Azure OpenAI Service: pricing e differenze con Copilot

Cos’è Azure OpenAI

Azure OpenAI Service fornisce alle aziende accesso ai modelli OpenAI , GPT-4o, GPT-4 Turbo, DALL·E 3 e Whisper , all’interno del cloud Microsoft Azure. A differenza dell’API pubblica OpenAI, i dati restano nel tenant Azure del cliente, protetti dagli impegni enterprise Microsoft (GDPR, ISO 27001, SOC 2) e accessibili tramite reti private senza esporre traffico a Internet.

Azure OpenAI Service: cosa è possibile fare?

Azure OpenAI fornisce agli utenti accesso a modelli di AI all’avanguardia, tra cui il noto modello linguistico GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4), e altre tecnologie di punta sviluppate da OpenAI. Questi modelli sono capaci di comprendere e generare testo con un alto grado di sofisticazione, rendendo possibili cose come la creazione automatica di contenuti, lo sviluppo di app per l’assistenza clienti virtuale e la scrittura assistita di codice.

GPT-4, ad esempio, può generare risposte coerenti e pertinenti basate su input minimi, facilitando la creazione di chatbot avanzati, assistenti virtuali e strumenti per la generazione di testi, ma non solo. Questo modello può infatti anche essere utilizzato per analizzare e sintetizzare grandi quantità di testo, supportando la ricerca e l’analisi dei dati in ogni tipologia di settore.

Azure OpenAI è progettato per essere accessibile sia ai professionisti esperti di AI che ai neofiti. Le API fornite sono intuitive e facili da utilizzare, permettendo alle aziende di integrare rapidamente le funzionalità di intelligenza artificiale nelle loro applicazioni esistenti. Questo riduce (seppur non eliminando del tutto) la necessità di competenze tecniche avanzate e accelera il processo di sviluppo e implementazione delle soluzioni basate su AI.

La piattaforma offre un’ampia gamma di capacità che possono essere utilizzate per migliorare diversi aspetti delle operazioni aziendali, tra cui possiamo citare:

• Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): Permette ai sistemi di comprendere e rispondere al linguaggio umano in modo naturale. Questo è particolarmente utile per creare chatbot avanzati, assistenti virtuali e sistemi di analisi del sentiment.‍
• Generazione di testo: Utilizzando modelli come GPT-4, Azure OpenAI può generare testo che sembra scritto da un essere umano, funzione utile, ad esempio, per la creazione di contenuti automatizzati e risposte e-mail intelligenti.‍
• Riconoscimento delle immagini (Computer Vision): I modelli di AI più avanzati consentono ai sistemi di interpretare e analizzare immagini e video per estrapolare dati di ogni genere. Questo è utile per applicazioni come il riconoscimento facciale, l’estrazione di testi scritti da documenti fotocopiati e la sorveglianza automatizzata.‍
• Riconoscimento vocale (Speech Recognition): Permette la trascrizione e l’analisi del linguaggio parlato, rendendo possibile la creazione di assistenti vocali e la trascrizione automatica di riunioni e appunti audio.‍
• Integrazione con l’ecosistema Azure:Scontato dirlo, ma le aziende possono combinare le capacità di Azure OpenAI con altri servizi offerti dalla piattaforma Azure per creare soluzioni AI potenti e complete. Ad esempio, possono utilizzareAzure Machine Learningper addestrare modelli personalizzati,Azure Cognitive Servicesper aggiungere ulteriori capacità cognitive ed evolvere drasticamente le funzionalità di ricerca eAzure Data Lake per gestire e analizzare grandi quantità di dati.

Azure OpenAI Service: il supporto intelligente per gli sviluppatori

Per l’assistenza agli sviluppatori nella scrittura di codice, Azure OpenAI si appoggiava un tempo a Codex, un modello avanzato basato sulla stessa tecnologia alla base di GPT ma ormai da qualche tempo l’utilizzo di Codex è stato ufficialmente deprecato all’interno di Azure OpenAI.

Microsoft ha confermato che nei servizi Azure OpenAI, Codex e i modelli di codice associati non saranno più disponibili per i nuovi utenti e saranno gradualmente eliminati per gli utenti esistenti con termine ultimo per questo luglio.

