OpenAI API Key 与 Azure OpenAI 完整对比指南 2026：如何选择最适合你的方案

OpenAI API 和 Azure OpenAI 代表了访问相同强大 AI 模型的两种不同方式。虽然它们共享底层技术，但认证方法、安全特性、定价结构和目标受众存在显著差异。本指南将帮助你理解这些差异，并在 2026 年为你的特定用例做出明智决策。

要点速览

OpenAI API 使用简单的 Bearer Token 认证，并提供对 GPT-5.2 等新模型的最快访问。Azure OpenAI 提供企业级安全性，包括 Microsoft Entra ID、VNet 集成以及 GDPR、HIPAA、SOC2 等合规认证。对于个人开发者和初创公司，OpenAI 的直接 API 通常是更好的选择，因为它更简单。对于有严格合规要求的企业，Azure OpenAI 是更安全的选择。如果你想要灵活性且不被供应商锁定，可以考虑 laozhang.ai 等 API 代理服务，它们提供对两个平台的统一访问。

理解核心差异

OpenAI API 和 Azure OpenAI 之间的根本区别不在于 AI 模型本身，而在于你如何访问、管理和保护它们。两个平台都让你能够访问 GPT-4、GPT-5.2 和其他 OpenAI 模型，但围绕这些模型的基础设施有本质不同。

OpenAI 作为直接的 API 提供商运营。你在 platform.openai.com 创建账户，生成 API 密钥，然后立即开始发送请求。设置过程不到五分钟，你可以马上开始试验最新模型。这种简单性使 OpenAI 成为想要快速行动和快速迭代的开发者的首选。

相比之下，Azure OpenAI 是 Microsoft Azure 生态系统中的托管服务。它将 OpenAI 的模型包装在 Azure 的企业基础设施中，增加了安全、合规和与其他 Azure 服务集成的层次。这种额外的基础设施带来了更复杂的设置要求，但提供了企业客户所需的安全保证。

这种差异的实际影响不仅仅是入门阶段。使用 OpenAI，你管理单个 API 密钥并直接与 OpenAI 的基础设施交互。使用 Azure OpenAI，你在 Azure 的身份和访问管理系统中工作，这提供了更精细的控制，但需要熟悉资源组、订阅和基于角色的访问控制等 Azure 概念。

理解你属于哪个类别将指导你的决策。如果你正在构建周末项目或早期创业公司，Azure OpenAI 的企业功能可能是过度设计。如果你在医疗保健应用或金融服务平台中部署 AI，Azure 的合规认证可能是不可协商的。

除了功能清单之外，还要考虑适合你组织的运营模式。OpenAI 的模式是自助服务和开发者优先的。你注册、用信用卡支付，然后通过他们的网页仪表板管理一切。几乎没有官僚主义，也不需要涉及采购或 IT 部门。当你快速行动时，这种敏捷性是无价的。

Azure 的模式与企业流程集成。账单通过你的 Azure 订阅，可能已经获得批准和预算。访问控制与你现有的身份提供商集成。安全和合规团队可以应用他们的标准 Azure 治理策略。对于有既定 Azure 实践的组织，即使初始设置更复杂，这种集成也会减少摩擦。

模型可用性时间表值得特别关注。当 OpenAI 发布新模型时，它会立即出现在他们的 API 上。Azure OpenAI 通常会延迟 2-4 周，因为 Microsoft 需要完成他们的部署和验证过程。对于某些组织来说，在第一天就能访问 GPT-5.2 很重要。对于其他组织来说，与 Azure 企业功能的好处相比，短暂的延迟无关紧要。

速率限制和配额在两个平台之间也有所不同。OpenAI 根据你的使用层级分配速率限制，随着你使用 API 越多，限制会自动增加。Azure OpenAI 的速率限制与你的特定部署配置相关，增加它们可能需要通过 Azure 支持请求配额增加。对于具有不可预测扩展需求的应用程序，OpenAI 的自动层级升级可能更方便。

