サードパーティプラットフォームでの Claude

Microsoft Foundry での Claude

Azure ネイティブのエンドポイントと認証を使用して、Microsoft Foundry 経由で Claude モデルにアクセスします。

このガイドでは、Python、TypeScript、または直接の HTTP リクエストを使用して、Foundry で Claude をセットアップし、API 呼び出しを行うプロセスについて説明します。Foundry で Claude にアクセスできるようになると、Azure サブスクリプションを使用して Microsoft Marketplace で Claude の使用料が請求され、Azure サブスクリプションを通じてコストを管理しながら Claude の最新機能にアクセスできます。

リージョンの可用性：ローンチ時点では、Claude は Foundry リソースで Global Standard デプロイメントタイプとして利用可能です（US DataZone は近日公開予定）。Microsoft Marketplace での Claude の価格は、Anthropic の標準 API 価格を使用します。詳細は価格ページをご覧ください。

プレビュー

このプレビュープラットフォーム統合では、Claude モデルは Anthropic のインフラストラクチャ上で実行されます。これは Azure を通じた課金とアクセスのための商用統合です。Microsoft の独立プロセッサーとして、Microsoft Foundry を通じて Claude を使用するお客様は、Anthropic のデータ使用条件に従います。Anthropic は、ゼロデータ保持の可用性を含む、業界をリードする安全性とデータに関するコミットメントを引き続き提供します。

前提条件

開始する前に、以下を確認してください：

アクティブな Azure サブスクリプション
Foundry へのアクセス
Azure CLI のインストール（オプション、リソース管理用）

SDK のインストール

Anthropic のクライアント SDK は、プラットフォーム固有のパッケージを通じて Foundry をサポートしています。

プロビジョニング

Foundry は 2 レベルの階層を使用します：リソースにはセキュリティと課金の設定が含まれ、デプロイメントは API 経由で呼び出すモデルインスタンスです。まず Foundry リソースを作成し、その中に 1 つ以上の Claude デプロイメントを作成します。

Foundry リソースのプロビジョニング

Azure でサービスを使用および管理するために必要な Foundry リソースを作成します。Foundry リソースの作成手順に従うことができます。または、Foundry リソースの作成を含む Foundry プロジェクトの作成から始めることもできます。

リソースをプロビジョニングするには：

Foundry ポータルに移動します
新しい Foundry リソースを作成するか、既存のものを選択します
Azure 発行の API キーまたは Entra ID を使用してロールベースのアクセス制御のアクセス管理を設定します
オプションで、セキュリティ強化のためにリソースをプライベートネットワーク（Azure Virtual Network）の一部として設定します
リソース名をメモしてください—API エンドポイントで {resource} として使用します（例：https://{resource}.services.ai.azure.com/anthropic/v1/*）

Foundry デプロイメントの作成

リソースを作成した後、Claude モデルをデプロイして API 呼び出しで利用可能にします：

Foundry ポータルでリソースに移動します
Models + endpoints に移動し、+ Deploy model > Deploy base model を選択します
Claude モデルを検索して選択します（例：claude-sonnet-4-6）
デプロイメント設定を構成します：
- Deployment name：デフォルトではモデル ID ですが、カスタマイズできます（例：my-claude-deployment）。デプロイメント名は作成後に変更できません。
- Deployment type：Global Standard を選択します（Claude に推奨）
Deploy を選択し、プロビジョニングが完了するまで待ちます
デプロイが完了すると、Keys and Endpoint でエンドポイント URL とキーを確認できます

選択したデプロイメント名は、API リクエストの model パラメータに渡す値になります。同じモデルの複数のデプロイメントを異なる名前で作成して、個別の設定やレート制限を管理できます。

認証

Foundry 上の Claude は、API キーと Entra ID トークンの 2 つの認証方法をサポートしています。どちらの方法も、https://{resource}.services.ai.azure.com/anthropic/v1/* 形式の Azure ホストエンドポイントを使用します。

API キー認証

Foundry Claude リソースをプロビジョニングした後、Foundry ポータルから API キーを取得できます：

Foundry ポータルでリソースに移動します
Keys and Endpoint セクションに移動します
提供された API キーの 1 つをコピーします
リクエストで api-key または x-api-key ヘッダーを使用するか、SDK に提供します

Python および TypeScript SDK には API キーと、リソース名またはベース URL のいずれかが必要です。SDK は、以下の環境変数が定義されている場合、自動的にそれらを読み取ります：

