Microsoft Azure：モデルの知能、性能、料金
この分析は、ユースケースに最適なMicrosoft Azure提供モデルを選ぶための参考情報です。
最高の知能
Claude Opus 5.5 (max)
GPT-6 Astra (max)GPT-6.1 Sol (max)Claude Sonnet 5.5 (max)GPT-6 Sol (max)Intelligence Index
モデル合計：78件
最短のタスク時間
GPT-6 Luna (non-reasoning)Claude Sonnet 5.5 (low)Claude Opus 5.5 (low)GPT-6 Astra (low)Claude 4.5 HaikuIntelligence Index タスクあたりの時間（分）
モデル合計：78件
最安料金
GPT-5 nano (high)GPT-6 Luna (max)GPT-6 Luna (non-reasoning)GPT-4.1 nanoPhi-4 Miniブレンド料金（100万トークンあたり）
モデル合計：78件
Azureは78モデルを提供しており、知能、性能、料金の特性はそれぞれ異なります。 以下でモデル間の主要指標を比較します。
- Azureで知能が上位のモデルはClaude Opus 5.5 (max)（59）、GPT-6 Astra (max)（57）、GPT-6.1 Sol (max)（55）です。
- タスクあたりの時間では、GPT-6 Luna (non-reasoning)（1.9分）、Claude Sonnet 5.5 (low)（2.5分）、Claude Opus 5.5 (low)（2.9分）がAzureでIntelligence Indexのタスクを最も速く完了します。
- 遅延では、Phi-4 Multimodal（0.39秒）、GPT-5.4 mini (non-reasoning)（1.06秒）、Claude 4.5 Haiku (non-reasoning)（1.16秒）の最初の回答トークンまでの時間が最短です。
- 料金では、GPT-5 nano (high)（$0.05）、GPT-6 Luna (max)（$0.08）、GPT-6 Luna (non-reasoning)（$0.08）の100万トークンあたりのブレンド料金が最安です。
- Azureで最大のコンテキストウィンドウに対応するモデルはGPT-6 Sol (max)（1M）、GPT-5.4 (xhigh)（1M）、GPT-6.1 Sol (max)（1M）です。
知能
Artificial Analysis Intelligence Index
Evaluations
Agentic knowledge work, Elo
Knowledge
1 - hallucination rate
Agentic SaaS workflows
Agentic scientific research workflows in a terminal
Agentic software engineering in open-source repositories
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Agentic coding & terminal use
Physics reasoning
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate
Agentic business operations
Agentic real-world work tasks, Elo
Agentic interactive 3D experiences, Elo
Product and brand videos designed in code, Elo
Kubernetes incident root-cause analysis
Medical long context reasoning
Visual reasoning
Rich, varied, well-crafted language
Well-structured, scannable, answer-first
Truthful, acknowledges uncertainty, non-sycophantic
Use of filler and generic language
Intelligence Indexと料金
料金
Intelligence Index タスクあたりのコスト
Intelligence Indexと料金
速度
測定した単一リクエストとマルチターンのエージェントワークロードの平均
Intelligence Indexのタスクあたりの時間
品質
Endpoint Accuracy Index
遅延
測定した単一リクエストとマルチターンのエージェントワークロードの平均
最初の回答トークンまでの時間
信頼性
測定したすべての単一リクエストとマルチターンのエージェントワークロードで、エンドポイントが失敗したリクエストの割合
エンドポイントのエラー率
キャッシュ
キャッシュヒット率
タスクあたりのコストとキャッシュヒット率
詳細分析 | ||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Claude Opus 5.5 (max) | 59 | $11.43 | 25.2 | 373.08 | 6.0% | 1M | 独自 | |||
GPT-6 Astra (max) | 57 | $6.46 | 21.7 | 234.66 | 1.0% | 524k | 独自 | |||
GPT-6.1 Sol (max) | 55 | $1.29 | 28.8 | 236.05 | 1.0% | 1M | 独自 | |||
