Microsoft Azure: 모델 지능, 성능 및 가격

Microsoft Azure
Microsoft Azure

Microsoft Azure의 모델을 품질, 가격, 출력 속도, 지연 시간, 컨텍스트 창 등 주요 지표로 분석합니다. 이 분석은 사용 사례에 가장 적합한 Microsoft Azure 제공 모델을 선택하는 데 도움을 드립니다.

가장 높은 지능

#1
Claude Fable 5 (with fallback)
Claude Fable 5 (with fallback)
60
#2
Claude Opus 4.7 (max)
Claude Opus 4.7 (max)
54
#3
Claude Sonnet 5 (max)
Claude Sonnet 5 (max)
53
#4
GPT-5.4 (xhigh)
GPT-5.4 (xhigh)
51
#5
Claude Sonnet 4.6 (max)
Claude Sonnet 4.6 (max)
47

Intelligence Index

총 모델 68개

가장 빠름

#1
gpt-oss-120b (low)
gpt-oss-120b (low)
330 t/s
#2
gpt-oss-120b (high)
gpt-oss-120b (high)
305 t/s
#3
GPT-5.4 mini (xhigh)
GPT-5.4 mini (xhigh)
248 t/s
#4
GPT-4.1 nano
GPT-4.1 nano
237 t/s
#5
o3-mini (high)
o3-mini (high)
225 t/s

출력 속도

총 모델 68개

가장 낮은 가격

#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 nano
GPT-4.1 nano
$0.08
#4
GPT-4o mini
GPT-4o mini
$0.14
#5
gpt-oss-120b (high)
gpt-oss-120b (high)
$0.20

혼합 가격(토큰 100만 개당)

총 모델 68개

추론 모델을 나타냅니다

Azure에서 지능, 성능, 가격 특성이 서로 다른 모델 68개를 제공합니다. 아래에서 모델별 주요 지표를 비교합니다.

  • Azure에서 지능이 가장 높은 모델은 Claude Fable 5 (with fallback)(60), Claude Opus 4.7 (max)(54) 및 Claude Sonnet 5 (max)(53)입니다.
  • 출력 속도가 가장 빠른 모델은 gpt-oss-120b (low)(330 t/s), gpt-oss-120b (high)(305 t/s) 및 GPT-5.4 mini (xhigh)(248 t/s)입니다.
  • 첫 답변 토큰까지 걸린 시간이 가장 짧은 모델은 GPT-5.4 mini(0.78초), Phi-4 Multimodal(0.81초) 및 Phi-4 Mini(0.84초)입니다.
  • 토큰 100만 개당 혼합 가격이 가장 낮은 모델은 GPT-5 nano (high)($0.05), GPT-5 nano (medium)($0.05) 및 GPT-4.1 nano($0.08)입니다. 모델별 가격은 최대 3.6배 차이 납니다.
  • Azure에서 가장 큰 컨텍스트 창을 지원하는 모델은 GPT-5.4 (xhigh)(1M), Claude Fable 5 (with fallback)(1M) 및 Claude Opus 4.7 (max)(1M)입니다.

주요 내용

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

지능 평가

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 incorporates 9 evaluations: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR
Estimate (independent evaluation forthcoming)
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 includes: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR. 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

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

Agentic tool use

Agentic coding & terminal use

Coding

Reasoning & knowledge

Scientific reasoning

Physics reasoning

Long context reasoning

Agentic knowledge work, Elo

Agentic SaaS workflows

Legal agentic work, criterion pass rate

Agentic business operations

Instruction following

Long-horizon agentic tasks

Kubernetes incident root-cause analysis

Visual reasoning

Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

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

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 includes: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR. 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
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

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

컨텍스트 창

Context Window

Context window: tokens limit · Higher is better
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

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).

가격

Intelligence Index vs. Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

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

성능 요약

Output Speed vs. Price

Output speed: output tokens per second · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

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).

속도

출력 속도(초당 토큰 수)로 측정

Output Speed

Output tokens per second · Higher is better
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

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).

