Microsoft Azure:模型智能、性能与价格

Microsoft Azure
Microsoft Azure

分析 Microsoft Azure 各模型的关键指标,包括质量、价格、输出速度、延迟、上下文窗口等。 本分析旨在帮助你根据使用场景,选择 Microsoft Azure 提供的最佳模型。

最智能

#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

共 68 个模型

速度最快

#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

输出速度

共 68 个模型

价格最低

#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

每 100 万 token 的混合价格

共 68 个模型

表示推理模型

Azure 提供 68 个模型,每个模型的智能、性能和价格特征各不相同。 下方对比了各模型的关键指标。

  • 智能方面,Azure 上表现最好的模型是 Claude Fable 5 (with fallback)(60)、Claude Opus 4.7 (max)(54)和Claude Sonnet 5 (max)(53)。
  • 输出速度方面,最快的模型是 gpt-oss-120b (low)(330 t/s)、gpt-oss-120b (high)(305 t/s)和GPT-5.4 mini (xhigh)(248 t/s)。
  • 延迟方面,GPT-5.4 mini(0.78 秒)、Phi-4 Multimodal(0.81 秒)和Phi-4 Mini(0.84 秒) 的首个答案 Token 延迟最低。
  • 价格方面,GPT-5 nano (high)($0.05)、GPT-5 nano (medium)($0.05)和GPT-4.1 nano($0.08) 每 100 万 token 的混合价格最低。 各模型价格最多相差 3.6 倍。
  • 上下文窗口方面,GPT-5.4 (xhigh)(1M)、Claude Fable 5 (with fallback)(1M)和Claude Opus 4.7 (max)(1M) 支持 Azure 上最大的上下文窗口。

亮点

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

智能评测

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.

上下文窗口

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).

价格

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.

性能摘要

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).

速度

按输出速度(每秒 token 数)衡量

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).

延迟

按首 Token 延迟(秒)衡量

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.

端到端响应时间

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).

