타사 플랫폼의 Claude

Microsoft Foundry의 Claude

Azure 네이티브 엔드포인트 및 인증을 통해 Microsoft Foundry에서 Claude 모델에 액세스합니다.

이 가이드는 Python, TypeScript 또는 직접 HTTP 요청을 사용하여 Foundry에서 Claude를 설정하고 API 호출을 하는 과정을 안내합니다. Foundry에서 Claude에 액세스할 수 있을 때, Claude 사용에 대한 요금이 Azure 구독을 통해 Microsoft Marketplace에서 청구되므로, Azure 구독을 통해 비용을 관리하면서 Claude의 최신 기능에 액세스할 수 있습니다.

지역별 가용성: 출시 시점에 Claude는 Foundry 리소스에서 Global Standard 배포 유형으로 사용 가능하며, US DataZone은 곧 출시될 예정입니다. Microsoft Marketplace의 Claude 가격은 Anthropic의 표준 API 가격을 사용합니다. 자세한 내용은 가격 페이지를 방문하세요.

미리보기

이 미리보기 플랫폼 통합에서 Claude 모델은 Anthropic의 인프라에서 실행됩니다. 이는 Azure를 통한 청구 및 액세스를 위한 상용 통합입니다. Microsoft의 독립적인 프로세서로서, Microsoft Foundry를 통해 Claude를 사용하는 고객은 Anthropic의 데이터 사용 약관의 적용을 받습니다. Anthropic은 데이터 보유 제로 가용성을 포함한 업계 최고 수준의 보안 및 데이터 약속을 계속 제공합니다.

전제 조건

시작하기 전에 다음을 확인하세요:

활성 Azure 구독
Foundry에 대한 액세스
Azure CLI 설치 (선택 사항, 리소스 관리용)

SDK 설치

Anthropic의 클라이언트 SDK는 플랫폼별 패키지를 통해 Foundry를 지원합니다.

# Python
pip install -U "anthropic"

# Typescript
npm install @anthropic-ai/foundry-sdk

프로비저닝

Foundry는 두 가지 수준의 계층 구조를 사용합니다: 리소스는 보안 및 청구 구성을 포함하고, 배포는 API를 통해 호출하는 모델 인스턴스입니다. 먼저 Foundry 리소스를 생성한 다음, 그 내에 하나 이상의 Claude 배포를 생성합니다.

Foundry 리소스 프로비저닝

Azure에서 서비스를 사용하고 관리하는 데 필요한 Foundry 리소스를 생성합니다. 이 지침을 따라 Foundry 리소스를 생성할 수 있습니다. 또는 Foundry 프로젝트를 생성하여 시작할 수 있으며, 이는 Foundry 리소스를 생성하는 것을 포함합니다.

리소스를 프로비저닝하려면:

Foundry 포털로 이동합니다
새 Foundry 리소스를 생성하거나 기존 리소스를 선택합니다
Azure에서 발급한 API 키 또는 역할 기반 액세스 제어를 위한 Entra ID를 사용하여 액세스 관리를 구성합니다
선택적으로 향상된 보안을 위해 리소스를 프라이빗 네트워크(Azure Virtual Network)의 일부가 되도록 구성합니다
리소스 이름을 기록합니다. API 엔드포인트에서 {resource}로 사용합니다 (예: https://{resource}.services.ai.azure.com/anthropic/v1/*)

Foundry 배포 생성

리소스를 생성한 후, Claude 모델을 배포하여 API 호출에 사용 가능하게 만듭니다:

Foundry 포털에서 리소스로 이동합니다
Models + endpoints로 이동하고 + Deploy model > Deploy base model을 선택합니다
Claude 모델을 검색하고 선택합니다 (예: claude-sonnet-4-5)
배포 설정을 구성합니다:
- Deployment name: 기본값은 모델 ID이지만 사용자 정의할 수 있습니다 (예: my-claude-deployment). 배포 이름은 생성된 후 변경할 수 없습니다.
- Deployment type: Global Standard를 선택합니다 (Claude에 권장됨)
Deploy를 선택하고 프로비저닝이 완료될 때까지 기다립니다
배포되면 Keys and Endpoint 아래에서 엔드포인트 URL 및 키를 찾을 수 있습니다

선택한 배포 이름은 API 요청의 model 매개변수에 전달하는 값이 됩니다. 동일한 모델의 여러 배포를 다른 이름으로 생성하여 별도의 구성 또는 속도 제한을 관리할 수 있습니다.