지연 시간

첫 토큰까지 걸린 시간(초)으로 측정

Latency: Time To First Answer Token

Seconds to first answer token received · Accounts for reasoning model 'thinking' time
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

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.

종단 간 응답 시간

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
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

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).

추가 분석
Anthropic 로고
Claude Fable 5 (with fallback)
1M
독점
60
$10.17
62
121.72
129.82
--
Anthropic 로고
Claude Opus 4.7 (max)
1M
독점
54
$2.01
52
24.53
34.18
--
Anthropic 로고
Claude Sonnet 5 (max)
1M
독점
53
$1.64
84
237.36
243.34
--
OpenAI 로고
GPT-5.4 (xhigh)
1.05M
독점
51
$0.91
126
135.47
139.43
--
Anthropic 로고
Claude Sonnet 4.6 (max)
200k
독점
47
$1.27
64
136.50
144.37
--
DeepSeek 로고
DeepSeek V4 Pro (max)
1M
오픈
44
$0.90
84
1.61
59.48
51.93
Kimi 로고
Kimi K2.6
262k
오픈
44
$0.76
220
1.42
23.96
20.26
Anthropic 로고
Claude Opus 4.6 (max)
1M
독점
44*
--
42
18.53
30.35
--
DeepSeek 로고
DeepSeek V4 Pro (high)
1M
오픈
43
$0.94
81
1.61
32.26
24.50
OpenAI 로고
GPT-5.2 (xhigh)
400k
독점
42*
--
83
159.15
165.15
--
Anthropic 로고
Claude Opus 4.5
200k
독점
41*
--
50
14.46
24.47
--
OpenAI 로고
GPT-5.2 Codex (xhigh)
400k
독점
40*
--
122
146.64
150.72
--
OpenAI 로고
GPT-5.4 mini (xhigh)
400k
독점
40
$0.54
248
122.72
124.74
--
OpenAI 로고
GPT-5.2 (medium)
400k
독점
38*
--
67
9.22
16.66
--
Anthropic 로고
Claude Opus 4.6 (high)
1M
독점
38*
--
39
2.82
15.53
--
SpaceXAI 로고
Grok 4.3 (high)
200k
독점
38
$0.48
161
14.38
17.49
--
SpaceXAI 로고
Grok 4.20 0309 v2
262k
독점
37*
--
202
14.38
16.85
--
OpenAI 로고
GPT-5.1 (high)
272k
독점
37
$0.30
82
46.78
52.85
--
Anthropic 로고
Claude 4.5 Sonnet
200k
독점
36
$1.26
42
13.54
25.34
--
OpenAI 로고
GPT-5 Codex (high)
400k
독점
36*
--
148
9.97
13.36
--
SpaceXAI 로고
Grok 4.3 (medium)
200k
독점
36*
--
153
11.88
15.15
--
Anthropic 로고
Claude Sonnet 4.6 (Non-reasoning)
200k
독점
36*
--
44
1.91
13.29
--
SpaceXAI 로고
Grok 4.3 (low)
200k
독점
35*
--
157
5.56
8.76
--
Kimi 로고
Kimi K2.5
262k
오픈
35
$0.26
163
1.35
22.67
18.25
OpenAI 로고
GPT-5.1 Codex (high)
400k
독점
35*
--
110
25.43
29.98
--
OpenAI 로고
GPT-5 (high)
400k
독점
35
$0.24
80
58.97
65.20
--
Anthropic 로고
Claude Opus 4.5
200k
독점
35*
--
46
1.71
12.67
--
Kimi 로고
Kimi K2.6
262k
오픈
35*
--
182
1.49
4.23
--
OpenAI 로고
GPT-5 (medium)
400k
독점
34*
--
82
28.28
34.35
--
Anthropic 로고
Claude 4.1 Opus
200k
독점
34*
--
--
--
--
--
SpaceXAI 로고
Grok 4
256k
독점
33*
--
45
16.36
27.59
--
Kimi 로고
Kimi K2 Thinking
256k
오픈
33*
--
165
1.28
16.47
12.15
OpenAI 로고
o3-pro
200k
독점
33*
--
--
--
--
--
DeepSeek 로고
DeepSeek V4 Pro
1M
오픈
31*
--
85
1.66
7.55
--
OpenAI 로고
GPT-5 (low)
400k
독점
31*
--
80
8.42
14.64
--
OpenAI 로고
GPT-5 mini (medium)
400k
독점
31*
--
123
13.26
17.32
--
OpenAI 로고
