Azonnali hozzáférés a modellekhez Microsoft Foundryben (előzetes verzió)

A modellek azonnali elérése lehetővé teszi a támogatott modellek név szerinti meghívását – nincs szükség üzembe helyezésre. Hozzon létre egy Foundry-projektet, kezdje el a kódolást, és azonnal használjon bármilyen elérhető modellt.

Prerequisites

• Azure-előfizetés. Készíts egyet ingyen.
• Jelentkezzen be a Microsoft Foundry. Győződjön meg arról, hogy a New Foundry kapcsoló be van kapcsolva. Ezek a lépések a Foundryre (új) vonatkoznak.
• Egy Foundry-projekt az USA 3. nyugati régiójában (az egyetlen támogatott régió az előzetes verzióban való azonnali hozzáféréshez). Ha létre kell hoznia egy projektet, olvassa el a Projekt létrehozása című témakört.
• A projektben vagy a fiókban lévő Foundry User szerepkör.

Important

Az Foundry RBAC-szerepköröket nemrég átnevezték. Foundry user, Foundry Owner, Foundry-fióktulajdonos és Foundry Project Manager korábban Azure AI-felhasználónak, Azure AI-tulajdonosnak, Azure AI-fióktulajdonosnak és Azure AI-Project-kezelőnek hívták. Előfordulhat, hogy egyes helyeken továbbra is a korábbi nevek jelennek meg, miközben az átnevezést fokozatosan bevezetik. A szerepkör-azonosítók és az alapvető jogosultságok az átnevezés miatt nem változnak.

Modellek azonnali használatba vétele

Az azonnali hozzáféréssel a munkafolyamat egyszerű – használjon támogatott azonnali modellnevet a kódban. Nincs szükség üzembe helyezésre. Ugyanaz az API, SDK és ügyfélprogram, amelyet már használ a telepítésekhez, működik az azonnali hozzáférésű modellekkel is. Nincs második SDK, nincs külön ügyfél, nincs konfigurációmódosítás.

Az azonnali hozzáférés támogatása az idő múlásával folyamatosan bővül. A pontos beállítás gyakran változik. A teljes lista megtekintésének módjaiért tekintse meg a támogatott modelleket .

Python

model A paraméterhez használja az azonnali hozzáférésű modell nevét, például "gpt-5-mini"az üzembe helyezett modellnév helyett.

from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.ai.projects import AIProjectClient

# Format: "https://resource_name.services.ai.azure.com/api/projects/project_name"
FOUNDRY_PROJECT_ENDPOINT = "your_project_endpoint"

# Create project and openai clients to call Foundry API
project = AIProjectClient(
    endpoint=FOUNDRY_PROJECT_ENDPOINT,
    credential=DefaultAzureCredential(),
)
openai = project.get_openai_client()

# Run a responses API call
response = openai.responses.create(
    model="gpt-5-mini",  # supports all Foundry direct models
    input="What is the size of France in square miles?",
)
if not response.output_text or not response.output_text.strip():
    raise RuntimeError("Response output text was empty.")

print(f"Response output: {response.output_text}")

C#

model A paraméterhez használja az azonnali hozzáférésű modell nevét, például "gpt-5-mini"az üzembe helyezett modellnév helyett.

using Azure.Identity;
using Azure.AI.Projects;
using Azure.AI.Extensions.OpenAI;
using OpenAI.Responses;

#pragma warning disable OPENAI001

// Format: "https://resource_name.services.ai.azure.com/api/projects/project_name"
var foundryProjectEndpoint = "your_project_endpoint";

// Create project client to call Foundry API
AIProjectClient projectClient = new(
    endpoint: new Uri(foundryProjectEndpoint),
    tokenProvider: new DefaultAzureCredential());

// Run a responses API call
ProjectResponsesClient responseClient = projectClient.ProjectOpenAIClient.GetProjectResponsesClientForModel(
    "gpt-5-mini"); // supports all Foundry direct models
ResponseResult response = await responseClient.CreateResponseAsync(
    "What is the size of France in square miles?");
string outputText = response.GetOutputText();
if (string.IsNullOrWhiteSpace(outputText))
{
    throw new InvalidOperationException("Response output text was empty.");
}

Console.WriteLine(outputText);

TypeScript

model A paraméterhez használja az azonnali hozzáférésű modell nevét, például "gpt-5-mini"az üzembe helyezett modellnév helyett.

