Azure OpenAI Service・OpenAI API 完全比較ガイド！両者の違い・選択のポイントを貝解説

Azure OpenAI ServiceとOpenAI APIの概要

OpenAIが開発したAIモデル（GPT-4oなど）をアプリケーションに組み込む際には、主に次の2つの提供手段があります。

• Azure OpenAI Service：Microsoft Azureが提供するクラウドサービスで、OpenAIのモデルをAzureのセキュリティ基盤上でAPI経由により利用できます。
• OpenAI API：OpenAI社が提供するAPIで、OpenAIのクラウドインフラ上で動作するモデルに直接アクセスできます。

いずれも同じOpenAIモデルをAPIとして利用できる点は共通していますが、提供元の違いにより、セキュリティ要件、認証方法、提供タイミング、料金体系などに差異があります。

Azure OpenAI ServiceとOpenAI APIの主な違い

Azure OpenAI ServiceとOpenAI APIは、API仕様としては共通しており、基本的な使い方に大きな差はありません。 ただし、導入目的やシステム要件によって、どちらのサービスを選択すべきかは異なります。

以下の比較表では、Azure OpenAI ServiceとOpenAI APIの主な違いを整理しています。 自社のユースケースに応じた最適なサービス選定の参考としてご活用ください。

それぞれのサービスの強みとして、Azure OpenAI Serviceは、他Azureサービスとのシームレスな連携や、世界最高水準の堅牢なセキュリティが挙げられます。

一方、OpenAI APIは、最新モデルに迅速にアクセスできる場合があることが強みになるでしょう。

API呼び出し方式の比較

ここでは、Azure OpenAI ServiceとOpenAI APIのAPI呼び出し方式をAPIの基本構造・SDK・認証方法・APIエンドポイントの観点で比較します。

APIの基本構造

Azure OpenAI ServiceとOpenAI APIは、リクエスト・レスポンスの構造や、モデルへのプロンプトの与え方などは基本的に共通です。

SDK

OpenAI APIは、OpenAI SDKから利用でき、OpenAIのサービスに特化しているため、構成がシンプルで直感的です。

一方Azure OpenAI Serviceは、Azure OpenAI SDKとAzure AI Inference SDKの2つのSDKから利用できます。

• Azure OpenAI SDK OpenAI SDKに準拠していますが、認証方法でご紹介するMicrosoft Entra IDによる認証方法が追加されています。
• Azure AI Inference SDK OpenAIのAIモデルだけでなく、PhiシリーズやMistralといった、Azure AI サービスから提供されているAIモデルを、統合的に利用できるSDKです。

認証方法

OpenAI APIは主にAPIキーを使用して認証を行います。開発者はOpenAIのプラットフォームでAPIキーを発行し、リクエストヘッダーに含めて送信します。

一方、Azure OpenAI Serviceは、APIキーによる認証に加えてMicrosoft Entra IDを利用した認証も可能です。

Microsoft Entra IDは、クラウドベースのアクセス管理サービスです。APIキーと比較して、よりセキュアなアクセス制御（ロールベースアクセス制御）を実現でき、エンタープライズ環境でのセキュリティガバナンス強化に貢献します。

APIエンドポイント

OpenAI APIは通常、「https://api.openai.com/v1/...」のようなグローバルエンドポイントを使用します。

Azure OpenAI Serviceは、Azure上でデプロイしたリソース固有のエンドポイント（例：https://_RESOURCE_NAME.openai.azure.com/...）を使用します。リージョン選択やプライベートエンドポイントの利用も可能です。
プライベートエンドポイントを利用することで閉域網接続が可能で、クローズドな環境でもAPIを呼び出すことができます。

上記のように、OpenAI APIは比較的シンプルな呼び出し方式ですが、Azure OpenAI Serviceは、Microsoft Entra IDやプライベートエンドポイントといった追加機能で、セキュリティを向上させています。

