Claude in Microsoft Foundry

Diese Anleitung zeigt dir, wie du Claude in Microsoft Foundry einrichtest und API-Aufrufe mit einem der Client-SDKs von Anthropic oder direkten HTTP-Anfragen durchführst. Wenn du auf Claude in Microsoft Foundry zugreifst, wird dir die Claude-Nutzung im Azure Marketplace in Rechnung gestellt. Du kannst die neuesten Claude-Modelle verwenden, einschließlich Claude Opus 4.8 und Claude Sonnet 5, sowie Funktionen wie das 1M-Token-Kontextfenster, während du die Kosten über dein Azure-Abonnement verwaltest.

Claude ist in den Bereitstellungstypen Global Standard und US Data Zone Standard in Foundry-Ressourcen verfügbar und wird in Claude Consumption Units über den Azure Marketplace abgerechnet. Besuche Claude in Microsoft Foundry – Preise für Details.

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Hosting-Optionen

Claude-Modelle in Microsoft Foundry sind in zwei Hosting-Optionen verfügbar. Du wählst die Hosting-Option, wenn du die Bereitstellung konfigurierst.

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Voraussetzungen

Bevor du beginnst, stelle sicher, dass du Folgendes hast:

• Ein aktives Azure-Abonnement
• Zugriff auf Foundry
• Die Azure CLI installiert (erforderlich für das Entra-ID-cURL-Beispiel, ansonsten optional)
• Eine Azure-RBAC-Rolle, die dir die Nutzung der Ressource erlaubt, wie z. B. Foundry User (früher Azure AI User) oder Cognitive Services User

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Ein SDK installieren

Die Client-SDKs von Anthropic unterstützen Foundry über ein plattformspezifisches Paket oder eine Client-Klasse. Die Beispiele auf dieser Seite zeigen auch Anfragen mit cURL und der ant CLI. Informationen zur Einrichtung der CLI findest du im CLI-Schnellstart.

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Bereitstellung

Foundry verwendet eine zweistufige Hierarchie: Ressourcen enthalten deine Sicherheits- und Abrechnungskonfiguration, während Deployments (Bereitstellungen) die Modellinstanzen sind, die du über die API aufrufst. Du erstellst zuerst eine Foundry-Ressource und dann ein oder mehrere Claude-Deployments darin.

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Foundry-Ressourcen bereitstellen

Erstelle eine Foundry-Ressource, die für die Nutzung und Verwaltung von Diensten in Azure erforderlich ist. Du kannst dieser Anleitung folgen, um eine Foundry-Ressource zu erstellen. Alternativ kannst du mit der Erstellung eines Foundry-Projekts beginnen, was die Erstellung einer Foundry-Ressource beinhaltet.

So stellst du deine Ressource bereit:

1. Navigiere zum Foundry-Portal.
2. Erstelle eine neue Foundry-Ressource oder wähle eine vorhandene aus.
3. Konfiguriere die Zugriffsverwaltung mit von Azure ausgestellten API-Keys oder Entra ID (früher Azure Active Directory) für rollenbasierte Zugriffskontrolle.
4. Konfiguriere die Ressource optional als Teil eines privaten Netzwerks (Azure Virtual Network), um den Netzwerkzugriff auf deine Ressource einzuschränken.
5. Notiere dir deinen Ressourcennamen. Du verwendest ihn als {resource} in API-Endpunkten (zum Beispiel https://{resource}.services.ai.azure.com/anthropic/v1/*).

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Foundry-Deployments erstellen

Nachdem du deine Ressource erstellt hast, stelle ein Claude-Modell bereit, um es für API-Aufrufe verfügbar zu machen. Diese Schritte beschreiben das neue Foundry-Portal (der Schalter New Foundry ist aktiviert):