import { DefaultAzureCredential } from "@azure/identity";
import { AIProjectClient } from "@azure/ai-projects";

// Format: "https://resource_name.services.ai.azure.com/api/projects/project_name"
const FOUNDRY_PROJECT_ENDPOINT = "your_project_endpoint";

async function main(): Promise<void> {
    // Create project and openai clients to call Foundry API
    const project = new AIProjectClient(FOUNDRY_PROJECT_ENDPOINT, new DefaultAzureCredential());
    const openai = project.getOpenAIClient();

    // Run a responses API call
    const response = await openai.responses.create({
        model: "gpt-5-mini",
        input: "What is the size of France in square miles?",
    });
    console.log(`Response output: ${response.output_text}`);
}

main().catch((error) => {
    console.error(error);
    process.exitCode = 1;
});

Java

model A paraméterhez használja az azonnali hozzáférésű modell nevét, például "gpt-5-mini"az üzembe helyezett modellnév helyett.

package com.azure.ai.foundry.samples;

import com.azure.ai.agents.AgentsClientBuilder;
import com.azure.ai.agents.ResponsesClient;
import com.azure.identity.DefaultAzureCredentialBuilder;
import com.openai.models.responses.Response;
import com.openai.models.responses.ResponseCreateParams;

public class CreateResponse {
    public static void main(String[] args) {
        // Format: "https://resource_name.services.ai.azure.com/api/projects/project_name"
        String foundryProjectEndpoint = "your_project_endpoint";

        // Create responses client to call Foundry API
        ResponsesClient responsesClient = new AgentsClientBuilder()
                .credential(new DefaultAzureCredentialBuilder().build())
                .endpoint(foundryProjectEndpoint)
                .buildResponsesClient();

        // Run a responses API call
        ResponseCreateParams responseRequest = new ResponseCreateParams.Builder()
                .input("What is the size of France in square miles?")
                .model("gpt-5-mini")
                .build();
        Response response = responsesClient.getResponseService().create(responseRequest);
        System.out.println(response.output());
    }
}

REST API

model A paraméterhez használja az azonnali hozzáférésű modell nevét, például "gpt-5-mini"az üzembe helyezett modellnév helyett.

Cserélje le a(z) YOUR-FOUNDRY-RESOURCE-NAME elemet a saját értékeire:

curl -X POST https://YOUR-FOUNDRY-RESOURCE-NAME.services.ai.azure.com/api/projects/YOUR-PROJECT-NAME/openai/v1/responses \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $AZURE_AI_AUTH_TOKEN" \
-d '{
        "model": "gpt-5-mini",
        "input": "What is the size of France in square miles?"
}'

Öntödei portál

1. A projekt kezdőlapján válassza a Teszt a játszótéren lehetőséget.
2. A játszótér Modell legördülő menüjében válthat az üzembe helyezett és az azonnali hozzáférésű modellek között.

Játszótér azonnali hozzáférésű modellekhez

Az azonnali hozzáférésű modellek játszóterének eléréséhez használja az alábbi útvonalak egyikét:

1. A Kezdőlapon válassza a Teszt a játszótéren lehetőséget.
2. A Kezdőlapon válassza a Modellek felfedezése lehetőséget a modellkatalógushoz való ugráshoz. Vagy válassza a Modellek felderítése>lehetőséget. Bármelyik elérési út megnyitja a katalógust.
3. A modellkatalógusban válasszon ki egy azonnali hozzáférési modellt a részleteinek megtekintéséhez.
4. Az azonnali hozzáférésű modell részleteit tartalmazó lapon válassza a Játszótér megnyitása lehetőséget.
5. A játszótérről a Modell legördülő listából válthat más azonnali hozzáférésű vagy üzembe helyezett modellekre.

Miért fontos az azonnali hozzáférés?

• Váltson modellt egyetlen karakterlánc módosításával – használja bármely azonnali modell nevét a model= sorban anélkül, hogy telepítéseket kellene létrehoznia vagy törölnie.
• Ugyanaz az API és az SDK – ugyanazok a hívások működnek az azonnali hozzáféréshez és az üzembe helyezéshez is.
• Együttműködik a fejlesztői eszközökkel – az azonnali hozzáférés ugyanúgy integrálható a Foundry CLI-vel, a VS Code-tal és a CI/CD-folyamatokkal, mint az üzembe helyezés.

