OpenAI API Key vs Azure OpenAI: Полное руководство по выбору в 2026 году

OpenAI API и Azure OpenAI представляют два различных подхода к доступу к одним и тем же мощным AI-моделям. Хотя они используют одну и ту же базовую технологию, их методы аутентификации, функции безопасности, структуры ценообразования и целевые аудитории существенно отличаются. Это комплексное руководство поможет вам понять эти различия и принять обоснованное решение для вашего конкретного варианта использования в 2026 году.

Краткое содержание

OpenAI API использует простую аутентификацию Bearer Token и предлагает самый быстрый доступ к новым моделям, таким как GPT-5.2. Azure OpenAI обеспечивает безопасность корпоративного уровня с Microsoft Entra ID, интеграцией VNet и сертификатами соответствия, включая GDPR, HIPAA и SOC2. Для индивидуальных разработчиков и стартапов прямой API OpenAI часто является лучшим выбором благодаря своей простоте. Для предприятий со строгими требованиями соответствия Azure OpenAI — более безопасная ставка. Если вам нужна гибкость без привязки к поставщику, рассмотрите сервисы API-прокси, такие как laozhang.ai, которые обеспечивают унифицированный доступ к обеим платформам.

Понимание ключевых различий

Фундаментальное различие между OpenAI API и Azure OpenAI заключается не в самих AI-моделях, а в том, как вы получаете к ним доступ, управляете ими и защищаете их. Обе платформы дают вам доступ к GPT-4, GPT-5.2 и другим моделям OpenAI, но инфраструктура, окружающая эти модели, существенно отличается.

OpenAI работает как прямой провайдер API. Вы создаёте учётную запись на platform.openai.com, генерируете API-ключ и сразу начинаете отправлять запросы. Процесс настройки занимает менее пяти минут, и вы можете немедленно начать экспериментировать с последними моделями. Эта простота делает OpenAI предпочтительным выбором для разработчиков, которые хотят быстро двигаться и быстро итерировать.

Azure OpenAI, с другой стороны, является управляемым сервисом в экосистеме Microsoft Azure. Он оборачивает модели OpenAI в корпоративную инфраструктуру Azure, добавляя уровни безопасности, соответствия требованиям и интеграции с другими сервисами Azure. Эта дополнительная инфраструктура требует более сложных настроек, но обеспечивает гарантии безопасности, которые требуются корпоративным клиентам.

Практические последствия этого различия выходят за рамки простого начала работы. С OpenAI вы управляете одним API-ключом и напрямую взаимодействуете с инфраструктурой OpenAI. С Azure OpenAI вы работаете в системе управления идентификацией и доступом Azure, которая обеспечивает более детальный контроль, но требует знакомства с концепциями Azure, такими как группы ресурсов, подписки и управление доступом на основе ролей.

Понимание того, к какой категории вы относитесь, направит ваше решение. Если вы создаёте проект выходного дня или стартап на ранней стадии, корпоративные функции Azure OpenAI, скорее всего, избыточны. Если вы внедряете AI в приложение для здравоохранения или платформу финансовых услуг, сертификаты соответствия Azure могут быть обязательными.

Помимо списка функций, учитывайте операционную модель, которая подходит вашей организации. Модель OpenAI — это самообслуживание с приоритетом на разработчиков. Вы регистрируетесь, платите кредитной картой и управляете всем через их веб-панель. Практически нет бюрократии, не нужно привлекать отделы закупок или IT. Эта гибкость бесценна, когда вы быстро двигаетесь.

Модель Azure интегрируется с корпоративными процессами. Счета выставляются через вашу подписку Azure, которая, возможно, уже одобрена и заложена в бюджет. Контроль доступа интегрируется с вашим существующим провайдером идентификации. Команды безопасности и соответствия требованиям могут применять свои стандартные политики управления Azure. Для организаций с устоявшимися практиками Azure эта интеграция снижает трение, даже если начальная настройка более сложная.

