Microsoft Azure: inteligencia, rendimiento y precio de sus modelos

Microsoft Azure
Microsoft Azure

Este análisis está pensado para ayudarte a elegir el mejor modelo ofrecido por Microsoft Azure para tu caso de uso.

Más inteligente

Updated
#1
Claude Fable 5 (with fallback)Claude Fable 5 (with fallback)
50
#2
GPT-5.6 Sol (xhigh)GPT-5.6 Sol (xhigh)
44
#3
GPT-5.6 Sol (high)GPT-5.6 Sol (high)
42
#4
Claude Opus 4.7 (max)Claude Opus 4.7 (max)
41
#5
GPT-5.4 (xhigh)GPT-5.4 (xhigh)
39

Índice de inteligencia

78 modelos en total

Más rápido

#1
Llama 4 Maverick (FP8)Llama 4 Maverick (FP8)
494 t/s
#2
gpt-oss-120b (low)gpt-oss-120b (low)
343 t/s
#3
gpt-oss-120b (high)gpt-oss-120b (high)
326 t/s
#4
o3-mini (high)o3-mini (high)
267 t/s
#5
GPT-4.1 nanoGPT-4.1 nano
242 t/s

Velocidad de salida

78 modelos en total

Menor precio

#1
GPT-5 nano (high)GPT-5 nano (high)
$0.05
#2
GPT-5 nano (medium)GPT-5 nano (medium)
$0.05
#3
GPT-4.1 nanoGPT-4.1 nano
$0.08
#4
GPT-4o miniGPT-4o mini
$0.14
#5
Phi-4Phi-4
$0.16

Precio combinado (por 1M de tokens)

78 modelos en total

Azure ofrece 78 modelos, cada uno con distintas características de inteligencia, rendimiento y precio. A continuación se comparan las métricas clave entre modelos.

  • En inteligencia, los mejores modelos en Azure son Claude Fable 5 (with fallback) (50), GPT-5.6 Sol (xhigh) (44) y GPT-5.6 Sol (high) (42).
  • En velocidad de salida, los modelos más rápidos son Llama 4 Maverick (FP8) (494 t/s), gpt-oss-120b (low) (343 t/s) y gpt-oss-120b (high) (326 t/s). La velocidad varía significativamente entre modelos, con una diferencia del 104% entre el más rápido y el más lento.
  • En latencia, Phi-4 Multimodal (0.83s), Phi-4 Mini (0.84s) y Llama 4 Scout (0.88s) ofrecen el menor tiempo hasta el primer token de respuesta.
  • En precios, GPT-5 nano (high) ($0.05), GPT-5 nano (medium) ($0.05) y GPT-4.1 nano ($0.08) ofrecen los menores precios combinados por 1M de tokens. Los precios varían hasta 3.0x entre modelos.
  • En tamaño de ventana de contexto, GPT-5.4 (xhigh) (1M), Claude Fable 5 (with fallback) (1M) y Claude Opus 4.7 (max) (1M) admiten las ventanas de contexto más grandes en Azure.

Aspectos destacados

Updated
Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better
Output tokens per second · Higher is better
USD per 1M tokens (blended) · Lower is better

Evaluaciones de inteligencia

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 incorporates 10 evaluations: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, AutomationBench-AA, Terminal-Bench v4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1
Estimate (independent evaluation forthcoming)

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 includes: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, AutomationBench-AA, Terminal-Bench v4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Intelligence Evaluations

Intelligence evaluations measured independently by Artificial Analysis · Higher is better
See more

Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000

Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000

Agentic SaaS workflows

Agentic coding & terminal use

Coding

Reasoning & knowledge

Professional document reasoning, All-pass

Physics reasoning

Long context reasoning

Legal agentic work, criterion pass rate

Agentic business operations

Quantitative analysis on spreadsheets & documents

Instruction following

Agentic tool use

Long-horizon agentic tasks

Kubernetes incident root-cause analysis

Visual reasoning

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 includes: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, AutomationBench-AA, Terminal-Bench v4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Intelligence Index vs. Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line

While higher intelligence models are typically more expensive, they do not all follow the same price-quality curve.

Ventana de contexto

Context Window

Context window: tokens limit · Higher is better

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

Precios

Intelligence Index vs. Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line

While higher intelligence models are typically more expensive, they do not all follow the same price-quality curve.

