Azure OpenAI eller OpenAI direkte?
Samme modeller, forskellige aftaler. Azure OpenAI kører OpenAIs modeller i Microsofts cloud med EU-regioner, private endpoints og Microsofts databehandleraftale, og det er ofte det enkleste for organisationer der allerede har en Azure-aftale. OpenAIs eget API giver hurtigere adgang til nye modeller og en lettere start, men så er det OpenAIs vilkår der styrer datahåndteringen. GDPR-arbejdet skal gøres i begge spor.
Azure OpenAI over for OpenAIs eget API er en usædvanlig sammenligning: Modellerne er grundlæggende de samme. Det I vælger mellem, er to aftalepakker, to infrastrukturer og to tempi, og det er ofte GDPR-detaljerne der afgør valget.
Samme modeller, to aftaleveje
Via Azure OpenAI kører I OpenAIs modeller som en tjeneste i Microsofts cloud: Microsofts aftaler, Microsofts datacentre, Microsofts support og fakturering. Via OpenAIs API køber I direkte fra kilden: OpenAIs vilkår, OpenAIs valg af infrastruktur og den hurtigst mulige adgang til det nyeste.
Forskellen lyder administrativ, men den styrer tre ting der kan mærkes i hverdagen: hvilke vilkår for datahåndtering der gælder, hvilke tekniske greb I kan skrue på, og hvor hurtigt nye modeller når frem til jer.
Datahåndtering, EU-regioner og databehandleraftale
Begge veje tilbyder erhvervsvilkår hvor jeres data ikke bruges til at træne modeller, men mekanikken er forskellig.
- Azure OpenAI: I vælger selv region for behandlingen, herunder EU-regioner og en EU-afgrænset datazone. Trafikken kan isoleres med private endpoints, og behandlingen er omfattet af Microsofts databehandleraftale, den samme aftaleramme som organisationens øvrige Azure-tjenester.
- OpenAI direkte: lettere at komme i gang med, med databehandleraftale for erhvervskunder og EU-residency som konfigurationsvalg for API-data. Færre infrastrukturelle greb, men et tydeligt fokus på at gøre det vigtigste, lagringssted og retention, konfigurerbart.
For begge gælder det samme hjemmearbejde: EU-behandling er et aktivt valg der skal konfigureres og verificeres for hver tjeneste, databehandleraftalen skal matche jeres faktiske brug, og oplysninger om lagring, retention og underdatabehandlere skal foreligge skriftligt. Vilkårene udvikler sig desuden løbende, så tjek den aktuelle status før I underskriver en aftale.
Enterprise-greb over for modeltempo
Azure-vejens styrke er styring: private endpoints, netværksisolering, valg af region, SLA’er, rollebaseret adgang og integration med organisationens eksisterende værktøjer til sikkerhed og overvågning. Er I en organisation hvor hver ny tjeneste skal igennem en sikkerhedsgennemgang og opfylde indkøbskrav, er det argumenter der vejer tungt.
OpenAI-vejens styrke er tempo og bredde: Nye modeller, funktioner og værktøjer lander normalt først i OpenAIs eget API, dokumentationen og økosystemet bevæger sig hurtigt, og vejen fra idé til fungerende prototype er kort. For produktvirksomheder der konkurrerer på AI-funktionalitet, kan de ugers eller måneders forspring være mere værd end de infrastrukturelle greb.
Pris og kvoter
Tokenpriserne ligger i samme størrelsesorden på begge veje, og det er sjældent her beslutningen afgøres. Forskellene ligger i strukturen: Azure arbejder med kvoter pr. region og model og mulighed for reserveret kapacitet til forudsigelig gennemstrømning mens OpenAI bruger forbrugsniveauer hvor loftet hæves i takt med jeres historik. Har I store, jævne volumener, er reserveret kapacitet værd at regne på; har I ujævne eller voksende volumener, er fleksibiliteten ved den direkte vej ofte enklere.
Sammenligningen samlet
| Sammenligningspunkt | Azure OpenAI hhv. OpenAI direkte |
|---|---|
| Aftale og DPA | Microsofts aftaleramme og databehandleraftale, hhv. OpenAIs erhvervsvilkår og DPA |
| EU-behandling | Eget valg af region og EU-datazone, hhv. EU-residency som konfigurationsvalg |
| Netværk og styring | Private endpoints, SLA og rollestyring, hhv. enklere opsætning med færre greb |
| Adgang til modeller | Nye modeller med en vis forsinkelse, hhv. først med det nyeste |
| Kapacitet | Kvoter og reserveret kapacitet, hhv. forbrugsniveauer der vokser med volumen |
Sådan vælger I
Et scenarie: En bank med en eksisterende Azure-aftale, sikkerhedskrav om netværksisolering og en indkøbsafdeling der kræver etablerede aftalerammer, vælger Azure OpenAI. Beslutningen handler om styring, ikke om modeller. En SaaS-virksomhed der bygger AI-funktioner ind i sit produkt og vil kunne bruge hver ny modelrelease samme uge som den udkommer, går direkte til OpenAIs API og konfigurerer EU-residency.
Mange organisationer ender desuden med begge: Azure til interne flows med følsomme data, den direkte vej til produktnære eksperimenter. Fordi modellerne er de samme, er det en usædvanlig billig tosporsløsning, forudsat at I bygger bag jeres eget abstraktionslag så valget af vej kan ændres uden ombygning. Hos Weapp hjælper vi gerne med at sætte den arkitektur op og regne på jeres faktiske volumen. Kontakt os eller læs mere om vores AI-løsninger.
Ofte stillede spørgsmål
Er modellerne identiske i Azure OpenAI og OpenAIs API?
Grundlæggende er det de samme modelfamilier, men udbuddet adskiller sig i tid og detaljer: Nye modeller og funktioner udkommer ofte først i OpenAIs eget API, og versioner, tilgængelighed pr. region og udfasningsplaner kan variere mellem platformene. Tjek at præcis den modelversion I har brug for, findes på den vej I vælger.
Hvilken vej er bedst set fra et GDPR-perspektiv?
Ingen af dem er automatisk godkendt. Begge kræver en databehandleraftale, en risikovurdering og dokumenterede konfigurationsvalg. Azure giver flere infrastrukturelle greb som EU-regioner og netværksisolering mens OpenAI tilbyder EU-residency for API-data. Det afgørende er hvad I konfigurerer og kan påvise, ikke logoet.
Hvad er private endpoints, og hvorfor betyder de noget?
Et privat endpoint lader trafikken mellem jeres systemer og AI-tjenesten gå gennem jeres eget virtuelle netværk i stedet for over det offentlige internet. Det mindsker angrebsfladen og er ofte et krav i sikkerhedsgennemgange hos større organisationer. Det er en af Azure-vejens tydeligste fordele.
Hvordan adskiller priserne sig mellem de to veje?
Tokenpriserne ligger i samme størrelsesorden, men strukturerne er forskellige: Azure tilbyder reserveret kapacitet til forudsigelig gennemstrømning og styrer adgangen via kvoter pr. region mens OpenAI arbejder med forbrugsniveauer der vokser med jeres volumen. Regn på jeres egen belastning med de aktuelle prislister.
Kan vi skifte vej senere uden at bygge om?
Ja, hvis løsningen bygges leverandørneutralt med sit eget abstraktionslag. Fordi det er de samme underliggende modeller, er skiftet mellem netop de to veje blandt de nemmeste i AI-landskabet. Det der ændres, er autentificering, endpoints og aftaler, ikke prompts og adfærd.