この記事では、Azure OpenAI Serviceについてなるべく入門者向けにわかりやすくまとめています。
Azure OpenAI Service vs OpenAI API
ここで、OpenAIのAPIとの使い分けの仕方を知りたいと思った方も多いでしょう。
OpenAIのモデルを使用したい場合は、「Azure OpenAI Service」と「OpenAIが公開していのAPI」があります。
ここから、それぞれの長所と短所を比較していきたいと思います。
Azure OpenAI Service > OpenAI API
まずOpenAI APIよりもAzure OpenAI Serviceの方が優れていることは次のとおりです。
- 可用性
- セキュリティ
- データプライバシー
- サポート
- レスポンスの速度
- レスポンスの安定性
まずAzure OpenAI Serviceを用いる場合、99.9%のSLA（Service Level Agreement）すなわちサービス品質保証があり、サーバーの可用性に力が入っています。一方で、OpenAI APIはSLAはないため、今後Azure OpenAI Serviceの方が可用性に優れている可能性は高いです。
次に、Azure OpenAI Serviceを用いる場合、OpenAIのAPIにはできない次のことができます。
-
VNet内部での利用制限
- 外部のネットワークから仮想ネットワークに侵入されない限り、モデルへ不正アクセスさせないことができます。
-
アクセス制御や不正アクセスの監視
- Azure ADとの親和性が高く、IAMベースで監視ができます。
-
プロンプトインジェクション対策
- コンテンツフィルターが初期搭載されており、完全ではありませんが、プロンプトに基づいてフィルタリングしてくれます。
さらに、Azure OpenAI Serviceを用いる場合、データをAzureのサーバー上に保管できるという点でデータプライバシーやガバナンスの基準も高いです。
もちろんOpenAIのサーバーもなるべく安全に管理されていますが、大企業だとデータを保管できるサーバーの制約が強いため、自社のAzureクラウドの中で完結するのは非常に強みだと考えられます。
4つ目に、OpenAI APIに比べて、Azure OpenAI Serviceはサポート面で優れています。
無料でサポートしてくれるOpenAI APIに比べて、有料でサポート契約を結べるAzure OpenAI Serviceの方が、何かあったときに、責任を持って対応してくれることが想定されます。
5つ目に、OpenAI APIに比べて、Azure OpenAI Serviceの方がレスポンス速度が高いことが期待できます。また、6つ目にレスポンスの安定性が高いことも期待できます。
こちらは、lazy-kzさんという方がQiitaの記事で実験しており、Azure OpenAI Serviceの方がレスポンスまでに遅延時間が短い上、時間帯ごとのレスポンスタイムのばらつきも少ないことを報告しています。
公式でそういった発表はされていない上、今後もこの傾向が見られるかはわかりませんが、Microsoftに優秀なインフラエンジニアが在籍していることと、OpenAIがかなりの量のトラフィックを扱っていることを考えると、納得感のある結果だと私は思います。
Azure OpenAI Service = OpenAI API
次に、Azure OpenAI ServiceとOpenAI APIで変わらないことは次のとおりです。
- モデルの精度
- 利用料金
まずどちらも同じモデルを用いるため、精度は変わりません。
また、現時点では、利用料金も同じ価格で設定されています。
Azure OpenAI Service < OpenAI API
最後に、Azure OpenAI ServiceよりもOpenAI APIの方が優れていることは次のとおりです。
- 最新モデルへのアクセシビリティ
- 構築コスト
- 運用コスト
- 学習リソース
まずOpenAI APIの方が「最新モデルへのアクセシビリティ」が優れています。
OpenAI API側で先に最新のモデルが利用可能になり、少し遅れてから、Azure OpenAI Serviceで利用可能になります。
次に、Open APIを利用する場合は、Azure OpenAI Serviceで行う必要があるクラウドインフラの構築コストを圧縮できます。
同様に、運用コストも抑えられるでしょう。
最後に、Azure OpenAI Serviceに比べて、OpenAI APIは豊富な学習リソースがウェブ記事や動画として存在する点で優れています。
Azure OpenAI ServiceとOpenAI APIの使い分け
ここまで説明した特徴から私は次のように使い分けることをオススメします。
まずAzure OpenAI Serviceを使うべきケースは次のとおりです。
- 高いセキュリティを重視する場合。
- 高いプライバシーを重視する場合。
- サービスの可用性を重視する場合。
- レスポンスタイムを重視する場合。
- 開発予算に余裕がある場合。
次に、OpenAI APIを使うべきケースは次の通りです。
- 最新のモデルをクイックに使いたい場合。
- 安価な予算で実装したい場合。
- スピード感を持って実装したい場合。
| 項目 | Azure OpenAI Service | OpenAI API |
|---|---|---|
| 最新モデルへのアクセシビリティ | △ （少し遅れて使用可能） | ◎ （最新モデルを使用可能） |
| 構築コスト | △ | ○ |
| 運用コスト | △ | ○ |
| 学習リソース | △ | ○ |
| モデルの精度 | ○ | ○ |
| 料金 | ○ | ○ |
| 可用性 | ○ | △ |
| セキュリティ | ○ | △ |
| データプライバシー | ○ | △ |
| サポート | ○ | △ |
| レスポンスの安定性（遅延） | ○ | △ |
| モデルの速度 | ○ | △ |
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