Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Foundry kaynağı, modellere, etmenlere ve araçlara bütünleşik erişim sağlar. Bu makalede senaryonuz için hangi SDK ve uç noktanın kullanılacağı açıklanmaktadır.
Foundry SDK, tüm Foundry proje API'lerini tek bir proje uç noktası aracılığıyla kullanıma sunan bir ince istemci SDK'dır. Daha üst düzey SDK'lar üzerinde derlenir; örneğin, Agent Framework foundry paketi Foundry modellerine, araçlarına ve proje yapılandırmasına erişmek için Foundry SDK'sına bağlıdır.
| SDK | Ne için? | Bitiş noktası |
|---|---|---|
| Foundry SDK'sı | Tüm Foundry proje API’leri üzerinde ince istemci SDK’sı. DökümHane Modellerine ve platform araçlarına erişim (dosya arama, kod yorumlayıcı, web araması, bellek, SharePoint, WorkIQ, Fabric IQ, MCP). | https://<resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name> |
| Ajan Çerçevesi | C#/.NET ve Python'da kullanılabilen, barındırılan ajanlar ve çok ajanlı sistemler için birleşik çok ajanlı orkestrasyon. Paket, foundry proje erişimi için Döküm SDK'sı'na bağlıdır. |
Proje uç noktasında, FoundryChatClient aracılığıyla Responses API'si. |
| OpenAI SDK'sı | Azure tarafından Chat Completions aracılığıyla sunulan embedding'ler ve Foundry Models dahil olmak üzere OpenAI API'sinin tam kapsamı. En iyi gecikme süresi ve en yüksek OpenAI uyumluluğu. | https://<resource-name>.openai.azure.com/openai/v1 |
| Anthropic SDK | Foundry’de sunulan Anthropic Claude modelleri. | https://<resource-name>.services.ai.azure.com/anthropic |
| Döküm Araçları SDK'ları | Önceden oluşturulmuş çözümler (Görüntü İşleme, Konuşma, İçerik Güvenliği ve daha fazlası). | Araca özgü uç noktalar. |
SDK'nızı seçin:
- Aracılar, değerlendirmeler veya Foundry'ye özgü özelliklerle uygulama oluştururken Foundry SDK'sı kullanma
- C#/.NET veya Python Yanıtlar API'sini kullanarak kodda barındırılan aracılar veya çok aracılı sistemler için Agent Framework kullanma
- En yüksek OpenAI uyumluluğu veya en düşük gecikme süresi gerektiğinde, ekleme oluştururken veya Sohbet Tamamlamaları aracılığıyla Azure tarafından satılan modelleri kullanırken OpenAI SDK'sını kullanın
- Foundry'de dağıtılan Anthropic Claude modellerle çalışırken Anthropic SDK kullanın
- Belirli yapay zeka hizmetleriyle (Görüntü İşleme, Konuşma, Dil vb.) çalışırken Döküm Araçları SDK'larını kullanma
Not
Kaynak türleri: Foundry kaynağı, daha önce listelenen tüm uç noktaları sağlar. Azure OpenAI kaynağı yalnızca /openai/v1 uç noktasını sağlar.
Authentication: Buradaki örneklerde Microsoft Entra ID (DefaultAzureCredential) kullanılır. API anahtarları /openai/v1 üzerinde çalışır. Anahtarı, belirteç sağlayıcısı yerine api_key olarak kullanın.
Önkoşullar
-
Etkin aboneliği olan bir Azure hesabı. Hesabınız yoksa ücretsiz deneme aboneliği içeren bir
free Azure hesabı oluşturun. Göreviniz için gerekli Azure RBAC rolüne mümkün olan en dar kapsamda sahip olun:
Foundry Kullanıcısı, Foundry projesinde günlük geliştirme için.
Önemli
Foundry RBAC rolleri yakın zamanda yeniden adlandırıldı. Foundry User, Foundry Owner, Foundry Hesabı Sahibi ve Foundry Project Manager daha önce Azure Yapay Zeka Kullanıcısı, Azure Yapay Zeka Sahibi, Azure Yapay Zeka Hesabı Sahibi ve Azure Yapay Zeka Project Yöneticisi olarak adlandırıldı. Yeniden adlandırma kullanıma sunulmaya devam ederken bazı yerlerde önceki adları görmeye devam edebilirsiniz. Rol kimlikleri ve temel izinler yeniden adlandırma ile değiştirilmez.