Resumen de rendimiento

Output Speed vs. Price

Output speed: output tokens per second · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Price per token, shown in USD per million tokens. Price is a blend of cache hit, input, and output token prices using the selected ratio (default 7:2:1 cache-input-output).

Velocidad

Medida por la velocidad de salida (tokens por segundo)

Output Speed

Output tokens per second · Higher is better

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Figures represent performance of the model's first-party API (e.g. OpenAI for o1) or the median across providers where a first-party API is not available (e.g. Meta's Llama models).

Latencia

Medida por el tiempo (segundos) hasta el primer token

Latency: Time To First Answer Token

Seconds to first answer token received · Accounts for reasoning model 'thinking' time

Time to first answer token received, in seconds, after API request sent. For reasoning models, this includes the 'thinking' time of the model before providing an answer. For models which do not support streaming, this represents time to receive the completion.

Tiempo de respuesta de extremo a extremo

Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed

End-to-End Response Time vs. Price

End-to-end response time: end-to-end seconds to output 500 tokens · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line

Price per token, shown in USD per million tokens. Price is a blend of cache hit, input, and output token prices using the selected ratio (default 7:2:1 cache-input-output).

Análisis adicional
Logo de Anthropic
Claude Fable 5 (with fallback)
1M
Propietario
50
$43.25
59
76.01
84.50
--
Logo de OpenAI
GPT-5.6 Sol (xhigh)
524k
Propietario
44
$1.26
85
37.55
43.45
--
Logo de OpenAI
GPT-5.6 Sol (high)
524k
Propietario
42
$0.85
80
10.56
16.82
--
Logo de Anthropic
Claude Opus 4.7 (max)
1M
Propietario
41*
--
49
17.51
27.80
--
Logo de OpenAI
GPT-5.4 (xhigh)
1.05M
Propietario
39*
--
105
161.10
165.84
--
Logo de Anthropic
Claude Sonnet 5 (max)
1M
Propietario
38
$4.75
78
163.29
169.73
--
Logo de OpenAI
GPT-5.6 Terra (xhigh)
524k
Propietario
38
$0.67
112
25.20
29.66
--
Logo de OpenAI
GPT-5.5 (high)
524k
Propietario
37
$1.13
100
15.49
20.50
--
Logo de OpenAI
GPT-5.6 Luna (xhigh)
524k
Propietario
35
$0.09
142
58.18
61.71
--
Logo de OpenAI
GPT-5.6 Terra (high)
524k
Propietario
34
$0.35
105
2.38
7.14
--
Logo de OpenAI
GPT-5.6 Luna (high)
524k
Propietario
33*
--
131
15.78
19.60
--
Logo de Anthropic
Claude Opus 4.6 (max)
1M
Propietario
32*
--
45
21.41
32.50
--
Logo de Kimi
Kimi K2.6
262k
Abierto
31*
--
208
1.47
25.26
21.39
Logo de DeepSeek
DeepSeek V4 Pro (max)
1M
Abierto
31
$9.65
95
1.64
53.07
46.16
Logo de Anthropic
Claude Sonnet 4.6 (max)
200k
Propietario
30
$2.70
47