인증

Foundry의 Claude는 두 가지 인증 방법을 지원합니다: API 키 및 Entra ID 토큰. 두 방법 모두 https://{resource}.services.ai.azure.com/anthropic/v1/* 형식의 Azure 호스팅 엔드포인트를 사용합니다.

API 키 인증

Foundry Claude 리소스를 프로비저닝한 후, Foundry 포털에서 API 키를 얻을 수 있습니다:

Foundry 포털에서 리소스로 이동합니다
Keys and Endpoint 섹션으로 이동합니다
제공된 API 키 중 하나를 복사합니다
요청에서 api-key 또는 x-api-key 헤더를 사용하거나 SDK에 제공합니다

Python 및 TypeScript SDK는 API 키와 리소스 이름 또는 기본 URL이 필요합니다. SDK는 정의된 경우 다음 환경 변수에서 자동으로 이를 읽습니다:

ANTHROPIC_FOUNDRY_API_KEY - API 키
ANTHROPIC_FOUNDRY_RESOURCE - 리소스 이름 (예: example-resource)
ANTHROPIC_FOUNDRY_BASE_URL - 리소스 이름의 대안; 전체 기본 URL (예: https://example-resource.services.ai.azure.com/anthropic/)

resource 및 base_url 매개변수는 상호 배타적입니다. 리소스 이름 (SDK가 URL을 https://{resource}.services.ai.azure.com/anthropic/로 구성하는 데 사용) 또는 전체 기본 URL을 직접 제공합니다.

API 키를 사용한 예제:

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-sonnet-4-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)
print(message.content)

API 키를 안전하게 보관하세요. 버전 제어에 커밋하거나 공개적으로 공유하지 마세요. API 키에 액세스할 수 있는 모든 사람이 Foundry 리소스를 통해 Claude에 요청을 할 수 있습니다.

Microsoft Entra 인증

향상된 보안 및 중앙 집중식 액세스 관리를 위해 Entra ID (이전의 Azure Active Directory) 토큰을 사용할 수 있습니다:

Foundry 리소스에 대해 Entra 인증을 활성화합니다
Entra ID에서 액세스 토큰을 얻습니다
Authorization: Bearer {TOKEN} 헤더에서 토큰을 사용합니다

Entra ID를 사용한 예제:

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-sonnet-4-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)
print(message.content)

Azure Entra ID 인증을 사용하면 Azure RBAC를 사용하여 액세스를 관리하고, 조직의 ID 관리와 통합하며, API 키를 수동으로 관리할 필요가 없습니다.

상관 요청 ID

Foundry는 디버깅 및 추적을 위해 HTTP 응답 헤더에 요청 식별자를 포함합니다. 지원팀에 문의할 때 request-id 및 apim-request-id 값을 모두 제공하여 팀이 Anthropic 및 Azure 시스템 모두에서 요청을 빠르게 찾고 조사할 수 있도록 도와주세요.

지원되는 기능

Foundry의 Claude는 Claude의 대부분의 강력한 기능을 지원합니다. 현재 지원되는 모든 기능은 여기에서 찾을 수 있습니다.

지원되지 않는 기능

Admin API (/v1/organizations/* 엔드포인트)
Models API (/v1/models)
Message Batch API (/v1/messages/batches)

API 응답

Foundry의 Claude에서 나온 API 응답은 표준 Anthropic API 응답 형식을 따릅니다. 여기에는 응답 본문의 usage 객체가 포함되며, 이는 요청에 대한 자세한 토큰 소비 정보를 제공합니다. usage 객체는 모든 플랫폼 (1차 API, Foundry, Amazon Bedrock 및 Google Vertex AI)에서 일관됩니다.