API Key 与认证方法

认证是两个平台之间最重要的实际差异之一。你向 API 证明身份的方式影响从代码结构到安全态势的一切。

OpenAI 使用简单的 Bearer Token 认证模型。当你创建账户时，你生成一个看起来像 sk-proj-abc123... 的 API 密钥。这个密钥包含在每个 API 请求的 Authorization 头中。简单性既是优势也是局限。任何拥有你 API 密钥的人都可以代表你发出请求，这意味着保护该密钥变得至关重要。

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": "你好！"}]
)

Azure OpenAI 提供三种不同的认证方法，每种都适合不同的场景。最简单的是 API 密钥认证，它的工作方式与 OpenAI 类似，但使用不同的头格式。Azure 使用 api-key 头而不是 Authorization 头。

python
# Azure OpenAI 认证（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",  # 这是你的部署名称
    messages=[{"role": "user", "content": "你好！"}]
)

第二种认证方法是 Microsoft Entra ID（以前称为 Azure Active Directory）。这种方法使用 OAuth 2.0 令牌而不是静态 API 密钥。令牌在短时间后过期，通常是一小时，这限制了令牌被泄露时的损害。Entra ID 还与你组织的身份提供商集成，支持单点登录和集中访问控制。

python
# Azure OpenAI 认证（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"
)

第三种方法是托管标识，在 Azure 基础设施上运行代码时可用，如虚拟机或 Azure Functions。它完全消除了管理凭据的需要。Azure 自动提供身份上下文，你的代码只需使用 DefaultAzureCredential 进行认证。这种方法对于 Azure 上的生产部署是最安全的，因为没有可能泄露的密钥。

2025 年引入的 v1 API 变化简化了 Azure OpenAI 认证的某些方面，使其与 OpenAI SDK 更加一致。你现在可以对两个平台使用相同的 openai Python 包，只需使用不同的客户端配置。这是对以前需要单独 SDK 的方法的重大改进。

密钥轮换实践在两个平台之间有显著差异，值得仔细考虑。使用 OpenAI，你生成新密钥，更新你的应用程序，然后删除旧密钥。没有内置的零停机轮换机制，所以你需要仔细协调以避免服务中断。许多团队维护多个活动密钥以方便逐步推出。

Azure OpenAI 在设计上为每个资源提供两个密钥。这种双密钥系统支持零停机轮换。你重新生成密钥 1，更新应用程序以使用密钥 2，然后稍后重新生成密钥 2。该过程有完善的文档，并与 Azure 的密钥管理最佳实践集成。对于有严格密钥轮换政策的组织，这种内置功能简化了合规性。

安全、合规和数据隐私

安全考虑通常决定了在 OpenAI 和 Azure OpenAI 之间的选择，特别是对于企业部署。两个平台在保护你的数据和满足合规要求方面采取了根本不同的方法。

OpenAI 为云 API 服务提供合理的安全性。你的数据在传输中使用 TLS 1.2 或更高版本加密，OpenAI 已实施各种措施来保护他们的基础设施。然而，安全模型相对简单。你获得一个 API 密钥，任何拥有该密钥的人都可以访问你账户的资源。没有网络级隔离，没有私有连接选项，审计日志功能也有限。

从数据处理的角度来看，OpenAI 的政策已经有了显著发展。截至 2026 年，通过 API 发送的数据默认不用于付费账户的模型训练。你还可以选择退出安全监控的数据保留，尽管这需要联系 OpenAI 支持。该公司还获得了 SOC 2 Type 2 认证，证明基本安全控制已到位。

相比之下，Azure OpenAI 继承了 Azure 平台的完整安全机制。这包括企业安全团队期望的功能。虚拟网络集成允许你将 API 访问限制在特定的网络范围内。私有端点使你能够通过永不穿越公共互联网的私有 IP 地址访问服务。Azure Private Link 确保你的应用程序和 OpenAI 服务之间的流量完全保持在 Microsoft 的网络骨干内。