L’attenzione si è infatti spostata verso l’integrazione dei modelli GPT-3.5 e GPT-4, che ora supportano la maggior parte delle funzionalità di assistenza alla programmazione precedentemente offerte da Codex. La transizione verso GPT-3.5 o GPT-4 dovrebbe essere abbastanza agevole, grazie alle risorse e ai supporti forniti da Azure OpenAI per facilitare questo passaggio​.

Questi modelli più recenti, come GPT-4, sono in grado di supportare una più ampia varietà di linguaggi di programmazione e offrire una comprensione più approfondita delle strutture del codice e delle logiche di programmazione, grazie alla loro architettura avanzata e alle loro capacità di apprendimento. Questo li rende preferibili rispetto a Codex, che era specificamente addestrato su dataset di codice ma non sfruttava le innovazioni più recenti nell’intelligenza artificiale generativa​​.

Ma quali sono quindi le caratteristiche principali di GPT-4 per assistere il lavoro degli sviluppatori di software? Vediamole meglio qui sotto:

1. Ampia comprensione del linguaggio e delle API: GPT-4 può comprendere e generare codice in una vasta gamma di linguaggi di programmazione, inclusi ma non limitati a Python, JavaScript, Java, C#, PHP, Ruby, e Go. Questo lo rende versatile per progetti che coinvolgono diverse tecnologie e ha una conoscenza dettagliata delle API moderne e delle librerie che facilita l’integrazione di strumenti e servizi esterni nel codice.‍
2. Migliorata generazione di codice: GPT-4 genera codice che è non solo funzionalmente corretto ma anche aderente alle migliori pratiche di programmazione, rendendo il codice più leggibile e mantenibile. Può produrre sia brevi frammenti di codice per risolvere problemi specifici, sia soluzioni complete per problemi complessi.‍
3. Assistente nella risoluzione di problemi: GPT-4 è capace di individuare e spiegare errori nel codice, suggerendo soluzioni o miglioramenti per risolvere bug e problemi di performance.‍
4. Supporto alla documentazione: GPT-4 può automaticamente generare commenti esplicativi e documentazione per il codice, facilitando la comprensione e la manutenzione del codice da parte degli sviluppatori e fornire spiegazioni dettagliate di blocchi di codice esistenti, utile per la revisione del codice o per comprenderne meglio il funzionamento.

Azure OpenAI vs. Microsoft Copilot: quali sono le differenze?

Microsoft Copilot e Azure OpenAI rappresentano le due soluzioni avanzate nell’ecosistema Microsoft per integrare funzionalità di intelligenza artificiale nel proprio ambiente di lavoro virtuale. Pur essendo basati sulle stesse tecnologie, i due servizi sono progettati per scopi distinti e offrono funzionalità differenti agli utenti e alle aziende che vogliono utilizzarli all’interno delle loro infrastrutture digitali.

Per i meno esperti, questo può comportare un po’ di confusione su quale dei due venga utilizzato in quale contesto. Andiamo quindi a vedere cosa li differenzia per chiarirci una volta per tutte le idee.

Microsoft Copilot è un’assistente AI integrato che potenzia l’utilizzo delle applicazioni Microsoft 365, fornendo supporto e automazione avanzata all’interno dei contesti di lavoro quotidiani. Si basa su modelli linguistici di grandi dimensioni, come GPT-4, ed è progettato per migliorare la produttività degli utenti nelle applicazioni di Microsoft 365.

Azure OpenAI, invece, è una piattaforma all’interno di Microsoft Azure che offre modelli di AI avanzati per sviluppatori e aziende, consentendo loro di creare soluzioni personalizzate e integrate con capacità di AI all’interno delle loro applicazioni.

Copilot è strettamente integrato con le applicazioni Microsoft 365 e non richiede competenze tecniche avanzate per essere utilizzato. È immediatamente accessibile agli utenti di Microsoft 365 come parte della loro suite di strumenti mentre Azure OpenAI, al contrario, richiede un minimo di competenze di sviluppo per essere implementato e personalizzato tramite API per integrarsi nelle soluzioni digitali aziendali.

Azure OpenAI, in virtù della sua versatilità e complessità, offre quindi un più alto grado di personalizzazione e può essere scalato per soddisfare le esigenze di grandi progetti aziendali a differenza di Copilot che, seppur rimanga estremamente potente come strumento, opera esclusivamente entro i confini delle applicazioni Microsoft 365.

Infine, parlando di accessibilità ai due servizi, Copilot è disponibile con licenza a parte per tutti i possessori di licenze Microsoft 365 E3 e E5 mentre Azure OpenAI è un servizio a consumo su Azure, con costi basati sull’utilizzo delle API e sulla potenza computazionale necessaria per eseguire i modelli sviluppati.