Claude Sonnet 5.5 (max) | 55 | $8.91 | 31.9 | 271.87 | 8.8% | 1M | 独自 | |||
GPT-6 Sol (max) | 44 | $2.52 | 8.6 | 54.01 | 0.0% | 1M | 独自 | |||
GPT-6 Astra (low) | 43 | $1.47 | 3.5 | 3.03 | 0.8% | 524k | 独自 | |||
Claude Opus 5.5 (low) | 35 | $1.07 | 2.9 | 6.88 | 0.0% | 1M | 独自 | |||
GPT-6 Luna (max) | 28 | $0.16 | 11.6 | 89.40 | 0.0% | 524k | 独自 | |||
Claude Sonnet 5.5 (low) | 26 | $0.48 | 2.5 | 1.80 | 1.5% | 1M | 独自 | |||
GPT-6 Luna (high) | 21 | $0.0772 | -- | -- | -- | 524k | 独自 | |||
GPT-6 Luna (non-reasoning) | 9 | $0.077 | 2.0 | 1.46 | 0.7% | 524k | 独自 | |||
Claude 4.5 Haiku | 7 | $0.50 | 3.8 | 30.93 | 0.0% | 200k | 独自 | |||
gpt-oss-120b (high) | 4 | $0.35 | 4.6 | 11.78 | 4.5% | 131k | オープン | |||
GPT-5.2 Codex (xhigh) | -- | -- | -- | 58.25 | 0.0% | 400k | 独自 | |||
GPT-5.1 Codex (high) | -- | -- | -- | 11.26 | 0.0% | 400k | 独自 | |||
GPT-5 nano (minimal) East US 2 - Global Standard | -- | -- | -- | -- | -- | 400k | 独自 | |||
o3-mini (high) | -- | -- | -- | 19.79 | 0.0% | 200k | 独自 | |||
o1-preview | -- | -- | -- | -- | -- | 128k | 独自 | |||
 Kimi K2.6 | -- | -- | -- | 19.52 | 0.0% | 262k | オープン | |||
Kimi K2.6 (non-reasoning) | -- | -- | -- | 2.86 | 0.0% | 262k | オープン | |||
o3 | -- | -- | -- | 20.33 | 0.0% | 200k | 独自 | |||
Claude Sonnet 5 (max) | -- | -- | -- | 153.43 | 0.0% | 1M | 独自 | |||
 Grok 3 | -- | -- | -- | -- | -- | 16k | 独自 | |||
Claude Opus 4.5 | -- | -- | -- | 13.30 | 0.0% | 200k | 独自 | |||
GPT-5 mini (high) | -- | -- | -- | 38.34 | 0.0% | 400k | 独自 | |||
Phi-4 Multimodal | -- | -- | -- | 0.38 | 0.0% | 4k | オープン | |||
o3-mini | -- | -- | -- | 6.10 | 0.0% | 200k | 独自 | |||
Grok 4 Fast (non-reasoning) | -- | -- | -- | -- | -- | 2M | 独自 | |||
Claude Sonnet 4.6 (non-reasoning, high) | -- | -- | -- | 1.54 | 0.0% | 200k | 独自 | |||
GPT-5.4 mini (medium) | -- | -- | -- | -- | -- | 400k | 独自 | |||
GPT-4.1 | -- | -- | -- | 1.31 | 0.0% | 1M | 独自 | |||
 Command A | -- | -- | -- | 2.34 | 7.9% | 256k | オープン | |||
Claude Opus 4.5 (non-reasoning) | -- | -- | -- | 1.75 | 0.0% | 200k | 独自 | |||
Claude Opus 4.6 (non-reasoning, high) | -- | -- | -- | 2.18 | 0.0% | 1M | 独自 | |||
GPT-5 (high) | -- | -- | -- | 45.15 | 0.0% | 400k | 独自 | |||
 Mistral Large 3 | -- | -- | -- | 4.68 | 0.0% | 256k | オープン | |||
GPT-5.2 (xhigh) | -- | -- | -- | 89.92 | 0.0% | 400k | 独自 | |||
GPT-5.1 (high) | -- | -- | -- | 53.64 | 2.4% | 400k | 独自 | |||
Claude Opus 4.6 (max) | -- | -- | -- | 43.50 | 0.0% | 1M | 独自 | |||
Grok 4 Fast | -- | -- | -- | -- | -- | 2M | 独自 | |||
Mistral Medium 3 | -- | -- | -- | 5.31 | 2.0% | 128k | 独自 | |||
o1 | -- | -- | -- | -- | -- | 200k | 独自 | |||