合规认证方面明显有利于 Azure OpenAI。Microsoft 已投入数十年获取和维护 Azure 服务的合规认证。Azure OpenAI 继承这些认证，包括 GDPR、HIPAA、SOC 1/2/3、ISO 27001、FedRAMP 等。对于医疗保健、金融或政府等受监管行业的组织，这些认证不是可选的。它们是 OpenAI 根本无法匹配的基线要求。

数据驻留是另一个关键考虑因素。Azure OpenAI 让你选择数据处理和存储的 Azure 区域。这对于受数据主权要求约束的组织很重要。如果你的数据必须留在欧盟内，你可以在 EU 区域部署 Azure OpenAI。OpenAI 作为美国公司，通过其美国基础设施处理所有数据，这可能不符合某些监管要求。

审计和日志功能也有显著差异。Azure OpenAI 与 Azure Monitor 和 Azure Log Analytics 集成，提供每个 API 调用的详细日志，包括谁发起的、何时、从哪里。如果需要，这些日志可以保留数年，支持合规审计和安全调查。OpenAI 提供使用统计数据，但缺少企业安全团队需要的详细审计跟踪。

平台之间的决策通常归结为一个问题：你的组织是否有要求特定控制的安全或合规要求？如果你需要私有端点、客户管理的加密密钥或特定的合规认证，Azure OpenAI 是你唯一的选择。如果你没有这些要求，OpenAI 直接 API 的更简单安全模型可能就足够了。

值得注意的是，安全要求可能会改变。一个从 OpenAI 开始的创业公司可能会获得一个需要 SOC 2 合规和数据驻留保证的企业客户。从一开始就考虑迁移路径可以节省以后大量的返工。代码示例部分展示的统一适配器模式有助于这种迁移。

对于欧盟的组织来说，在各种监管发展之后，数据驻留特别重要。Azure OpenAI 能够专门在 EU 区域内处理和存储数据，提供了清晰的合规路径。OpenAI 改进了他们的数据处理实践，但无法提供 Azure 通过其区域部署模式提供的相同地理保证。

代码示例 - OpenAI 与 Azure OpenAI

理解两个平台之间的代码差异对于评估潜在迁移或做出初始选择的开发者至关重要。虽然底层 API 语义相似，但配置和设置有重要差异。

让我们从一个完整的 Python 示例开始，展示如何在两个平台上实现相同的功能。这个例子演示了带有流式传输的聊天完成请求，这是交互式应用程序的常见模式。

python
# OpenAI 直接 API - 完整示例
import openai
from openai import OpenAI

def openai_chat_completion(user_message: str) -> str:
    """
    向 OpenAI API 发送聊天完成请求。
    使用 Bearer Token 认证。
    """
    client = OpenAI(
        api_key="sk-proj-your-api-key-here"
    )

    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-5.2",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手。"},
            {"role": "user", "content": user_message}
        ],
        temperature=0.7,
        max_tokens=1000
    )

    return response.choices[0].message.content

def openai_streaming_chat(user_message: str):
    """
    OpenAI 流式聊天完成。
    逐块返回响应。
    """
    client = OpenAI(api_key="sk-proj-your-api-key-here")

    stream = client.chat.completions.create(
        model="gpt-5.2",
        messages=[{"role": "user", "content": user_message}],
        stream=True
    )

    for chunk in stream:
        if chunk.choices[0].delta.content:
            yield chunk.choices[0].delta.content

Azure OpenAI 等效代码需要为端点和 API 版本进行额外配置，但使用相同的 SDK。注意 model 参数指的是你的部署名称而不是模型名称本身。

python
# Azure OpenAI - 完整示例
from openai import AzureOpenAI

def azure_openai_chat_completion(user_message: str) -> str:
    """
    向 Azure OpenAI 发送聊天完成请求。
    使用 api-key 头认证。
    """
    client = AzureOpenAI(
        api_key="your-32-char-azure-api-key",
        api_version="2024-02-01",
        azure_endpoint="https://your-resource-name.openai.azure.com"
    )

