento integra set di dati specializzati e strategie di risposta perfezionate per migliorare la capacità del modello di eseguire le operazioni seguenti:

  • Comprendere e interpretare il contesto emotivo in modo più accurato, consentendo interazioni più sottili ed empatiche.
  • Fornire risposte di supporto e responsabilità nelle conversazioni correlate alla salute mentale, garantendo sensibilità e conformità alle procedure consigliate.

Questi miglioramenti mirano a rendere GPT-5-chat più consapevole del contesto, incentrato sull'uomo e affidabile negli scenari in cui il tono emotivo e le considerazioni sul benessere sono fondamentali.

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.

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 di serie o OpenAI 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) Versione di anteprima precedente. 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 è disponibile solo per i clienti a cui è stato concesso l'accesso come parte dell'accesso limitato originale.

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

Puoi usare questi modelli solo con l'API Chat Completions. 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 generano immagini da richieste di testo fornite dall'utente. I modelli di generazione di immagini includono gpt-image-1, gpt-image-1-minigpt-image-1.5, e gpt-image-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.

ID modello Richiesta max (caratteri)
gpt-image-1 4.000
gpt-image-1-mini 4.000
gpt-image-1.5 4.000

Modelli di generazione di video

Sora è un modello di intelligenza artificiale di OpenAI che può creare scene video realistiche e fantasiose dalle istruzioni di testo. Sora è in anteprima.

I modelli di generazione di video includono sora e sora-2.

ID modello Richiesta max (caratteri)
sora 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-4o-mini-audio-preview (2024-12-17)
Preview		 Modello audio per la generazione di audio e testo. Input: 128.000
Output: 16.384		 Settembre 2023
gpt-4o-audio-preview (2024-12-17) Modello audio per la generazione di audio e testo. Input: 128.000
Output: 16.384		 Settembre 2023
gpt-4o-realtime-preview (2025-06-03) Modello audio per l'elaborazione audio in tempo reale. Input: 32.000
Output: 4.096		 Ottobre 2023
gpt-4o-realtime-preview (2024-12-17) Modello audio per l'elaborazione audio in tempo reale. Input: 16.000
Output: 4.096		 Ottobre 2023
gpt-4o-mini-realtime-preview (2024-12-17)
Preview		 Modello audio per l'elaborazione audio in tempo reale. Input: 128.000
Output: 4.096		 Ottobre 2023
gpt-audio(28/08/2025)
gpt-audio-mini(06-10-2025)		 Modello audio per la generazione di audio e testo. Input: 128.00
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-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. Aggiornamenti minori rispetto a gpt-realtime-2, con una gestione migliorata del silenzio e del rumore. Input: 32.000
Output: 4.096		 Settembre 2024

Annotazioni

gpt-realtime-translate e gpt-realtime-whisper utilizzano la fatturazione oraria. 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-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

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 l'ottimizzazione sono supportati i modelli seguenti:

ID modello Aree standard Area dati Generale Developer Methods Condizione Modality
gpt-4o-mini
(18-07-2024)		 Stati Uniti centro-settentrionali
Svezia centrale		 Stati Uniti, UE ✅ ✅ SFT GA Da testo a testo
gpt-4o
(06-08-2024)		 Stati Uniti Orientali 2
Stati Uniti centro-settentrionali
Svezia centrale		 Stati Uniti, UE ✅ ✅ SFT, responsabile della protezione dei dati GA Da testo e visione artificiale a testo
gpt-4.1
(14-04-2025)		 Stati Uniti centro-settentrionali
Svezia centrale		 Stati Uniti, UE ✅ ✅ SFT, responsabile della protezione dei dati GA Da testo e visione artificiale a testo
gpt-4.1-mini
(14-04-2025)		 Stati Uniti centro-settentrionali
Svezia centrale		 Stati Uniti, UE ✅ ✅ SFT, responsabile della protezione dei dati GA Da testo a testo
gpt-4.1-nano (2025-04-14) Stati Uniti centro-settentrionali
Svezia centrale		 Stati Uniti, UE ✅ ✅ SFT, responsabile della protezione dei dati GA Da testo a testo
o4-mini
(16-04-2025)		 Stati Uniti Orientali 2
Svezia centrale		 Stati Uniti, UE ✅ ❌ RFT GA Da testo a testo
gpt-5
(2025-08-07)		 Stati Uniti centro-settentrionali
Svezia centrale		 Stati Uniti, UE ✅ ✅ RFT GA* Da testo a testo
Ministral-3B
(2411)		 Non supportato ❌ ✅ ❌ SFT Anteprima pubblica Da testo a testo
Qwen-32B Non supportato ❌ ✅ ❌ SFT Anteprima pubblica Da testo a testo
Llama-3.3-70B-Instruct Non supportato ❌ ✅ ❌ SFT Anteprima pubblica Da testo a testo
gpt-oss-20b Non supportato ❌ ✅ ❌ SFT Anteprima pubblica Da testo a testo

