Este weblog divide as opções de preços e implantação disponíveis e as ferramentas que suportam implantações escaláveis e de IA com consciência de custo.
Quando você está construindo com a IA, toda decisão conta – especialmente quando se trata de custo. Se você está apenas começando ou dimensionando aplicativos de nível corporativo, a última coisa que você deseja são preços imprevisíveis ou infraestrutura rígida diminuindo você. Azure Openai foi projetado com isso em mente: flexível o suficiente para experimentos iniciais, poderoso o suficiente para implantações globais e com preços para corresponder como você realmente o usa.
Das startups à fortuna 500, mais de 60.000 clientes estão escolhendo o Azure AI Foundry, não apenas para acesso a modelos fundamentais e de raciocínio– mas porque os atende a onde estão, com opções de implantação e modelos de preços alinhados às necessidades de negócios reais. É mais do que apenas IA – trata -se de tornar a inovação sustentável, escalável e acessível.
Este weblog divide as opções de preços e implantação disponíveis e as ferramentas que suportam implantações escaláveis e de IA com consciência de custo.
Modelos de preços flexíveis que atendem às suas necessidades
O Azure Openai suporta três modelos de preços distintos projetados para atender a diferentes perfis de carga de trabalho e requisitos de negócios:
- Padrão– para cargas de trabalho explodidas ou variáveis, onde você deseja pagar apenas pelo que usa.
- Provisionado-para aplicativos sensíveis ao desempenho de alto rendimento que requerem taxa de transferência consistente.
- Lote-Para trabalhos em larga escala que podem ser processados de forma assíncrona a uma taxa com desconto.
Cada abordagem foi projetada para escalar com você – seja validando um caso de uso ou implantando em unidades de negócios.
Padrão
O Padrão O modelo de implantação é superb para equipes que desejam flexibilidade. Você é cobrado por chamada de API com base nos tokens consumidos, o que ajuda a otimizar os orçamentos durante períodos de menor uso.
Melhor para: Desenvolvimento, prototipagem ou cargas de trabalho de produção com demanda variável.
Você pode escolher entre:
- Implantações globais: Para garantir uma latência superb entre as geografias.
- Zonas de dados do OpenAI: Para obter mais flexibilidade e controle sobre a privacidade e residência de dados.
Com todas as seleções de implantação, os dados são armazenados em repouso na região do Azure escolhida pelo seu recurso.
Lote
- O Lote modelo foi projetado para inferência de alta eficiência e em larga escala. Os trabalhos são enviados e processados de forma assíncrona, com as respostas retornadas dentro de 24 horas – até 50% menos que os preços padrão globais. O lote também apresenta Suporte de carga de trabalho em larga escala Para processar solicitações em massa com custos mais baixos. Escala suas consultas enormes em lote com atrito mínimo e lide com eficiência cargas de trabalho em larga escala para reduzir o tempo de processamento, com uma reviravolta de 24 horas, em até 50% menos custo que o padrão world.
Melhor para: Tarefas de grande quantity com necessidades de latência flexível.
Os casos de uso típicos incluem:
- Processamento de dados em larga escala e geração de conteúdo.
- Pipelines de transformação de dados.
- Avaliação de modelos em conjuntos de dados extensos.
Cliente em ação: Ontada
Ontada, uma empresa da McKesson, usou a API em lote para transformar mais de 150 milhões de documentos de oncologia em insights estruturados. Aplicando LLMs em 39 tipos de câncer, eles desbloquearam 70% dos dados anteriormente inacessíveis e cortam o tempo de processamento de documentos em 75%. Saiba mais no Estudo de caso de Ontada.
Provisionado
O Provisionado O modelo fornece taxa de transferência dedicada por meio de unidades de taxa de transferência provisionadas (PTUs). Isso permite latência estável e alta taxa de transferência-ideais para casos de uso da produção que requerem desempenho ou processamento em tempo actual em escala. Os compromissos podem ser a cada hora, mensalmente ou anualmente com os descontos correspondentes.
Melhor para: Cargas de trabalho corporativas com demanda previsível e a necessidade de desempenho consistente.
Casos de uso comuns:
- Cenários de recuperação de alto quantity e processamento de documentos.
- Operações de name middle com horas de trânsito previsíveis.
- Assistente de varejo com taxa de transferência consistentemente alta.