Azure OpenAI Service: casi d’uso e vantaggi

L’integrazione di Azure OpenAI nelle operazioni aziendali offre una vasta gamma di applicazioni pratiche e vantaggi strategici. Questi casi d’uso e benefici spaziano dalla semplificazione dei processi interni all’innovazione dei servizi rivolti ai clienti, supportando le aziende nel miglioramento dei loro processi.

L’automazione di compiti ripetitivi e dispendiosi in termini di tempo permette alle aziende di allocare risorse umane su attività a maggior valore aggiunto, aumentando sensibilmente la produttività e riducendo i costi operativi. In soldoni, fare molto di più con meno.

Essendo basato sulla piattaforma cloud di Azure, il servizio offre una notevole scalabilità, seppur nei limiti ben definiti degli attuali modelli GPT. Le aziende possono adattare rapidamente le loro risorse di AI alle esigenze crescenti senza dover investire in hardware o infrastrutture aggiuntive e l’integrazione senza soluzione di continuità con altri servizi Azure e strumenti Microsoft come Office 365 e Dynamics 365 consente alle aziende di sfruttare al massimo le loro attuali infrastrutture e flussi di lavoro.

Le aziende che utilizzano Azure OpenAI beneficiano anche del supporto tecnico e delle risorse estese di Microsoft. Questo include documentazione dettagliata, strumenti di sviluppo, tutorial e una comunità di esperti pronti ad assistere in ogni fase del percorso di adozione dell’AI.

E, inutile dirlo, Azure OpenAI offre soluzioni di intelligenza artificiale che rispettano i rigorosi standard di sicurezza e conformità della casa di sviluppo di Redmond. Le aziende possono gestire dati sensibili in modo sicuro, rispettando le normative locali e internazionali, come il GDPR.

I vantaggi sono dunque chiari ed evidenti, ma per chi desidera comprendere un po’ più nel pratico quali possano essere dei possibili casi d’uso per Azure OpenAI con qualche esempio ecco un elenco dei casi d’uso più comuni in cui Azure OpenAI e la sua offerta possono aiutare nel soddisfare le proprie necessità aziendali:

1. Automazione del servizio clienti: Le aziende possono utilizzare i modelli di linguaggio avanzati messi a disposizione per creare chatbot intelligenti e assistenti virtuali capaci di gestire interazioni con i clienti in modo autonomo e in tempo reale. Questi assistenti possono rispondere a domande frequenti, gestire reclami e fornire supporto tecnico, riducendo significativamente i tempi di attesa e migliorando l’efficienza del servizio clienti.‍
2. Creazione e gestione di contenuti: Con la capacità di generare testo di alta qualità, le aziende possono automatizzare la creazione di contenuti per descrizioni di prodotti, newsletter e report aziendali. Questo non solo velocizza la produzione di contenuti, ma garantisce anche coerenza e qualità, aiutando le imprese a mantenere una comunicazione efficace con il loro pubblico.‍
3. Analisi e interpretazione dei dati: Le aziende possono sfruttare le capacità di elaborazione del linguaggio naturale per analizzare grandi volumi di dati non strutturati, come feedback dei clienti, recensioni online e documentazione interna. Questo permette di estrarre rapidamente informazioni rilevanti, identificare tendenze e prendere decisioni basate su dati concreti, migliorando la reattività e l’efficacia strategica.‍
4. Sviluppo software assistito: Utilizzando GPT-4, le aziende possono potenziare i loro team di sviluppo con strumenti di programmazione assistita. Questi strumenti possono suggerire codici, automatizzare task ripetitivi e ridurre gli errori, accelerando il ciclo di sviluppo e migliorando la qualità del software.‍
5. Innovazione nei processi di Vendita e Marketing: Azure OpenAI può ottimizzare i processi di vendita e marketing attraverso l’automazione delle risposte alle richieste dei clienti, la generazione di lead qualificati e la personalizzazione delle campagne di marketing. Questo consente alle aziende di rispondere più rapidamente alle esigenze dei clienti e di incrementare il loro engagement.‍
6. Personalizzazione dei servizi: Grazie all’analisi delle preferenze e dei comportamenti degli utenti, le aziende possono personalizzare i loro servizi in modo più preciso. Questo si traduce in esperienze cliente più coinvolgenti e rilevanti, migliorando la fidelizzazione e la soddisfazione dei clienti.