    # 注意：model 参数是你的部署名称，不是模型名称
    response = client.chat.completions.create(
        model="my-gpt5-deployment",  # 你的部署名称
        messages=[
            {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手。"},
            {"role": "user", "content": user_message}
        ],
        temperature=0.7,
        max_tokens=1000
    )

    return response.choices[0].message.content

如果你需要同时支持两个平台或想让切换变得容易，你可以创建一个统一的适配器模式。这种方法抽象了平台差异，允许你的应用程序代码保持不变，无论使用哪个后端。

python
# 统一适配器模式
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

    @abstractmethod
    def stream_chat(self, messages: List[Dict], **kwargs) -> Generator[str, None, None]:
        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

# 用法 - 通过改变一行切换提供商
def get_provider(provider_type: str = "openai") -> AIProvider:
    providers = {
        "openai": OpenAIProvider,
        "azure": AzureOpenAIProvider
    }
    return providers[provider_type]()

# 应用程序代码保持不变
provider = get_provider(os.getenv("AI_PROVIDER", "openai"))
response = provider.chat([{"role": "user", "content": "你好！"}])

上面的代码示例演示了核心模式，但实际应用程序通常需要额外考虑。错误处理、重试逻辑和超时配置都需要注意。两个平台都支持使用指数退避的类似重试策略，但具体的错误代码和速率限制头略有不同。

对于生产应用程序，考虑实现一个断路器模式，当 API 遇到问题时可以优雅降级。Azure OpenAI 与 Azure Monitor 的集成使得更容易在应用程序中构建可观察性，而 OpenAI 应用程序通常需要第三方监控解决方案。

测试是两个平台在实践中有所不同的另一个领域。OpenAI 不提供沙箱或测试环境，所以你针对生产 API 进行测试，产生真实成本。Azure OpenAI 同样缺乏免费测试层，但拥有 Azure 积分的组织可以将其用于开发和测试目的。

价格对比（隐性成本）

价格通常被认为是关键决策因素，但比较比乍看起来更加微妙。底层模型的 Token 定价在两个平台之间相似，但当你考虑隐性成本和批量承诺时，总拥有成本可能会有显著差异。

截至 2026 年 2 月，以下是最热门模型的直接 Token 定价比较（已从官方定价页面验证）：

乍一看，定价看起来相同。然而，当你考虑 Azure OpenAI 成本的全貌时，情况就会改变。有几个隐性成本不会出现在简单的 Token 定价比较中。

第一个隐性成本是预置吞吐量。Azure OpenAI 提供预置吞吐量选项，你按保留容量付费而不是按 Token 付费。这对于高容量、可预测的工作负载可能是划算的，但无论你是否使用该容量，你都要付费。根据你的吞吐量要求，每月承诺可能从几百到几千美元不等。

数据出口费用是 Azure 上的另一个隐性成本。当你的应用程序从 Azure OpenAI 检索响应时，你可能会产生数据离开 Azure 网络的费用。这些费用对于典型的聊天应用程序来说很小，但对于生成大量输出的应用程序可能会累积。OpenAI 的直接 API 没有单独的出口费用，因为定价纯粹基于使用量。

如果你使用 Azure 的高级安全功能，网络成本就会发挥作用。私有端点会产生每小时费用加上数据处理费用。VNet 集成需要额外的网络基础设施，这有自己的成本。对于具有适当安全性的生产部署，这些成本可能会给你的 Azure 账单增加每月 $100-500。

支持成本在两个平台之间有所不同。OpenAI 为所有客户提供电子邮件支持，为企业客户提供优先支持。Azure 根据你的 Azure 支持计划包含支持，从免费（仅限社区支持）到企业级支持的每月 $1000+ 不等。如果你需要生产问题的保证响应时间，请将此纳入你的 Azure 成本计算。

对于现实的成本比较，请考虑以下基于场景的分析：

对于致力于成本优化的组织，还有几种策略值得考虑。首先，考虑在输入上下文保持不变的情况下使用缓存响应。OpenAI 为缓存的输入 Token 提供显著折扣（GPT-5.2 的 $0.175/1M vs $1.75/1M）。其次，为你的任务选择正确的模型大小。$0.25/1M 输入的 GPT-5 Mini 通常足以应对更简单的任务。第三，探索可以提供统一访问和潜在成本优势的 API 代理服务。

