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Microsoft AI 也遭遇 Token 限額
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Microsoft 的 Token 限制揭示 AI 規模與成本如何拖慢大型供應商。
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有什麼變化
據報 Microsoft 正在實施或遭遇 Token 使用限制。
為什麼重要
Token 限制可能影響大型平台的產品迭代速度、使用者配額與 AI 功能可靠性。對創辦人與開發者而言，這再次說明必須圍繞使用限制設計產品，並控制推理成本。
下一步行動
檢查 Microsoft 365 Copilot 或 Azure AI 使用儀表板中的 Token 配額，並為生產工作流程加入請求預算與備援模型。
誰應關注：Developers & AI Engineers
關鍵要點
- •據報 Microsoft 正在實施或遭遇 Token 使用限制。
- •這些限制與 AI 進度放緩及營運彈性下降有關。
- •此情況凸顯持續大規模使用 AI 所帶來的資源負擔。
深度解析
本篇為 AI 生成分析，非原文內容。
增強重點摘要
- •微軟在 Azure OpenAI 服務中針對不同模型層級（如 GPT-4o, o1）實施了嚴格的每分鐘 Token 限制（TPM）與每分鐘請求數限制（RPM），以防止單一用戶佔用過多 GPU 資源。
- •由於全球對生成式 AI 的需求激增，微軟面臨嚴重的 GPU 供應鏈瓶頸，導致其在擴展推理基礎設施時必須採取配額制來維持系統穩定性。
- •微軟正積極推動「模型蒸餾」（Model Distillation）技術，鼓勵開發者將大型模型的知識轉移至較小、成本較低的模型，以緩解對頂級模型 Token 的依賴。
- •為了應對 Token 成本壓力，微軟在 GitHub Copilot 等產品中引入了動態負載平衡機制，根據用戶訂閱等級與當前系統負載自動調整模型回應的優先級。
- •微軟已開始在內部開發專有的推理優化晶片（如 Maia 100），旨在降低對 NVIDIA GPU 的依賴並提升大規模推理任務的 Token 處理效率。
競品分析
核心模型
- Microsoft Azure OpenAI
- GPT-4o, o1 系列
- Google Cloud Vertex AI
- Gemini 1.5 Pro/Flash
- AWS Bedrock
- Claude 3.5, Titan
Token 限制策略
- Microsoft Azure OpenAI
- 基於 TPM/RPM 的嚴格配額
- Google Cloud Vertex AI
- 基於專案與區域的動態配額
- AWS Bedrock
- 基於吞吐量（Provisioned Throughput）
基礎設施優勢
- Microsoft Azure OpenAI
- 自研 Maia 晶片與 Azure 雲端整合
- Google Cloud Vertex AI
- TPU v5p 加速器與 Google 搜尋索引
- AWS Bedrock
- 自研 Inferentia/Trainium 晶片
| 特性 | Microsoft Azure OpenAI | Google Cloud Vertex AI | AWS Bedrock |
|---|---|---|---|
| 核心模型 | GPT-4o, o1 系列 | Gemini 1.5 Pro/Flash | Claude 3.5, Titan |
| Token 限制策略 | 基於 TPM/RPM 的嚴格配額 | 基於專案與區域的動態配額 | 基於吞吐量（Provisioned Throughput） |
| 基礎設施優勢 | 自研 Maia 晶片與 Azure 雲端整合 | TPU v5p 加速器與 Google 搜尋索引 | 自研 Inferentia/Trainium 晶片 |
技術深入
- Token 限制機制：透過令牌桶演算法（Token Bucket Algorithm）實施，對每個 API 金鑰進行即時流量整形（Traffic Shaping）。
- 推理優化：採用投機採樣（Speculative Decoding）技術，利用小型模型預測 Token，再由大型模型驗證，顯著降低單次請求的計算成本。
- 基礎設施層面：透過 Azure AI Infrastructure 進行跨區域負載分流，當特定區域 GPU 資源飽和時，自動將請求路由至備援區域。
- 成本控制：實施細粒度的計費模型，針對輸入（Input）與輸出（Output）Token 採取差異化定價，並對長上下文（Long Context）請求進行快取優化。
前景展望基於引用來源的 AI 分析
微軟將強制推動企業用戶轉向使用小型語言模型（SLM）。
為了緩解基礎設施壓力，微軟將透過定價策略與技術支援，引導企業將非核心任務從 GPT-4o 遷移至 Phi-3 等高效能小型模型。
Azure OpenAI 的服務等級協議（SLA）將進一步細分化。
面對 Token 資源爭奪，微軟將推出更高價的「保證吞吐量」方案，以區分一般用戶與需要穩定高頻存取的企業客戶。
時間線
2023-03
微軟正式推出 Azure OpenAI 服務，開始大規模部署 GPT-4 模型。
2024-05
微軟發布 Phi-3 小型語言模型，旨在降低推理成本與資源消耗。
2024-11
微軟宣布 Maia 100 AI 加速器進入大規模部署階段，以緩解 GPU 資源壓力。
2025-09
微軟更新 Azure OpenAI 服務條款，強化對高流量用戶的動態 Token 限制機制。
- 2023-03微軟正式推出 Azure OpenAI 服務，開始大規模部署 GPT-4 模型。
- 2024-05微軟發布 Phi-3 小型語言模型，旨在降低推理成本與資源消耗。
- 2024-11微軟宣布 Maia 100 AI 加速器進入大規模部署階段，以緩解 GPU 資源壓力。
- 2025-09微軟更新 Azure OpenAI 服務條款，強化對高流量用戶的動態 Token 限制機制。
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