1. Melde dich im Foundry-Portal an. Wähle auf der Portal-Startseite Discover in der Navigation oben rechts und dann Models im linken Bereich, um den Modellkatalog zu öffnen.
2. Suche nach einem Claude-Modell und wähle es aus (zum Beispiel claude-opus-4-8). Jedes Modell erscheint einmal im Katalog, unabhängig davon, wie viele Hosting-Optionen es unterstützt.
3. Wähle auf der Modellkarte Deploy und dann Custom settings, um den Bereich mit den Bereitstellungseinstellungen zu öffnen. Wenn du stattdessen Default settings wählst, wird das Deployment für Modelle, die in beiden Hosting-Optionen verfügbar sind, automatisch als „Hosted on Azure" konfiguriert.
4. Überprüfe bei deinem ersten Claude-Deployment die Azure-Marketplace-Bedingungen, wähle eine Branche aus und wähle Agree and Proceed, um die Bedingungen zu akzeptieren und das Azure-Marketplace-Angebot zu abonnieren.
5. Konfiguriere das Deployment:
   • Deployment name: Standardmäßig die Modell-ID, aber du kannst ihn anpassen (zum Beispiel my-claude-deployment). Der Deployment-Name kann nach der Erstellung nicht mehr geändert werden.
   • Region scope: Wähle Global oder, für auf Azure gehostete Modelle, Data Zone. Die Auswahl von Data Zone erstellt ein US Data Zone Standard-Deployment, das die Inferenz innerhalb der Vereinigten Staaten hält und dem Setzen von inference_geo: "us" in der Claude API entspricht.
   • Model version: Erweitere Model version settings und wähle eine Version aus dem Dropdown Model version. Jede Hosting-Option wird als separate Modellversion aufgeführt, gekennzeichnet mit ihrer Hosting-Option (zum Beispiel Version 1 für Hosted on Anthropic, Version 2 für Hosted on Azure).
6. Wähle Deploy und warte, bis die Bereitstellung abgeschlossen ist.
7. Wähle nach der Bereitstellung Build in der Navigation oben rechts, dann Models im linken Bereich, und öffne dein Deployment. Der Tab Details zeigt die Target URI (deine Endpunkt-URL) und den Key (deinen API-Key).

Wenn der Schalter New Foundry deaktiviert ist, befindest du dich im klassischen Portal-Layout. Öffne dort Model catalog im linken Bereich, um ein Modell zu finden und bereitzustellen, und öffne Models + endpoints (unter My assets), um deine Deployments und deren Endpunktdetails anzuzeigen.

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Authentifizierung

Claude in Microsoft Foundry unterstützt zwei Authentifizierungsmethoden: API-Keys und Entra-ID-Tokens. Beide Methoden verwenden von Azure gehostete Endpunkte im Format https://{resource}.services.ai.azure.com/anthropic/v1/*.

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API-Key-Authentifizierung

Nach der Bereitstellung deiner Foundry-Claude-Ressource kannst du einen API-Key aus dem Foundry-Portal abrufen:

1. Wähle im Foundry-Portal Build in der Navigation oben rechts und dann Models im linken Bereich.
2. Öffne dein Claude-Deployment und wähle den Tab Details.
3. Kopiere den Wert Key (und notiere dir die Target URI für deinen Endpunkt).
4. Verwende entweder den Header api-key oder x-api-key in deinen Anfragen oder übergib ihn an das SDK.

Die Foundry-SDKs benötigen einen API-Key und entweder einen Ressourcennamen oder eine Basis-URL. Die C#-, Java-, PHP-, Python- und TypeScript-SDKs lesen diese automatisch aus den folgenden Umgebungsvariablen, sofern sie definiert sind:

• ANTHROPIC_FOUNDRY_API_KEY - Dein API-Key
• ANTHROPIC_FOUNDRY_RESOURCE - Dein Ressourcenname (zum Beispiel example-resource)
• ANTHROPIC_FOUNDRY_BASE_URL - Alternative zum Ressourcennamen: die vollständige Basis-URL (zum Beispiel https://example-resource.services.ai.azure.com/anthropic/). Das C#-SDK liest diese Variable nicht: Es konstruiert die Basis-URL immer aus dem Ressourcennamen.

Beispiel mit API-Key:

import os
from anthropic import AnthropicFoundry

client = AnthropicFoundry(
    api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_FOUNDRY_API_KEY"),
    resource="example-resource",  # your resource name
)

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(message.content)

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Microsoft-Entra-Authentifizierung

Die Entra-ID-Authentifizierung ermöglicht es dir, den Zugriff mit Azure RBAC zu verwalten, die Identitätsverwaltung deiner Organisation zu integrieren und die manuelle Handhabung von API-Keys zu vermeiden. So verwendest du Entra-ID-Tokens:

1. Aktiviere die Microsoft-Entra-ID-Authentifizierung für deine Foundry-Ressource.
2. Rufe ein Zugriffstoken von Entra ID ab.
3. Verwende das Token im Header Authorization: Bearer {TOKEN}.