Foundry projesinde mevcut bir projeyi ve bağlantılarını yönetmek için Foundry Proje Yöneticisi
Proje oluşturmak veya hesap düzeyindeki kaynakları yönetmek için Foundry kaynağında Foundry Hesap Sahibi. Bu rolü hedef kaynak grubuna yalnızca bir Dökümhane kaynağı oluşturmanız gerektiğinde atayın.
Kaynak grubu atamasını Microsoft Entra Privileged Identity Management (PIM) aracılığıyla tam zamanında etkinleştirin ve sağladıktan sonra devre dışı bırakın. Günlük geliştiricilerin ve çalışma zamanı kullanıcılarının bu yükseltilmiş atamaya ihtiyacı yoktur.
Her rolün izinleri hakkında ayrıntılı bilgi için bkz.
Microsoft Foundry için rol tabanlı erişim denetimi .Geliştirme ortamınızı hazırlama bölümünde açıklandığı gibi gerekli dil çalışma zamanlarını, genel araçları ve VS Code uzantılarını yükleyin.
Önkoşulları doğrulama
Devam etmeden önce, her denetimin belirtilen sonucu döndürdüğünden emin olun:
Azure CLI’nin istenen aboneliği ve kiracıyı kullandığını doğrulayın:
az account show --query "{subscription:name, tenant:tenantId}" --output tableKomut başarıyla tamamlanır ve beklenen aboneliği ve kiracıyı görüntüler.
Yerel kimlik bilginizin, belirteci görüntülemeden bir Foundry erişim belirteci isteyebildiğini doğrulayın:
az account get-access-token --resource https://ai.azure.com --query expiresOn --output tsvKomut başarıyla sonlanır ve belirtecin sona erme süresini görüntüler. Başarısız olursa,
az loginkomutunu gerekli Foundry rolüne sahip bir kimlikle çalıştırın.Azure portalında Döküm kaynağı>Erişim denetimi (IAM) altında gerekli RBAC rolüne sahip olduğunuzu onaylayın.
-
python --version'i çalıştırın. Komut başarıyla tamamlanır ve Python 3.9 veya üzeri olduğunu raporlar.
-
node --version'i çalıştırın. Komut başarıyla tamamlanır ve Node.js 22 veya sonraki bir sürümü bildirir.
-
dotnet --version'i çalıştırın. Komut başarıyla tamamlanır ve .NET 8 veya sonraki bir sürümü raporlar.
-
java --version'i çalıştırın. Komut başarıyla tamamlanır ve Java 17 veya üzerini raporlar.
Proje uç noktanızın şu biçime sahip olduğunu onaylayın:
https://<resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>.gpt-5-minidağıtımının hazır olduğunu onaylayın:az cognitiveservices account deployment show \ --name <resource-name> \ --resource-group <resource-group> \ --deployment-name gpt-5-mini \ --query properties.provisioningState \ --output tsvKomut
Succeededdöndürür. Dağıtımınızın farklı bir adı varsa kod örneklerinde dağıtılan adı kullanın.
Dökümhane SDK'sı
Foundry SDK'sı, tek bir proje uç noktası üzerinden Tüm Foundry proje API'lerine erişmenizi sağlayan bir ince istemci SDK'dır:
https://<resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>
Bu, diğer Foundry kullanan SDK'ların temelidir. Örneğin, Agent Framework foundry paketi Foundry SDK'sına bir bağımlılık alır ve bunu Foundry işlevselliğine erişmek için kullanır; kullanırken FoundryChatClientproje uç noktasını veya OpenAI uyumlu istemciyi kendiniz bağlamanız gerekmez.
Not
Kuruluşunuz özel bir alt etki alanı kullanıyorsa, uç nokta URL'sinde <resource-name> öğesini <your-custom-subdomain> ile değiştirin.
Bu yaklaşım, uygulama yapılandırmasını basitleştirir. Birden çok uç noktayı yönetmek yerine birini yapılandırabilirsiniz.
Foundry SDK'sını yükleme
| SDK Sürümü | Portal Sürümü | Durum | Python Paketi |
|---|---|---|---|
| 2.x | Dökümhane (yeni) | Istikrarlı | azure-ai-projects>=2.0.0 |
| 1.x | Dökümhane (klasik) | Istikrarlı | azure-ai-projects==1.0.0 |
PythonAzure AI Projeleri istemci kitaplığı> tek bir proje uç noktasına bağlanarak birden çok istemci kitaplığını birlikte kullanmanızı sağlayan birleşik bir kitaplıktır.