API Key и методы аутентификации

Аутентификация представляет одно из наиболее значительных практических различий между двумя платформами. То, как вы подтверждаете свою идентичность для API, влияет на всё — от структуры вашего кода до вашего состояния безопасности.

OpenAI использует простую модель аутентификации Bearer Token. Когда вы создаёте учётную запись, вы генерируете API-ключ, который выглядит примерно как sk-proj-abc123.... Этот ключ включается в заголовок Authorization каждого API-запроса. Простота — это одновременно и сила, и ограничение. Любой, у кого есть ваш API-ключ, может делать запросы от вашего имени, что означает, что защита этого ключа становится критически важной.

python

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="sk-proj-your-api-key-here"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.2",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}]
)

Azure OpenAI предлагает три различных метода аутентификации, каждый из которых подходит для разных сценариев. Самый простой — аутентификация по API-ключу, которая работает аналогично OpenAI, но использует другой формат заголовка. Вместо заголовка Authorization Azure использует заголовок api-key.

python
# Аутентификация Azure OpenAI (API Key)
from openai import AzureOpenAI

client = AzureOpenAI(
    api_key="your-azure-api-key",
    api_version="2024-02-01",
    azure_endpoint="https://your-resource.openai.azure.com"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.2",  # Это имя вашего развёртывания
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}]
)

Второй метод аутентификации — Microsoft Entra ID (ранее Azure Active Directory). Этот подход использует токены OAuth 2.0 вместо статических API-ключей. Токены истекают через короткий период, обычно один час, что ограничивает ущерб в случае компрометации токена. Entra ID также интегрируется с провайдером идентификации вашей организации, обеспечивая единый вход и централизованный контроль доступа.

python
# Аутентификация Azure OpenAI (Entra ID)
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from openai import AzureOpenAI

credential = DefaultAzureCredential()
token = credential.get_token("https://cognitiveservices.azure.com/.default" )

client = AzureOpenAI(
    azure_ad_token=token.token,
    api_version="2024-02-01",
    azure_endpoint="https://your-resource.openai.azure.com"
)

Третий метод — Managed Identity — доступен при запуске кода на инфраструктуре Azure, такой как виртуальные машины или Azure Functions. Он полностью устраняет необходимость управления учётными данными. Azure автоматически предоставляет контекст идентификации, и ваш код просто использует DefaultAzureCredential для аутентификации. Этот подход является наиболее безопасным для производственных развёртываний на Azure, потому что нет секретов, которые могли бы утечь.

Безопасность, соответствие требованиям и конфиденциальность данных

Соображения безопасности часто определяют выбор между OpenAI и Azure OpenAI, особенно для корпоративных развёртываний. Две платформы используют принципиально разные подходы к защите ваших данных и соответствию требованиям.

OpenAI обеспечивает разумную безопасность для облачного API-сервиса. Ваши данные шифруются при передаче с использованием TLS 1.2 или выше, и OpenAI внедрила различные меры для защиты своей инфраструктуры. Однако модель безопасности относительно проста. Вы получаете API-ключ, и любой, у кого есть этот ключ, может получить доступ к ресурсам вашего аккаунта. Нет изоляции на уровне сети, нет опций приватного подключения и ограниченные возможности аудита.

Azure OpenAI, напротив, наследует полный аппарат безопасности платформы Azure. Это включает функции, которые ожидают команды корпоративной безопасности. Интеграция с виртуальной сетью позволяет ограничить доступ к API определёнными диапазонами сети. Приватные конечные точки позволяют получить доступ к сервису через частные IP-адреса, которые никогда не проходят через публичный интернет. Azure Private Link гарантирует, что трафик между вашим приложением и сервисом OpenAI полностью остаётся в сетевой магистрали Microsoft.