* Il supporto di GPT-5 per la messa a punto tramite rinforzo è ora disponibile al pubblico, ma l'accesso è limitato e consentito solo su invito. Se si è interessati alla registrazione, contattare il team account Microsoft.

In alternativa, è possibile ottimizzare un modello ottimizzato in precedenza, formattato come base-model.ft-{jobid}.

Annotazioni

I modelli open source (Ministral-3B, Qwen-32B, Llama-3.3-70B-Instruct, gpt-oss-20b) sono supportati solo nelle risorse Foundry e nella nuova interfaccia utente di Foundry.

Annotazioni

Il training globale offre un training più conveniente per token, ma non offre la residenza dei dati. Attualmente è disponibile per le risorse Foundry nelle aree seguenti:

  • Australia orientale
  • Brasile meridionale
  • Canada Central
  • Canada orientale
  • Stati Uniti orientali
  • Stati Uniti orientali 2
  • Francia centrale
  • Germania centro-occidentale
  • Italia settentrionale
  • Giappone orientale (nessun supporto per la visione)
  • Korea Central
  • Stati Uniti centro-settentrionali
  • Norway East
  • Polonia centrale (nessun supporto di 4,1 nano)
  • Sud-est asiatico
  • Sudafrica settentrionale
  • Stati Uniti centro-meridionali
  • India meridionale
  • Spain Central
  • Svezia centrale
  • Svizzera occidentale
  • Svizzera settentrionale
  • UK South
  • West Europe
  • Stati Uniti occidentali
  • Stati Uniti occidentali3

Assistenti (anteprima)

Per gli assistenti è necessaria una combinazione di modello supportato e area supportata. Alcuni strumenti e funzionalità richiedono i modelli più recenti. I modelli seguenti sono disponibili nell'API Assistants, nell'SDK e in Foundry. La tabella seguente è relativa alla distribuzione standard. Per informazioni sulla disponibilità delle unità elaborate con provisioning, vedere Modelli di velocità effettiva con provisioning. I modelli e le aree elencati possono essere usati con Assistenti 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 gpt-4, 1106-Anteprima) gpt-4, 0125-Anteprima) gpt-4, turbo-2024-04-09 gpt-4-32k, 0613 gpt-35-turbo, 0613 gpt-35-turbo, 1106 gpt-35-turbo, 0125 gpt-35-turbo-16k, 0613
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-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
- Chiamata dello strumento: no
- 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
- Chiamata dello strumento: no
- 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
- Chiamata dello strumento: no
- 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
- Chiamata dello strumento: no
- 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 di immagine MAI in Foundry, vedere Deploy e usare modelli di immagine MAI 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 Capacità
MAI-Image-2.5-Flash
Preview		 Da immagine a immagine e da testo a immagine. Per informazioni dettagliate, vedere Endpoint API . - Input: testo, immagine (formato JPEG o PNG per 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, immagine (formato JPEG o PNG per 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 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 xAI venduti da Azure

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

La registrazione è necessaria per l'accesso agrok-code-fast-1 (Anteprima) e grok-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.

Modello TIPO Capacità
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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