GPT-5 Codex (high) | -- | -- | -- | 9.87 | 0.0% | 400k | 独自 | |||
 DeepSeek V4 Pro (high) | -- | -- | -- | -- | -- | 1M | オープン | |||
Grok 4.3 (medium) | -- | -- | -- | -- | -- | 200k | 独自 | |||
GPT-5 (medium) | -- | -- | -- | -- | -- | 400k | 独自 | |||
Grok 4 | -- | -- | -- | 17.61 | 0.0% | 256k | 独自 | |||
DeepSeek V3.2 (non-reasoning) | -- | -- | -- | 1.43 | 0.0% | 128k | オープン | |||
GPT-5.2 (non-reasoning) | -- | -- | -- | 1.97 | 0.0% | 400k | 独自 | |||
DeepSeek V4 Pro (non-reasoning) | -- | -- | -- | 5.27 | 0.0% | 1M | オープン | |||
GPT-4.1 nano | -- | -- | -- | 1.29 | 0.0% | 1M | 独自 | |||
GPT-4 Turbo | -- | -- | -- | 1.48 | 0.0% | 128k | 独自 | |||
GPT-5 (low) | -- | -- | -- | -- | -- | 400k | 独自 | |||
GPT-5.6 Terra (high) | -- | -- | -- | 5.09 | 0.0% | 524k | 独自 | |||
o4-mini (high) | -- | -- | -- | 20.40 | 0.0% | 200k | 独自 | |||
GPT-5.2 (medium) | -- | -- | -- | -- | -- | 400k | 独自 | |||
GPT-5.6 Luna (xhigh) | -- | -- | -- | 24.74 | 0.0% | 524k | 独自 | |||
GPT-5.6 Sol (high) | -- | -- | -- | -- | -- | 524k | 独自 | |||
GPT-4o (Aug) | -- | -- | -- | 2.11 | 0.0% | 128k | 独自 | |||
GPT-5 nano (medium) | -- | -- | -- | -- | -- | 400k | 独自 | |||
Claude 4.5 Sonnet | -- | -- | -- | 14.30 | 0.0% | 200k | 独自 | |||
Claude 4.5 Sonnet (non-reasoning) | -- | -- | -- | 1.74 | 0.0% | 200k | 独自 | |||
 Llama 4 Maverick (FP8) | -- | -- | -- | 1.90 | 16.3% | 128k | オープン | |||
Grok 4.3 (high) | -- | -- | -- | 8.74 | 0.0% | 200k | 独自 | |||
Llama 3.3 70B | -- | -- | -- | 1.67 | 5.0% | 128k | オープン | |||
GPT-5.6 Terra (xhigh) | -- | -- | -- | 13.51 | 0.0% | 524k | 独自 | |||
GPT-4.1 mini | -- | -- | -- | 1.42 | 0.0% | 1M | 独自 | |||
Phi-4 Mini | -- | -- | -- | 4.56 | 28.9% | 128k | オープン | |||
Kimi K2.5 | -- | -- | -- | 14.51 | 0.0% | 262k | オープン | |||
GPT-5.4 (xhigh) | -- | -- | -- | 81.42 | 0.0% | 1M | 独自 | |||
GPT-5.6 Luna (high) | -- | -- | -- | 7.68 | 0.0% | 524k | 独自 | |||
Llama 4 Scout | -- | -- | -- | 1.62 | 0.0% | 128k | オープン | |||
GPT-5.4 mini (non-reasoning) | -- | -- | -- | 1.13 | 0.0% | 400k | 独自 | |||
GPT-5.5 (high) | -- | -- | -- | 20.09 | 0.0% | 524k | 独自 | |||
GPT-4o mini | -- | -- | -- | 2.14 | 0.0% | 128k | 独自 | |||
Kimi K2.5 (non-reasoning) | -- | -- | -- | 2.97 | 0.0% | 262k | オープン | |||
GPT-5.4 mini (xhigh) | -- | -- | -- | 98.40 | 2.4% | 400k | 独自 | |||
GPT-5 mini (minimal) East US 2 - Global Standard | -- | -- | -- | -- | -- | 400k | 独自 | |||
Kimi K2 Thinking | -- | -- | -- | 14.74 | 0.0% | 256k | オープン | |||
DeepSeek V4 Pro (max) | -- | -- | -- | 15.47 | 0.0% | 1M | オープン | |||
GPT-4o (Nov) | -- | -- | -- | 1.60 | 0.0% | 128k | 独自 | |||