GPT-5.1 Codex mini (high)
400k
독점
31*
--
168
29.81
32.79
--
OpenAI 로고
o3
200k
독점
30*
--
98
29.42
34.50
--
OpenAI 로고
GPT-5.4 mini (medium)
400k
독점
30*
--
149
13.52
16.87
--
Anthropic 로고
Claude 4.5 Haiku
200k
독점
30
$0.54
102
20.27
25.16
--
Kimi 로고
Kimi K2.5
262k
오픈
29*
--
161
1.25
4.36
--
Anthropic 로고
Claude 4.5 Sonnet
200k
독점
29*
--
41
1.88
13.98
--
Anthropic 로고
Claude 4.1 Opus
200k
독점
28*
--
--
--
--
--
SpaceXAI 로고
Grok 4 Fast
2M
독점
27*
--
--
--
--
--
OpenAI 로고
GPT-5.2
400k
독점
26*
--
74
1.07
7.86
--
OpenAI 로고
o4-mini (high)
200k
독점
26*
--
126
23.75
27.73
--
OpenAI 로고
GPT-5 mini (high)
400k
독점
25
$0.04
119
81.55
85.76
--
DeepSeek 로고
DeepSeek V3.2
128k
오픈
25*
--
171
1.92
4.84
--
OpenAI 로고
gpt-oss-120b (high)
131k
오픈
24
$0.08
305
1.01
9.19
6.55
Anthropic 로고
Claude 4.5 Haiku
200k
독점
24*
--
90
1.26
6.83
--
OpenAI 로고
o1
200k
독점
23*
--
--
--
--
--
SpaceXAI 로고
Grok 3 mini Reasoning (high)
32k
독점
23*
--
--
--
--
--
OpenAI 로고
GPT-5.1
400k
독점
20*
--
85
2.02
7.92
--
DeepSeek 로고
DeepSeek R1 0528
128k
오픈
20*
--
--
--
--
--
OpenAI 로고
GPT-5 nano (high)
400k
독점
20*
--
171
138.01
140.92
--
OpenAI 로고
GPT-4.1
1M
독점
19*
--
111
1.61
6.11
--
OpenAI 로고
GPT-5 nano (medium)
400k
독점
19*
--
136
53.31
56.99
--
OpenAI 로고
o3-mini
200k
독점
19*
--
202
8.16
10.63
--
DeepSeek 로고
DeepSeek R1 (Jan)
128k
오픈
19
$0.26
--
--
--
--
SpaceXAI 로고
Grok 3
16k
독점
18*
--
--
--
--
--
OpenAI 로고
GPT-5 (minimal)
400k
독점
17*
--
83
1.55
7.56
--
OpenAI 로고
o1-preview
128k
독점
17*
--
--
--
--
--
OpenAI 로고
GPT-5.4 mini
400k
독점
17*
--
189
0.78
3.43
--
SpaceXAI 로고
Grok 4 Fast
2M
독점
16*
--
--
--
--
--
Mistral 로고
Mistral Large 3
256k
오픈
16
$0.08
99
1.50
6.56
--
OpenAI 로고
o3-mini (high)
200k
독점
16
--
225
22.01
24.23
--
OpenAI 로고
gpt-oss-120b (low)
131k
오픈
15
$0.02
330
1.69
9.26
6.05
OpenAI 로고
GPT-4.1 mini
1M
독점
15
$0.06
91
1.35
6.85
--
Meta 로고
Llama 4 Maverick (FP8)
128k
오픈
14
$0.03
116
1.46
5.76
--
OpenAI 로고
GPT-5 mini (minimal) East US 2 - Global Standard
400k
독점
14*
--
--
--
--
--
Mistral 로고
Mistral Medium 3
128k
독점
12*
--
--
--
--
--
OpenAI 로고
GPT-4o (Nov)
128k
독점
11*
--
121
2.36
6.48
--
Meta 로고
Llama 4 Scout
128k
오픈
10
$0.01
--
--
--
--
OpenAI 로고
GPT-4o (Aug)
128k
독점
10*
--
139
1.38
4.97
--
OpenAI 로고
GPT-4.1 nano
1M
독점
10
$0.03
237
1.42
3.53
--
Meta 로고
Llama 3.3 70B
128k
오픈
9
$0.11
101
2.37
7.31
--
OpenAI 로고
GPT-4o (May)
128k
독점
9*
--
143
1.50
5.00
--
OpenAI 로고
GPT-5 nano (minimal) East US 2 - Global Standard
400k
독점
8*
--
--
--
--
--
OpenAI 로고
GPT-4 Turbo
128k
독점
8*
--
92
1.62
7.06
--
Cohere 로고
Command A
256k
오픈
8*
--
43
3.12
14.77
--
OpenAI 로고
GPT-4o mini
128k
독점
7*
--
85
1.72
7.63
--
Microsoft 로고
Phi-4 Mini
128k
오픈
6
$0.00
43
0.84
12.53
--
Microsoft 로고
Phi-4
16.4k
오픈
5*
--
--
--
--
--
Microsoft 로고
Phi-4 Multimodal
128k
오픈
5*
--
18
0.81
29.09
--