A telepítések nem tűnnek el. A megfelelő választás marad, ha fenntartott átviteli sebességre, egyéni tartalomszűrőkre, adattárolásra vagy speciális vállalati konfigurációkra van szüksége. Az azonnali hozzáférés leegyszerűsíti az indulás folyamatát, így a telepítések olyasmivé válnak, amire később léphetsz tovább, nem pedig olyan kötelező akadállyá, amelyet még a modell használata előtt le kell küzdened.

Támogatott modellek

Az új modellek alapértelmezés szerint támogatják az azonnali hozzáférést a kiadásukkor. A termékcsapat az ügyféligények alapján további modellek támogatását is figyelembe veszi. A lista idővel növekszik, és a következő modellek jelenhetnek meg:

• chat-gpt-latest
• gpt-5.6-sol
• gpt-5.5
• gpt-5-mini
• gpt-5.3-codex

Az azonnali hozzáférést támogató összes modell megtekintése:

1. Nyisson meg egy projektet az USA 3. nyugati régiójában az új Foundry-felületen,
2. Válassza a Felfedezés lehetőséget a jobb felső navigációs sávon, majd a Modellek lehetőséget a bal oldali panelen.
3. A modellkatalógusban válassza az Azonnali elemet az Üzembe helyezési beállítások területen az elérhető azonnali hozzáférési modellek megtekintéséhez.

Az azonnali hozzáférési modelleket programozott módon is listázhatja:

SUBSCRIPTION_ID="<your-subscription-id>"
LOCATION="westus3"

az rest --method get \
  --url "https://management.azure.com/subscriptions/$SUBSCRIPTION_ID/providers/Microsoft.CognitiveServices/locations/$LOCATION/models?api-version=2025-06-01" \
  --output json \
| jq -r '(.value // .models // .)[]
  | select((.model.capabilities.instant // "false" | tostring | ascii_downcase) == "true")
  | .model.name' \
| sort -u

Note

Az előzetes verzióban az azonnali hozzáférési modellek csak az USA 3. nyugati régiójában lévő projektekben érhetők el.

Egyes azonnali hozzáférési modellek akkor is megjelenhetnek a listában, ha előfizetése nem rendelkezik kvótával. További információ: Az Öntödei modellek kvótái és korlátai.

Mikor használjon azonnali hozzáférést vagy telepítéseket?

Scenario	Ajánlott megközelítés
Első lépések, prototípus-készítés vagy kísérletezés	Azonnali hozzáférés
A legújabb modell használata közvetlenül a kiadás után	Azonnali hozzáférés
Fenntartott kapacitásra vagy kiszámítható átviteli sebességre van szükség	Kihelyezés
Kiosztott átviteli sebesség (PTU) megkövetelése	Kihelyezés
Adattárolásra van szükség egy adott régióban	Kihelyezés
Egyéni tartalomszűrési szabályzatok modellenként	Kihelyezés
Egyéni védőkorlátok modellenként	Kihelyezés
Végpontspecifikus konfiguráció (például végpontonkénti verziózárolások)	Kihelyezés
Részletes kvótaparticionálás csapatok között	Kihelyezés
Finomhangolt modellek	Kihelyezés

Az azonnali hozzáférés és az üzembe helyezés ugyanabban a projektben egyidejűleg is létezhet. Az azonnali hozzáférésű modellel kezdhet, és később létrehozhat egy üzembe helyezést a követelmények alakulásával.

Modellverziók

Az azonnali hozzáférés alapértelmezés szerint a modell legújabb örökzöld verzióját használja. Ha egy adott verzióhoz szeretne rögzíteni, fűzze hozzá a verziódátumot a modell nevéhez kötőjeles utótagként:

Mit ad át a(z) model számára	Viselkedés
model-name	Útvonalak a legújabb verzióhoz
model-name-2025-04-01	Útvonalak az adott verzióhoz

A verziórögzítés külön bekapcsolható. Ha az alkalmazás stabilitást igényel, adja meg a verzió utótagját. Ellenkező esetben mindig automatikusan megkapja a legújabb verziót.

A kvóta felhasználása

Az azonnali hozzáférés az előfizetéshez hozzárendelt modellenkénti globális kvótakészletből származik. Ez a kvóta különáll attól a regionális kvótától, amelyet a standard üzembe helyezések használnak.