Foundry 관련 응답 헤더에 대한 자세한 내용은 상관 요청 ID 섹션을 참조하세요.

API 모델 ID 및 배포

다음 Claude 모델은 Foundry를 통해 사용 가능합니다. 최신 세대 모델 (Sonnet 4.5, Opus 4.1 및 Haiku 4.5)은 가장 고급 기능을 제공합니다:

Model	Default Deployment Name
Claude Opus 4.5	`claude-opus-4-5`
Claude Sonnet 4.5	`claude-sonnet-4-5`
Claude Opus 4.1	`claude-opus-4-1`
Claude Haiku 4.5	`claude-haiku-4-5`

기본적으로 배포 이름은 위에 표시된 모델 ID와 일치합니다. 그러나 Foundry 포털에서 다른 이름의 사용자 정의 배포를 생성하여 다양한 구성, 버전 또는 속도 제한을 관리할 수 있습니다. API 요청에서 배포 이름 (반드시 모델 ID일 필요는 없음)을 사용합니다.

모니터링 및 로깅

Azure는 표준 Azure 패턴을 통해 Claude 사용에 대한 포괄적인 모니터링 및 로깅 기능을 제공합니다:

Azure Monitor: API 사용, 지연 시간 및 오류율 추적
Azure Log Analytics: 요청/응답 로그 쿼리 및 분석
Cost Management: Claude 사용과 관련된 비용 모니터링 및 예측

Anthropic은 사용 패턴을 이해하고 잠재적 문제를 조사하기 위해 최소 30일 롤링 기준으로 활동을 로깅할 것을 권장합니다.

Azure의 로깅 서비스는 Azure 구독 내에서 구성됩니다. 로깅을 활성화해도 청구 및 서비스 운영에 필요한 것 이상으로 Microsoft 또는 Anthropic이 콘텐츠에 액세스할 수 없습니다.

문제 해결

인증 오류

오류: 401 Unauthorized 또는 Invalid API key

해결책: API 키가 올바른지 확인합니다. Azure 포털의 Claude 리소스에 대한 Keys and Endpoint 아래에서 새 API 키를 얻을 수 있습니다.
해결책: Azure Entra ID를 사용하는 경우 액세스 토큰이 유효하고 만료되지 않았는지 확인합니다. 토큰은 일반적으로 1시간 후에 만료됩니다.

오류: 403 Forbidden

해결책: Azure 계정에 필요한 권한이 없을 수 있습니다. 적절한 Azure RBAC 역할이 할당되었는지 확인합니다 (예: "Cognitive Services OpenAI User").

속도 제한

오류: 429 Too Many Requests

해결책: 속도 제한을 초과했습니다. 애플리케이션에 지수 백오프 및 재시도 로직을 구현합니다.
해결책: Azure 포털 또는 Azure 지원을 통해 속도 제한 증가를 요청하는 것을 고려합니다.

속도 제한 헤더

Foundry는 응답에 Anthropic의 표준 속도 제한 헤더 (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 및 anthropic-ratelimit-output-tokens-reset)을 포함하지 않습니다. 대신 Azure의 모니터링 도구를 통해 속도 제한을 관리합니다.

모델 및 배포 오류

오류: Model not found 또는 Deployment not found

해결책: 올바른 배포 이름을 사용하고 있는지 확인합니다. 사용자 정의 배포를 생성하지 않은 경우 기본 모델 ID를 사용합니다 (예: claude-sonnet-4-5).
해결책: 모델/배포가 Azure 지역에서 사용 가능한지 확인합니다.

오류: Invalid model parameter

해결책: model 매개변수는 Foundry 포털에서 사용자 정의할 수 있는 배포 이름을 포함해야 합니다. 배포가 존재하고 올바르게 구성되었는지 확인합니다.

