AzureOpenAIの特徴と最新モデル比較ガイド｜料金やAPI連携まで徹底解説

「AI活用の導入を考えているけれど、コストや性能、セキュリティの壁に不安を感じていませんか？企業の95%以上が、生成AIの選定時に“料金の予測不能さ”や“日本語対応の質”を重要視しています。Azure OpenAI Serviceは、世界中の15,000社以上が導入し、GPT-4oやSora動画生成など最新鋭モデルが【2025年最新】のプランで利用可能です。たとえば、医療現場で年間3,000時間の業務効率化を実現、法務部門では最大40%の文書作成コスト削減に貢献するなど、実績は確かです。

「無料枠は使える？APIの難しさは大丈夫？」と感じている方もご安心ください。マルチモーダル対応やPython連携、プロンプトの微調整まで日本語でサポートされ、セキュリティや個人情報保護もMicrosoft水準に準拠。

もし「膨らむランニングコストや設定トラブルを見過ごして無駄な工数や費用が発生する…」というリスクに備えたい方は、ぜひこの先の実例や最新料金プランを確認してみてください。最短3ステップで明日から始める“本物のAI活用”が、今ここから分かります。

AzureOpenAIとは？進化するAIサービスの全貌と最新モデル紹介

AzureOpenAI Serviceの基本概要 – 他AIサービスとの違いを含め解説

AzureOpenAI ServiceはMicrosoft Azureが提供するAIプラットフォームで、OpenAIの先端AIモデル（GPT-4oやDALL-Eシリーズなど）を企業・開発者がクラウド環境で安全に利用できます。特徴は、高いセキュリティと信頼性、業務システムとの連携のしやすさ、APIによる柔軟な拡張性です。他AIサービスとの最大の違いは、Microsoftのグローバルセキュリティ基準に基づき、企業情報や個人情報を厳格に管理できる点にあります。さらに、Azure基盤ならではの可用性やスケーラビリティも大きな魅力となっています。

最新モデル一覧と特徴（GPT-4o、o3-mini、codex-mini、Sora動画生成など）

AzureOpenAIでは多様な最新AIモデルを利用可能です。最新ラインアップの主な特徴を下記にまとめます。

特にGPT-4oはテキスト・画像・音声など複数形式を横断したAI活用が可能で、従来以上に幅広い業務に応用できます。o3-miniやcodex-miniはコストを抑えつつも実用的な出力を実現し、開発やビジネス現場で重宝されています。

マルチモーダル対応モデルの詳細と業界別活用例

マルチモーダルモデルは一つのモデルでテキスト、画像、音声、動画など異なるデータ形式を統合的に処理できます。GPT-4oやSoraが代表的で、次のような活用例が増えています。

• コールセンター：問い合わせ内容を自動テキスト化＆音声応答最適化

• 医療現場：画像診断データと患者カルテの同時解析による効率化

• マーケティング：商品画像・動画とテキストレビューを横断分析し、訴求力を強化

これらのマルチモーダルAIは、業種や現場ごとのデータをまとめて解析することで意思決定を迅速化し、新たな価値創出に貢献しています。

AzureOpenAIとOpenAI APIの違いとグローバル・日本リージョン展開の特徴

AzureOpenAIとOpenAI APIは同じAIモデルを提供しますが、運用面や法的対策で明確な違いがあります。

AzureOpenAIは国内リージョン指定や日本語インターフェイスもサポートしており、日本企業や自治体にも安心して導入されています。運用・保守やセキュリティを最重要視する場合はAzureOpenAI Serviceが最適です。

日本語・地域特化モデルの独自機能と利点

日本リージョン限定で利用可能な日本語最適化モデルや機密保持オプションがあります。

• 日本語文章の高度な文脈理解・生成能力

• 地域法規制に準拠したデータ保持・アクセス管理

• “学習データへのオプトアウト”による機密情報の保護

• サポートや利用規約も日本語対応

これにより、顧客情報や企業データの取り扱いが厳格な業界でも安心してAI導入が進められるのが大きな強みです。料金確認やAPIバージョン指定、利用申請なども日本語サポートで簡単に行えます。

AzureOpenAIの料金体系とコスト最適化戦略

2025年最新料金プラン詳細 – GPT-4oシリーズや推論モデルごとの価格比較

Azure OpenAI Serviceは高性能なAIモデルを柔軟な料金体系で提供しています。2025年時点での主なプランは以下の通りです。モデルごとのトークン利用単価やAPI呼び出しごとの課金体系が採用されており、運用規模や用途に応じて選択が可能です。