Foundry projelerinin paketlerini yüklemek için bu komutu çalıştırın.
pip install "azure-ai-projects>=2.0.0"
| SDK Sürümü | Portal Sürümü | Durum | Java Paketi |
|---|---|---|---|
| 2.0.0 | Dökümhane (yeni) | Istikrarlı | azure-ai-projectsazure-ai-agents |
| SDK Sürümü | Portal Sürümü | Durum | JavaScript Paketi |
|---|---|---|---|
| 2.4.0 | Dökümhane (yeni) | Istikrarlı | @azure/ai-projects |
| 1.0.1 | Klasik dökümhane | Istikrarlı | @azure/ai-projects |
2.4.0 ile @azure/ai-projects Node.js 22 veya üzerini kullanın.
| SDK Sürümü | Portal Sürümü | Durum | .NET Paketi |
|---|---|---|---|
| 2.0.0 (GA) | Dökümhane (yeni) | Istikrarlı | Azure.AI.ProjectsAzure.AI.Projects.AgentsAzure.AI.Extensions.OpenAI |
| 1.1.0 (GA) | Klasik dökümhane | Istikrarlı | Azure.AI.Projects |
Önemli
Azure.AI.Projects.OpenAI (GA) ile birlikte Azure.AI.Extensions.OpenAI (önizleme) yüklemeyin. Her iki paket de farklı ad alanında aynı türleri tanımlar ve bu da belirsiz başvuru hatalarına neden olur. Aracı senaryoları için yalnızca Azure.AI.Extensions.OpenAI kullanın.
Java için
Bu bağımlılıkları Maven pom.xml for Foundry projelerinize ekleyin.
<dependency>
<groupId>com.azure</groupId>
<artifactId>azure-ai-projects</artifactId>
<version>2.2.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.azure</groupId>
<artifactId>azure-ai-agents</artifactId>
<version>2.2.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.azure</groupId>
<artifactId>azure-identity</artifactId>
<version>1.18.4</version>
</dependency>
JavaScript için
Foundry projeleri için JavaScript paketlerini yüklemek için bu komutu çalıştırın.
npm install @azure/ai-projects @azure/identity
.NET için
gerekli paketleri .NET projenize eklemek için bu komutları çalıştırın.
dotnet add package Azure.AI.Projects
dotnet add package Azure.AI.Projects.Agents
dotnet add package Azure.AI.Extensions.OpenAI
dotnet add package Azure.Identity
İlk Foundry SDK çağrınızı yapma
Foundry ve OpenAI farklı API şekillerine sahip olduğundan SDK iki istemci türünü kullanıma sunar:
- Project client – OpenAI'nin eşdeğeri olmayan Foundry yerel işlemleri için kullanın. Örnekler: bağlantıları listeleme, proje özelliklerini alma, izlemeyi etkinleştirme.
-
OpenAI uyumlu istemci – OpenAI kavramlarını temel alan Foundry işlevselliği için kullanın. Yanıtlar API'sinde, aracılarda, değerlendirmelerde ve ince ayarlamalarda OpenAI stili istek/yanıt desenleri kullanılır. Bu istemci, proje uç noktanızdaki Yanıtlar API'sini hedefler ve bu da Azure tarafından satılan Döküm Modelleri'ne, katalogdaki diğer modellere ve platform araçlarına erişmenizi sağlar. Bu araçlar dosya arama, kod yorumlayıcı, web araması, bellek, SharePoint, WorkIQ, Fabric IQ ve MCP sunucularını içerir. Proje uç noktası bu trafiğe
/openaiyolda hizmet verir.
Çoğu uygulama her iki istemciyi de kullanır. Kurulum ve yapılandırma için proje istemcisini, ardından aracıları, değerlendirmeleri ve çağrı modellerini çalıştırmak için OpenAI uyumlu istemcisini kullanın.
from azure.ai.projects import AIProjectClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential
project_endpoint = (
"https://<resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>"
)
project = AIProjectClient(
endpoint=project_endpoint,
credential=DefaultAzureCredential(),
)
openai = project.get_openai_client()
response = openai.responses.create(
model="gpt-5-mini",
input="What is the size of France in square miles?",
)
print(f"Response output: {response.output_text}")
Response output: <model response>
Referans: AIProjectClient sınıfı
import com.azure.ai.agents.AgentsClientBuilder;
import com.azure.ai.agents.AgentsServiceVersion;
import com.azure.ai.agents.ResponsesClient;
import com.azure.identity.DefaultAzureCredentialBuilder;
import com.openai.models.responses.Response;
import com.openai.models.responses.ResponseCreateParams;
String projectEndpoint =
"https://<resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>";
ResponsesClient responsesClient = new AgentsClientBuilder()
.credential(new DefaultAzureCredentialBuilder().build())
.endpoint(projectEndpoint)
.serviceVersion(AgentsServiceVersion.getLatest())
.buildResponsesClient();
Response response = responsesClient.getResponseService().create(
ResponseCreateParams.builder()
.model("gpt-5-mini")
.input("What is the size of France in square miles?")