Beispiel mit Entra ID:

from anthropic import AnthropicFoundry
from azure.identity import DefaultAzureCredential, get_bearer_token_provider

# Microsoft Entra ID-Token mit dem Token-Provider-Muster abrufen
token_provider = get_bearer_token_provider(
    DefaultAzureCredential(), "https://ai.azure.com/.default"
)

# Client mit Entra ID-Authentifizierung erstellen
client = AnthropicFoundry(
    resource="example-resource",  # your resource name
    azure_ad_token_provider=token_provider,  # Use token provider for Entra ID auth
)

# Anfrage senden
message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(message.content)

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Korrelations-Request-IDs

Foundry fügt Request-Identifier in HTTP-Response-Header ein, um Debugging und Tracing zu ermöglichen. Wenn du den Support kontaktierst, gib sowohl den Wert request-id als auch apim-request-id (Azure API Management) an, damit die Teams deine Anfrage schnell in den Systemen von Anthropic und Azure finden und untersuchen können.

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Funktionsunterstützung

Claude in Microsoft Foundry unterstützt die meisten Claude-Funktionen. Alle derzeit unterstützten Funktionen findest du in der Funktionsübersicht.

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Kontextfenster

Claude Fable 5, Claude Opus 4.8, Claude Opus 4.7, Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 5 und Claude Sonnet 4.6 haben auf Microsoft Foundry ein 1M-Token-Kontextfenster. Andere Claude-Modelle, einschließlich Claude Sonnet 4.5, haben ein Kontextfenster von 200k Token.

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Claude-Funktionen, die für Claude in Microsoft Foundry nicht unterstützt werden

• Admin API
• Advisor-Tool
• Claude Managed Agents
• Compliance API
• Models API
• Message Batches API
• Serverseitiger Fallback (der fallbacks-Parameter; verwende stattdessen das clientseitige Fallback-Muster)

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Zusätzliche Funktionen, die beim Hosting auf Azure nicht unterstützt werden

Die folgenden Funktionen sind für Deployments verfügbar, die auf Anthropic gehostet werden, werden aber für Deployments, die auf Azure gehostet werden, nicht unterstützt:

• Strukturierte Ausgaben
• Serverseitige Tools (Websuche, Web-Fetch, Codeausführung und Tool-Suche)
• MCP-Connector
• Agent Skills
• Programmatische Tool-Aufrufe
• Files API

Anfragen, die diese Funktionen gegen ein auf Azure gehostetes Deployment verwenden, geben absichtlich einen 400 Bad Request-Fehler zurück. Claude Code erkennt auf Azure gehostete Deployments und passt seinen Funktionsumfang automatisch an.

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API-Antworten

API-Antworten von Claude in Microsoft Foundry folgen dem standardmäßigen Claude-API-Antwortformat. Dies umfasst das usage-Objekt in Antwortkörpern, das detaillierte Informationen zum Token-Verbrauch deiner Anfragen liefert. Das usage-Objekt ist über alle Plattformen hinweg konsistent (Claude API, Foundry, Claude Platform auf AWS, Amazon Bedrock und Google Cloud).

Details zu Foundry-spezifischen Response-Headern findest du unter Korrelations-Request-IDs.

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API-Modell-IDs und Deployments

Lebenszyklus-Begriffe (Deprecated, Retired) sind in Modell-Deprecations definiert. Microsoft Foundry folgt dem Lebenszyklus-Zeitplan der Claude API.

Die folgenden Claude-Modelle sind über Foundry verfügbar:

Standardmäßig entsprechen die Deployment-Namen den in der vorstehenden Tabelle gezeigten Modell-IDs. Du kannst jedoch im Foundry-Portal benutzerdefinierte Deployments mit anderen Namen erstellen, um verschiedene Konfigurationen, Versionen oder Ratenlimits zu verwalten. Verwende den Deployment-Namen (nicht unbedingt die Modell-ID) in deinen API-Anfragen.

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Abrechnung

Claude in Microsoft Foundry wird über den Azure Marketplace abgerechnet. Die Nutzung wird in Claude Consumption Units (CCUs) angegeben, stündlich gemessen und monatlich nachträglich auf deiner Azure-Rechnung in Rechnung gestellt. CCUs sind keine vorausbezahlten Guthaben. Es gibt kein CCU-Guthaben und keine Verpflichtung.