各モデルは用途や性能が異なるため、業務要件やプロジェクトのニーズに適したものを選ぶことが重要です。

無料枠・初期費用・ランニングコストの仕組みと節約術

Azure OpenAI Serviceでは、初期費用がかからず、利用した分だけの従量課金制が採用されています。無料枠も定期的に提供されており、検証や小規模な導入に活用できます。

コスト最適化のポイント：

• 有効期限付きの無料クレジットを活用し、開発・検証コストを削減

• 運用前に推定トークン数を試算し、予算計画を立てる

• 使用しないモデルやストレージはすぐにリソース停止・削除

• レート制限や上限設定を利用して意図しないコスト増加を防ぐ

コスト管理の工夫で無駄な支出を抑え、最適な運用が可能となります。

競合他社（OpenAI、ChatGPTなど）との料金比較と選び方ポイント

Azure OpenAI Serviceと他社との料金体系を比較する際は、単価だけでなくセキュリティや導入のしやすさも重要視しましょう。

選び方のポイント：

• 機密情報扱いが必要な場合はAzure OpenAI

• 既存のAzure環境を持つ企業は統合メリットを活用

• ランニングコスト重視なら日・米ドル単価比較

用途・セキュリティ・運用形態の総合判断が大切です。

料金計算ツールの活用法と実例シミュレーション

正確な料金把握にはAzure公式の料金計算ツールが有用です。これを活用することで運用前にコストシミュレーションが可能となり、予算オーバーを未然に防げます。

具体的なステップ：

1. 必要なモデルと想定トークン数を入力
2. オプションサービスやAPI頻度を設定
3. 月間・年間コストを自動算出
4. 結果をもとに運用計画・上限設定を調整

特にAPI利用頻度が多いプロジェクトや、モデル複数利用の場合は計算結果をもとにプラン最適化を行うことで余計なコストをカットできます。シミュレーションを活用することで最適な予算配分が可能です。

AzureOpenAIのAPI連携と技術活用ガイド

MicrosoftのAzure OpenAI Serviceは、OpenAIが提供する高精度なAIモデルをAzureプラットフォームで安全かつスケーラブルに活用できるサービスです。API連携によってテキスト生成や画像生成など多彩な機能が企業業務や開発現場に簡単に組み込めます。APIキー取得から実運用まで一貫したサポート体制により、堅牢なセキュリティ環境が保障されている点も大きな特徴です。情報の機密性やデータ保持方針も明確に設計されており、多様な業務用途への導入が進んでいます。

APIバージョン一覧と選択のポイント – 最新API機能の深掘り

Azure OpenAIでは複数のAPIバージョンとモデルが提供されています。バージョンごとに機能や利用可能なモデル、トークン上限、レスポンス速度が異なります。最新リリースでは「gpt-4o」なども日本リージョン対応が始まり、選択肢がさらに増えています。

バージョン選択時は利用用途、対応モデル、コストをしっかり確認し、必要に応じて上位互換のAPIへ早期移行が推奨されます。API連携前に必ず開発者ドキュメントやバージョンのサポート期間をチェックしてください。

Pythonを使ったAzureOpenAI API活用法 – 実用コードサンプルとトラブル対策

PythonはAzure OpenAI APIとの親和性が高く、短いコードで強力なAI機能を活用できます。APIキーとエンドポイントを設定し、公式のSDKパッケージを利用することで、テキスト生成や画像生成の呼び出しが可能です。

• Python利用時の基本手順

  1. AzureポータルでAPIキーとエンドポイントを発行
  2. openaiまたはazure-aiパッケージの導入
  3. APIリクエスト生成、レスポンス処理

• トラブル対策

  • トークン上限超過時のエラーハンドリング
  • APIバージョン違いによる仕様差異のチェック
  • レート制限時のリトライ処理

AzureOpenAI Studioの使い方とプロンプト管理

Azure OpenAI Studioは、直感的なGUIでモデル管理やプロンプト検証ができるWebツールです。複雑なAPIコードを記述せずに高度な生成AIの設定や出力確認が行えるため、ビジネス部門の現場でも幅広く活用されています。