추가 리소스

Foundry 문서: ai.azure.com/catalog
Azure 가격: azure.microsoft.com/en-us/pricing
Anthropic 가격 세부 정보: 가격 문서
인증 가이드: 위의 인증 섹션을 참조하세요
Azure 포털: portal.azure.com

타사 플랫폼의 Claude

Microsoft Foundry의 Claude

Azure 네이티브 엔드포인트 및 인증을 통해 Microsoft Foundry에서 Claude 모델에 액세스합니다.

미리보기

전제 조건

시작하기 전에 다음을 확인하세요:

활성 Azure 구독
Foundry에 대한 액세스
Azure CLI 설치 (선택 사항, 리소스 관리용)

SDK 설치

Anthropic의 클라이언트 SDK는 플랫폼별 패키지를 통해 Foundry를 지원합니다.

# Python
pip install -U "anthropic"

# Typescript
npm install @anthropic-ai/foundry-sdk

프로비저닝

Foundry 리소스 프로비저닝

리소스를 프로비저닝하려면:

Foundry 포털로 이동합니다
새 Foundry 리소스를 생성하거나 기존 리소스를 선택합니다
Azure에서 발급한 API 키 또는 역할 기반 액세스 제어를 위한 Entra ID를 사용하여 액세스 관리를 구성합니다
선택적으로 향상된 보안을 위해 리소스를 프라이빗 네트워크(Azure Virtual Network)의 일부가 되도록 구성합니다
리소스 이름을 기록합니다. API 엔드포인트에서 {resource}로 사용합니다 (예: https://{resource}.services.ai.azure.com/anthropic/v1/*)

Foundry 배포 생성

리소스를 생성한 후, Claude 모델을 배포하여 API 호출에 사용 가능하게 만듭니다:

Foundry 포털에서 리소스로 이동합니다
Models + endpoints로 이동하고 + Deploy model > Deploy base model을 선택합니다
Claude 모델을 검색하고 선택합니다 (예: claude-sonnet-4-5)
배포 설정을 구성합니다:
- Deployment name: 기본값은 모델 ID이지만 사용자 정의할 수 있습니다 (예: my-claude-deployment). 배포 이름은 생성된 후 변경할 수 없습니다.
- Deployment type: Global Standard를 선택합니다 (Claude에 권장됨)
Deploy를 선택하고 프로비저닝이 완료될 때까지 기다립니다
배포되면 Keys and Endpoint 아래에서 엔드포인트 URL 및 키를 찾을 수 있습니다

인증

API 키 인증

Foundry Claude 리소스를 프로비저닝한 후, Foundry 포털에서 API 키를 얻을 수 있습니다:

Foundry 포털에서 리소스로 이동합니다
Keys and Endpoint 섹션으로 이동합니다
제공된 API 키 중 하나를 복사합니다
요청에서 api-key 또는 x-api-key 헤더를 사용하거나 SDK에 제공합니다

Python 및 TypeScript SDK는 API 키와 리소스 이름 또는 기본 URL이 필요합니다. SDK는 정의된 경우 다음 환경 변수에서 자동으로 이를 읽습니다:

ANTHROPIC_FOUNDRY_API_KEY - API 키
ANTHROPIC_FOUNDRY_RESOURCE - 리소스 이름 (예: example-resource)
ANTHROPIC_FOUNDRY_BASE_URL - 리소스 이름의 대안; 전체 기본 URL (예: https://example-resource.services.ai.azure.com/anthropic/)

API 키를 사용한 예제:

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-sonnet-4-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)
print(message.content)

Microsoft Entra 인증

향상된 보안 및 중앙 집중식 액세스 관리를 위해 Entra ID (이전의 Azure Active Directory) 토큰을 사용할 수 있습니다:

Foundry 리소스에 대해 Entra 인증을 활성화합니다
Entra ID에서 액세스 토큰을 얻습니다
Authorization: Bearer {TOKEN} 헤더에서 토큰을 사용합니다

Entra ID를 사용한 예제:

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-sonnet-4-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)
print(message.content)

Azure Entra ID 인증을 사용하면 Azure RBAC를 사용하여 액세스를 관리하고, 조직의 ID 관리와 통합하며, API 키를 수동으로 관리할 필요가 없습니다.