对于高容量用户来说，企业协议值得调查。OpenAI 和 Microsoft 都为使用量大的组织提供定制定价。这些谈判可以产生可观的折扣，但通常需要年度承诺。如果你每月在 AI API 上花费超过 $10,000，值得联系讨论企业条款。

当你考虑多提供商策略时，成本比较变得更加有趣。通过根据成本-性能权衡将不同类型的请求路由到不同的提供商，你可以优化整体支出。简单的分类任务可能发送到更便宜的模型，而复杂的推理发送到高级模型。API 代理服务可以在不复杂化应用程序代码的情况下促进这种路由。

你应该选择哪个？

在检查了技术差异、安全功能和成本结构之后，决策框架变得更加清晰。你的选择应该由你的具体需求而不是一刀切的建议来指导。

如果你优先考虑速度和简单性，请选择 OpenAI 直接 API。个人开发者和小团队从 OpenAI 的简单入门中获益最多。你可以在几分钟内拥有一个工作原型，而且没有管理 Azure 基础设施的开销。如果你需要立即获得最新模型，OpenAI 也是更好的选择。新版本通常在 OpenAI 的平台上比 Azure OpenAI 早 2-4 周出现。

初创公司和早期公司通常在快速迭代阶段发现 OpenAI 更实用。当你在验证产品市场匹配时，你最不需要的就是花几天配置 Azure 资源。OpenAI 的无最低承诺的按需付费模式与早期创业公司的不确定资源需求很好地吻合。

如果合规是不可协商的，请选择 Azure OpenAI。医疗保健、金融、政府或其他受监管行业的组织通常有 OpenAI 根本无法满足的合规要求。Azure 广泛的合规认证，结合私有端点和客户管理的加密密钥等功能，使其成为这些用例的唯一可行选择。

已经投资于 Microsoft 生态系统的企业应该强烈考虑 Azure OpenAI。与 Azure Active Directory、Azure Monitor 和其他 Azure 服务的集成提供了统一的管理体验。你的安全团队已经了解 Azure 的安全模型，你的财务团队已经熟悉 Azure 计费。

需要企业 SLA 的组织需要 Azure OpenAI。OpenAI 提供尽力而为的服务，没有正式的正常运行时间保证。Azure OpenAI 带有 Microsoft 的标准 99.9% 正常运行时间 SLA，这通常是关键任务应用程序的要求。

还有一个值得考虑的中间地带。如果你不确定或想避免供应商锁定，API 代理服务提供了另一种方法。这些服务为多个 AI 提供商提供统一接口，允许你在不更改代码的情况下切换后端。如果你的需求可能随时间变化，这种灵活性可能是有价值的。

快速决策矩阵：

决策不必是永久的。许多组织从 OpenAI 开始进行快速原型和概念验证工作，然后在走向生产时评估 Azure OpenAI。前面展示的统一适配器模式使这种过渡变得可管理。你甚至可以同时运行两个平台，根据具体要求将不同的工作负载路由到每个平台。

考虑记录你的决策标准和可能触发重新评估的因素。技术格局在变化，今天正确的选择在一年后可能不是最优的。OpenAI 继续改进他们的企业产品，而 Azure OpenAI 继续缩小模型可用性方面的差距。定期重新评估确保你始终使用最适合当前需求的工具。

对于仍在评估阶段的团队，分阶段方法通常效果很好。从你首选平台上的小型试点开始，衡量结果，然后根据实际经验扩展。两个平台都提供支持这种增量采用的按需付费定价，无需大量前期承诺。

第三种选择 - API 代理服务

虽然 OpenAI vs Azure 的辩论主导了大多数讨论，但还有第三种值得考虑的方法：API 代理服务。这些平台充当你的应用程序和多个 AI 提供商之间的中介，提供单独直接平台都无法提供的好处。