Картина сертификатов соответствия явно благоприятствует Azure OpenAI. Microsoft инвестировала десятилетия в получение и поддержание сертификатов соответствия для сервисов Azure. Azure OpenAI наследует эти сертификаты, включая GDPR, HIPAA, SOC 1/2/3, ISO 27001, FedRAMP и многие другие. Для организаций в регулируемых отраслях, таких как здравоохранение, финансы или правительство, эти сертификаты не являются опциональными. Это базовые требования, которым OpenAI просто не может соответствовать.

Примеры кода — OpenAI vs Azure OpenAI

Понимание различий в коде между двумя платформами необходимо для разработчиков, оценивающих потенциальную миграцию или делающих первоначальный выбор. Хотя базовая семантика API схожа, конфигурация и настройка отличаются важными способами.

python
# Прямой API OpenAI — полный пример
import openai
from openai import OpenAI

def openai_chat_completion(user_message: str) -> str:
    """
    Отправка запроса завершения чата к OpenAI API.
    Использует аутентификацию Bearer Token.
    """
    client = OpenAI(
        api_key="sk-proj-your-api-key-here"
    )

    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-5.2",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "Вы полезный ассистент."},
            {"role": "user", "content": user_message}
        ],
        temperature=0.7,
        max_tokens=1000
    )

    return response.choices[0].message.content

Эквивалент Azure OpenAI требует дополнительной конфигурации для конечной точки и версии API, но использует тот же SDK.

python
# Azure OpenAI — полный пример
from openai import AzureOpenAI

def azure_openai_chat_completion(user_message: str) -> str:
    """
    Отправка запроса завершения чата к Azure OpenAI.
    Использует аутентификацию через заголовок api-key.
    """
    client = AzureOpenAI(
        api_key="your-32-char-azure-api-key",
        api_version="2024-02-01",
        azure_endpoint="https://your-resource-name.openai.azure.com"
    )

    # Параметр model — это имя вашего развёртывания
    response = client.chat.completions.create(
        model="my-gpt5-deployment",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "Вы полезный ассистент."},
            {"role": "user", "content": user_message}
        ],
        temperature=0.7,
        max_tokens=1000
    )

    return response.choices[0].message.content

Если вам нужно поддерживать обе платформы или вы хотите упростить переключение, вы можете создать унифицированный паттерн адаптера. Этот подход абстрагирует различия платформ и позволяет вашему коду приложения оставаться неизменным независимо от используемого бэкенда.

python
# Унифицированный паттерн адаптера
from abc import ABC, abstractmethod
from typing import Generator, List, Dict
import os

class AIProvider(ABC):
    @abstractmethod
    def chat(self, messages: List[Dict], **kwargs) -> str:
        pass

class OpenAIProvider(AIProvider):
    def __init__(self):
        from openai import OpenAI
        self.client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
        self.model = os.getenv("OPENAI_MODEL", "gpt-5.2")

    def chat(self, messages, **kwargs):
        response = self.client.chat.completions.create(
            model=self.model,
            messages=messages,
            **kwargs
        )
        return response.choices[0].message.content

class AzureOpenAIProvider(AIProvider):
    def __init__(self):
        from openai import AzureOpenAI
        self.client = AzureOpenAI(
            api_key=os.getenv("AZURE_OPENAI_KEY"),
            api_version=os.getenv("AZURE_API_VERSION", "2024-02-01"),
            azure_endpoint=os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")
        )
        self.deployment = os.getenv("AZURE_DEPLOYMENT_NAME")

    def chat(self, messages, **kwargs):
        response = self.client.chat.completions.create(
            model=self.deployment,
            messages=messages,
            **kwargs
        )
        return response.choices[0].message.content

# Использование — переключение провайдеров изменением одной строки
def get_provider(provider_type: str = "openai") -> AIProvider:
    providers = {
        "openai": OpenAIProvider,
        "azure": AzureOpenAIProvider
    }
    return providers[provider_type]()

provider = get_provider(os.getenv("AI_PROVIDER", "openai"))
response = provider.chat([{"role": "user", "content": "Привет!"}])

Сравнение цен (Скрытые расходы)

Ценообразование часто называют ключевым фактором принятия решения, но сравнение более нюансировано, чем кажется на первый взгляд. Стоимость токенов для базовых моделей схожа между платформами, но общая стоимость владения может значительно отличаться, когда вы учитываете скрытые расходы и объёмные обязательства.