• モデル選択・デプロイ操作

• プロンプト最適化テスト

• 利用履歴や応答レスポンスの可視化

• コストやトークン消費量の管理画面

現場でのプロトタイピングやPoC（概念実証）にもおすすめです。

Realtime APIやChat Completions、音声・画像生成モデルの利用方法

Azure OpenAI ServiceのRealtime APIを使えば、ユーザーとの自然な双方向対話やリアルタイム応答が容易に実現できます。Chat Completions機能では会話の文脈理解や複数ターンのチャット設計も可能で、顧客対応やサポートボットの精度が大幅に向上します。

また、DALL-E3やWhisperといった画像・音声生成モデルもAPI経由で簡単に利用できます。これにより、AIによる自動画像作成や音声認識・要約といった先進的なビジネス活用が進んでいます。モデルごとに消費トークン数や料金体系が異なるため、事前に各モデルの仕様確認が欠かせません。

データ保護・オプトアウト申請の実務対応

Azure OpenAI Serviceでは、顧客の個人情報や機密データを守るため厳格な情報保護方針が採用されています。データ学習オプトアウト申請を希望する場合は、管理画面やサポートフォームから企業単位で申し込めます。

• データ保持・保護方針

  • 顧客データはサービス運用目的以外に利用されない
  • オプトアウト申請でモデル再学習への活用が除外される
  • 日本リージョン利用企業にも国内法規制を厳格に準拠

セキュリティやプライバシーの確保は、ITガバナンスやコンプライアンス強化の観点でも重要なポイントとなります。

ビジネス導入事例とAzureOpenAI活用の成功パターン

代表的な企業導入事例 – 医療、法律、コマース業界での効果

Azure OpenAI Serviceは、医療・法律・コマースといった幅広い分野で実用化されています。たとえば、医療現場では膨大なカルテ情報から診断支援を行うAIアシスタントが導入され、医師の業務負担が軽減されています。法律業界では契約書の自動チェックや条文抽出に利用され、業務効率化とミス削減を両立。さらに、コマース業界では顧客対応チャットボットを構築し、パーソナライズしたサポートが実現されています。これらの事例は、Azure OpenAI Serviceによる高精度な自然言語処理および堅牢なセキュリティ環境の恩恵を受けた結果です。

マルチモーダルAIの実運用シナリオ – 画像・音声解析を活用した最新事例

Azure OpenAIは、テキストだけでなく画像や音声などマルチモーダルデータの解析も実現しています。たとえば小売業では店舗監視カメラ映像を分析し、不審行動をAIで検出。ヘルプデスク業務では、通話録音データからFAQや重要フレーズを抽出し、教育・分析業務の効率化を図っています。画像生成AI「DALL-E」や音声認識AI「Whisper」もサービスに組み込むことで、幅広い業界で新しい価値創出が進行中です。

実運用シナリオ例

• 監視映像AI解析による店舗安全管理

• 音声自動文字起こしによる議事録作成

• 商品画像自動生成サービス

Microsoft製品連携（GitHub Copilot、Teams連携等）による業務効率化

Microsoft製品との連携が強みです。GitHub Copilotとの連携により、開発現場では自動コード生成やバグ修正提案が日常業務に浸透。ビジネスではTeams上でAIによる会話要約やタスク抽出が実現し、会議後の情報共有や業務指示を効率的に進められます。また、Power PlatformとAzure OpenAI APIを組み合わせることで、カスタムアプリや業務プロセス自動化の構築も容易です。この連携力が、標準業務の最適化と働き方改革に直結しています。

主な連携例

• GitHub Copilot：コード自動提案、説明文生成

• Teams：会話要約・タスク自動抽出

• Power Platform：社内業務フローの自動化

生成AIを活用したコンテンツ自動生成・分析・業務自動化の実践例

生成AIモデルによるテキスト・画像の自動生成は、現場の業務負担軽減とスピード向上に貢献しています。マーケティング部門では商品説明文やキャンペーンメールを自動作成し、内容の多様化を支援。分析部門では、大量のフィードバックやアンケート結果をAIで要約し、意思決定の迅速化に繋げています。また、定型業務をAPI経由で自動処理し人手をかけずに運用できるため、コストカットとミス防止を実現しています。