• Nem kell lefoglalnia vagy felosztania a globális kvótát — az automatikusan megoszlik az előfizetésében lévő összes azonnali modellhasználat között.
• A Global Standard telepítések lefoglalják a globális kvótája egy részét. Az azonnali hozzáférésű modellek a fennmaradó kapacitást használják fel.
• Más üzembehelyezési típusok (Regional Standard, Provisioned) külön regionális kvótát használnak, és nem befolyásolják az azonnali modell kapacitását.
• Ha az azonnali modellkéréseket korlátozzák, kérheti a kvóta növelését, vagy létrehozhat egy fenntartott kapacitású üzembe helyezést.

A globális és regionális kvóták interakciójának további részleteiért lásd a kvóták kezelését és növelését ismertető cikket.

Vállalati vezérlők

Képesség	Hogyan működik?
Adott modellek vagy szolgáltatók letiltása	Azure Policy definíciók az azonnali hozzáférésre ugyanúgy vonatkoznak, mint az üzembe helyezésekre
Rögzítés egy modellverzióhoz	Fűzze hozzá a verzió utótagját a modell nevéhez (lásd : Modellverziók)
Az azonnali hozzáférés letiltása teljes egészében	A rendszergazdák az előfizetés szintjén kikapcsolhatják az azonnali hozzáférést az Azure Policy segítségével

Ha el szeretné távolítani az azonnali hozzáférést egy fiókból, konfigurálja a beállításokat Bicep vagy ARM REST használatával.

REST API

Frissítse a fiókját a következőkkel:

PATCH https://management.azure.com/subscriptions/{sub}/resourceGroups/{rg}/providers/Microsoft.CognitiveServices/accounts/{account}?api-version=2026-01-15-preview
Authorization: Bearer {arm_token}
Content-Type: application/json

A kérelem törzsének használatával hatékonyan kikapcsolhatja az azonnali modellhozzáférést:

{
  "properties": {
    "instant": {
      "raiPolicyName": "Microsoft.DefaultV2",
      "modelAllowList": []
    }
  }
}

Bicep

Frissítse a meglévő fiókerőforrást egy instant blokktal:

resource account 'Microsoft.CognitiveServices/accounts@2026-01-15-preview' = {
  name: accountName
  location: location
  kind: 'AIServices'
  sku: {
    name: 'S0'
  }
  // Keep your existing account properties and add instant settings.
  properties: {
    instant: {
      raiPolicyName: 'Microsoft.DefaultV2'
      modelAllowList: []
    }
  }
}

Important

Minden azonnali hozzáférési modell alapértelmezett védőkorlátokat és tartalomszűrőket használ. Az azonnali hozzáféréshez azonban nem konfigurálhat egyéni védőkorlátokat vagy RAI-szabályzatokat modellenként. Az API-n keresztül beállíthatja az alapértelmezett RAI-szabályzatot a fiók szintjén, de ez a szabályzat egységesen érvényes az összes azonnali hozzáférési modellre. Ha különböző tartalomszűrési szabályzatokra van szüksége az egyes modellekhez, használjon üzembe helyezést.

Üzembehelyezési név ütközései

Az új telepítések nem használhatnak olyan nevet, amely megegyezik egy meglévő modell nevével. Ha van olyan meglévő üzembe helyezése, amelynek a neve ütközik egy modellnévvel, akkor az üzembe helyezés elsőbbséget élvez, és az adott modellnévhez tartozó azonnali modellhozzáférés nem érhető el ebben a projektben.

Korlátozások az előzetes verzióban

• Csak az USA 3. nyugati régiójában érhető el.
• A finomhangolt modellek nem támogatottak. A finomhangolt modell használatához hozzon létre egy telepítést.
• A védőkorlátok, az egyéni RAI-szabályzatok és a tartalomszűrők nem konfigurálhatók azonnali hozzáférésre.
• Csak a támogatott modellekben felsorolt modellek jogosultak.

Kapcsolódó tartalom

• A Microsoft Foundry-modellek üzembe helyezésének áttekintése
• A Microsoft Foundry modellek telepítési típusai
• Foundry-erőforrások kvótáinak kezelése
• Microsoft Foundry gyors kezdési útmutató