.build());
response.output().forEach(item -> item.message().ifPresent(message ->
message.content().forEach(content -> content.outputText().ifPresent(text ->
System.out.println("Response output: " + text.text())))));
Response output: <model response>
Referans: CreateResponse.java
import { DefaultAzureCredential } from "@azure/identity";
import { AIProjectClient } from "@azure/ai-projects";
const projectEndpoint =
"https://<resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>";
const project = new AIProjectClient(
projectEndpoint,
new DefaultAzureCredential(),
);
const openai = project.getOpenAIClient();
const response = await openai.responses.create({
model: "gpt-5-mini",
input: "What is the size of France in square miles?",
});
console.log(`Response output: ${response.output_text}`);
Response output: <model response>
Referans: AIProjectClient sınıfı
using Azure.AI.Projects;
using Azure.AI.Extensions.OpenAI;
using Azure.Identity;
string projectEndpoint =
"https://<resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>";
AIProjectClient projectClient = new(
endpoint: new Uri(projectEndpoint),
tokenProvider: new DefaultAzureCredential());
ProjectResponsesClient responseClient = projectClient.ProjectOpenAIClient
.GetProjectResponsesClientForModel("gpt-5-mini");
ResponseResult response = responseClient.CreateResponse(
"What is the size of France in square miles?");
Console.WriteLine($"Response output: {response.GetOutputText()}");
Response output: <model response>
Referans: AIProjectClient sınıfı
Foundry SDK özelliklerini keşfetme
- Access Modelleme Modelleri, Azure OpenAI dahil olmak üzere
- Foundry Agent Hizmeti'ni kullanma
- Toplu değerlendirmeleri çalıştırma
- Uygulama izlemeyi etkinleştirme
- Modelde ince ayar yapma
- Foundry araçları, yerel orkestrasyon ve daha fazlası için uç noktaları ve anahtarları alma
Sorun giderme
Kimlik doğrulama hataları
Eğer şunu görürseniz DefaultAzureCredential failed to retrieve a token:
Verify Azure CLI kimliği doğrulandı:
az account show az login # if not logged inRBAC rol atamayı denetleyin:
Dökümhane projesinde en azından Dökümhane Kullanıcısı rolüne sahip olduğunuzu onaylayın
Önemli
Foundry RBAC rolleri yakın zamanda yeniden adlandırıldı. Foundry User, Foundry Owner, Foundry Hesabı Sahibi ve Foundry Project Manager daha önce Azure Yapay Zeka Kullanıcısı, Azure Yapay Zeka Sahibi, Azure Yapay Zeka Hesabı Sahibi ve Azure Yapay Zeka Project Yöneticisi olarak adlandırıldı. Yeniden adlandırma kullanıma sunulmaya devam ederken bazı yerlerde önceki adları görmeye devam edebilirsiniz. Rol kimlikleri ve temel izinler yeniden adlandırma ile değiştirilmez.