利用可能モデルの比較

Azure OpenAI ServiceとOpenAI APIでは、利用できるモデルに若干の差異があります。以下は、各モデルの対応状況を示した一覧表です。

上記のように、主要な言語モデルは両サービスに対応していますが、Azure OpenAI Serviceでは、一部非対応のモデルや、利用申請が必要なモデルもあります。

※上記の内容は2025年6月確認時点の情報です。最新情報は、Microsoftの公式サイトおよびOpenAI API公式サイトをご確認ください。

料金体系の比較

Azure OpenAI ServiceとOpenAI APIの料金についてご説明します。共通点と主な違いに分けて詳しく見ていきましょう。

料金体系の共通点

両サービス間で同じAIモデルを呼び出す場合、料金は同一に設定されています。以下は、現在利用可能な主要モデルの共通料金表です。

ファインチューニングの利用料金やコードインタープリターやファイル検索といった組み込みツールの利用料金も両サービス間で共通です。

コードインタープリターやファイル検索は、OpenAIが新たに開発したResponses APIを介して、外部ツールや外部データベースをAIモデルに統合した機能です。

詳しくはこちらの関連記事をご覧ください。

Azure Responses APIとは？ AIエージェント開発を革新する新機能を徹底解説

料金体系の主な違い

Azure OpenAI ServiceとOpenAI APIの料金体型の違いとして、Batch APIの提供範囲と、Azure OpenAI Service固有のPTUという料金体系が挙げられます。

以下に、その料金体系についてご説明します。

• Batch API まとまったリクエストを一度に送信し、結果を非同期で取得できる機能です。リアルタイムで応答を取得する通常のAPIと比べて50%安い価格に設定されています。

OpenAI APIでは最新の主要言語モデル（GPT-4.5やOpenAI o3）でもBatch APIが提供されていますが、Azure OpenAI Serviceでは「o3 mini、GPT-4o、GPT-4o mini」の3モデルに限られています。

• PTU AIモデルのリソースを事前に割り当て、定額で利用できるAzure OpenAI Service固有の料金体系です。

以下は、PTU利用時のAIモデルの料金表です。

※上記の内容は2025年6月確認時点の情報です。最新情報は公式ページをご確認ください。

次のセクションでは、実際に各サービスからAPIを呼び出して利用する際の手順をご紹介します。

各サービスの利用手順

それでは、実際に各サービスからAPIを呼び出す手順をご説明します。

Azure OpenAI Serviceの利用手順

1. Azure OpenAIリソースの作成

まず、Azureポータルにアクセスします。必要な情報を入力してAzure OpenAI Serviceのリソースを作成しましょう。プライベートエンドポイントを選択する場合は、ここで設定します。

リソースの作成

2. Azure AI Foundryにアクセス リソースの作成が完了したら、リソースの管理ウィンドウに移動し、「Explore Azure AI Foundry portal」をクリックしてAzure AI Foundryにアクセスします。

Azure AI Foundryにアクセス

3. モデルの選択

Azure AI Foundryのサイドバーから「モデルカタログ」をクリックし、利用したいモデルを選択します。

モデルカタログにアクセス

5. モデルのデプロイ

モデルの詳細情報ページから「このモデルを使用する」をクリックすることで、モデルのデプロイが可能です。 デプロイ後に発行されるAPIキーとエンドポイントを確認しましょう。デプロイが完了すると、以下のようにAzure OpenAI SDKを利用したコードサンプルが表示されます。

ライブラリをインストールし、APIエンドポイントを環境変数に埋め込むことですぐに利用することができます。

import os
from openai import AzureOpenAI

endpoint = ""
model_name = ""
deployment = ""

subscription_key = ""
api_version = ""

client = AzureOpenAI(
api_version=api_version,
azure_endpoint=endpoint,
api_key=subscription_key,
)

response = client.chat.completions.create(
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are a helpful assistant.",
},
{
"role": "user",
"content": "I am going to Paris, what should I see?",
}
],
max_tokens=4096,
temperature=1.0,
top_p=1.0,
model=deployment
)

print(response.choices[0].message.content)