Azure OpenAI Service: caratteristiche tecniche e funzionamento delle API

Quando si parla di AI, specialmente quando non si è familiari con l’argomento, si ha come l’impressione che questo tipo di tecnologie siano quasi al limite della magia e di difficile comprensione per i profani, ma non è assolutamente così. Vediamo quindi insieme un po’ più da vicino quali sono le componenti che muovono Azure OpenAI e cerchiamo di capire meglio come funzionano.

Al cuore del servizio non c’è un singolo modello, ma una famiglia in continua evoluzione di modelli sviluppati da OpenAI e resi disponibili attraverso l’infrastruttura di Azure. Ogni modello è progettato per elaborare e generare testo, codice, immagini, audio e video in linguaggio naturale, sfruttando un’architettura di rete neurale di tipo Transformer che si distingue per la sua capacità di gestire ampie sequenze di testo attraverso meccanismi di attenzione. Questi meccanismi consentono al modello di concentrarsi su parti specifiche del testo, migliorando significativamente la comprensione contestuale e la qualità della generazione del linguaggio.

La famiglia di modelli disponibili su Azure OpenAI

Uno degli aspetti più rilevanti di Azure OpenAI oggi è proprio la ricchezza e la varietà dei modelli disponibili, ciascuno ottimizzato per scenari e livelli di complessità differenti. Vediamoli insieme:

Famiglia GPT-4.1. I modelli GPT-4.1, GPT-4.1-mini e GPT-4.1-nano rappresentano la linea general purpose di punta della famiglia OpenAI. Tutti e tre condividono una context window da 1 milione di token e una knowledge cutoff di giugno 2024. Sono particolarmente adatti per task creativi, pianificazione agenziale e comprensione approfondita delle intenzioni dell’utente. Le varianti mini e nano offrono lo stesso livello qualitativo a costi progressivamente più contenuti, rendendole ideali per applicazioni che richiedono volumi elevati di richieste senza compromettere la qualità dell’output.

Famiglia GPT-4o. È il modello multimodale di riferimento di Azure OpenAI. A differenza dei modelli puramente testuali, è in grado di elaborare e generare testo, immagini e audio all’interno della stessa interazione. Le varianti GPT-realtime e GPT-audio estendono queste capacità verso le interazioni vocali in tempo reale, con bassa latenza e alta fedeltà, aprendo la strada a use case come call center automatizzati, captioning in tempo reale e assistenti vocali interattivi a livello enterprise.

Famiglia GPT-5. GPT-5 rappresenta il salto più significativo in termini di ragionamento avanzato. Disponibile nelle varianti Standard, Pro, mini e nano, offre capacità di problem solving complesso, logical reasoning e pianificazione multi-step che lo rendono particolarmente indicato per applicazioni enterprise che richiedono un livello di precisione e profondità analitica superiore. La variante Pro è pensata per i casi d’uso più esigenti, mentre GPT-5-nano porta queste capacità su scenari ad altissimo volume con un costo per token estremamente contenuto.

o4-mini: reasoning a basso costo. Per chi necessita di capacità di ragionamento avanzato senza i costi dei modelli più grandi. Si tratta di un modello compatto ed efficiente, ottimizzato per task di matematica, coding e analisi visiva. Supporta una context window da 200.000 token e, grazie al suo rapporto qualità-costo, è particolarmente indicato per applicazioni che richiedono elaborazioni complesse ad alto volume.

Modelli specializzati. Accanto ai modelli linguistici general purpose, Azure OpenAI mette a disposizione una serie di modelli dedicati a modalità specifiche:

• Whisper e transcribe-mini: modelli per la trascrizione audio e il riconoscimento vocale, con supporto multilingua e alta accuratezza anche in contesti rumorosi, ideali per la trascrizione automatica di riunioni, call center e contenuti audio aziendali.
• DALL-E e GPT-image-1: modelli per la generazione e l’editing di immagini a partire da istruzioni testuali. GPT-image-1 in particolare migliora significativamente il rendering del testo nelle immagini e supporta l’input visivo per editing contestuale.
• Sora: modello generativo per la creazione di contenuti video a partire da prompt testuali, ora disponibile su Azure AI Foundry con deployment sicuro e scalabile su infrastruttura enterprise.
• Computer-Using Agent (CUA): modello specializzato che consente all’AI di interagire direttamente con interfacce grafiche, navigare applicazioni e automatizzare task multi-step attraverso semplici istruzioni in linguaggio naturale.‍