Claude 4.5 Haiku (non-reasoning) | -- | -- | -- | 1.12 | 0.0% | 200k | 独自 | |||
GPT-5 mini (medium) | -- | -- | -- | -- | -- | 400k | 独自 | |||
GPT-5 (minimal) | -- | -- | -- | 2.51 | 0.0% | 400k | 独自 | |||
Grok 4.20 0309 v2 | -- | -- | -- | 6.71 | 5.4% | 262k | 独自 | |||
gpt-oss-120b (low) | -- | -- | -- | 1.91 | 0.7% | 131k | オープン | |||
o3-pro | -- | -- | -- | -- | -- | 200k | 独自 | |||
Claude 4.1 Opus | -- | -- | -- | -- | -- | 200k | 独自 | |||
Claude Fable 5 | -- | -- | -- | 76.80 | 0.0% | 1M | 独自 | |||
GPT-5.1 (non-reasoning) | -- | -- | -- | 2.07 | 0.0% | 400k | 独自 | |||
GPT-5.6 Sol (max) | -- | -- | -- | 61.61 | 0.0% | 524k | 独自 | |||
GPT-5.6 Sol (xhigh) | -- | -- | -- | -- | -- | 524k | 独自 | |||
Claude Sonnet 4.6 (max) | -- | -- | -- | 132.57 | 0.0% | 200k | 独自 | |||
GPT-5 nano (high) | -- | -- | -- | 42.41 | 0.0% | 400k | 独自 | |||
GPT-4o (May) | -- | -- | -- | 2.24 | 0.0% | 128k | 独自 | |||
Claude Opus 4.7 (max) | -- | -- | -- | 16.31 | 0.0% | 1M | 独自 | |||
Phi-4 | -- | -- | -- | 3.85 | 0.0% | 16k | オープン | |||
Claude 4.1 Opus (non-reasoning) | -- | -- | -- | -- | -- | 200k | 独自 | |||
GPT-5.1 Codex mini (high) | -- | -- | -- | 19.70 | 0.0% | 400k | 独自 | |||
Grok 4.3 (low) | -- | -- | -- | -- | -- | 200k | 独自 | |||
Grok 3 mini Reasoning (high) | -- | -- | -- | -- | -- | 32k | 独自 | |||
主要な定義
よくある質問
Microsoft Azureに関するよくある質問
Microsoft Azureが提供し、当社が追跡しているモデルは78モデルです：Claude Opus 5.5 (max)、GPT-6 Astra (max)、GPT-6.1 Sol (max)、Claude Sonnet 5.5 (max)、GPT-6 Sol (max)、GPT-6 Astra (low)、Claude Opus 5.5 (low)、GPT-6 Luna (max)、Claude Sonnet 5.5 (low)、GPT-6 Luna (non-reasoning)、Claude 4.5 Haiku、gpt-oss-120b (high)、GPT-5.2 Codex (xhigh)、GPT-5.1 Codex (high)、o3-mini (high)、Kimi K2.6、Kimi K2.6 (non-reasoning)、o3、Claude Sonnet 5 (max)、Claude Opus 4.5、GPT-5 mini (high)、Phi-4 Multimodal、o3-mini、Claude Sonnet 4.6 (non-reasoning, high)、GPT-4.1、Command A、Claude Opus 4.5 (non-reasoning)、Claude Opus 4.6 (non-reasoning, high)、GPT-5 (high)、Mistral Large 3、GPT-5.2 (xhigh)、GPT-5.1 (high)、Claude Opus 4.6 (max)、Mistral Medium 3、GPT-5 Codex (high)、Grok 4、DeepSeek V3.2 (non-reasoning)、GPT-5.2 (non-reasoning)、DeepSeek V4 Pro (non-reasoning)、GPT-4.1 nano、GPT-4 Turbo、GPT-5.6 Terra (high)、o4-mini (high)、GPT-5.6 Luna (xhigh)、GPT-4o (Aug)、Claude 4.5 Sonnet、Claude 4.5 Sonnet (non-reasoning)、Llama 4 Maverick (FP8)、Grok 4.3 (high)、Llama 3.3 70B、GPT-5.6 Terra (xhigh)、GPT-4.1 mini、Phi-4 Mini、Kimi K2.5、GPT-5.4 (xhigh)、GPT-5.6 Luna (high)、Llama 4 Scout、GPT-5.4 mini (non-reasoning)、GPT-5.5 (high)、GPT-4o mini、Kimi K2.5 (non-reasoning)、GPT-5.4 mini (xhigh)、Kimi K2 Thinking、DeepSeek V4 Pro (max)、GPT-4o (Nov)、Claude 4.5 Haiku (non-reasoning)、GPT-5 (minimal)、Grok 4.20 0309 v2、gpt-oss-120b (low)、Claude Fable 5、GPT-5.1 (non-reasoning)、GPT-5.6 Sol (max)、Claude Sonnet 4.6 (max)、GPT-5 nano (high)、GPT-4o (May)、Claude Opus 4.7 (max)、Phi-4、GPT-5.1 Codex mini (high)。
