Alterar a versão e as configurações do modelo

Este artigo explica como alterar a versão do modelo e as configurações no construtor de solicitações. A versão e as configurações do modelo podem afetar o desempenho e o comportamento do modelo IA generativa.

Seleção de modelo

Você pode alterar o modelo selecionando Modelo na parte superior do construtor de solicitações. O menu suspenso permite que você selecione entre os modelos de IAs generativas que geram respostas para seu prompt personalizado.

O uso de solicitações no Power Apps ou no Power Automate consome créditos do criador de solicitações, ao mesmo tempo em que o uso de solicitações no Microsoft Copilot Studio consome créditos do Copilot. Saiba mais sobre Licenciamento e créditos do criador de solicitações.

Visão geral

A tabela a seguir descreve os diferentes modelos disponíveis.

GPT-4o mini e GPT-4o continuam sendo usados em regiões do governo dos EUA. Esses modelos seguem regras de licenciamento e oferecem funcionalidades comparáveis a GPT-4.1 mini e GPT-4.1, respectivamente.

A disponibilidade dos modelos varia de região para região. Saiba mais sobre a disponibilidade de modelos em Disponibilidade de Modelos por região.

Modelos anthropic são hospedados fora da Microsoft e estão sujeitos a termos e tratamento de dados Anthropic. Saiba mais sobre modelos da Anthropic externos em Escolha um modelo externo como o modelo de IA principal.

Licenciamento

Em agentes, fluxos ou aplicativos, modelos usados por solicitações consomem créditos do Copilot, independentemente do estágio da versão. Saiba mais em Gerenciamento de créditos do Copilot.

Se você tem créditos do AI Builder, eles são consumidos com prioridade quando os prompts são usados no Power Apps e no Power Automate. Eles não são consumidos quando os prompts são usados no Copilot Studio. Saiba mais em AI Builder: visão geral do licenciamento.

Estágios de lançamento

Os modelos têm estágios de lançamento diferentes. Você pode testar novos modelos experimentais e de versão preliminar de ponta, ou escolher um modelo confiável, totalmente testado e amplamente disponível.

Os modelos experimentais e de versão preliminar podem mostrar variabilidade em termos de desempenho, qualidade de resposta, latência ou consumo de mensagens, e podem atingir tempo limite ou estar indisponíveis. Eles estão sujeitos a termos de versão preliminar.

Categorização

A tabela a seguir descreve as categorias de modelo diferentes.

Quando você precisar de uma solução econômica para tarefas de complexidade moderada, com recursos computacionais limitados ou precisar de processamento mais rápido, escolha os modelos Mini. Ele é ideal para projetos com restrições orçamentárias e aplicativos como suporte ao cliente ou análise de código eficiente.

Quando você estiver resolvendo tarefas multimodais altamente complexas que exijam desempenho superior e análise detalhada, escolha modelos Gerais. Ele é a melhor escolha para projetos de grande escala onde a precisão e os recursos avançados são cruciais. Outro cenário em que é uma escolha melhor é quando você tem o orçamento e os recursos computacionais para suportá-lo. Os modelos gerais também são preferíveis para projetos de longo prazo cuja complexidade possa crescer com o passar do tempo.

Para projetos que exijam recursos de raciocínio avançados, os modelos Deep se destacam. É adequado para cenários que exigem resolução sofisticada de problemas e pensamento crítico. Os modelos Deep se destacam em ambientes onde raciocínio matizado, tomada de decisão complexa e análise detalhada são importantes.

Escolha entre os modelos com base na disponibilidade da região, nas funcionalidades, nos casos de uso e nos custos. Saiba mais sobre Disponibilidade de Modelos por região e Tabela comparativa de preços.

Disponibilidade de modelos por região

As seções a seguir descrevem a disponibilidade pública e do governo dos EUA de modelos por região.

Disponibilidade pública

Na tabela a seguir, (GA), (Prévia) ou (Experimental) significa que o recurso está disponível, mas utiliza um serviço Azure OpenAI em outra região. Saiba mais em Habilitando a movimentação de dados entre regiões.

Disponibilidade do governo dos EUA

Atualizações do modelo

Configurações do modelo

Você pode acessar o painel de configurações selecionando os três pontos (...) >Configurações no topo do construtor de prompts. Você também alterar as seguintes configurações:

• Temperatura: temperaturas mais baixas acarretam resultados previsíveis. Temperaturas mais altas permitem respostas mais diversas ou criativas.
• Recuperação de registros: número de registros recuperados para as fontes de conhecimento.
• Incluir links na resposta: quando selecionada, a resposta inclui citações de link para os registros recuperados.

Temperatura

O controle deslizante permite selecionar a temperatura do modelo de IA generativa. Ele varia entre 0 e 1. Este valor orienta o modelo de IA generativa sobre quanta criatividade (1) X resposta determinística (0) ele deve fornecer.

A temperatura é um parâmetro que controla a aleatoriedade da saída gerada pelo modelo de IA. Uma temperatura mais baixa resulta em saídas mais previsíveis e conservadoras. Para comparar, uma temperatura mais alta permite mais criatividade e diversidade nas respostas. É uma maneira de ajustar o equilíbrio entre aleatoriedade e determinismo na saída do modelo.

Por padrão, a temperatura é 0, como nas solicitações criadas anteriormente.

O ajuste da temperatura pode influenciar na saída do modelo, mas não garante um resultado específico. As respostas da IA são inerentemente probabilísticas e podem variar com a mesma configuração de temperatura.