L’infrastruttura che li supporta

Microsoft Azure fornisce a tutti questi modelli l’infrastruttura sottostante che rende possibile la loro implementazione ed esecuzione. Il servizio gestisce le richieste AI attraverso un bilanciamento del carico intelligente e l’ottimizzazione delle risorse, assicurando che le query vengano elaborate in modo efficiente e con bassa latenza. Le tecniche di caching sono utilizzate per migliorare ulteriormente le prestazioni e ridurre il tempo di risposta per richieste ripetitive e in più la piattaforma offre strumenti avanzati di monitoraggio e analisi per tracciare le prestazioni dei modelli, l’utilizzo delle risorse e l’efficienza operativa.

Azure Monitor e Application Insights forniscono metriche dettagliate e analisi per comprendere l’uso e l’impatto delle implementazioni AI, facilitando la continua ottimizzazione delle operazioni. Questo consente una gestione fluida del processo, dalla preparazione dei dati alla distribuzione del modello. Il punto di accesso unificato a tutti questi strumenti è oggi Azure AI Foundry, la piattaforma unificata di Microsoft che ha sostituito il precedente Azure OpenAI Studio e che raccoglie in un unico ambiente la sperimentazione, il deploy, il monitoraggio e la gestione delle applicazioni AI. Attraverso Foundry è possibile accedere non solo ai modelli OpenAI, ma a un catalogo che supera gli 11.000 modelli, tutti ospitati e gestiti sull’infrastruttura enterprise di Azure. Un ulteriore vantaggio è la gestione flessibile del Provisioned Throughput cross-model: è possibile riservare e distribuire capacità elaborativa non più vincolata a un singolo modello, ma condivisa tra modelli diversi, OpenAI e non, per una gestione dei costi e delle risorse più efficiente e adattabile alle esigenze reali del business.

Azure offre inoltre robusti meccanismi di sicurezza, tra cui l’autenticazione a più fattori e la crittografia dei dati, garantendo che le implementazioni siano sicure e conformi alle normative internazionali come GDPR e HIPAA. Infine, Azure OpenAI può integrarsi con servizi come Azure Machine Learning, Azure AI Search e Microsoft Fabric, che offrono strumenti per creare e gestire pipeline complete di machine learning, semplificando enormemente l’implementazione di soluzioni AI complesse.

Azure OpenAI API: cosa sono e a cosa servono

Azure OpenAI si integra senza soluzione di continuità con altri servizi cognitivi di Microsoft Azure, creando un ecosistema completo di capacità AI utili in ogni scenario e situazione. Le API di Azure OpenAI consentono agli sviluppatori di integrare facilmente le funzionalità dei modelli GPT nelle loro applicazioni attraverso endpoint RESTful. Questi endpoint possono essere utilizzati per inviare richieste di completamento, traduzione o generazione di testo e codice, rendendo l’intelligenza artificiale accessibile e facilmente implementabile.

La personalizzazione dei modelli tramite il fine-tuning è un’altra caratteristica delle API di Azure OpenAI che permette alle aziende di adattare i modelli generici alle proprie specifiche esigenze. Questo è particolarmente utile per compiti che richiedono una comprensione profonda più specifica di domini particolari, come il supporto clienti personalizzato o la generazione di contenuti specifici.

Tuttavia è una soluzione a cui difficilmente si arriva e si preferisce di solito l’utilizzo del pattern RAG (Retrieval-Augmented Generation) che permette ad Azure OpenAI di lavorare efficacemente con documenti per cui non è stato addestrato specificamente.

In pratica, quando si presenta una richiesta che richiede conoscenze specifiche non direttamente presenti nel modello addestrato, il sistema RAG recupera informazioni pertinenti da una base di dati o un corpus di documenti esterni. Questi documenti recuperati sono quindi utilizzati come contesto aggiuntivo per il modello GPT-4, che può elaborare e generare risposte basate sia sulla sua conoscenza pregressa sia sulle informazioni aggiuntive recuperate. Questa è una soluzione molto più comune e semplice rispetto al fine-tuning ed è utilizzata nella maggioranza dei casi.