Üretim ortamında yönetilen kimlikler için:
- Yönetilen kimliğin atanmış uygun role sahip olduğundan emin olun
- Yönetilen kimlikleri yapılandırma bölümüne bakın
Uç nokta yapılandırma hataları
Eğer Connection refused veya 404 Not Found görüyorsanız,
- Kaynak ve proje adlarının gerçek dağıtımınızla eşleştiğinden emin olun
-
Uç nokta URL biçimini denetleme: Şu olmalıdır:
https://<resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name> -
Özel alt etki alanları için:
<resource-name>öğesini özel alt etki alanınızla değiştirin
SDK sürümü uyuşmazlıkları
Kod örnekleri AttributeError veya ModuleNotFoundError ile başarısız olursa:
SDK sürümünü denetleyin:
pip show azure-ai-projects # Python npm list @azure/ai-projects # JavaScript dotnet list package # .NETDoğru sürüm bayraklarıyla yeniden yükleme: Yukarıdaki her dil bölümünde yükleme komutlarına bakın
OpenAI SDK'sı
OpenAI API yüzeyinin tamamını, en iyi gecikme süresini ve mevcut OpenAI istemcileriyle en yüksek uyumluluğu istiyorsanız OpenAI SDK'sını kullanın. Bu uç nokta doğrudan Azure OpenAI üzerinde Yanıtlar API'sini kullanıma sunar ve eklemeler, sohbet tamamlamaları ve görüntü oluşturma dahil olmak üzere Azure tarafından satılan Azure OpenAI modellerine ve modellerine erişim sağlar. Aracılar, değerlendirmeler veya Foundry'ye özel platform araçları gibi Foundry'ye özgü özelliklere erişim sağlamaz. Bu özellikler için, proje uç noktanız üzerinden Foundry SDK aracılığıyla Responses API'sini kullanın.
Ipucu
Eklemeler oluşturmak için OpenAI SDK uç noktasını kullanın. Döküm SDK'sı tarafından kullanılan proje uç noktası şu anda ekleme isteklerini yönlendirmemektedir.
Aşağıdaki kod parçacığında Azure OpenAI /openai/v1 uç noktasının doğrudan nasıl kullanılacağı gösterilmektedir.
from azure.identity import DefaultAzureCredential, get_bearer_token_provider
from openai import OpenAI
token_provider = get_bearer_token_provider(
DefaultAzureCredential(), "https://ai.azure.com/.default"
)
openai_endpoint = "https://<resource-name>.openai.azure.com/openai/v1/"
openai = OpenAI(
base_url=openai_endpoint,
api_key=token_provider,
)
response = openai.responses.create(
model="gpt-5-mini",
input="What is the size of France in square miles?",
)
print(f"Response output: {response.output_text}")
Response output: <model response>
Başvuru kaynağı: Azure OpenAI tarafından desteklenen programlama dilleri
Aşağıdaki kod parçacığında Azure OpenAI /openai/v1 uç noktasının doğrudan nasıl kullanılacağı gösterilmektedir.
import com.azure.identity.AuthenticationUtil;
import com.azure.identity.DefaultAzureCredentialBuilder;
import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.credential.BearerTokenCredential;
import com.openai.models.responses.Response;
import com.openai.models.responses.ResponseCreateParams;
String openAIEndpoint = "https://<resource-name>.openai.azure.com/openai/v1";
OpenAIClient openAIClient = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl(openAIEndpoint)
.credential(BearerTokenCredential.create(
AuthenticationUtil.getBearerTokenSupplier(
new DefaultAzureCredentialBuilder().build(),
"https://ai.azure.com/.default")))
.build();
Response response = openAIClient.responses().create(
ResponseCreateParams.builder()
.model("gpt-5-mini")
.input("What is the size of France in square miles?")
.build());
response.output().forEach(item -> item.message().ifPresent(message ->
message.content().forEach(content -> content.outputText().ifPresent(text ->
System.out.println("Response output: " + text.text())))));
Response output: <model response>
Başvuru kaynağı: Azure OpenAI tarafından desteklenen programlama dilleri
import {
DefaultAzureCredential,
getBearerTokenProvider,
} from "@azure/identity";
import OpenAI from "openai";
const openAIEndpoint = "https://<resource-name>.openai.azure.com/openai/v1";
const tokenProvider = getBearerTokenProvider(
new DefaultAzureCredential(),
"https://ai.azure.com/.default",
);
const openai = new OpenAI({ baseURL: openAIEndpoint, apiKey: tokenProvider });
const response = await openai.responses.create({
model: "gpt-5-mini",
input: "What is the size of France in square miles?",
});
console.log(`Response output: ${response.output_text}`);
Response output: <model response>
Başvuru kaynağı: Azure OpenAI tarafından desteklenen programlama dilleri
OpenAI istemci kitaplığını .NET projenize eklemek için bu komutu çalıştırın.
dotnet add package OpenAI
Başarılı olduğunda, .NET CLI OpenAI paketini yüklediğini onaylar.