ANTHROPIC_FOUNDRY_API_KEY - API キー
ANTHROPIC_FOUNDRY_RESOURCE - リソース名（例：example-resource）
ANTHROPIC_FOUNDRY_BASE_URL - リソース名の代替；完全なベース URL（例：https://example-resource.services.ai.azure.com/anthropic/）

resource パラメータと base_url パラメータは相互に排他的です。リソース名（SDK が https://{resource}.services.ai.azure.com/anthropic/ として URL を構築するために使用）または完全なベース URL のいずれかを直接提供してください。

API キーを使用した例：

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-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(message.content)

API キーを安全に保管してください。バージョン管理にコミットしたり、公開で共有したりしないでください。API キーにアクセスできる人は誰でも、Foundry リソースを通じて Claude にリクエストを送信できます。

Microsoft Entra 認証

セキュリティの強化と一元的なアクセス管理のために、Entra ID（旧 Azure Active Directory）トークンを使用できます：

Foundry リソースで Entra 認証を有効にします
Entra ID からアクセストークンを取得します
Authorization: Bearer {TOKEN} ヘッダーでトークンを使用します

Entra ID を使用した例：

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

# Get Azure Entra ID token using token provider pattern
token_provider = get_bearer_token_provider(
    DefaultAzureCredential(), "https://cognitiveservices.azure.com/.default"
)

# Create client with Entra ID authentication
client = AnthropicFoundry(
    resource="example-resource",  # your resource name
    azure_ad_token_provider=token_provider,  # Use token provider for Entra ID auth
)

# Make request
message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(message.content)

Azure Entra ID 認証を使用すると、Azure RBAC を使用してアクセスを管理し、組織の ID 管理と統合し、API キーの手動管理を回避できます。

相関リクエスト ID

Foundry は、デバッグとトレースのために HTTP レスポンスヘッダーにリクエスト識別子を含めます。サポートに連絡する際は、request-id と apim-request-id の両方の値を提供して、チームが Anthropic と Azure の両方のシステムでリクエストを迅速に特定し調査できるようにしてください。

サポートされている機能

Foundry 上の Claude は、Claude の強力な機能のほとんどをサポートしています。現在サポートされているすべての機能は、概要ドキュメントで確認できます。

サポートされていない機能

Admin API（/v1/organizations/* エンドポイント）
Models API（/v1/models）
Message Batch API（/v1/messages/batches）

API レスポンス

Foundry 上の Claude からの API レスポンスは、標準の Claude API レスポンス形式に従います。これには、リクエストの詳細なトークン消費情報を提供するレスポンスボディの usage オブジェクトが含まれます。usage オブジェクトは、すべてのプラットフォーム（ファーストパーティ API、Foundry、Amazon Bedrock、Google Vertex AI）で一貫しています。

Foundry 固有のレスポンスヘッダーの詳細については、相関リクエスト ID セクションを参照してください。

API モデル ID とデプロイメント

以下の Claude モデルが Foundry を通じて利用可能です。最新世代のモデル（Opus 4.6、Sonnet 4.6、Haiku 4.5）は最も高度な機能を提供します：

モデル	デフォルトデプロイメント名
Claude Opus 4.6	`claude-opus-4-6`
Claude Opus 4.5	`claude-opus-4-5`
Claude Sonnet 4.6	`claude-sonnet-4-6`
Claude Sonnet 4.5	`claude-sonnet-4-5`
Claude Opus 4.1	`claude-opus-4-1`
Claude Haiku 4.5	`claude-haiku-4-5`

デフォルトでは、デプロイメント名は上記のモデル ID と一致します。ただし、Foundry ポータルで異なる名前のカスタムデプロイメントを作成して、異なる設定、バージョン、またはレート制限を管理できます。API リクエストでは、（必ずしもモデル ID ではなく）デプロイメント名を使用してください。

モニタリングとログ

Azure は、標準的な Azure パターンを通じて、Claude の使用状況に対する包括的なモニタリングとログ機能を提供します：

Azure Monitor：API の使用状況、レイテンシ、エラー率を追跡
Azure Log Analytics：リクエスト/レスポンスログのクエリと分析
Cost Management：Claude の使用に関連するコストの監視と予測

Anthropic は、使用パターンを理解し、潜在的な問題を調査するために、少なくとも 30 日間のローリングベースでアクティビティをログに記録することを推奨しています。