Struttura delle richieste API

Le richieste alle API di Azure OpenAI seguono il formato standard delle richieste REST, con payload JSON che specificano i parametri dell’interazione desiderata con il modello AI. In parole povere queste API permettono agli sviluppatori di integrare facilmente funzionalità AI avanzate nelle loro applicazioni tramite semplici chiamate HTTP.

La sintassi delle richieste è progettata per essere intuitiva, ma al tempo stesso sufficientemente flessibile da consentire una personalizzazione approfondita delle operazioni AI. Vediamone un piccolo esempio:

POST https://.openai.azure.com/openai/deployments//completions?api-version=2023-03-15-preview -H “Content-Type: application/json” \ -H “api-key: YOUR_API_KEY” \ -d ”{ “prompt”: “Translate the following English text to French: ‘Hello, how are you?’”, “max_tokens”: 50, “temperature”: 0.7, “top_p”: 0.95, “n”: 1, “stream”: false} “In questo caso, rappresenta l’URL dell’istanza dell’API Azure, mentre è l’identificatore del modello specifico che si desidera utilizzare. I parametri come max_tokens, temperature e top_p permettono di configurare l’output del modello in termini di lunghezza, creatività e probabilità delle risposte. YOUR_API_KEY sarà la chiave generata dalla risorsa di Azure OpenAI per potersi autenticare e effettuare richieste.

Elaborazione delle richieste

Quando una richiesta viene inviata alle API di Azure OpenAI, segue un flusso di elaborazione che coinvolge diversi passaggi chiave che andiamo adesso ad analizzare:

• Autenticazione e autorizzazione: Prima che la richiesta possa essere elaborata, viene autenticata tramite token di accesso forniti durante la creazione dell’istanza dell’API. Ci sono due metodi di autenticazione con una risorsa Azure OpenAI, il primo tramite una API key generata dal pannello di controllo della risorsa e il secondo tramite un token generato con Entra ID, garantendo che solo i clienti autorizzati possano accedere ai modelli AI.‍
• Parsing della richiesta: La richiesta JSON viene analizzata per verificare la validità dei parametri. Qualsiasi errore di sintassi o parametro non valido viene segnalato con un codice di errore HTTP 400 (Bad Request) e un messaggio di errore descrittivo.‍
• Instradamento al modello: Una volta validata, la richiesta viene instradata al modello AI specificato tramite il deployment ID. Questo instradamento avviene all’interno dell’infrastruttura cloud di Azure, dove il modello AI è in esecuzione su hardware ottimizzato per il calcolo AI.‍
• Elaborazione da parte del modello: Il modello AI elabora il prompt fornito e genera una risposta.‍
• Generazione dell’output: L’output generato dal modello viene formattato in base ai parametri specificati nella richiesta (nell’esempio fornito in precedenza max_tokens, temperature). Il modello calcola la probabilità di ogni token di essere il successivo nella sequenza, utilizzando la distribuzione probabilistica per generare il testo più plausibile.‍
• Restituzione della risposta: La risposta finale viene compilata in un formato JSON e restituita al client tramite una risposta HTTP. Questa risposta include il testo generato e informazioni aggiuntive come l’utilizzo dei token.

Sicurezza e accesso

Le API di Azure OpenAI sono protette tramite meccanismi di autenticazione che utilizzano i protocolli OAuth2.0 e Azure AD per controllare l’accesso. Ogni chiamata all’API richiede un token di accesso valido, ottenuto attraverso l’autenticazione con un account Azure. Questo token è incluso nelle intestazioni HTTP delle richieste come Authorization: Bearer .

Azure supporta anche l’utilizzo di chiavi API come metodo di autenticazione alternativo, fornendo un modo semplice per integrare le API in applicazioni che non supportano OAuth2.0. Queste chiavi API devono essere mantenute sicure e possono essere gestite tramite il portale di Azure, dove è possibile generare e revocare chiavi come e quando questo risulti necessario.

Monitoraggio e logging

Per garantire la visibilità e la gestione continua delle operazioni, Azure OpenAI fornisce strumenti avanzati di monitoraggio. Azure Monitor offre metriche in tempo reale e analisi dettagliate sull’uso delle API, la latenza delle risposte e l’utilizzo dei token. Questi strumenti consentono agli sviluppatori di monitorare le prestazioni delle loro applicazioni, identificare colli di bottiglia e ottimizzare l’uso delle risorse.