Den CCU-Preis, die Umrechnungsmechanik und die Token-Raten pro Modell findest du unter Claude in Microsoft Foundry – Preise.

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Migration zwischen Hosting-Optionen

So verschiebst du ein bestehendes Deployment von einer Hosting-Option zur anderen:

1. Erstelle ein neues Deployment der anderen Hosting-Version des Modells (Hosted on Azure oder Hosted on Anthropic). Dies kann in derselben Foundry-Ressource oder in einer neuen erfolgen.
2. Aktualisiere deine Anwendung, um den neuen Deployment-Namen im model-Parameter zu übergeben.
3. Lösche das alte Deployment, sobald der Traffic umgezogen ist.

Wenn sich das neue Deployment in derselben Foundry-Ressource befindet, bleiben deine Endpunkt-URL und Authentifizierung unverändert. Wenn du eine neue Ressource erstellt hast, aktualisiere den Endpunkt und die Anmeldedaten deiner Anwendung, damit sie darauf verweisen.

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Monitoring und Logging

Azure bietet Monitoring und Logging für deine Claude-Nutzung über standardmäßige Azure-Muster:

• Azure Monitor: Verfolge API-Nutzung, Latenz und Fehlerraten
• Azure Log Analytics: Frage Request-/Response-Logs ab und analysiere sie
• Cost Management: Überwache und prognostiziere die mit der Claude-Nutzung verbundenen Kosten

Anthropic empfiehlt, deine Aktivitäten auf mindestens rollierender 30-Tage-Basis zu protokollieren, um Nutzungsmuster zu verstehen und potenzielle Probleme zu untersuchen.

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Fehlerbehebung

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Authentifizierungsfehler

Fehler: 401 Unauthorized oder Invalid API key

• Lösung: Überprüfe, ob dein API-Key korrekt ist. Du findest ihn im Foundry-Portal im Tab Details deines Deployments (unter Build > Models).
• Lösung: Wenn du Microsoft Entra ID verwendest, stelle sicher, dass dein Zugriffstoken gültig und nicht abgelaufen ist. Tokens laufen in der Regel nach 1 Stunde ab.

Fehler: 403 Forbidden

• Lösung: Deinem Azure-Konto fehlen möglicherweise die erforderlichen Berechtigungen. Stelle sicher, dass dir die entsprechende Azure-RBAC-Rolle zugewiesen ist (zum Beispiel Foundry User (früher Azure AI User) oder Cognitive Services User).

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Ratenlimits

Fehler: 429 Too Many Requests

• Lösung: Du hast dein Ratenlimit überschritten. Implementiere exponentielles Backoff und Retry-Logik in deiner Anwendung.
• Lösung: Erwäge, eine Erhöhung des Ratenlimits über das Azure-Portal oder den Azure-Support anzufordern.

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Ratenlimit-Header

Foundry fügt die standardmäßigen Ratenlimit-Header von Anthropic (anthropic-ratelimit-tokens-limit, anthropic-ratelimit-tokens-remaining, anthropic-ratelimit-tokens-reset, anthropic-ratelimit-input-tokens-limit, anthropic-ratelimit-input-tokens-remaining, anthropic-ratelimit-input-tokens-reset, anthropic-ratelimit-output-tokens-limit, anthropic-ratelimit-output-tokens-remaining und anthropic-ratelimit-output-tokens-reset) nicht in Antworten ein. Verwalte Ratenlimits stattdessen über die Monitoring-Tools von Azure.

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Modell- und Deployment-Fehler

Fehler: Model not found oder Deployment not found

• Lösung: Überprüfe, ob du den richtigen Deployment-Namen verwendest. Wenn du kein benutzerdefiniertes Deployment erstellt hast, verwende die Standard-Modell-ID (zum Beispiel claude-opus-4-8).
• Lösung: Stelle sicher, dass das Modell/Deployment in deiner Azure-Region verfügbar ist.

Fehler: Invalid model parameter

• Lösung: Der model-Parameter sollte deinen Deployment-Namen enthalten, der im Foundry-Portal angepasst werden kann. Überprüfe, ob das Deployment existiert und ordnungsgemäß konfiguriert ist.

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Nächste Schritte

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Zusätzliche Ressourcen