Microsoft Azureで利用できるモデルのうち、知能が最も高いのはIntelligence Indexスコア59のClaude Opus 5.5 (max)です。
Microsoft Azureでタスクあたりの時間が最短のモデルは、Intelligence Indexのタスクあたり1.9分のGPT-6 Luna (non-reasoning)です。タスクあたりの時間は、タスクあたりの出力トークン数をエンドツーエンドの出力速度で割った値で、短いほどタスクが早く完了します。
Microsoft Azureで最初の回答トークンまでの時間が最短のモデルは、0.39秒のPhi-4 Multimodalです。遅延が短いほど、最初の応答が速くなります。
Microsoft Azureでブレンド料金が最も安いモデルは、100万トークンあたり$0.0535のGPT-5 nano (high)です（キャッシュヒット／入力／出力を7:2:1とした場合）。
Microsoft Azureのモデル間では料金に最大224.3倍の差があり、GPT-5 nano (high)の100万トークンあたり$0.0535から、GPT-4 Turboの$12.00までとなっています。
はい。Microsoft AzureはOpenAI互換APIを提供しているため、OpenAIからの切り替えや既存のOpenAI SDK連携の利用が容易です。
Microsoft Azureの78モデル中61モデルが、構造化出力のJSONモードに対応しています。
Microsoft Azureの78モデル中75モデルが関数呼び出し（ツール利用）に対応しています。
はい。Microsoft Azureは47推論モデルを提供しています：Claude Opus 5.5 (max)、GPT-6 Astra (max)、GPT-6.1 Sol (max)、Claude Sonnet 5.5 (max)、GPT-6 Sol (max)、GPT-6 Astra (low)、Claude Opus 5.5 (low)、GPT-6 Luna (max)、Claude Sonnet 5.5 (low)、Claude 4.5 Haiku、gpt-oss-120b (high)、GPT-5.2 Codex (xhigh)、GPT-5.1 Codex (high)、o3-mini (high)、Kimi K2.6、o3、Claude Sonnet 5 (max)、Claude Opus 4.5、GPT-5 mini (high)、o3-mini、GPT-5 (high)、GPT-5.2 (xhigh)、GPT-5.1 (high)、Claude Opus 4.6 (max)、GPT-5 Codex (high)、Grok 4、GPT-5.6 Terra (high)、o4-mini (high)、GPT-5.6 Luna (xhigh)、Claude 4.5 Sonnet、Grok 4.3 (high)、GPT-5.6 Terra (xhigh)、Kimi K2.5、GPT-5.4 (xhigh)、GPT-5.6 Luna (high)、GPT-5.5 (high)、GPT-5.4 mini (xhigh)、Kimi K2 Thinking、DeepSeek V4 Pro (max)、Grok 4.20 0309 v2、gpt-oss-120b (low)、Claude Fable 5、GPT-5.6 Sol (max)、Claude Sonnet 4.6 (max)、GPT-5 nano (high)、Claude Opus 4.7 (max)、GPT-5.1 Codex mini (high)。推論モデルは回答前に拡張思考を行い、複雑な問題に取り組みます。
はい。Microsoft Azureの78モデル中18モデルがオープンウェイトです：gpt-oss-120b (high)、Kimi K2.6、Kimi K2.6 (non-reasoning)、Phi-4 Multimodal、Command A、Mistral Large 3、DeepSeek V3.2 (non-reasoning)、DeepSeek V4 Pro (non-reasoning)、Llama 4 Maverick (FP8)、Llama 3.3 70B、Phi-4 Mini、Kimi K2.5、Llama 4 Scout、Kimi K2.5 (non-reasoning)、Kimi K2 Thinking、DeepSeek V4 Pro (max)、gpt-oss-120b (low)、Phi-4。
はい。インフラストラクチャの変更、負荷分散、アップデートにより、プロバイダーの性能は時間とともに変化する場合があります。すべてのプロバイダーを継続的にベンチマークし、「推移」グラフに過去の性能傾向を表示しています。
Microsoft Azureのモデルを選ぶ際は、知能（品質を重視するタスク）、タスクあたりの時間（Intelligence Indexのタスクを完了する速さ）、遅延（最初の応答の速さが必要な対話型アプリケーション）、料金（費用を重視するワークロード）、コンテキストウィンドウの規模、JSONモード、関数呼び出しへの対応などを検討してください。