Le funzionalità di logging dettagliato permettono di tracciare ogni chiamata API, registrando informazioni cruciali come l’ID della richiesta, i parametri inviati e le risposte generate. Questo livello di dettaglio è fondamentale per il debugging e l’ottimizzazione delle applicazioni, offrendo una visione completa di come le API vengono utilizzate e performano in ambienti di produzione.

Azure OpenAI Pricing: licenze e costi

Quando si tratta di utilizzare il servizio di Azure OpenAI, è fondamentale comprendere le diverse opzioni di pricing disponibili. Microsoft ha progettato il modello di pricing per essere flessibile e scalabile, adattandosi alle esigenze di diverse tipologie di aziende, dalle startup alle grandi multinazionali.

L’accesso ai servizi OpenAI su Azure è fornito agli utenti con una sottoscrizione Azure attiva. Ciò consente alle aziende di integrare le API OpenAI nei loro sistemi con un modello di licenza pay-as-you-go, con cui si paga solo per l’uso effettivo.

C’è da sottolineare come però la disponibilità del servizio possa essere influenzata dalla regione Azure e che non tutte le regioni sono coperte o offrono l’intera gamma di modelli AI messi a disposizione dal servizio. Se si vuole sapere se la propria regione è coperta e quali modelli mette a disposizione si possono consultare le tabelle messe a disposizione da Microsoft (rispettivamente qui e qui).

Per le organizzazioni con esigenze specifiche o che prevedono un uso intensivo, Microsoft offre piani personalizzati. Questi piani possono includere sconti basati sul volume, impegni di utilizzo e termini di pagamento flessibili. Le grandi imprese possono negoziare contratti che includono sia i servizi Azure OpenAI che altri servizi Azure, ottimizzando così i costi complessivi.

Per università, laboratori di ricerca e altre organizzazioni non profit, Microsoft offre piani speciali che forniscono accesso a prezzi ridotti o sconti per l’utilizzo di Azure OpenAI. Questo supporta l’innovazione e lo sviluppo di nuove applicazioni senza gravare eccessivamente sui budget spesso limitati di queste organizzazioni.

Microsoft ha anche programmi specifici per le startup che possono beneficiare di crediti Azure gratuiti, accesso a risorse di mentoring e supporto tecnico per aiutarle a scalare le loro operazioni e sfruttare al meglio i servizi Azure OpenAI.

Il pricing per Azure OpenAI è principalmente basato sull’utilizzo. Questo significa che i costi variano a seconda della quantità di risorse utilizzate: quindi, il tipo di modello impiegato e la dimensione delle operazioni eseguite.

La tariffazione per Azure OpenAI è determinata principalmente da due fattori, che sono:

• Unità di calcolo: Azure addebita le risorse computazionali utilizzate, spesso misurate in base al numero di token processati o generati. I token sono sequenze di testo che rappresentano unità linguistiche elaborate dai modelli OpenAI. Un token non si può descrivere con una semplice regola ma, con buona approssimazione, si può dire che 100 token corrispondono a circa 75 parole.‍
• Tipo di modello: Diversi modelli hanno costi di utilizzo differenti. Ad esempio, modelli più avanzati come GPT-4 possono avere un costo più elevato rispetto a modelli meno complessi.‍ È quindi necessario per ogni tipologia di business implementare le migliori pratiche per ottimizzare i costi quando si usufruisce dei servizi di Azure OpenAI e adottare strategie specifiche di utilizzo costruite su misura per la propria azienda.

Fondamentale per chiunque, quindi, familiarizzare sin da subito con gli strumenti di monitoraggio di Azure per tenere traccia dell’uso delle risorse e dei costi associati, identificare le aree in cui si potrebbe ridurre l’utilizzo o ottimizzare l’efficienza.

Conclusioni

Per chiudere la nostra panoramica su Azure OpenAI non si può fare altro che ribadire come rappresenti un punto di svolta nella gestione e nell’implementazione dell’intelligenza artificiale per le aziende. Integrando la potenza delle tecnologie avanzate di AI di OpenAI con l’infrastruttura scalabile e sicura di Microsoft Azure, le imprese possono ottenere strumenti concreti per modernizzare le loro operazioni.

In un’epoca in cui l’AI sta rapidamente diventando una componente essenziale per il successo aziendale, Azure OpenAI offre la piattaforma perfetta per adottare queste tecnologie in modo efficace e sicuro e le aziende disposte a dargli una chance non si limiteranno soltanto ad adottare strumenti di ultima generazione per le loro infrastrutture digitali.