Azure のログサービスは、Azure サブスクリプション内で設定されます。ログを有効にしても、課金とサービス運用に必要な範囲を超えて、Microsoft や Anthropic がコンテンツにアクセスすることはありません。

トラブルシューティング

認証エラー

エラー：401 Unauthorized または Invalid API key

解決策：API キーが正しいことを確認してください。Azure ポータルの Claude リソースの Keys and Endpoint から新しい API キーを取得できます。
解決策：Azure Entra ID を使用している場合、アクセストークンが有効で期限切れになっていないことを確認してください。トークンは通常 1 時間後に期限切れになります。

エラー：403 Forbidden

解決策：Azure アカウントに必要な権限がない可能性があります。適切な Azure RBAC ロールが割り当てられていることを確認してください（例：「Cognitive Services OpenAI User」）。

レート制限

エラー：429 Too Many Requests

解決策：レート制限を超過しました。アプリケーションに指数バックオフとリトライロジックを実装してください。
解決策：Azure ポータルまたは Azure サポートを通じてレート制限の引き上げをリクエストすることを検討してください。

レート制限ヘッダー

Foundry は、Anthropic の標準レート制限ヘッダー（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、anthropic-ratelimit-output-tokens-reset）をレスポンスに含めません。代わりに Azure のモニタリングツールを通じてレート制限を管理してください。

モデルとデプロイメントのエラー

エラー：Model not found または Deployment not found

解決策：正しいデプロイメント名を使用していることを確認してください。カスタムデプロイメントを作成していない場合は、デフォルトのモデル ID を使用してください（例：claude-sonnet-4-6）。
解決策：モデル/デプロイメントが Azure リージョンで利用可能であることを確認してください。

エラー：Invalid model parameter

解決策：model パラメータにはデプロイメント名を含める必要があり、Foundry ポータルでカスタマイズできます。デプロイメントが存在し、適切に設定されていることを確認してください。

その他のリソース

Foundry ドキュメント：ai.azure.com/catalog
Azure 価格：azure.microsoft.com/en-us/pricing
Anthropic 価格の詳細：価格ドキュメント
認証ガイド：上記の認証セクションを参照
Azure ポータル：portal.azure.com

Was this page helpful?

サードパーティプラットフォームでの Claude

Microsoft Foundry での Claude

Azure ネイティブのエンドポイントと認証を使用して、Microsoft Foundry 経由で Claude モデルにアクセスします。

プレビュー

前提条件

開始する前に、以下を確認してください：

アクティブな Azure サブスクリプション
Foundry へのアクセス
Azure CLI のインストール（オプション、リソース管理用）

SDK のインストール

Anthropic のクライアント SDK は、プラットフォーム固有のパッケージを通じて Foundry をサポートしています。

プロビジョニング

Foundry リソースのプロビジョニング

リソースをプロビジョニングするには：

Foundry ポータルに移動します
新しい Foundry リソースを作成するか、既存のものを選択します
Azure 発行の API キーまたは Entra ID を使用してロールベースのアクセス制御のアクセス管理を設定します
オプションで、セキュリティ強化のためにリソースをプライベートネットワーク（Azure Virtual Network）の一部として設定します
リソース名をメモしてください—API エンドポイントで {resource} として使用します（例：https://{resource}.services.ai.azure.com/anthropic/v1/*）

Foundry デプロイメントの作成

リソースを作成した後、Claude モデルをデプロイして API 呼び出しで利用可能にします：

Foundry ポータルでリソースに移動します
Models + endpoints に移動し、+ Deploy model > Deploy base model を選択します
Claude モデルを検索して選択します（例：claude-sonnet-4-6）
デプロイメント設定を構成します：
- Deployment name：デフォルトではモデル ID ですが、カスタマイズできます（例：my-claude-deployment）。デプロイメント名は作成後に変更できません。
- Deployment type：Global Standard を選択します（Claude に推奨）
Deploy を選択し、プロビジョニングが完了するまで待ちます
デプロイが完了すると、Keys and Endpoint でエンドポイント URL とキーを確認できます

認証

API キー認証

Foundry Claude リソースをプロビジョニングした後、Foundry ポータルから API キーを取得できます：

Foundry ポータルでリソースに移動します
Keys and Endpoint セクションに移動します
提供された API キーの 1 つをコピーします
リクエストで api-key または x-api-key ヘッダーを使用するか、SDK に提供します

