統合モデル API の作成と管理

Azure API Managementに統合モデル API を作成して、単一のクライアント向けエンドポイントを介して複数の LLM バックエンドを公開できます。クライアントアプリケーションでは、OpenAI Chat Completions API という使い慣れた API 形式が使用されますが、API Management では、OpenAI Chat Completions API または Anthropic Messages API を使用してバックエンドモデルに要求が自動的に変換されます。

Note

統合モデル API はプレビュー段階であり、現在お客様にロールアウト中です。クラシックレベルでは、この機能への早期アクセスは、AI Gateway の早期リリースチャネルを通じて利用できます。

単一の API レイヤーの背後でモデルアクセスを一元化することで、次のことができます。

バックエンドモデルで使用される形式とは別に、クライアントの単一の API 形式で標準化します。
可観測性、セキュリティ、ガバナンスをモデルプロバイダー間のポリシーと統合します。
モデルプロバイダー間でモデルフェールオーバーを構成します。
エイリアスを使用して、クライアント側のモデル名をバックエンドモデル名から切り離します。

API Management での AI API の管理の詳細については、Azure API Management の AI ゲートウェイ機能に関するページを参照してください。

サポートされているバックエンド

統合モデル API では、次のバックエンド API 形式がサポートされています。

OpenAI Chat Completions API
Anthropic Messages API

Prerequisites

既存のAPI Management インスタンス。まだない場合は、作成してください。
サポートされているバックエンド内の 1 つ以上のモデルデプロイ。
API によるトークンの使用状況を追跡するには、前提条件のカスタムメトリックの出力に関するセクションを参照してください。
API でコンテンツの安全性チェックを適用するには、「前提条件について LLM 要求にコンテンツの安全性チェックを適用する」を参照してください。

統合モデル API の作成 - Azure ポータル

API Management で統合モデル API を作成するには、次の手順に従います。

API を作成すると、API Management によって自動的に次の構成が行われます。

構成されているすべてのモデルを一覧表示する、モデル検出用の /models エンドポイント。
OpenAI チャットの完了形式で要求を受け入れる /llm/v1/chat/completions などの単一のルーティングエンドポイント。
追加する各バックエンドモデルの変換ロジックを書式設定します。
要求を適切なプロバイダーエンドポイントに送信するバックエンドリソース。

統合モデル API を作成するには:

Azure ポータルで、API Management インスタンスに移動します。
サイドバーメニューで、API の下にある モデル>+ 追加>統合モデル API を選択します。
[統合モデル API の構成] タブで、次の手順を実行します。
1. API の 表示名 を入力します。 API Management では、表示名に基づいて API 名が自動的に生成されますが、必要に応じて編集できます。
2. API パスに、クライアントが API の呼び出しに使用するパスを入力します。既定値は /llm/v1 であり、その結果、 /llm/v1/chat/completionsでチャット完了エンドポイントが作成されます。
3. 必要に応じて、API に関連付ける 1 つ以上の製品を選択します。
4. 次へを選択します。
[ モデルの構成 ] タブで、[ + 追加 ] を選択して [モデルの追加] ウィンドウを開き、モデルのデプロイごとに次の設定を構成します。
1. バックエンド設定 の下:
  - [モデル] に、バックエンドモデル名 (gpt-4oやclaude-sonnet-4.6など) を入力します。
  - API 形式で、バックエンドモデルが想定する形式 (OpenAI Chat Completions API、Anthropic Messages API。
  - URL に、バックエンドエンドポイント URL (Foundry のモデルデプロイなど) を入力するか、他のプロバイダーの場合はプロバイダーの API エンドポイント URL を入力します。
2. [ 承認資格情報] で、バックエンドに対する API Management の認証方法を選択します。
  - ヘッダー: ヘッダー名 ( api-key や Authorizationなど) と、対応する ヘッダー値 (API キーまたはシークレット) を入力します。
  - 管理 ID: Azureでのモデルデプロイの場合は、インスタンスのシステム割り当てマネージド ID またはユーザー割り当てマネージド ID を使用してバックエンドに対する認証を行うことができます。
  マネージド ID の設定の説明については、認証マネージド ID ポリシーのリファレンスを参照してください。
[ トークン消費の管理 ] タブで、必要に応じて、トークンの使用状況を監視および管理するように次のポリシーを構成します。
- トークンの使用を管理する
- トークンの使用状況を追跡する
[AI コンテンツの安全性の設定] タブで、必要に応じて、安全でないコンテンツを含むプロンプトをブロックするようにAzure AI Content Safety サービスを構成します。
- LLM 要求にコンテンツの安全性チェックを適用する
[ 確認と作成] を選択し、[ 作成] を選択します。

モデルエイリアスを管理する

モデルエイリアスは、モデルを呼び出すときに使用する安定したプロバイダーに依存しない名前をクライアントに提供します。 gptやclaude-sonnetなどのエイリアスを割り当てることで、クライアント側のモデル名を実際のバックエンドデプロイから切り離します。モデルをアップグレードするとき、または A/B テストを実行する場合は、クライアントコードを変更せずにエイリアスターゲットを更新できます。

モデルエイリアスを更新または追加する

統合モデル API の作成後にモデルエイリアスを更新するには:

Azure ポータルで、API Management インスタンスに移動し、API を選択します。
統合モデル API を選択します。
[ モデル ] タブを選択して、モデルエイリアスを更新または追加します。
- クライアント側のエイリアスを更新するには、更新するエイリアスを選択し、 バックエンドの構成 を更新してバックエンドモデルを指定します。新しいバックエンド の承認資格情報 を追加します。
- 新しいモデルを追加するには、[ + 追加] を選択し、前のセクションで説明したようにバックエンド、承認、およびクライアント設定を構成します。
保存を選びます。

モデルのエイリアスを検出する

開発者は、統合モデル API の /models エンドポイントを呼び出すことによって、使用可能なモデルとそのエイリアスを検出できます。 API Management は、クライアント側のエイリアスを持つモデルの一覧を返します。

クライアントアプリケーションから API を呼び出す

クライアントアプリケーションは、OpenAI と互換性のある任意の SDK を使用して統合モデル API を呼び出すことができます。 API Management エンドポイントで SDK のベース URL をポイントし、API Management サブスクリプションキーまたは認証にサポートされている別の認証方法を使用します。

次の例では、Python OpenAI SDK を使用し、認証用のヘッダーに API Management サブスクリプションキーを渡します。要求本文では、API Management で構成されたクライアント向けのモデルエイリアス ( gpt や claude-sonnetなど) を指定します。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://<apim-instance>.azure-api.net/llm/v1",
    api_key="<api-management-subscription-key>",
)

# Specify the client-facing model alias
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt",  # or "claude-sonnet", "gemini", or any other configured alias
    messages=[{"role": "user", "content": "What can you do?"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

別のバックエンドモデルに切り替えるには、 model 値のみを変更します。その他のコード変更は必要ありません。

フィードバック

このページはお役に立ちましたか?

Last updated on 2026-06-03