Azure OpenAI eller OpenAI direkte?
Samme modeller, ulike avtaler. Azure OpenAI kjører OpenAIs modeller i Microsofts sky med EU-regioner, private endepunkter og Microsofts databehandleravtale. Det er ofte enklest for organisasjoner som allerede har en Azure-avtale. OpenAIs eget API gir raskere tilgang til nye modeller og enklere oppstart, men da reguleres datahåndteringen av OpenAIs vilkår. GDPR-arbeidet må gjøres i begge sporene.
Azure OpenAI mot OpenAIs eget API er en uvanlig sammenligning: Modellene er i bunn og grunn de samme. Det dere velger mellom, er to avtalepakker, to infrastrukturer og to tempoer, og ofte er det detaljene i personvernforordningen (GDPR) som avgjør valget.
Samme modeller, to avtaleveier
Gjennom Azure OpenAI kjører dere OpenAIs modeller som en tjeneste i Microsofts sky: Microsofts avtaler, Microsofts datasentre, Microsofts support og fakturering. Gjennom OpenAIs API kjøper dere direkte fra kilden: OpenAIs vilkår, OpenAIs valg av infrastruktur og raskest mulig tilgang til det nyeste.
Forskjellen høres administrativ ut, men den styrer tre ting som merkes i hverdagen: hvilke vilkår for datahåndtering som gjelder, hvilke tekniske innstillinger dere kan justere, og hvor raskt nye modeller når frem til dere.
Datahåndtering, EU-regioner og databehandleravtale
Begge veiene tilbyr vilkår for bedriftskunder der dataene deres ikke brukes til modelltrening, men mekanikken er ulik.
- Azure OpenAI: Dere velger selv region for behandlingen, inkludert EU-regioner og en datasone avgrenset til EU. Trafikken kan isoleres med private endepunkter, og behandlingen reguleres av Microsofts databehandleravtale, den samme avtalerammen som gjelder for organisasjonens øvrige Azure-tjenester.
- OpenAI direkte: enklere å komme i gang, med databehandleravtale for bedriftskunder og EU-residens som konfigurasjonsvalg for API-data. Færre innstillinger i infrastrukturen, men et tydelig fokus på å gjøre det viktigste, lagringssted og lagringstid, konfigurerbart.
For begge gjelder den samme hjemmeleksen: EU-behandling er et aktivt valg som skal konfigureres og verifiseres for hver tjeneste, databehandleravtalen skal samsvare med den faktiske bruken, og svar om lagring, lagringstid og underleverandører skal foreligge skriftlig. Vilkårene utvikler seg dessuten fortløpende, så sjekk gjeldende status før avtalen signeres.
Enterprise-innstillinger mot modelltempo
Styrken til Azure-veien er styring: private endepunkter, nettverksisolering, regionvalg, SLA-er, rollebasert tilgang og integrasjon med organisasjonens eksisterende verktøy for sikkerhet og overvåking. Er dere en organisasjon der hver ny tjeneste må gjennom sikkerhetsgjennomgang og oppfylle innkjøpskrav, er dette argumenter som veier tungt.
Styrken til OpenAI-veien er tempo og bredde: Nye modeller, funksjoner og verktøy lander normalt først i OpenAIs eget API, dokumentasjonen og økosystemet beveger seg raskt, og veien fra idé til fungerende prototyp er kort. For produktselskaper som konkurrerer med AI-funksjonalitet, kan de ukene eller månedene med forsprang være verdt mer enn innstillingene i infrastrukturen.
Pris og kvoter
Tokenprisene ligger på omtrent samme nivå i begge veiene, og det er sjelden der beslutningen tas. Forskjellene sitter i strukturen: Azure arbeider med kvoter per region og modell og gir mulighet for reservert kapasitet for forutsigbar gjennomstrømning, mens OpenAI bruker bruksnivåer der taket heves i takt med historikken deres. Har dere store, jevne volumer, er reservert kapasitet verdt å regne på. Har dere ujevne eller voksende volumer, er fleksibiliteten i direkteveien ofte enklere.