ANTHROPIC_FOUNDRY_API_KEY - API キー
ANTHROPIC_FOUNDRY_RESOURCE - リソース名（例：example-resource）
ANTHROPIC_FOUNDRY_BASE_URL - リソース名の代替；完全なベース URL（例：https://example-resource.services.ai.azure.com/anthropic/）

API キーを使用した例：

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-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(message.content)

Microsoft Entra 認証

セキュリティの強化と一元的なアクセス管理のために、Entra ID（旧 Azure Active Directory）トークンを使用できます：

Foundry リソースで Entra 認証を有効にします
Entra ID からアクセストークンを取得します
Authorization: Bearer {TOKEN} ヘッダーでトークンを使用します

Entra ID を使用した例：

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

# Get Azure Entra ID token using token provider pattern
token_provider = get_bearer_token_provider(
    DefaultAzureCredential(), "https://cognitiveservices.azure.com/.default"
)

# Create client with Entra ID authentication
client = AnthropicFoundry(
    resource="example-resource",  # your resource name
    azure_ad_token_provider=token_provider,  # Use token provider for Entra ID auth
)

# Make request
message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(message.content)

Azure Entra ID 認証を使用すると、Azure RBAC を使用してアクセスを管理し、組織の ID 管理と統合し、API キーの手動管理を回避できます。

相関リクエスト ID

サポートされている機能

サポートされていない機能

Admin API（/v1/organizations/* エンドポイント）
Models API（/v1/models）
Message Batch API（/v1/messages/batches）

API レスポンス

Foundry 固有のレスポンスヘッダーの詳細については、相関リクエスト ID セクションを参照してください。

API モデル ID とデプロイメント

以下の Claude モデルが Foundry を通じて利用可能です。最新世代のモデル（Opus 4.6、Sonnet 4.6、Haiku 4.5）は最も高度な機能を提供します：

モデル	デフォルトデプロイメント名
Claude Opus 4.6	`claude-opus-4-6`
Claude Opus 4.5	`claude-opus-4-5`
Claude Sonnet 4.6	`claude-sonnet-4-6`
Claude Sonnet 4.5	`claude-sonnet-4-5`
Claude Opus 4.1	`claude-opus-4-1`
Claude Haiku 4.5	`claude-haiku-4-5`

モニタリングとログ

Azure は、標準的な Azure パターンを通じて、Claude の使用状況に対する包括的なモニタリングとログ機能を提供します：

Azure Monitor：API の使用状況、レイテンシ、エラー率を追跡
Azure Log Analytics：リクエスト/レスポンスログのクエリと分析
Cost Management：Claude の使用に関連するコストの監視と予測

トラブルシューティング

認証エラー

エラー：401 Unauthorized または Invalid API key

解決策：API キーが正しいことを確認してください。Azure ポータルの Claude リソースの Keys and Endpoint から新しい API キーを取得できます。
解決策：Azure Entra ID を使用している場合、アクセストークンが有効で期限切れになっていないことを確認してください。トークンは通常 1 時間後に期限切れになります。

エラー：403 Forbidden

解決策：Azure アカウントに必要な権限がない可能性があります。適切な Azure RBAC ロールが割り当てられていることを確認してください（例：「Cognitive Services OpenAI User」）。

レート制限

エラー：429 Too Many Requests

解決策：レート制限を超過しました。アプリケーションに指数バックオフとリトライロジックを実装してください。
解決策：Azure ポータルまたは Azure サポートを通じてレート制限の引き上げをリクエストすることを検討してください。

レート制限ヘッダー

モデルとデプロイメントのエラー

エラー：Model not found または Deployment not found

解決策：正しいデプロイメント名を使用していることを確認してください。カスタムデプロイメントを作成していない場合は、デフォルトのモデル ID を使用してください（例：claude-sonnet-4-6）。
解決策：モデル/デプロイメントが Azure リージョンで利用可能であることを確認してください。

エラー：Invalid model parameter

解決策：model パラメータにはデプロイメント名を含める必要があり、Foundry ポータルでカスタマイズできます。デプロイメントが存在し、適切に設定されていることを確認してください。

その他のリソース

Foundry ドキュメント：ai.azure.com/catalog
Azure 価格：azure.microsoft.com/en-us/pricing
Anthropic 価格の詳細：価格ドキュメント
認証ガイド：上記の認証セクションを参照
Azure ポータル：portal.azure.com

Was this page helpful?