进一步分析
Anthropic 标志
Claude Fable 5 (with fallback)
1M
专有
60
$10.17
62
121.72
129.82
--
Anthropic 标志
Claude Opus 4.7 (max)
1M
专有
54
$2.01
52
24.53
34.18
--
Anthropic 标志
Claude Sonnet 5 (max)
1M
专有
53
$1.64
84
237.36
243.34
--
OpenAI 标志
GPT-5.4 (xhigh)
1.05M
专有
51
$0.91
126
135.47
139.43
--
Anthropic 标志
Claude Sonnet 4.6 (max)
200k
专有
47
$1.27
64
136.50
144.37
--
DeepSeek 标志
DeepSeek V4 Pro (max)
1M
开放
44
$0.90
84
1.61
59.48
51.93
Kimi 标志
Kimi K2.6
262k
开放
44
$0.76
220
1.42
23.96
20.26
Anthropic 标志
Claude Opus 4.6 (max)
1M
专有
44*
--
42
18.53
30.35
--
DeepSeek 标志
DeepSeek V4 Pro (high)
1M
开放
43
$0.94
81
1.61
32.26
24.50
OpenAI 标志
GPT-5.2 (xhigh)
400k
专有
42*
--
83
159.15
165.15
--
Anthropic 标志
Claude Opus 4.5
200k
专有
41*
--
50
14.46
24.47
--
OpenAI 标志
GPT-5.2 Codex (xhigh)
400k
专有
40*
--
122
146.64
150.72
--
OpenAI 标志
GPT-5.4 mini (xhigh)
400k
专有
40
$0.54
248
122.72
124.74
--
OpenAI 标志
GPT-5.2 (medium)
400k
专有
38*
--
67
9.22
16.66
--
Anthropic 标志
Claude Opus 4.6 (high)
1M
专有
38*
--
39
2.82
15.53
--
SpaceXAI 标志
Grok 4.3 (high)
200k
专有
38
$0.48
161
14.38
17.49
--
SpaceXAI 标志
Grok 4.20 0309 v2
262k
专有
37*
--
202
14.38
16.85
--
OpenAI 标志
GPT-5.1 (high)
272k
专有
37
$0.30
82
46.78
52.85
--
Anthropic 标志
Claude 4.5 Sonnet
200k
专有
36
$1.26
42
13.54
25.34
--
OpenAI 标志
GPT-5 Codex (high)
400k
专有
36*
--
148
9.97
13.36
--
SpaceXAI 标志
Grok 4.3 (medium)
200k
专有
36*
--
153
11.88
15.15
--
Anthropic 标志
Claude Sonnet 4.6 (Non-reasoning)
200k
专有
36*
--
44
1.91
13.29
--
SpaceXAI 标志
Grok 4.3 (low)
200k
专有
35*
--
157
5.56
8.76
--
Kimi 标志
Kimi K2.5
262k
开放
35
$0.26
163
1.35
22.67
18.25
OpenAI 标志
GPT-5.1 Codex (high)
400k
专有
35*
--
110
25.43
29.98
--
OpenAI 标志
GPT-5 (high)
400k
专有
35
$0.24
80
58.97
65.20
--
Anthropic 标志
Claude Opus 4.5
200k
专有
35*
--
46
1.71
12.67
--
Kimi 标志
Kimi K2.6
262k
开放
35*
--
182
1.49
4.23
--
OpenAI 标志
GPT-5 (medium)
400k
专有
34*
--
82
28.28
34.35
--
Anthropic 标志
Claude 4.1 Opus
200k
专有
34*
--
--
--
--
--
SpaceXAI 标志
Grok 4
256k
专有
33*
--
45
16.36
27.59
--
Kimi 标志
Kimi K2 Thinking
256k
开放
33*
--
165
1.28
16.47
12.15
OpenAI 标志
o3-pro
200k
专有
33*
--
--
--
--
--
DeepSeek 标志
DeepSeek V4 Pro
1M
开放
31*
--
85
1.66
7.55
--
OpenAI 标志
GPT-5 (low)
400k
专有
31*
--
80
8.42
14.64
--
OpenAI 标志
GPT-5 mini (medium)
400k
专有
31*
--
123
13.26
17.32
--
OpenAI 标志
GPT-5.1 Codex mini (high)
400k
专有
31*
--
168
29.81
32.79
--
OpenAI 标志
o3
200k
专有
30*
--
98
29.42
34.50
--
OpenAI 标志
GPT-5.4 mini (medium)
400k
专有
30*
--
149
13.52
16.87
--
Anthropic 标志
Claude 4.5 Haiku
200k
专有
30
$0.54
102
20.27
25.16
--
Kimi 标志
Kimi K2.5
262k
开放
29*
--
161
1.25
4.36
--
Anthropic 标志
Claude 4.5 Sonnet
200k
专有
29*
--
41
1.88
13.98
--
Anthropic 标志
Claude 4.1 Opus
200k
专有
28*
--
--
--
--
--
SpaceXAI 标志
Grok 4 Fast
2M
专有
27*
--
--
--
--
--
OpenAI 标志
GPT-5.2
400k
专有
26*
--
74
1.07
7.86
--
OpenAI 标志
o4-mini (high)
200k
专有
26*
--
126
23.75
27.73
--
OpenAI 标志
GPT-5 mini (high)
400k
专有
25
$0.04
119
81.55
85.76
--
DeepSeek 标志
DeepSeek V3.2
128k
开放
25*
--
171
1.92
4.84
--
OpenAI 标志
gpt-oss-120b (high)
131k
开放
24
$0.08
305
1.01
9.19
6.55
Anthropic 标志
Claude 4.5 Haiku
200k
专有
24*
--
90
1.26
6.83
--
OpenAI 标志
o1
200k
专有
23*
--
--
--
--
--
SpaceXAI 标志
Grok 3 mini Reasoning (high)
32k
专有
23*
--
--
--
--
--
OpenAI 标志
GPT-5.1
400k
专有
20*
--
85
2.02
7.92
--
DeepSeek 标志
DeepSeek R1 0528
128k
开放
20*
--
--
--
--
--
OpenAI 标志
GPT-5 nano (high)
400k
专有
20*
--
171
138.01
140.92
--
OpenAI 标志
GPT-4.1
1M
专有
19*
--
111
1.61
6.11
--
OpenAI 标志
GPT-5 nano (medium)
400k
专有
19*
--
136
53.31
56.99
--
OpenAI 标志
o3-mini
200k
专有
19*
--
202
8.16
10.63
--
DeepSeek 标志
DeepSeek R1 (Jan)
128k
开放
19
$0.26
--
--
--
--
SpaceXAI 标志
Grok 3
16k
专有
18*
--
--
--
--
--
OpenAI 标志
GPT-5 (minimal)
400k
专有
17*
--
83
1.55
7.56
--
OpenAI 标志
o1-preview
128k
专有
17*
--
--
--
--
--
OpenAI 标志
GPT-5.4 mini
400k
专有
17*
--
189
0.78
3.43
--
SpaceXAI 标志
Grok 4 Fast
2M
专有
16*
--
--
--
--
--
Mistral 标志
Mistral Large 3
256k
开放
16
$0.08
99
1.50
6.56
--
OpenAI 标志
o3-mini (high)
200k
专有
16
--
225
22.01
24.23
--
OpenAI 标志
gpt-oss-120b (low)
131k
开放
15
$0.02
330
1.69
9.26
6.05
OpenAI 标志
GPT-4.1 mini
1M
专有
15
$0.06
91
1.35
6.85
--
Meta 标志
Llama 4 Maverick (FP8)
128k
开放
14
$0.03
116
1.46
5.76
--
OpenAI 标志
GPT-5 mini (minimal) East US 2 - Global Standard
400k
专有
14*
--
--
--
--
--
Mistral 标志
Mistral Medium 3
128k
专有
12*
--
--
--
--
--
OpenAI 标志
GPT-4o (Nov)
128k
专有
11*
--
121
2.36
6.48
--
Meta 标志
Llama 4 Scout
128k
开放
10
$0.01
--
--
--
--
OpenAI 标志
GPT-4o (Aug)
128k
专有
10*
--
139
1.38
4.97
--
OpenAI 标志
GPT-4.1 nano
1M
专有
10
$0.03
237
1.42
3.53
--
Meta 标志
Llama 3.3 70B
128k
开放
9
$0.11
101
2.37
7.31
--
OpenAI 标志
GPT-4o (May)
128k
专有
9*
--
143
1.50
5.00
--
OpenAI 标志
GPT-5 nano (minimal) East US 2 - Global Standard
400k
专有
8*
--
--
--
--
--
OpenAI 标志
GPT-4 Turbo
128k
专有
8*
--
92
1.62
7.06
--
Cohere 标志
Command A
256k
开放
8*
--
43
3.12
14.77
--
OpenAI 标志
GPT-4o mini
128k
专有
7*
--
85
1.72
7.63
--
Microsoft 标志
Phi-4 Mini
128k
开放
6
$0.00
43
0.84
12.53
--
Microsoft 标志
Phi-4
16.4k
开放
5*
--
--
--
--
--
Microsoft 标志
Phi-4 Multimodal
128k
开放
5*
--
18
0.81
29.09
--