実践例リスト

• 商品紹介記事の自動作成

• 顧客アンケートの自動要約

• サポート問い合わせの自動分類・応答

Azure OpenAI サービスの多様な活用法と、その導入による成功パターンを把握することで、さらなる業務改善や付加価値創出が可能となります。

セキュリティ・コンプライアンス対応の最前線

AzureOpenAIのセキュリティ設計 – 個人情報保護法や各種規制への対応

Azure OpenAI Serviceは、企業や組織が安心してAIを利用できるよう、高度なセキュリティと各種コンプライアンス要件への取り組みを徹底しています。特に日本の個人情報保護法やEUのGDPR、米国のHIPAAなど、グローバルな法規制に対応。ユーザー情報や機密データの保護体制が強化されており、Microsoft Azure基盤の多層防御によるセキュリティが標準で組み込まれています。

具体的な対応状況をまとめると、以下のような特徴があります。

セキュリティやコンプライアンス要件はAzure OpenAIサービス設計の根幹に位置づけられおり、導入検討時にも安心材料となっています。

利用者が知るべきオプトアウト・データ保持ポリシーの詳細

Azure OpenAI Serviceは、利用データのプライバシーを保護し利用者の権利を尊重するために、オプトアウトやデータ保持に関する明確な方針を公開しています。AIモデルの学習にデータが二次利用されることは原則ありませんが、万が一の漏洩対策と事前の同意取得が必須となっています。

重要なポイントは下記の通りです。

• サービスの利用データは学習に使用されない設計（日本リージョン利用時）

• リクエストや応答内容もクラウド上で自動暗号化され、外部アクセスを遮断

• オプトアウト申請は不要な場合が多いが、必要な場合は管理画面から簡単に設定可能

• データ保持期間は最小限に抑え、不要データは定期削除

これらの方針により、機密性の高い業務データや個人情報の外部漏洩リスクを最小限にしながらAIの利活用が進められます。

企業利用で求められる監査、SLA、信頼性確保のポイント

企業がAzure OpenAI Serviceを導入する際には、システム全体の信頼性と可用性、運用時の監査体制が求められます。Microsoftは、高度な監査ログ機能とサービスレベルアグリーメント（SLA）によって、企業利用に適した運用環境を実現しています。

主なポイントは次の通りです。

• 操作ログ管理機能でユーザーごとの操作履歴を追跡、内部監査や不正アクセス対策が可能

• 99.9%以上の高可用性を保証するSLAで、業務中断リスクの最小化

• 障害発生時も自動復旧やサポート体制が整い、ビジネス継続性を強化

• 管理者専用ダッシュボードでコンプライアンスやアクセス管理も一元化

これらの仕組みにより、コンプライアンス遵守と安定運用を両立し、安心してAI活用を企業全体に拡大できます。

カスタマイズとプロンプト技術の深化

ファインチューニング（微調整）の方法とAzureOpenAIにおける活用効果

Azure OpenAI Serviceでのファインチューニングは、組織独自のデータを使いモデルをカスタマイズし、事業ニーズに合った応答や情報抽出を可能にします。この手法により、例えば独自のFAQや業務プロセス、専門用語への最適な対応が実現できます。

以下のテーブルはファインチューニングの効果と適用例の比較です。

ファインチューニングは少量のデータセットでも十分な効果が得られ、繊細な社内ナレッジ共有やチャットボット精度向上など多様な活用が期待できます。

プロンプトエンジニアリングの最新技術動向と実践テクニック

プロンプトエンジニアリングは、Azure OpenAIにおいても生成品質や効率化の要です。明確で簡潔な指示、フォーマット指定により情報抽出や要約、コンテンツ生成が飛躍的に向上します。

リストで効果的なプロンプト設計のポイントを紹介します。

• 具体的な指示内容を設定する

• 出力形式（例：テーブル/リスト/要約）を明示

• トークン数上限やモデルバージョンを意識する

• Azure OpenAI Studioで実験・評価を繰り返す

また、システムメッセージやユーザー入力を段階的に調整し、モデル応答の一貫性・品質を向上させる技術も進化しています。最新のバージョンでは日本語応答や多言語対応も標準化されており、幅広いユースケースに適用できます。

モデルデプロイの種類・バージョン管理で運用効率を最大化

Azure OpenAIでは、用途や業務負荷に応じて多様なモデル（GPT-4、GPT-3.5、DALL-Eなど）が選択できます。モデルごとのデプロイパターンやバージョン管理は、コスト最適化や運用効率改善に大きく寄与します。