107.17
117.86
--
Logo de OpenAI
GPT-5.2 (xhigh)
400k
Propietario
30*
--
94
137.41
142.73
--
Logo de DeepSeek
DeepSeek V4 Pro (high)
1M
Abierto
30*
--
90
1.55
29.33
22.20
Logo de Anthropic
Claude Opus 4.5
200k
Propietario
29*
--
52
15.92
25.52
--
Logo de OpenAI
GPT-5.2 Codex (xhigh)
400k
Propietario
29*
--
109
112.22
116.81
--
Logo de OpenAI
GPT-5.2 (medium)
400k
Propietario
27*
--
84
6.36
12.28
--
Logo de Anthropic
Claude Opus 4.6 (Non-reasoning, high)
1M
Propietario
26*
--
37
2.01
15.54
--
Logo de SpaceXAI
Grok 4.20 0309 v2
262k
Propietario
26*
--
200
12.03
14.52
--
Logo de SpaceXAI
Grok 4.3 (high)
200k
Propietario
25
$0.53
185
17.52
20.23
--
Logo de OpenAI
GPT-5 Codex (high)
400k
Propietario
25*
--
166
6.20
9.21
--
Logo de SpaceXAI
Grok 4.3 (medium)
200k
Propietario
25*
--
177
11.46
14.29
--
Logo de OpenAI
GPT-5.1 (high)
272k
Propietario
25*
--
111
48.39
52.89
--
Logo de Anthropic
Claude Sonnet 4.6 (Non-reasoning, high)
200k
Propietario
25*
--
44
1.96
13.23
--
Logo de OpenAI
GPT-5.4 mini (xhigh)
400k
Propietario
25
$0.48
213
141.46
143.80
--
Logo de SpaceXAI
Grok 4.3 (low)
200k
Propietario
24*
--
166
5.02
8.03
--
Logo de OpenAI
GPT-5.1 Codex (high)
400k
Propietario
24*
--
125
5.70
9.69
--
Logo de Anthropic
Claude Opus 4.5 (Non-reasoning)
200k
Propietario
24*
--
47
1.52
12.08
--
Logo de Kimi
Kimi K2.6 (Non-reasoning)
262k
Abierto
24*
--
193
1.63
4.22
--
Logo de Kimi
Kimi K2.5
262k
Abierto
23*
--
117
1.50
31.16
25.39
Logo de OpenAI
GPT-5 (high)
400k
Propietario
23*
--
95
61.50
66.76
--
Logo de OpenAI
GPT-5 (medium)
400k
Propietario
23*
--
94
22.16
27.47
--
Logo de Anthropic
Claude 4.1 Opus
200k
Propietario
23*
--
--
--
--
--
Logo de SpaceXAI
Grok 4
256k
Propietario
22*
--
76
9.21
15.79
--
Logo de Kimi
Kimi K2 Thinking
256k
Abierto
22*
--
141
2.24
20.04
14.23
Logo de OpenAI
o3-pro
200k
Propietario
22*
--
--
--
--
--
Logo de Anthropic
Claude 4.5 Sonnet
200k
Propietario
21
$1.78
46
12.35
23.21
--
Logo de DeepSeek
DeepSeek V4 Pro (Non-reasoning)
1M
Abierto
21*
--
89
1.62
7.27
--
Logo de OpenAI
GPT-5 (low)
400k
Propietario
21*
--
93
6.82
12.21
--
Logo de OpenAI
GPT-5 mini (medium)
400k
Propietario
21*
--
141
9.36
12.92
--
Logo de OpenAI
GPT-5.1 Codex mini (high)
400k
Propietario
20*
--
152
19.59
22.87
--
Logo de OpenAI
o3
200k
Propietario
20*
--
110
29.87
34.43
--
Logo de OpenAI
GPT-5.4 mini (medium)
400k
Propietario
20*
--
203
6.00
8.46
--
Logo de Kimi
Kimi K2.5 (Non-reasoning)
262k
Abierto
19*
--
111
2.07
6.58
--
Logo de Anthropic
Claude 4.5 Sonnet (Non-reasoning)
200k
Propietario
19*
--
44
1.73
13.01
--
Logo de Anthropic
Claude 4.1 Opus (Non-reasoning)
200k
Propietario
19*
--
--
--
--
--
Logo de SpaceXAI
Grok 4 Fast
2M
Propietario
18*
--
--
--
--
--
Logo de Anthropic
Claude 4.5 Haiku
200k
Propietario
18
$0.57
86
17.23