Sammenligningen samlet
| Sammenligningspunkt | Azure OpenAI og OpenAI direkte |
|---|---|
| Avtale og databehandleravtale | Azure: Microsofts avtaleramme og databehandleravtale. OpenAI: OpenAIs vilkår for bedriftskunder og databehandleravtale |
| EU-behandling | Azure: egne regionvalg og EU-datasone. OpenAI: EU-residens som konfigurasjonsvalg |
| Nettverk og styring | Azure: private endepunkter, SLA og rollestyring. OpenAI: enklere oppsett med færre innstillinger |
| Modelltilgang | Azure: nye modeller etter en viss forsinkelse. OpenAI: først ute med det nyeste |
| Kapasitet | Azure: kvoter og reservert kapasitet. OpenAI: bruksnivåer som vokser med volumet |
Slik velger dere
Et scenario: En bank med eksisterende Azure-avtale, sikkerhetskrav om nettverksisolering og en innkjøpsavdeling som krever etablerte avtalerammer, velger Azure OpenAI. Beslutningen handler om styring, ikke modeller. Et SaaS-selskap som bygger AI-funksjoner inn i produktet sitt og vil kunne bruke hver ny modellversjon samme uke som den slippes, går direkte mot OpenAIs API og konfigurerer EU-residens.
Mange organisasjoner ender dessuten opp med begge: Azure for interne prosesser med sensitive data, direkteveien for produktnære eksperimenter. Fordi modellene er de samme, er det en uvanlig billig tosporsløsning, forutsatt at dere bygger bak et eget abstraksjonslag slik at veivalget kan endres uten ombygging. Vi i Weapp hjelper gjerne til med å sette opp den arkitekturen og regne på det faktiske volumet deres. Ta kontakt, eller les mer om AI-løsningene våre.
Ofte stilte spørsmål
Er modellene identiske i Azure OpenAI og OpenAIs API?
I bunn og grunn er det de samme modellfamiliene, men utvalget skiller seg i tid og detaljer: Nye modeller og funksjoner slippes ofte først i OpenAIs eget API, og versjoner, regiontilgang og utfasingsplaner kan variere mellom plattformene. Kontroller at akkurat den modellversjonen dere trenger, finnes på veien dere velger.
Hvilken vei er best med tanke på GDPR?
Ingen av dem er automatisk godkjent. Begge krever databehandleravtale, risikovurdering og dokumenterte konfigurasjonsvalg. Azure gir flere innstillinger i infrastrukturen, som EU-regioner og nettverksisolering, mens OpenAI tilbyr EU-residens for API-data. Det avgjørende er hva dere konfigurerer og kan bevise, ikke logoen.
Hva er private endepunkter, og hvorfor betyr de noe?
Et privat endepunkt lar trafikken mellom systemene deres og AI-tjenesten gå gjennom deres eget virtuelle nettverk i stedet for over det åpne internettet. Det reduserer eksponeringen og er ofte et krav i sikkerhetsgjennomganger hos større organisasjoner. Det er en av de tydeligste fordelene med Azure-veien.
Hvordan skiller prisene seg mellom de to veiene?
Tokenprisene ligger på omtrent samme nivå, men strukturene er ulike: Azure tilbyr reservert kapasitet for forutsigbar gjennomstrømning og styrer tilgang via kvoter per region, mens OpenAI bruker bruksnivåer som vokser med volumet deres. Regn på deres egen last med aktuelle prislister.
Kan vi bytte vei senere uten å bygge om?
Ja, hvis løsningen bygges leverandørnøytralt med et eget abstraksjonslag. Fordi det er de samme underliggende modellene, er byttet mellom akkurat disse to veiene blant de enkleste i AI-landskapet. Det som endres, er autentisering, endepunkter og avtaler, ikke prompter og oppførsel.