より詳細な設定項目は、こちらのAzure OpenAI Serviceの公式ドキュメントをご確認ください。

OpenAI APIの利用手順

1. OpenAI APIプラットフォームにアクセス

OpenAI APIプラットフォームにアクセスしましょう。OpenAIのアカウントをお持ちでない場合は新規作成しましょう。ChatGPTと共通したアカウントでログインすることも可能です。

OpenAI アカウントの作成

2. 必要事項の入力

組織の情報や支払い情報などの必要事項を入力しましょう。APIキーが表示されますが、こちらは再表示ができないので、必ず控えておきましょう。

必要事項の入力

3. モデルのデプロイ

APIキーの発行後、以下のようにコードサンプルが表示されます。こちらもライブラリをインストールし、APIキーを環境変数に埋め込むことですぐに利用することができます。

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

response = client.responses.create(
model="",
input="Write a one-sentence bedtime story about a unicorn."
)

print(response.output_text)

より詳細な設定項目は、こちらのOpenAI APIの公式ドキュメントをご確認ください。

次のセクションでは、Azure OpenAI ServiceとOpenAI APIそれぞれに適した活用シーンをご紹介します。

Azure OpenAI Serviceを推奨する理由

東京エレクトロンデバイスでは、MicrosoftのCSPプログラムにおいてクラウドディストリビューターとして認定されている立場から、法人のお客様に対してAzure OpenAI Serviceの導入を推奨しています。

以下では、当社がAzure OpenAI Serviceを推奨するポイントをご紹介します。

既存Microsoft環境との統合による運用効率化

既にMicrosoft環境を利用している企業にとって、Azure OpenAI Serviceは既存インフラとの親和性が最大の強みです。

以下の統合機能により、新たなシステム構築や運用体制の変更を最小限に抑えながら、AIの導入効果を最大化できます。

Microsoft Entra IDによる統合認証とアクセス制御

Azure OpenAI ServiceはMicrosoft Entra ID（旧Azure Active Directory）と完全に統合されており、既存の社内認証基盤をそのまま活用できます。 RBACによる細かなアクセス権限管理が可能で、部署や役職に応じたセキュアなAI利用環境を構築できます。

Microsoft 365との連携によるワークフロー最適化

SharePoint、OneDrive、Teams、Outlookなど、Microsoft 365の全サービスとシームレスに連携できます。ドキュメント管理システムから直接AIを活用した要約・分析を実行したり、Teams会議の議事録を自動生成・要約したりと、既存の業務フローに自然にAIを組み込めます。 また、Power Platformとの組み合わせにより、ノーコード・ローコードでのAI活用も実現可能です。

Microsoft Fabricとの統合によるデータプラットフォーム連携

Microsoft Fabricにより統合されたデータウェアハウス、データレイク、リアルタイム分析基盤と、Azure OpenAI Serviceを組み合わせることで、データ前処理からAI分析まで一貫したワークフローを構築できます。 加えて、Azure Synapse Analytics、Azure Data Factory、Power BIといったサービスとの連携により、大規模データ処理とAI推論を効率的に実行できます。

【関連記事】

Microsoft Fabricとは？Microsoft Fabricの概要や特徴、ユースケースなどをくわしく解説

Azureクラウド運用の完全一元化

Azure Monitor、Azure Application Insights、Azure Cost Managementにより、AIモデルの利用状況から性能監視、コスト管理まで一元的に管理できます。 既存のAzure運用チームがそのまま管理可能なため、新たな運用体制構築や複数プラットフォーム管理による運用コスト増大を回避できます。

エンタープライズグレードのセキュリティ・コンプライアンス

法人でのAI活用において、セキュリティとコンプライアンスは最重要要件です。Azure OpenAI Serviceは、高度なセキュリティ基準に準拠し、医療・金融・公共機関などの厳格な業界要件にも対応できる堅牢な基盤を提供します。