По состоянию на февраль 2026 года, вот прямое сравнение цен на токены для самых популярных моделей (проверено на официальных страницах ценообразования):

На первый взгляд, ценообразование выглядит идентичным. Однако картина меняется, когда вы рассматриваете полную картину расходов Azure OpenAI. Есть несколько скрытых расходов, которые не появляются в простых сравнениях цен на токены.

Первый скрытый расход — это выделенная пропускная способность. Azure OpenAI предлагает опцию выделенной пропускной способности, где вы платите за зарезервированную ёмкость, а не за токен. Это может быть экономически эффективным для высокообъёмных, предсказуемых рабочих нагрузок, но вы платите независимо от того, используете ли вы ёмкость или нет.

Плата за исходящий трафик данных представляет ещё один скрытый расход на Azure. Когда ваше приложение получает ответы от Azure OpenAI, вы можете нести расходы за данные, покидающие сеть Azure.

Сетевые расходы вступают в игру, если вы используете расширенные функции безопасности Azure. Приватные конечные точки влекут почасовую плату плюс плату за обработку данных.

Какой выбрать?

После изучения технических различий, функций безопасности и структур затрат схема принятия решений становится яснее. Ваш выбор должен определяться вашими конкретными требованиями, а не универсальной рекомендацией.

Выбирайте прямой API OpenAI, если вы отдаёте приоритет скорости и простоте. Индивидуальные разработчики и небольшие команды больше всего выигрывают от простого онбординга OpenAI. Вы можете получить работающий прототип в течение нескольких минут, и нет накладных расходов на управление инфраструктурой Azure.

Выбирайте Azure OpenAI, если соответствие требованиям не подлежит обсуждению. Организации в здравоохранении, финансах, правительстве или других регулируемых отраслях часто имеют требования соответствия, которым OpenAI просто не может соответствовать.

Также существует золотая середина, которую стоит рассмотреть. Если вы не уверены или хотите избежать привязки к поставщику, сервисы API-прокси предлагают альтернативный подход.

Быстрая матрица принятия решений:

Третий вариант — сервисы API-прокси

Хотя дебаты OpenAI vs Azure доминируют в большинстве обсуждений, есть третий подход, который стоит рассмотреть: сервисы API-прокси. Эти платформы действуют как посредники между вашим приложением и несколькими провайдерами AI, предлагая преимущества, которые ни одна из прямых платформ не предоставляет в одиночку.

Сервисы API-прокси решают несколько реальных проблем, с которыми сталкиваются разработчики. Во-первых, они устраняют необходимость выбирать одну платформу. Вы можете направлять запросы к OpenAI для последних моделей, одновременно используя Azure OpenAI для рабочих нагрузок, чувствительных к соответствию требованиям, всё через единый API-интерфейс.

Во-вторых, прокси-сервисы упрощают биллинг и управление затратами. Вместо управления отдельными аккаунтами с OpenAI и Azure вы получаете унифицированный биллинг через одну платформу.

В-третьих, многие прокси-сервисы предлагают оптимизацию затрат через интеллектуальную маршрутизацию.

laozhang.ai — один из таких сервисов, который обеспечивает унифицированный доступ к моделям OpenAI и Azure OpenAI через OpenAI-совместимый интерфейс.

python
# Использование сервиса API-прокси (пример laozhang.ai)
from openai import OpenAI

# Просто измените base URL — тот же OpenAI SDK
client = OpenAI(
    api_key="your-laozhang-api-key",
    base_url="https://api.laozhang.ai/v1"
)

# Используйте любую модель от любого провайдера
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.2",  # Или "claude-3-opus", "gemini-pro" и т.д.
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}]
)

Ключевые преимущества использования прокси-сервиса:

Без привязки к поставщику: Ваш код использует стандартный интерфейс. Переключение провайдеров или добавление новых не требует изменения кода.

