微软 Azure OpenAI GPT-4o部署指南 Azure OpenAI API 申请和使用

免费申请 Azure OpenAI API 教程

OpenAI推出的GPT-4o mini，以其高效成本和快速交付能力，助力用户打造卓越的应用程序。该产品在"大规模多任务语言理解"（MMLU）测试中，以82%的得分率显著超越了GPT-3.5 Turbo的70%，同时在成本上实现了超过60%的降低。GPT-4o mini不仅扩展了128K的上下文窗口，还融入了GPT-4o的多语言优势，为全球用户提供了更高质量的语言支持。

微软在Azure AI（国际版）上同步发布了GPT-4o mini，以卓越的速度支持文本处理功能，图像、音频和视频处理功能也将在近期推出。用户可以在Azure OpenAI Studio（国际版）Playground中免费体验这一服务。

由于OpenAI的风控，OpenAI的API支付成了很多小伙伴的一大头疼的事情。最近发现微软自家Azure上推出了OpenAI的服务，国内的信用卡，手机号，IP都可以使用，少很多折腾，真是完美替代。这篇文章分享一下申请到使用的全过程。

注册前的准备工作

拥有一个微软账户，如果还没有微软账户，需要先申请一个；
Visa/Master 的信用卡或借记卡；
公司邮箱/学校教育邮箱。

Azure 注册

微软的账户注册好了，就可以到Azure国际版注册了，地址 signup.azure.com。

在创建免费的账号之前，需要补充一些信息。

地区和 Visa/Master 卡的地区一样就好了；
姓名无所谓；
邮箱和电话填正确了，电话会发验证码或语音验证（注册的邮箱不需要和申请的公司邮箱一致）；

地址写个存在的，会验证；

信用卡地区是不能切换的，用这个地区的卡就好。

看到下面的说明账号已经成功注册了。

按量订阅/学生订阅

注册成功后，点击Home进入首页。通过订阅可以看到订阅的ID，目前我还没尝试过使用免费的订阅ID申请，不知道是否能申请下来。

使用教育或者Pay-As-You-Go的都是有成功用例的。接下来我就将免费的订阅升级到按量付费。

在页面上往下拖，找到订阅(Subscriptions)；

可以看到我们当前免费订阅。

点击添加Add，在选择升级Pay-As-You-Go或者Azure for Student, 我没有学生邮箱就使用了Pay-As-You-Go的订阅。

选择Basic, 然后升级。

然后我们就可以看到一会申请OpenAI需要受用的订阅ID了。

申请 OpenAI

OpenAPI 申请地址 -> aka.ms/oai/access 。

总共有约25个选项。其中公司的信息如实填写，成功申请的概率比较大。

1，2姓名问题不大
3 订阅ID的数量，如果你希望在多个订阅下用就选择多个。

把订阅ID复制过来就好。如果选择了多个会出现多个订阅ID，分别填上就好。
接下来就是公司地址了和邮箱相关的信息了，如实的添加。如果最后通过了，通过的消息也会发送了这个邮箱。
公司的地址，官网，如实填写就好。

公司电话，服务类型，规模啥的。

业务类型，行业。

可选的可以不填

服务的地区，随便选选；模型可以都勾上。
后面几个接受一下就好了，然后就可以提交了。

这就提交好了。

申请通过

我是过了两天，在公司的邮箱中收到了下面的邮箱，这表示通过了。

配置 OpenAI

通过后就可以到Azure去配置了。

添加资源的时候，搜索OpenAi就能找到了。

创建也很方便，选择订阅，创建个资源组，地区，加个名字就可以使用了，然后网络选全部，Tag不用管，就成功了。

创建后等待一会就部署完成了，然后Go to resource就可以进去配置了。

接下来，到Azure AI Studio页面，Deployments 中创建一个Deployments。

创建资源的时候，选择好需要的模型，输入名称即可。（如果你想在一些第三方的APP中用，如OpenCat, 可以按照App要求填写）

API Key 和 API 地址可以在Overview页面查看。

这样我们就可以愉快的使用起来啦。

Azure AI Studio 中还可以测试训练数据集，可以聊天，查看简单的实例代码等等。

申请 Azure OpenAI GPT-4o

申请配置 OpenAI GPT-4o

第一步：点击创建资源，分别选择美国东部、美国东部2、瑞典西部

第二步：如果上述图标没有可输入：OpenAI进行搜索

第三步：点击创建：Azure OpenAI

第四步：创建Open AI填入必要的信息：如区域为美国东部

下一步

下一步，可为空

到最后一步自动审阅通过点击创建

第五步：订阅

资源组（可以点击下面的按钮新建一个资源组，类似标记的tag）

区域：这个选择比较重要‼️，不同的区域有不同的模型。

比如：

Australia East 有GPT-4、GPT-3.5-Turbo模型，但是没有GPT-4o。East US 有GPT-4o、GPT-3.5-Turbo模型，但是没有GPT-4模型