Clientes em ação: Visier e UBS
- Visier Construído “Vee”, um assistente generativo de IA que atende a 150.000 usuários por hora. Ao usar o PTUS, o Visier melhorou os tempos de resposta em três vezes em comparação aos modelos de pagamento conforme o uso e reduziu os custos de computação em escala. Leia o estudo de caso.
- Ubs Criou ‘UBS Pink’, uma plataforma de IA segura que suporta 30.000 funcionários em todas as regiões. A PTUS permitiu que o banco apresentasse desempenho confiável com implantações específicas da região na Suíça, Hong Kong e Cingapura. Leia o estudo de caso.
Tipos de implantação para padrão e provisionado
Para atender aos requisitos crescentes de controle, conformidade e otimização de custos, o Azure OpenAI suporta vários tipos de implantação:
- World: O mais econômico, as rotas solicitam através da infraestrutura world do Azure, com a residência de dados em repouso.
- Regional: Mantém o processamento de dados em uma região específica do Azure (28 disponível hoje), com residência de dados em repouso e processamento na região selecionada.
- Zonas de dados: Oferece um meio termo – o processamento permanece dentro das zonas geográficas (UE ou EUA) para maior conformidade sem a sobrecarga de custo regional whole.
As implantações globais e de zona de dados estão disponíveis nos modelos padrão, provisionados e em lote.
Recursos dinâmicos ajudam você a reduzir custos enquanto otimiza o desempenho
Vários novos recursos dinâmicos projetados para ajudá -lo a obter os melhores resultados para custos mais baixos já estão disponíveis.
- Roteador modelo para o Azure AI Foundry: Um modelo de bate -papo de IA implantável que seleciona automaticamente o melhor modelo de bate -papo subjacente para responder a um determinado immediate. Perfeito para diversos casos de uso, o roteador de modelo oferece alto desempenho e economizando em custos de computação sempre que possível, todos embalados como uma única implantação de modelo.
- Suporte de carga de trabalho em larga escala em grande escala: Processa solicitações em massa com custos mais baixos. Lidar com eficiência cargas de trabalho em larga escala para reduzir o tempo de processamento, com reviravolta de 24 horas, em 50% menos custo que o padrão world.
- Spillover dinâmico de rendimento provisionado: Fornece transbordamento contínuo para seus aplicativos de alto desempenho em implantações provisionadas. Gerenciar explosões de tráfego sem interrupção do serviço.
- Cache imediato: Otimização interna para padrões de immediate repetíveis. Acelera os tempos de resposta, escala a taxa de transferência e ajuda a cortar significativamente os custos de token.
- Painel de monitoramento do Azure OpenAi: Acompanhe continuamente o desempenho, o uso e a confiabilidade em suas implantações.
Para saber mais sobre esses recursos e como aproveitar as mais recentes inovações nos modelos de fundição do Azure AI, assista a esta sessão do Construct 2025 em Otimizando os aplicativos da Gen AI em escala.
Além da flexibilidade de preços e implantação, o Azure Openai se integra com Gerenciamento de custos da Microsoft Ferramentas para dar visibilidade e controle de equipes sobre seus gastos com IA.
Os recursos incluem:
- Análise de custo em tempo actual.
- Criação do orçamento e alertas.
- Suporte para ambientes de várias nuvens.
- Alocação de custos e estorno por equipe, projeto ou departamento.
Essas ferramentas ajudam as equipes de financiamento e engenharia permanecem alinhadas – tornando mais fácil entender as tendências de uso, acompanhar otimizações e evitar surpresas.
Integração integrada com o ecossistema do Azure
O Azure Openai faz parte de um ecossistema maior que inclui:
Essa integração simplifica o ciclo de vida de ponta a ponta de construção, personalização e gerenciamento de soluções de IA. Você não precisa costurar plataformas separadas-e isso significa um tempo mais rápido e menos dores de cabeça operacionais.
Uma base confiável para a IA corporativa
A Microsoft está comprometida em ativar a IA segura, privada e segura. Esse compromisso aparece não apenas na política, mas no produto:
- Iniciativa futura segura: Uma abordagem abrangente de segurança por design.
- Princípios de IA responsáveis: Aplicado entre ferramentas, documentação e fluxos de trabalho de implantação.
- Conformidade de grau de empresa: Cobrir residência de dados, controles de acesso e auditoria.
Comece com o Azure AI Foundry