Bu kod parçacığı Azure OpenAI v1 uç noktası için DefaultAzureCredential yapılandırır, OpenAIClientOptions derler ve ResponsesClient oluşturur.
using Azure.Identity;
using OpenAI;
using OpenAI.Responses;
using System.ClientModel.Primitives;
#pragma warning disable OPENAI001
const string openAIEndpoint =
"https://<resource-name>.openai.azure.com/openai/v1/";
BearerTokenPolicy tokenPolicy = new(
new DefaultAzureCredential(),
"https://ai.azure.com/.default");
OpenAIClient openAIClient = new(
authenticationPolicy: tokenPolicy,
options: new OpenAIClientOptions()
{
Endpoint = new(openAIEndpoint),
});
ResponsesClient responsesClient = openAIClient.GetResponsesClient();
CreateResponseOptions options = new()
{
Model = "gpt-5-mini",
InputItems =
{
ResponseItem.CreateUserMessageItem(
"What is the size of France in square miles?")
},
};
var response = responsesClient.CreateResponse(options);
Console.WriteLine($"Response output: {response.Value.GetOutputText()}");
#pragma warning restore OPENAI001
Response output: <model response>
Başvuru kaynağı: Azure OpenAI tarafından desteklenen programlama dilleri
Antropik SDK
Foundry'de dağıtılan Anthropic Claude modellerle çalışmak için Anthropic SDK'sını kullanın. Claude modelleri, OpenAI uyumlu uç nokta yerine ayrı bir /anthropic uç noktası ve Anthropic İletileri API'sini kullanır.
Anthropic uç noktası, kaynak URL’nizin sonuna /anthropic ekler:
https://<resource-name>.services.ai.azure.com/anthropic
İletiler API'sini şu konumda bulabilirsiniz:
https://<resource-name>.services.ai.azure.com/anthropic/v1/messages
from anthropic import AnthropicFoundry
from azure.identity import DefaultAzureCredential, get_bearer_token_provider
token_provider = get_bearer_token_provider(
DefaultAzureCredential(), "https://ai.azure.com/.default"
)
client = AnthropicFoundry(
azure_ad_token_provider=token_provider,
base_url="https://<resource-name>.services.ai.azure.com/anthropic",
)
message = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-6", # Replace with your deployment name
messages=[
{"role": "user", "content": "What are 3 things to visit in Seattle?"}
],
max_tokens=1048,
)
print(f"Response output: {message.content[0].text}")
Response output: <model response>
Anthropic SDK'sı yerel bir C# istemcisi sağlamaz. Claude modellerini çağırmak için REST API'sini ile HttpClient kullanın.
using System.Net.Http.Headers;
using System.Text;
using System.Text.Json;
using Azure.Identity;
string endpoint =
"https://<resource-name>.services.ai.azure.com/anthropic/v1/messages";
var credential = new DefaultAzureCredential();
var token = await credential.GetTokenAsync(
new Azure.Core.TokenRequestContext(["https://ai.azure.com/.default"]));
using var httpClient = new HttpClient();
httpClient.DefaultRequestHeaders.Authorization =
new AuthenticationHeaderValue("Bearer", token.Token);
httpClient.DefaultRequestHeaders.Add("anthropic-version", "2023-06-01");
var requestBody = new
{
model = "claude-sonnet-4-6",
messages = new[]
{
new { role = "user", content = "Name three Seattle attractions." }
},
max_tokens = 1048
};
var response = await httpClient.PostAsync(
endpoint,
new StringContent(
JsonSerializer.Serialize(requestBody), Encoding.UTF8,
"application/json"));
string result = await response.Content.ReadAsStringAsync();
Console.WriteLine(result);
<JSON response body containing the model response>
import AnthropicFoundry from "@anthropic-ai/foundry-sdk";
import {
DefaultAzureCredential,
getBearerTokenProvider,
} from "@azure/identity";
const tokenProvider = getBearerTokenProvider(
new DefaultAzureCredential(),
"https://ai.azure.com/.default",
);
const client = new AnthropicFoundry({
azureADTokenProvider: tokenProvider,
baseURL: "https://<resource-name>.services.ai.azure.com/anthropic",
apiVersion: "2023-06-01",
});
const message = await client.messages.create({
model: "claude-sonnet-4-6", // Replace with your deployment name
messages: [
{ role: "user", content: "What are 3 things to visit in Seattle?" },
],
max_tokens: 1048,
});
console.log(`Response output: ${message.content[0].text}`);
Response output: <model response>
Anthropic SDK'sı yerel bir Java istemcisi sağlamaz. Claude modellerini çağırmak için REST API'sini ile HttpClient kullanın.