API 代理服务解决了开发者面临的几个实际问题。首先，它们消除了选择单一平台的需要。你可以将请求路由到 OpenAI 以获取最新模型，同时使用 Azure OpenAI 进行合规敏感的工作负载，所有这些都通过单一 API 接口。随着你的需求发展，这种灵活性变得有价值。

其次，代理服务简化了计费和成本管理。你不需要管理 OpenAI 和 Azure（以及可能的 Anthropic 或 Google 等其他提供商）的单独账户，而是通过一个平台获得统一计费。对于管理多个客户项目的代理机构和咨询公司来说，这种简化特别有价值。

第三，许多代理服务通过智能路由提供成本优化。它们可以自动将请求定向到给定模型质量级别最具成本效益的提供商。有些还提供缓存和速率限制功能，有助于降低成本和提高可靠性。

laozhang.ai 是这样一种服务，它通过 OpenAI 兼容接口提供对 OpenAI 和 Azure OpenAI 模型的统一访问。集成很简单，因为它使用开发者已经熟悉的相同 API 格式。

python
# 使用 API 代理服务（laozhang.ai 示例）
from openai import OpenAI

# 只需更改 base URL - 使用相同的 OpenAI SDK
client = OpenAI(
    api_key="your-laozhang-api-key",
    base_url="https://api.laozhang.ai/v1"
)

# 使用来自任何提供商的任何模型
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.2",  # 或 "claude-3-opus", "gemini-pro" 等
    messages=[{"role": "user", "content": "你好！"}]
)

使用代理服务的主要优势包括：

无供应商锁定：你的代码使用标准接口。切换提供商或添加新提供商无需更改代码。

统一访问：通过单个 API 密钥访问来自 OpenAI、Azure、Anthropic 和其他提供商的模型。

简化计费：一张发票，一种支付方式，更容易的费用跟踪。

无订阅要求：只为使用量付费，无最低承诺。

内置故障转移：某些服务在主要提供商遇到问题时自动路由到备份提供商。

代理服务的权衡是额外的抽象层。你在信任另一方处理你的 API 流量，这可能不适合所有用例。然而，对于许多应用程序来说，便利性和灵活性超过了这个顾虑。

在评估 API 代理服务时，考虑价格之外的因素。正常运行时间和可靠性至关重要，因为代理成为你应用程序的依赖。延迟开销对于实时应用程序很重要。数据处理政策应与你的安全要求一致。提供商的路线图应表明承诺在新模型发布时支持它们。

API 代理方法在 AI 快速发展时期特别有价值。随着来自不同提供商的新模型出现，能够在不更改代码的情况下切换或添加模型加速了你利用改进的能力。随着 AI 格局持续快速发展，这种灵活性具有实际价值。

了解更多 API 代理功能：https://docs.laozhang.ai/

常见问题

OpenAI API Key 和 Azure OpenAI API Key 的主要区别是什么？

主要区别在于格式、安全功能以及它们如何与更广泛的基础设施集成。OpenAI API 密钥以 sk-proj- 开头，用作 Authorization 头中的 Bearer Token。Azure OpenAI 密钥是 32 字符的十六进制字符串，用于 api-key 头。更重要的是，Azure OpenAI 密钥可以由 Microsoft Entra ID 认证补充或替换，提供 OpenAI 简单 API 密钥模型无法匹配的企业级身份管理。Azure 还为每个资源提供两个密钥以实现零停机轮换，而 OpenAI 需要手动密钥管理。

Azure OpenAI 比 OpenAI 更安全吗？

是的，Azure OpenAI 提供更全面的安全功能。虽然 OpenAI 通过 TLS 加密和 SOC 2 认证提供基本安全性，但 Azure OpenAI 添加了虚拟网络集成、私有端点、客户管理的加密密钥、通过 Azure Monitor 的全面审计日志以及与 Microsoft 身份管理平台的集成。对于有严格安全要求的组织，特别是受监管行业的组织，Azure OpenAI 的安全能力通常使其成为唯一可行的选择。然而，对于没有监管合规需求的应用程序，OpenAI 的安全性通常是足够的。

