Smaller, less compute-intensive models for generative AI solutions
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Les prix ne sont que des estimations et ne sont pas destinés à être des devis réels. Le prix réel peut varier selon le type de contrat conclu avec Microsoft, la date d'achat et le taux de change. Les prix sont calculés en dollars américains et convertis à l'aide des taux de clôture au comptant de Londres saisis au cours des deux jours ouvrables précédant le dernier jour ouvrable de la fin du mois précédent. Si les deux jours ouvrables précédant la fin du mois tombent un jour férié sur les principaux marchés, le jour de fixation des taux est généralement le jour précédant immédiatement les deux jours ouvrables. Ce taux s'applique à toutes les transactions du mois à venir. Connectez-vous au calculateur de prix Azure pour voir les prix en fonction de votre programme/offre actuel avec Microsoft. Contactez un spécialiste des ventes Azure pour plus d'informations sur les prix ou pour demander un devis. Consultez les questions fréquemment posées sur la tarification Azure.
Les services fédéraux américains (US Government) peuvent acheter les services Azure Government auprès d’un fournisseur de solutions de licence, sans engagement financier initial, ou directement par le biais d’un abonnement en ligne avec paiement à l’utilisation.
Important : le prix en réal brésilien est donné à titre indicatif uniquement ; s’agissant d’une transaction internationale, le prix final dépend du taux de change et de la présence éventuelle de taxes. Aucun eNF ne sera émis.
Les services fédéraux américains (US Government) peuvent acheter les services Azure Government auprès d’un fournisseur de solutions de licence, sans engagement financier initial, ou directement par le biais d’un abonnement en ligne avec paiement à l’utilisation.
Important : le prix en réal brésilien est donné à titre indicatif uniquement ; s’agissant d’une transaction internationale, le prix final dépend du taux de change et de la présence éventuelle de taxes. Aucun eNF ne sera émis.
Pricing details:
Language models
| Models | Context | Input (Per 1,000 tokens) | Output (Per 1,000 tokens) |
|---|---|---|---|
| Phi-3-mini-4k-instruct | 4K | $- | $- |
| Phi-3-mini-128k-instruct | 128K | $- | $- |
| Phi-3.5-mini-instruct | 128K | $- | $- |
| Phi-3-small-8k-instruct | 8K | $- | $- |
| Phi-3-small-128k-instruct | 128K | $- | $- |
| Phi-3-medium-4k-instruct | 4K | $- | $- |
| Phi-3-medium-128k-instruct | 128K | $- | $- |
| Phi-3.5-MoE-instruct | 128K | $- | $- |
Fine-tuning models
| Models | Training per 1,000 tokens | Hosting per hour | Input Usage per 1,000 tokens | Output Usage per 1,000 tokens |
|---|---|---|---|---|
| Phi-3-mini-4k-instruct | $- | $- | $- | $- |
| Phi-3-mini-128k-instruct | $- | $- | $- | $- |
| Phi-3-medium-4k-instruct | $- | $- | $- | $- |
| Phi-3-medium-128k-instruct | $- | $- | $- | $- |
Vision Model
| Models | Context | Input (Per 1,000 tokens) | Output (Per 1,000 tokens) |
|---|---|---|---|
| Phi-3.5-vision-instruct | 128K | $- | $- |
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