Azure OpenAI ServiceはISO 27001、SOC 1/2/3、HIPAA、GDPRなど90種類以上の認証を継承しています。プライベートエンドポイントを利用することで、パブリックインターネットを経由せずに閉域網内でAIモデルを利用でき、機密性の高いデータも安心して処理可能です。

また、Azure Content Safetyによる高度なコンテンツフィルタリング機能により、企業の品質基準やコンプライアンス要件に適合した出力を保証します。

Microsoftの生成AI利用に対する包括的なポリシーと責任体制

生成AIの企業導入において、AI倫理や法的責任の明確化は重要な課題です。Microsoftは業界をリードする包括的なAIガバナンス体制を構築し、企業が安心してAIを活用できる環境を提供しています。

著作権保護に対するMicrosoftの明確なコミットメント

Microsoftは、Azure OpenAI Serviceの利用企業向けに「Copilot Copyright Commitment」として知られる制度（正式名称：Customer Copyright Commitment）を提供しています。

この制度では、Azure OpenAI Serviceの出力に関して第三者から著作権侵害で訴えられた場合、ガードレールやコンテンツフィルタが適切に実装されていれば、Microsoftが法的責任を負い、防御および賠償を行います。

参考:お客様の著作権侵害のコミットメントに必要な軽減策

責任あるAIによる透明性の高いAIガバナンス

Microsoftの「責任あるAI」は、AIの透明性、公平性、信頼性、安全性、プライバシー保護、包括性という6つの原則に基づいて策定されています。 この基準により、AIモデルの動作が予測可能で説明可能であり、バイアスや差別のリスクを最小化し、ユーザーの権利を保護する仕組みが確立されています。 参考:Azure OpenAI モデルの責任ある AI プラクティスの概要

データプライバシーとセキュリティに関する明確なポリシー

Microsoftは、Azure OpenAI Serviceにおいて、お客様のデータがAIモデルの学習に使用されることはないという方針を明確にしています。 データの利用目的、保存期間、削除プロセスが明確に定義されており、GDPRなどのプライバシー規制に完全準拠しています。 参考:Data, privacy, and security for Azure OpenAI Serviceをご参照ください。

CSPプログラムによる包括的なサポート体制

Microsoftの「CSP（Cloud Solution Provider）プログラム」は、Microsoftクラウド製品をパートナー経由で導入・運用できる制度です。

東京エレクトロンデバイスは、CSPプログラムのクラウドディストリビューターとして認定されており、法人のお客様に対してAzure OpenAI Serviceの導入・運用を支援しています。 クレジットカード不要の請求書払い、スモールスタート可能な従量課金、契約・技術サポートを一元化した「CP-Web」「CP-Tech Web」の提供、再販・SaaS展開の支援など、法人向けに最適化されたサービス体制を整えています。

CSPプログラムの詳細やサポート内容については、こちらをご確認ください。

これらの理由から、Azure OpenAI Serviceはエンタープライズ環境におけるAI活用の基盤として最有力な選択肢の一つであるといえます。

まとめ

本記事では、Azure OpenAI ServiceとOpenAI APIという2つのサービスについて、企業がAI導入を検討する際の観点から整理しました。

両者は同じOpenAIモデルを利用できるプラットフォームですが、Microsoft Azureとの連携による運用管理のしやすさ、セキュリティやガバナンス対応の強化、社内IT基盤との統合性といった点において、Azure OpenAI Serviceは優位性を持ちます。

そのため、エンタープライズ企業や公共機関に限らず、研究開発部門やスタートアップ企業においても導入が進んでいます。組織における本格的なAI活用を見据えている方は、Azure OpenAI Serviceの導入をぜひご検討ください。

東京エレクトロンデバイスは、Azure OpenAI ServiceをはじめとするAzureの企業導入をサポートしています。 無料相談も受け付けておりますので、お気軽にご相談ください。

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