我可以对 OpenAI 和 Azure OpenAI 使用相同的代码吗？

基本上可以，只需要少量配置更改。自从 2025 年 v1 API 更新以来，两个平台都使用相同的官方 OpenAI Python 和 Node.js SDK。主要区别在于客户端初始化：Azure OpenAI 需要为端点 URL 和 API 版本提供额外参数，并使用不同的认证头。请求和响应格式是相同的。使用本文前面展示的统一适配器模式，你可以编写在任一平台上工作而无需修改的应用程序代码。

Azure OpenAI 与 OpenAI 相比成本如何？

相同模型的每 Token 定价在两个平台之间是相同的。然而，当你考虑基础设施要求时，Azure OpenAI 的总成本可能更高。私有端点、VNet 集成、增强监控和 Azure 支持计划都会增加成本。对于具有适当安全性的生产部署，预计在 Azure 上支付比纯 Token 成本高 10-50%。相反，Azure 可能通过预置吞吐量定价和包含 AI 积分的企业协议为非常高的容量提供成本优势。

我应该为创业公司选择哪个？

对于大多数创业公司，OpenAI 的直接 API 是更好的初始选择。更快的入门、更简单的配置以及对最新模型的即时访问与创业公司的需求很好地吻合。如果你获得有合规要求的企业客户，你以后总可以迁移到 Azure OpenAI。然而，如果你在医疗保健或金融科技等受监管行业构建产品，从 Azure OpenAI 开始可能会为你以后节省痛苦的迁移。如果你想要灵活性而不过早承诺任一平台，请考虑 API 代理服务。

我在每个平台上多快可以访问新模型？

OpenAI 提供当天访问新模型版本。当 OpenAI 宣布新模型时，它立即通过他们的 API 对所有用户可用。Azure OpenAI 通常有 2-4 周的延迟，因为 Microsoft 需要完成他们的部署和验证过程。这个差距随着时间的推移已经缩小，但对于想要立即利用尖端能力的组织来说仍然是一个因素。

如果我需要从 OpenAI 迁移到 Azure OpenAI(或反过来)会怎样？

由于两者使用兼容的 SDK，API 级别的迁移很简单。主要工作涉及更新配置（端点、认证）而不是重写应用程序逻辑。然而，考虑这些因素：Azure OpenAI 使用部署名称而不是模型名称，所以你需要为使用的每个模型创建部署。速率限制可能不同，需要调整。任何 OpenAI 特定功能如 Assistants API 可能在 Azure 上有不同的可用性。计划在迁移后进行彻底测试以捕获行为上的任何细微差异。

Azure OpenAI 支持所有 OpenAI 模型吗？

Azure OpenAI 支持大多数但不是所有 OpenAI 模型。GPT-4、GPT-4 Turbo 和 GPT-5.2 等核心模型在两个平台上都可用。然而，某些专业模型或非常新的版本可能只在 OpenAI 的直接 API 上可用。此外，Azure 可能对某些模型有不同的区域可用性。在承诺部署架构之前，始终检查 Azure 的模型可用性文档以了解你的特定区域。

我可以同时使用两个平台吗？

是的，许多组织出于不同目的使用两个平台。你可能在开发和测试中使用 OpenAI，因为你想立即获得最新模型，而对需要企业安全功能的生产工作负载使用 Azure OpenAI。本文前面展示的统一适配器模式使这种多平台方法变得实际。API 代理服务也通过提供到多个后端的单一接口来促进这一点。

OpenAI API 和 Azure OpenAI 之间的选择最终取决于你的具体需求、现有基础设施和风险承受能力。对于大多数开发者来说，从 OpenAI 开始并在出现合规需求时考虑 Azure 是一种实用的方法。对于有现有 Azure 投资和严格安全要求的企业，Azure OpenAI 提供了他们需要的企业级平台。对于那些想要两全其美的人，laozhang.ai 等 API 代理服务提供了一条灵活的中间路径，在满足今天需求的同时保留未来的选择。