23.03
--
Logo de OpenAI
GPT-5 mini (high)
400k
Propietario
17
$0.05
138
55.33
58.96
--
Logo de OpenAI
GPT-5.2 (Non-reasoning)
400k
Propietario
17*
--
79
1.50
7.85
--
Logo de OpenAI
o4-mini (high)
200k
Propietario
17*
--
119
21.16
25.36
--
Logo de DeepSeek
DeepSeek V3.2 (Non-reasoning)
128k
Abierto
16*
--
163
1.82
4.89
--
Logo de Anthropic
Claude 4.5 Haiku (Non-reasoning)
200k
Propietario
15*
--
80
1.17
7.42
--
Logo de OpenAI
o1
200k
Propietario
15*
--
--
--
--
--
Logo de SpaceXAI
Grok 3 mini Reasoning (high)
32k
Propietario
15*
--
--
--
--
--
Logo de OpenAI
GPT-5.1 (Non-reasoning)
400k
Propietario
13*
--
111
1.21
5.74
--
Logo de OpenAI
GPT-5 nano (high)
400k
Propietario
13*
--
183
87.61
90.35
--
Logo de OpenAI
GPT-4.1
1M
Propietario
13*
--
124
1.56
5.58
--
Logo de OpenAI
GPT-5 nano (medium)
400k
Propietario
12*
--
163
36.46
39.53
--
Logo de OpenAI
o3-mini
200k
Propietario
12*
--
230
7.00
9.17
--
Logo de OpenAI
gpt-oss-120b (high)
131k
Abierto
12
$0.11
326
0.76
8.43
6.14
Logo de SpaceXAI
Grok 3
16k
Propietario
12*
--
--
--
--
--
Logo de OpenAI
GPT-5 (minimal)
400k
Propietario
11*
--
92
1.58
7.00
--
Logo de OpenAI
o1-preview
128k
Propietario
11*
--
--
--
--
--
Logo de OpenAI
GPT-5.4 mini (Non-reasoning)
400k
Propietario
11*
--
163
1.01
4.08
--
Logo de SpaceXAI
Grok 4 Fast (Non-reasoning)
2M
Propietario
11*
--
--
--
--
--
Logo de OpenAI
o3-mini (high)
200k
Propietario
11
--
267
17.86
19.73
--
Logo de OpenAI
gpt-oss-120b (low)
131k
Abierto
10*
--
343
0.73
8.01
5.83
Logo de OpenAI
GPT-4.1 mini
1M
Propietario
10*
--
132
1.28
5.08
--
Logo de OpenAI
GPT-5 mini (minimal) East US 2 - Global Standard
400k
Propietario
10*
--
--
--
--
--
Logo de Mistral
Mistral Large 3
256k
Abierto
10
$0.10
65
1.55
9.21
--
Logo de Meta
Llama 4 Maverick (FP8)
128k
Abierto
9
$0.04
494
1.11
2.12
--
Logo de Mistral
Mistral Medium 3
128k
Propietario
9*
--
46
2.31
13.09
--
Logo de OpenAI
GPT-4o (Nov)
128k
Propietario
8*
--
151
1.99
5.31
--
Logo de OpenAI
GPT-4.1 nano
1M
Propietario
8*
--
242
1.47
3.53
--
Logo de OpenAI
GPT-4o (Aug)
128k
Propietario
8*
--
159
1.32
4.46
--
Logo de Meta
Llama 3.3 70B
128k
Abierto
8*
--
117
2.16
6.44
--
Logo de OpenAI
GPT-4o (May)
128k
Propietario
7*
--
167
1.46
4.45
--
Logo de OpenAI
GPT-5 nano (minimal) East US 2 - Global Standard
400k
Propietario
7*
--
--
--
--
--
Logo de OpenAI
GPT-4 Turbo
128k
Propietario
7*
--
120
1.58
5.73
--
Logo de Cohere
Command A
256k
Abierto
7*
--
42
3.10
14.94
--
Logo de OpenAI
GPT-4o mini
128k
Propietario
7*
--
103
1.75
6.61
--
Logo de Meta
Llama 4 Scout
128k
Abierto
6
$0.12
129
0.88
4.74
--
Logo de Microsoft
Phi-4 Mini
128k
Abierto
6*
--
45
0.84
11.89
--
Logo de Microsoft
Phi-4
16.4k
Abierto
6*
--
41
2.49
14.64
--
Logo de Microsoft
Phi-4 Multimodal
128k
Abierto
6*
--
17
0.83
29.86
--