상관 요청 ID

지원되는 기능

Foundry의 Claude는 Claude의 대부분의 강력한 기능을 지원합니다. 현재 지원되는 모든 기능은 여기에서 찾을 수 있습니다.

지원되지 않는 기능

Admin API (/v1/organizations/* 엔드포인트)
Models API (/v1/models)
Message Batch API (/v1/messages/batches)

API 응답

Foundry 관련 응답 헤더에 대한 자세한 내용은 상관 요청 ID 섹션을 참조하세요.

API 모델 ID 및 배포

다음 Claude 모델은 Foundry를 통해 사용 가능합니다. 최신 세대 모델 (Sonnet 4.5, Opus 4.1 및 Haiku 4.5)은 가장 고급 기능을 제공합니다:

Model	Default Deployment Name
Claude Opus 4.5	`claude-opus-4-5`
Claude Sonnet 4.5	`claude-sonnet-4-5`
Claude Opus 4.1	`claude-opus-4-1`
Claude Haiku 4.5	`claude-haiku-4-5`

모니터링 및 로깅

Azure는 표준 Azure 패턴을 통해 Claude 사용에 대한 포괄적인 모니터링 및 로깅 기능을 제공합니다:

Azure Monitor: API 사용, 지연 시간 및 오류율 추적
Azure Log Analytics: 요청/응답 로그 쿼리 및 분석
Cost Management: Claude 사용과 관련된 비용 모니터링 및 예측

Anthropic은 사용 패턴을 이해하고 잠재적 문제를 조사하기 위해 최소 30일 롤링 기준으로 활동을 로깅할 것을 권장합니다.

문제 해결

인증 오류

오류: 401 Unauthorized 또는 Invalid API key

해결책: API 키가 올바른지 확인합니다. Azure 포털의 Claude 리소스에 대한 Keys and Endpoint 아래에서 새 API 키를 얻을 수 있습니다.
해결책: Azure Entra ID를 사용하는 경우 액세스 토큰이 유효하고 만료되지 않았는지 확인합니다. 토큰은 일반적으로 1시간 후에 만료됩니다.

오류: 403 Forbidden

해결책: Azure 계정에 필요한 권한이 없을 수 있습니다. 적절한 Azure RBAC 역할이 할당되었는지 확인합니다 (예: "Cognitive Services OpenAI User").

속도 제한

오류: 429 Too Many Requests

해결책: 속도 제한을 초과했습니다. 애플리케이션에 지수 백오프 및 재시도 로직을 구현합니다.
해결책: Azure 포털 또는 Azure 지원을 통해 속도 제한 증가를 요청하는 것을 고려합니다.

속도 제한 헤더

모델 및 배포 오류

오류: Model not found 또는 Deployment not found

해결책: 올바른 배포 이름을 사용하고 있는지 확인합니다. 사용자 정의 배포를 생성하지 않은 경우 기본 모델 ID를 사용합니다 (예: claude-sonnet-4-5).
해결책: 모델/배포가 Azure 지역에서 사용 가능한지 확인합니다.

오류: Invalid model parameter

해결책: model 매개변수는 Foundry 포털에서 사용자 정의할 수 있는 배포 이름을 포함해야 합니다. 배포가 존재하고 올바르게 구성되었는지 확인합니다.

추가 리소스

Foundry 문서: ai.azure.com/catalog
Azure 가격: azure.microsoft.com/en-us/pricing
Anthropic 가격 세부 정보: 가격 문서
인증 가이드: 위의 인증 섹션을 참조하세요
Azure 포털: portal.azure.com