主なデプロイタイプやバージョン管理の比較をテーブルで整理しました。

バージョン管理は、APIの「api-version」パラメーターで明示的に設定できます。これにより、突然のモデル廃止や挙動変更によるリスクも抑えられ、長期的なサービス品質維持が可能です。各モデルとAPI-keyの厳格な管理によってセキュリティやコンプライアンスも確保されます。

運用時はAzure OpenAI StudioやAzure Portalで利用状況や料金の確認も簡単に行え、多拠点展開やAI利活用のPDCAが円滑に進められます。

利用申請・サポート体制と障壁の突破方法

AzureOpenAI利用開始までの正しい手続きと最新申請要件

Azure OpenAI Serviceの利用を始める際は、申請手続きと必要な条件を正確に理解することが重要です。まず、Microsoft Azureアカウントを取得し、ポータルからAzure OpenAIリソースを作成する必要があります。法人向けには、申請時に利用目的や適正な用途が問われ、業種や利用規模に応じて審査が行われます。すべてのユーザーが即時に利用可能とは限らず、最新の申請要件を事前に確認することが賢明です。下記のように、詳細な手続きや確認ポイントを押さえておくと、スムーズな導入が期待できます。

オプトアウト申請不要の条件と注意点

Azure OpenAI Service利用時、学習データ等へのオプトアウト申請が不要なケースもあります。その条件は、ユーザーの送信データや処理内容がMicrosoftのシステムにより学習利用されない場合、特に機密性の高い業務で自動的に適用されます。ただし、モデルやAPIバージョンによって取り扱いが異なるため、利用規約やヘルプで明記された条件を必ず確認することが大切です。加えて、料金レベルやトークン上限といった利用条件にも注意を払い、不明な点があれば早めにサポートに問い合わせましょう。

ドキュメント・コミュニティ・サポート活用で学習効率UP

Azure OpenAIの活用を最大化するには、公式ドキュメントやコミュニティを駆使した情報収集が欠かせません。公式ドキュメントでは、APIの使い方や最新機能、モデル一覧、各種プログラミング言語（Python等）でのサンプルコードが網羅されています。また、Azure OpenAI Studioを活用すれば、モデルの検証やトークン数の上限確認、価格計算まで効率的に行えます。さらに、サポートセンターやユーザーコミュニティを活用して、不明点やよくあるトラブル解決のヒントを得ることも重要です。

活用のポイント

• 公式ドキュメントの参照：API仕様や料金、モデル廃止情報の最新確認

• Azure OpenAI Studioの利用：簡単なモデル構築やパラメータ確認

• サポート・コミュニティ活用：質問への迅速な回答、現場の知見共有

このように多角的な情報源を活用することで、Azure OpenAI Serviceの導入・運用がより効果的かつ円滑に進みます。

最新アップデート情報と将来展望

2025年以降の新機能・モデル追加情報（o3-pro、PII検出コンテンツフィルターなど）

Azure OpenAI Serviceは2025年に向けて、より高度なAIモデルの追加や新機能の強化が進んでいます。特に注目されるのが「o3-pro」など先進的なモデル拡充と、個人情報（PII）検出・マスキング機能です。これにより、企業は機密データ保護の観点で一層安心してAI活用が可能となります。

新機能一覧

このような拡張により、Azure OpenAIは多様な業務課題や規制要件への柔軟な対応が可能です。複雑なビジネス環境にも適応しやすく、グローバルでの利用標準も維持しています。

モデル廃止やAPIバージョン変更への対応策と運用リスク管理

大規模AIサービスの運用では、モデル廃止やAPIバージョン変更が定期的に発生します。Azure OpenAI Serviceでは、従来モデルの廃止やAPI仕様の変更が発表される際、事前告知や互換性維持のための移行期間が設けられています。

運用リスクを最小化するための実践策

• 公式ドキュメントによる最新情報の随時確認

• APIバージョン管理ツールの活用

• 運用フロー内でAPIバージョンの自動チェックを導入

• 廃止予定日を含めたリリースノートの精読

また、サービス提供停止リスクに備えて、利用モデル一覧や料金レベルの確認、早期のAPIバージョン移行の計画立案をおすすめします。トークン上限やAPI応答変更なども記録し、テスト環境で事前検証することが重要です。

今後の技術革新とAzureOpenAIが切り拓くAI業界の未来

AI活用の最前線に立つAzure OpenAI Serviceは、今後さらに高度な自然言語理解、高精度な生成技術、グローバル基準のセキュリティ強化を推進していきます。日本リージョンでのGPT-4o利用開始や、低遅延API連携が現場の省力化に直結するなど、さまざまな業界で導入の勢いが増しています。

