Stell dir vor, du baust eine Anwendung, die auf Azure OpenAI setzt. Mal ist die Auslastung eher gemütlich, mal schießen die Anfragen durch die Decke. Genau in solchen Momenten zeigt sich, ob dein Setup robust genug ist, um nicht ins Wanken zu geraten. Und genau hier kommt das Thema Spillover Traffic Management ins Spiel. Vor allem dann, wenn du Provisioned Throughput Units (PTUs) im Einsatz hast, lohnt sich ein genauer Blick, denn Spillover kann dir richtig Arbeit und Kopfschmerzen ersparen.

Azure Speech Service ist ein spezialisierter Suite-Dienst für Sprache — also hochwertige Speech-to-Text (ASR), Text-to-Speech (TTS), Speech-Translation, Diarisierung/Speaker-ID und stark anpassbare Stimmen. gpt-4o Realtime Preview ist ein generatives multimodales LLM mit Echtzeit-Audio-Fähigkeiten („speech in → speech out“): also ein Modell, das Sprache versteht und unmittelbar generative Antworten (Text oder Audio) erzeugt — ideal für dialogische, konversationsgetriebene Anwendungen.

Es gibt inzwischen so viele KI-Modelle über Azure OpenAI – da den Überblick zu behalten, kann ganz schön herausfordernd sein. Aber keine Sorge, ich erkläre dir in diesem Beitrag alles Schritt für Schritt, verständlich und anschaulich. Von GPT-3.5 über o-Serien, GPT-4-Reihe bis hin zu GPT-5, Audio- und Bildmodellen – und sogar dem Modellrouter. Außerdem zeige ich dir, welche Modelle für welche Use Cases am besten geeignet sind.!

Wenn du dich schon einmal mit künstlicher Intelligenz beschäftigt hast – vielleicht im Beruf, im Studium oder einfach aus Interesse – dann weißt du: Es gibt nicht „die eine“ KI. Es gibt unzählige Modelle, und jedes hat seine eigenen Stärken.

Bevor Du Dich in Azure AI Foundry, Azure OpenAI oder generell in generative KI stürzt, ist es hilfreich, wenn Du ein paar grundlegende Begriffe verstehst. Viele davon begegnen Dir ständig – z. B. in der Kostenberechnung oder beim Umgang mit Modellen wie GPT-4.