La gamma di servizi offerti consente alle aziende di affrontare sfide complesse, ottimizzare i processi e innovare nei loro settori e i modelli messi a disposizione non solo possono aiutare ogni tipo di business a rimanere competitivo nel proprio settore di mercato, ma preparano anche a sfruttare le opportunità emergenti nel panorama tecnologico globale.

Non resta dunque che invitarvi a utilizzare il comodo strumento di calcolo offerto da Microsoft per stimare i costi specifici per la propria azienda in base ad area geografica, valuta utilizzata per il pagamento e tempo d’impiego di ognuno dei servizi usufruibili (calcolabile per ore o per mesi) e trovare la soluzione d’impiego più adatta per le proprie esigenze.

FAQ su Azure OpenAI Service

Che cos’è Azure OpenAI Service?Azure OpenAI Service è una piattaforma offerta da Microsoft che integra i modelli AI avanzati di OpenAI, come GPT-4, nell’infrastruttura cloud di Azure. Permette agli sviluppatori di utilizzare questi modelli per compiti come l’elaborazione del linguaggio naturale, la generazione di testi e l’apprendimento automatico, facilitando la creazione di applicazioni basate sull’intelligenza artificiale.

Come possono le aziende utilizzare Azure OpenAI Service?Le aziende possono utilizzare Azure OpenAI Service per automatizzare il servizio clienti, generare contenuti, analizzare dati e supportare lo sviluppo software. Il servizio aiuta a migliorare l’efficienza e permette la creazione di soluzioni AI personalizzate.

Quali sono i vantaggi di Azure OpenAI Service per gli sviluppatori?Azure OpenAI Service offre agli sviluppatori strumenti per migliorare le attività di programmazione, come la generazione di codice, l’assistenza alla risoluzione dei problemi e la documentazione automatica. Supporta una vasta gamma di linguaggi di programmazione e aiuta a migliorare la qualità e la produttività del codice.

In cosa si differenzia Azure OpenAI Service da Microsoft Copilot?Azure OpenAI Service è una piattaforma versatile per sviluppatori, che consente di integrare l’AI nelle applicazioni, richiedendo alcune competenze tecniche. Microsoft Copilot, invece, è un assistente AI integrato nelle applicazioni Microsoft 365, progettato per migliorare la produttività senza richiedere una vasta conoscenza tecnica.

Quali opzioni di prezzo sono disponibili per Azure OpenAI Service?Azure OpenAI Service funziona con un modello di pagamento a consumo, con costi basati sull’uso, come il numero di token elaborati e il tipo di modello AI utilizzato. Microsoft offre piani di prezzo personalizzati per grandi aziende, startup e organizzazioni non profit, garantendo flessibilità e scalabilità.

Come supporta Azure OpenAI Service la generazione di contenuti basati sull’AI?Azure OpenAI Service utilizza modelli come GPT-4 per generare automaticamente testi di alta qualità. Questa capacità è utile per creare risposte automatizzate, descrizioni di prodotti, newsletter e rapporti aziendali, migliorando l’efficienza comunicativa.

Qual è il ruolo di Azure OpenAI Service nell’automazione del servizio clienti?Azure OpenAI Service consente la creazione di chatbot intelligenti e assistenti virtuali in grado di gestire autonomamente le interazioni con i clienti, riducendo i tempi di attesa e migliorando l’efficienza complessiva delle operazioni di servizio clienti.

Come funzionano le API di Azure OpenAI?Le API di Azure OpenAI permettono agli sviluppatori di interagire con modelli di AI tramite endpoint RESTful, abilitando funzioni come il completamento del testo e la traduzione. Le API supportano la personalizzazione attraverso parametri e l’accesso sicuro tramite chiavi API o OAuth2.0.

Cos’è il pattern RAG e quando si usa con Azure OpenAI?RAG (Retrieval-Augmented Generation) permette ad Azure OpenAI di rispondere usando documenti aziendali non presenti nel training del modello. Il sistema recupera informazioni rilevanti da una knowledge base e le passa come contesto al modello, evitando il fine-tuning costoso.

Azure OpenAI è più sicuro dell’API pubblica di OpenAI?Sì. Azure OpenAI elabora i dati all’interno del tenant Azure del cliente, supporta reti private virtuali, rispetta gli impegni di conformità enterprise Microsoft e garantisce che i dati non vengano usati per addestrare i modelli, a differenza dell’API pubblica.