Definiciones clave

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

Preguntas frecuentes

Preguntas comunes sobre Microsoft Azure

Microsoft Azure ofrece 78 modelos que monitoreamos: Claude Fable 5 (with fallback), GPT-5.6 Sol (xhigh), GPT-5.6 Sol (high), Claude Opus 4.7 (max), GPT-5.4 (xhigh), Claude Sonnet 5 (max), GPT-5.6 Terra (xhigh), GPT-5.5 (high), GPT-5.6 Luna (xhigh), GPT-5.6 Terra (high), GPT-5.6 Luna (high), Claude Opus 4.6 (max), Kimi K2.6, DeepSeek V4 Pro (max), Claude Sonnet 4.6 (max), GPT-5.2 (xhigh), DeepSeek V4 Pro (high), Claude Opus 4.5, GPT-5.2 Codex (xhigh), GPT-5.2 (medium), Claude Opus 4.6 (Non-reasoning, high), Grok 4.20 0309 v2, Grok 4.3 (high), GPT-5 Codex (high), Grok 4.3 (medium), GPT-5.1 (high), Claude Sonnet 4.6 (Non-reasoning, high), GPT-5.4 mini (xhigh), Grok 4.3 (low), GPT-5.1 Codex (high), Claude Opus 4.5 (Non-reasoning), Kimi K2.6 (Non-reasoning), Kimi K2.5, GPT-5 (high), GPT-5 (medium), Grok 4, Kimi K2 Thinking, Claude 4.5 Sonnet, DeepSeek V4 Pro (Non-reasoning), GPT-5 (low), GPT-5 mini (medium), GPT-5.1 Codex mini (high), o3, GPT-5.4 mini (medium), Kimi K2.5 (Non-reasoning), Claude 4.5 Sonnet (Non-reasoning), Claude 4.5 Haiku, GPT-5 mini (high), GPT-5.2 (Non-reasoning), o4-mini (high), DeepSeek V3.2 (Non-reasoning), Claude 4.5 Haiku (Non-reasoning), GPT-5.1 (Non-reasoning), GPT-5 nano (high), GPT-4.1, GPT-5 nano (medium), o3-mini, gpt-oss-120b (high), GPT-5 (minimal), GPT-5.4 mini (Non-reasoning), o3-mini (high), gpt-oss-120b (low), GPT-4.1 mini, Mistral Large 3, Llama 4 Maverick (FP8), Mistral Medium 3, GPT-4o (Nov), GPT-4.1 nano, GPT-4o (Aug), Llama 3.3 70B, GPT-4o (May), GPT-4 Turbo, Command A, GPT-4o mini, Llama 4 Scout, Phi-4 Mini, Phi-4 y Phi-4 Multimodal.

El modelo más inteligente disponible en Microsoft Azure es Claude Fable 5 (with fallback), con una puntuación de 50 en el Índice de Inteligencia.

El modelo más rápido en Microsoft Azure por velocidad de salida es Llama 4 Maverick (FP8), con 493.6 tokens por segundo.

El modelo con el menor tiempo hasta el primer token de respuesta en Microsoft Azure es Phi-4 Multimodal, con 0.83s. Una menor latencia significa una respuesta inicial más rápida.

El modelo más económico en Microsoft Azure por precio combinado es GPT-5 nano (high), a $0.05 por 1M de tokens (proporción 7:2:1 de aciertos de caché/entrada/salida).

Los precios en Microsoft Azure varían hasta 262x entre modelos, desde $0.05 por 1M de tokens para GPT-5 nano (high) hasta $14.00 por 1M de tokens para Claude Fable 5 (with fallback).

Sí, Microsoft Azure ofrece una API compatible con OpenAI, lo que facilita cambiar desde OpenAI o usar integraciones existentes del SDK de OpenAI.

65 de 78 modelos en Microsoft Azure admiten el modo JSON para salida estructurada.

75 de 78 modelos en Microsoft Azure admiten llamadas a funciones (uso de herramientas).

Sí, el rendimiento de un proveedor puede variar con el tiempo debido a cambios de infraestructura, balanceo de carga y actualizaciones. Medimos continuamente a todos los proveedores y mostramos las tendencias históricas de rendimiento en los gráficos "a lo largo del tiempo".

Al elegir un modelo en Microsoft Azure, considera: inteligencia (para tareas sensibles a la calidad), velocidad de salida (para tareas intensivas en rendimiento), latencia (para aplicaciones interactivas que requieren primeras respuestas rápidas), precios (para cargas de trabajo sensibles al costo) y funcionalidades como el tamaño de la ventana de contexto, el modo JSON o las llamadas a funciones.