第六步：完成资源组创建之后，进行模型部署创建。

在一个资源里面可以创建多个模型部署，每一个模型部署可以设置最大的并发请求数目。（这样就不用担心API访问频次受限啦，用多少可以进行配置）

进入后模型部署或者右下方选择进入都可以

第七步：选择部署模型的配置信息：

进入后点击增加部署基本模型

选择模型，界面是7月底刚升级过，如果是老界面稍有不同

出现对话模型后可选择模型版本或者默认即可，确定部署

显示GPT-4o具体部署的情况

再返回部署列表表示部署成功！

查看API接口

下面要怎么查看API接口呢？

微软提供API网址和密钥，只需要加在各gpt后台即可，返回组即可出现管理密钥选项

打开后查看调用的API网址及密钥

配额和限制参考

以下部分提供适用于 Azure OpenAI 默认配额和限制的快速指南：

限制名称	限制值
每个 Azure 订阅中每个区域的 OpenAI 资源	30
默认 DALL-E 2 配额限制	2 个并发请求
默认 DALL-E 3 配额限制	2 个容量单位（每分钟 6 个请求）
每个请求的最大提示令牌数	每个模型不同。有关更多信息，请参阅 Azure OpenAI 服务模型
最大微调模型部署	5
每个资源的训练作业总数	100
每个资源同时运行的最大训练作业数	1
排队的最大训练作业数	20
每个资源的最大文件数	30
每个资源的所有文件的总大小	1 GB
最大训练作业时间（如果超过，作业将失败）	720 小时
最大训练作业大小（训练文件中的标记数）×（时期数）	20 亿
每次上传的所有文件的最大大小（数据上的 Azure OpenAI）	16 MB

区域配额限值

模型的默认配额因模型和区域而异。默认配额限制可能会更改。

型号	区域	每分钟令牌数
gpt-35-turbo	美国东部、美国中南部、欧洲西部、法国中部、英国南部	240 K
gpt-35-turbo	美国中北部、澳大利亚东部、美国东部 2、加拿大东部、日本东部、瑞典中部、瑞士北部	300 K
gpt-35-turbo-16k	美国东部、美国中南部、欧洲西部、法国中部、英国南部	240 K
gpt-35-turbo-16k	美国中北部、澳大利亚东部、美国东部 2、加拿大东部、日本东部、瑞典中部、瑞士北部	300 K
gpt-35-turbo-instruct	美国东部、瑞典中部	240 K
gpt-35-turbo (1106)	澳大利亚东部、加拿大东部、法国中部、印度南部、瑞典中部、英国南部、美国西部	120 K
gpt-4	美国东部、美国中南部、法国中部	20 K
gpt-4	美国中北部、澳大利亚东部、美国东部 2、加拿大东部、日本东部、英国南部、瑞典中部、瑞士北部	40 K
gpt-4-32k	美国东部、美国中南部、法国中部	60 K
gpt-4-32k	美国中北部、澳大利亚东部、美国东部 2、加拿大东部、日本东部、英国南部、瑞典中部、瑞士北部	80 K
gpt-4 (1106-preview) GPT-4 Turbo	澳大利亚东部、加拿大东部、美国东部 2、法国中部、英国南部、美国西部	80 K
gpt-4 (1106-preview) GPT-4 Turbo	印度南部、挪威东部、瑞典中部	150 K
gpt-4 (vision-preview) GPT-4 Turbo with Vision	瑞典中部、瑞士北部、澳大利亚东部、美国西部	10 K
text-embedding-ada-002	美国东部、美国中南部、欧洲西部、法国中部	240 K
text-embedding-ada-002	美国中北部、澳大利亚东部、美国东部 2、加拿大东部、日本东部、英国南部、瑞士北部	350 K
优化模型（babbage-002、davinci-002、gpt-35-turbo-0613）	美国中北部、瑞典中部	50 K
所有其他模型	美国东部、美国中南部、欧洲西部、法国中部	120 K