주요 용어 정의

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

자주 묻는 질문

Microsoft Azure에 관한 일반적인 질문

Microsoft Azure에서 제공하는 모델 중 지능이 가장 높은 모델은 Intelligence Index 점수 60점인 Claude Fable 5 (with fallback)입니다.

Microsoft Azure에서 출력 속도가 가장 빠른 모델은 초당 330.3토큰을 생성하는 gpt-oss-120b (low)입니다.

Microsoft Azure에서 첫 답변 토큰까지 걸린 시간이 가장 짧은 모델은 0.78초인 GPT-5.4 mini입니다. 지연 시간이 짧을수록 최초 응답을 더 빨리 받습니다.

Microsoft Azure에서 혼합 가격이 가장 낮은 모델은 토큰 100만 개당 $0.05인 GPT-5 nano (high)입니다(캐시 적중/입력/출력 비율 7:2:1).

Microsoft Azure의 모델별 가격은 최대 262배 차이 납니다. GPT-5 nano (high)은 토큰 100만 개당 $0.05, Claude Fable 5 (with fallback)은 $14.00입니다.

예. Microsoft Azure은 OpenAI 호환 API를 제공하므로 OpenAI에서 쉽게 전환하거나 기존 OpenAI SDK 통합을 사용할 수 있습니다.

Microsoft Azure의 모델 68개 중 55개가 구조화된 출력용 JSON 모드를 지원합니다.

Microsoft Azure의 모델 68개 중 67개가 함수 호출(도구 사용)을 지원합니다.

예. 인프라 변경, 부하 분산, 업데이트에 따라 제공업체 성능이 달라질 수 있습니다. 모든 제공업체를 지속적으로 벤치마킹하고 '시간 경과' 차트에 과거 성능 추이를 표시합니다.

Microsoft Azure에서 모델을 선택할 때는 지능(품질 중심 작업), 출력 속도(처리량 중심 작업), 지연 시간(빠른 최초 응답이 필요한 대화형 애플리케이션), 가격(비용에 민감한 워크로드), 컨텍스트 창 크기, JSON 모드, 함수 호출 지원 같은 기능을 고려하세요.