import com.azure.identity.DefaultAzureCredentialBuilder;
import com.azure.core.credential.TokenRequestContext;
import java.net.URI;
import java.net.http.HttpClient;
import java.net.http.HttpRequest;
import java.net.http.HttpResponse;
String endpoint =
"https://<resource-name>.services.ai.azure.com/anthropic/v1/messages";
var credential = new DefaultAzureCredentialBuilder().build();
var token = credential.getToken(new TokenRequestContext()
.addScopes("https://ai.azure.com/.default")).block();
String requestBody = """
{"model": "claude-sonnet-4-6",
"messages": [{"role": "user",
"content": "What are 3 things to visit in Seattle?"}],
"max_tokens": 1048}
""";
HttpClient httpClient = HttpClient.newHttpClient();
HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()
.uri(URI.create(endpoint))
.header("Authorization", "Bearer " + token.getToken())
.header("Content-Type", "application/json")
.header("anthropic-version", "2023-06-01")
.POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(requestBody))
.build();
HttpResponse<String> response = httpClient.send(
request, HttpResponse.BodyHandlers.ofString());
System.out.println(response.body());
<JSON response body containing the model response>
Daha fazla bilgi için bkz. Microsoft Foundry'da Anthropic Claude modellerini kullanma.
Ajanda Çerçevesi
Microsoft Agent Framework, C#/.NET ve Python için aracılar ve çok aracılı sistemler oluşturmak için birleşik çok aracılı düzenleme ve tutarlı soyutlamalar sağlayan bir açık kaynak SDK'dır. Foundry'de barındırılan aracılar için önerilen düzenleme katmanıdır.
- Daha önce çok aracılı düzenleme için AutoGen veya Semantik Çekirdek kullandıysanız (görevler üzerinde birlikte çalışacak birden çok aracıyı koordine etme), birincil düzenleme katmanınız olarak Agent Framework'i düşünün. Benzer koordinasyon görevlerini çözen ve çakışan soyutlamalar ve bağımlılıklar ekleyebilen birden çok düzenleme SDK'sını birleştirmekten kaçınmanıza yardımcı olur.
- Zaten önemli bir düzenleme kodunuz varsa, ürüne özgü özelliklere bağlıysa veya karmaşık geçiş gereksinimleriyle karşılaşıyorsanız, Agent Framework'te birleştirmeden önce bu gereksinimleri değerlendirin.
Kodunuzu barındırılan bir aracı üzerinde çalıştırın
Foundry'de kod tabanlı aracılar için temel seçenek Barındırılan Aracılar'dır. Aracınızı Agent Framework ile yazın, kaynak kodunuzun kapsayıcı görüntüsü veya zip'i olarak paketleyin ve Foundry'nin yönetilen uç nokta, yalıtılmış Mikro VM'lerde otomatik ölçeklendirme, ayrılmış bir Microsoft Entra aracı kimliği, oturum düzeyi durumu ve uçtan uca gözlemlenebilirlik ile çalıştırmasına izin verin.
Barındırılan aracılar, diğer uygulamaların veya aracıların çağırabileceği Foundry tarafından yönetilen, ağ adreslenebilir bir uç nokta istediğinizde önerilen yoldur. Bkz. İlk barındırılan aracınızı dağıtın.
Responses API ile Foundry dışında kod kullanarak ajanlar oluşturun
Aracınızı Foundry dışında (kendi sürecinizde veya altyapınızda) barındırıyorsanız, proje uç noktanızdaki Yanıtlar API'sini doğrudan çağırmak için Aracı Çerçevesi'ni de kullanabilirsiniz. Agent Framework, FoundryChatClient sağlayıcısı aracılığıyla bağlanır ve şunları hedefler:
{project_endpoint}/openai/v1/responses
Kaynak düzeyi OpenAI uç noktası yerine proje uç noktasının üzerinden geçmek, aracınıza şunu verir:
- Katalogdaki Foundry modellerine (Azure OpenAI ve Foundry doğrudan modelleri) tek bir API üzerinden erişin.
- Dosya arama, kod yorumlayıcı, bellek, web araması, MCP sunucuları, SharePoint, WorkIQ ve Fabric IQ gibi OpenAI araç kümesinin ötesindeki platform araçları.
- Projeye özgü veriler, On-Behalf-Of (OBO) aracı kimlik doğrulaması ve projenin izleme, içerik filtreleri ve kimlik yapılandırması.