今後想定される主な展望

• 日本語対応や業種特化モデルの拡大

• オプトアウト管理や学習データ非保持ポリシー強化

• API仕様の自動最適化とセキュリティ基準の世界標準化

Azure OpenAI Serviceは、ビジネス現場の多様な要求にAIがスマートに応えていくための中核プラットフォームとして、これからも進化を続けていきます。

AzureOpenAI関連のよくある質問（FAQ）

AzureOpenAIとは何ですか？他AIサービスとの違いは？

AzureOpenAIはMicrosoft Azureが提供するクラウドベースのAIサービスです。OpenAIの先進的なAIモデル（GPT-4、GPT-3.5、DALL-Eなど）を安全かつ安定したAzure基盤上で利用できます。本家OpenAI APIとの違いは、エンタープライズ向けのセキュリティ対策、グローバル標準への準拠、日本語を含む多言語対応、Azureサービスとの連携機能の充実があります。ビジネス用途に必要なトークン数上限や運用ルールも柔軟に設計されています。

料金プランはどのように選べば良いですか？

AzureOpenAIの料金は利用するモデル別・トークン数・処理量などによる従量課金制です。各プランの特徴と適した利用シーンは下記の通りです。

無料枠の確認や詳細な価格レベルは公式料金表ページで確認できます。利用規模や目的に合わせて最適なプランを選んでください。

APIの使い方やPythonでの連携はどう進めるべき？

APIの利用はAzureポータルで「AzureOpenAIリソース作成」後、発行されたAPIキーとエンドポイントを取得することで開始できます。API versionは用途によって選択可能で、REST APIやPython SDKでの連携もサポートされています。

Pythonでの基本的な呼び出し手順

1. APIキー・エンドポイントを取得
2. openaiライブラリ（azure-openai）をpipでインストール
3. サンプルコードを編集して実行

APIリファレンスやAzureOpenAI Studioを活用することで、ノーコードでの試行や応答確認も可能です。

セキュリティ面で気をつけるべきポイントは？

AzureOpenAIはMicrosoftクラウド基盤を活用し、高度なセキュリティ・アクセス管理・データ暗号化が標準搭載されています。以下の点に留意することで、安心して機密情報を取り扱えます。

• 機密情報はAPI経由で暗号化通信

• ユーザーごとのアクセス権限設定

• 学習データのオプトアウトにより個別情報の非蓄積が可能

• 日本の個人情報保護法（APPI）やGDPRにも配慮

定期的なガバナンスチェックが推奨されています。

導入後の効果的なカスタマイズ方法は？

AzureOpenAIはプロンプト工夫や微調整によるカスタマイズが柔軟に対応できます。業務向けには独自のデータセットを使いモデルのファインチューニングも可能です。

効果的なカスタマイズ法

• プロンプトエンジニアリング

• 微調整（Fine-tuning）

• APIパラメータによる応答チューニング

これにより認識率や応答品質が向上し、各企業独自のビジネス要件にマッチしたAI活用が実現します。

オプトアウト申請が必要なケースは？

AzureOpenAIを利用して業務データや機密情報を取り扱う場合、その情報が学習データとして再利用されないようにオプトアウト申請が推奨されます。新規リソース作成時は自動的に学習オプトアウト状態となっており、追加申請不要なケースが多くなっています。必要に応じてAzureポータル上で設定・確認ができます。

最新のモデルアップデート情報はどこで確認できる？

モデルのアップデートや新機能の追加情報は、Azure公式の「モデル一覧」ページやMicrosoft Learn、Azure OpenAI Studioの「バージョン一覧」タブより確認できます。変更履歴やgpt-4oなどの最新モデルの料金情報、モデル廃止時期も掲載されています。機能追加や日本リージョン対応状況は公式ブログ・ドキュメントもあわせて利用しましょう。

無料枠の利用条件や制限について教えてください

無料枠ではアカウント申請後、指定トークン数やAPIコール数が制限の範囲内で利用可能です。モデルやリージョンにより範囲が異なるため、詳細はAzureの価格表・利用規約を確認してください。無料枠の活用はPoCや動作検証に最適で、トークン数上限や処理ボリュームに注意して最大効率を引き出しましょう。