Унифицированный доступ: Доступ к моделям от OpenAI, Azure, Anthropic и других провайдеров через один API-ключ.

Упрощённый биллинг: Один счёт, один способ оплаты, более простое отслеживание расходов.

Без требований подписки: Платите только за то, что используете, без минимальных обязательств.

Узнайте больше о возможностях API-прокси: https://docs.laozhang.ai/

Часто задаваемые вопросы

В чём основное различие между OpenAI API Key и Azure OpenAI API Key?

Основное различие заключается в формате, функциях безопасности и способе интеграции с более широкой инфраструктурой. API-ключи OpenAI начинаются с sk-proj- и используются как Bearer-токены в заголовке Authorization. Ключи Azure OpenAI — это 32-символьные шестнадцатеричные строки, используемые в заголовке api-key. Что более важно, ключи Azure OpenAI могут быть дополнены или заменены аутентификацией Microsoft Entra ID, обеспечивая управление идентификацией корпоративного уровня, с которым простая модель API-ключей OpenAI не может сравниться.

Azure OpenAI безопаснее, чем OpenAI?

Да, Azure OpenAI предлагает более комплексные функции безопасности. В то время как OpenAI обеспечивает базовую безопасность с TLS-шифрованием и сертификацией SOC 2, Azure OpenAI добавляет интеграцию с виртуальной сетью, приватные конечные точки, ключи шифрования, управляемые клиентом, комплексное ведение журналов аудита через Azure Monitor и интеграцию с платформой управления идентификацией Microsoft.

Можно ли использовать один и тот же код для OpenAI и Azure OpenAI?

В основном да, с незначительными изменениями конфигурации. С обновлений v1 API 2025 года обе платформы используют одни и те же официальные Python и Node.js SDK OpenAI. Основные различия в инициализации клиента: Azure OpenAI требует дополнительных параметров для URL конечной точки и версии API и использует другой заголовок аутентификации.

Сколько стоит Azure OpenAI по сравнению с OpenAI?

Цена за токен идентична между платформами для одних и тех же моделей. Однако общие затраты Azure OpenAI могут быть выше, когда вы учитываете требования к инфраструктуре. Приватные конечные точки, интеграция VNet, расширенный мониторинг и планы поддержки Azure — всё это добавляется к стоимости. Для производственного развёртывания с надлежащей безопасностью ожидайте платить на 10-50% больше на Azure, чем указывает чистая стоимость токенов.

Какой выбрать для стартапа?

Для большинства стартапов прямой API OpenAI — лучший начальный выбор. Более быстрый онбординг, более простая конфигурация и немедленный доступ к последним моделям хорошо соответствуют потребностям стартапов. Вы всегда можете мигрировать на Azure OpenAI позже, если приобретёте корпоративных клиентов с требованиями соответствия.

Выбор между OpenAI API и Azure OpenAI в конечном счёте зависит от ваших конкретных требований, существующей инфраструктуры и терпимости к риску. Для большинства разработчиков начало с OpenAI и рассмотрение Azure при возникновении потребностей в соответствии — практичный подход. Для предприятий с существующими инвестициями в Azure и строгими требованиями безопасности Azure OpenAI предоставляет необходимую платформу корпоративного уровня. А для тех, кто хочет лучшее из обоих миров, сервисы API-прокси, такие как laozhang.ai, предлагают гибкий промежуточный путь, который сохраняет возможности на будущее, удовлетворяя сегодняшние потребности.