Bu yaklaşım, Barındırılan aracılar için bir alternatif değil, onlara ek olarak kullanılır — aynı Agent Framework kodu bugün kendi sürecinizden Responses API'sini çağırabilir ve daha sonra Foundry tarafından yönetilen bir uç nokta istediğinizde barındırılan bir aracı olarak paketlenebilir. Bkz . Hızlı Başlangıç: Yanıtlar API'sini kullanarak aracı oluşturma.
Aracı türlerinin ve barındırma seçeneklerinin tam karşılaştırması için bkz. Foundry Agent Service Microsoft nedir?.
Döküm Araçları SDK'ları
Döküm Araçları (eski adıyla Azure AI Services), ayrılmış SDK'lara sahip önceden oluşturulmuş nokta çözümleridir. Döküm Araçları ile çalışmak için aşağıdaki uç noktaları kullanın.
Hangi uç noktayı kullanmalısınız?
Gereksinimlerinize göre bir uç nokta seçin:
Görüntü İşleme, İçerik Güvenliği, Belge Zekası, Dil, Çeviri ve Belirteç DökümHane Araçları'na erişmek için Azure AI Hizmetleri uç noktasını kullanın.
Döküm Araçları uç noktası: https://<your-resource-name>.cognitiveservices.azure.com/
Not
Uç noktalar kaynak adınızı veya özel bir alt etki alanı kullanır. Kuruluşunuz özel bir alt etki alanı ayarladıysa, tüm uç nokta örneklerinde your-resource-name öğesini your-custom-subdomain ile değiştirin.
İş yükleriniz yaklaşım analizi, anahtar ifade ayıklama, özetleme, varlık bağlama, CLU veya CQA gibi kullanımdan kaldıran Azure Yapay Zeka Dil özelliklerini kullanıyorsa Microsoft Foundry alternatiflerine geçmeyi planlayın. Yeni geliştirme için, bu makalenin önceki bölümlerinde açıklandığı gibi Foundry SDK'sını veya OpenAI uyumlu uç noktayı kullanmayı göz önünde bulundurun. Bkz. Migrate from Language Studio to Microsoft Foundry.
Konuşma ve Çeviri Döküm Araçları için aşağıdaki tablolardaki uç noktaları kullanın. Yer tutucuları kaynak bilgilerinizle değiştirin.
Konuşma Uç Noktaları
| Döküm Aracı | Bitiş noktası |
|---|---|
| Konuşmayı Metne Dönüştürme (Standart) | https://<YOUR-RESOURCE-REGION>.stt.speech.microsoft.com |
| Metinden Sese (Sinirsel) | https://<YOUR-RESOURCE-REGION>.tts.speech.microsoft.com |
| Özel Ses | https://<YOUR-RESOURCE-NAME>.cognitiveservices.azure.com/ |
Çeviri Uç Noktaları
| Döküm Aracı | Bitiş noktası |
|---|---|
| Metin çevirisi | https://api.cognitive.microsofttranslator.com/ |
| Belge Çevirisi | https://<YOUR-RESOURCE-NAME>.cognitiveservices.azure.com/ |
Dil Uç Noktaları
| Döküm Aracı | Bitiş noktası |
|---|---|
| Metin analizi | https://<YOUR-RESOURCE-NAME>.cognitiveservices.azure.com |
Önemli
20 Mart 2027'de Azure Language Studio kullanımdan kaldırıp Microsoft Foundry'ye geçirilecek; tüm özellikler ve gelecekteki geliştirmeler Microsoft Foundry'de kullanıma sunulacaktır.
31 Mart 2029'da, aşağıdaki Azure Dil özellikleri devre dışı bırakılacaktır (destek sonu). Bu tarihten önce, kullanıcıların gelişmiş doğal dil anlama ve basitleştirilmiş uygulama tümleştirmesi için mevcut iş yüklerini geçirmesi ve yeni projeleri Microsoft Foundry modellerine eklemesi gerekir:
- Anahtar İfade Çıkarma
- Yaklaşım Analizi ve Görüş Madenciliği
- Özel Metin Sınıflandırması
- Konuşma Dili Anlama (CLU)
- Özel Soru Yanıtlama (CQA)
- Orkestrasyon İş Akışı
- Özetleme (belgeler ve konuşmalar için ayıklayıcı ve soyutlayıcı)
- Varlık Bağlama
Sürekli destekli temel özellikler: Dil Algılama, PII Algılama, Sağlık için Metin Analitiği, Önceden oluşturulmuş NER ve Özel NER.
Geçiş seçenekleri için bkz. Migrate from Language Studio to Microsoft Foundry.