关键定义

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

常见问题

关于 Microsoft Azure 的常见问题

Microsoft Azure 上最智能的模型是 Claude Fable 5 (with fallback),Intelligence Index 得分为 60。

按输出速度计算,Microsoft Azure 上最快的模型是 gpt-oss-120b (low),速度为每秒 330.3 个 token。

Microsoft Azure 上首个答案 Token 延迟最低的模型是 GPT-5.4 mini,延迟为 0.78 秒。延迟越低,初始响应越快。

按混合价格计算,Microsoft Azure 上最实惠的模型是 GPT-5 nano (high),每 100 万 token 的价格为 $0.05(缓存命中/输入/输出比例为 7:2:1)。

Microsoft Azure 上各模型价格最多相差 262 倍,从最实惠的 GPT-5 nano (high)(每 100 万 token $0.05)到最昂贵的 Claude Fable 5 (with fallback)(每 100 万 token $14.00)。

是,Microsoft Azure 提供兼容 OpenAI 的 API,可以轻松从 OpenAI 切换,或继续使用现有的 OpenAI SDK 集成。

Microsoft Azure 上 68 个模型中,有 55 个支持用于结构化输出的 JSON 模式。

Microsoft Azure 上 68 个模型中,有 67 个支持函数调用(工具使用)。

会。服务商性能可能因基础设施变化、负载均衡和更新而随时间波动。我们持续对所有服务商进行基准测试,并在“随时间变化”图表中展示历史性能趋势。

选择 Microsoft Azure 上的模型时,请考虑:智能(适合质量敏感型任务)、输出速度(适合吞吐量密集型任务)、延迟(适合需要快速首次响应的交互式应用)、价格(适合成本敏感型工作负载),以及上下文窗口大小、JSON 模式或函数调用支持等功能。