Claude in Microsoft Foundry

本指南將引導您完成在 Python、TypeScript 或使用直接 HTTP 請求中設定和進行 Claude in Foundry API 呼叫的過程。當您可以存取 Claude in Foundry 時，您將透過 Microsoft Marketplace 使用您的 Azure 訂閱為 Claude 使用付費，讓您能夠存取 Claude 的最新功能，同時透過 Azure 訂閱管理成本。

區域可用性：在推出時，Claude 在 Foundry 資源中以全球標準部署類型提供，美國資料區域即將推出。Microsoft Marketplace 中 Claude 的定價使用 Anthropic 的標準 API 定價。請造訪我們的定價頁面以取得詳細資訊。

預覽

在此預覽平台整合中，Claude 模型在 Anthropic 的基礎設施上執行。這是透過 Azure 進行計費和存取的商業整合。作為 Microsoft 的獨立處理者，透過 Microsoft Foundry 使用 Claude 的客戶受 Anthropic 的資料使用條款約束。Anthropic 繼續提供其業界領先的安全性和資料承諾，包括零資料保留可用性。

先決條件

在開始之前，請確保您具有：

• 有效的 Azure 訂閱
• 存取 Foundry
• 已安裝 Azure CLI（選用，用於資源管理）

安裝 SDK

Anthropic 的用戶端 SDK透過平台特定套件支援 Foundry。

# Python
pip install -U "anthropic"

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

佈建

Foundry 使用兩級階層：資源包含您的安全性和計費配置，而部署是您透過 API 呼叫的模型實例。您首先將建立 Foundry 資源，然後在其中建立一個或多個 Claude 部署。

佈建 Foundry 資源

建立 Foundry 資源，這是在 Azure 中使用和管理服務所必需的。您可以按照這些說明建立 Foundry 資源。或者，您可以先建立 Foundry 專案，這涉及建立 Foundry 資源。

若要佈建您的資源：

1. 導覽至 Foundry 入口網站
2. 建立新的 Foundry 資源或選擇現有的資源
3. 使用 Azure 發行的 API 金鑰或 Entra ID 設定存取管理以進行角色型存取控制
4. 選擇性地將資源設定為私人網路 (Azure 虛擬網路) 的一部分以增強安全性
5. 記下您的資源名稱—您將在 API 端點中使用此名稱作為 {resource}（例如 https://{resource}.services.ai.azure.com/anthropic/v1/*）

建立 Foundry 部署

建立資源後，部署 Claude 模型以使其可用於 API 呼叫：

1. 在 Foundry 入口網站中，導覽至您的資源
2. 前往模型 + 端點並選擇**+ 部署模型** > 部署基礎模型
3. 搜尋並選擇 Claude 模型（例如 claude-sonnet-4-5）
4. 設定部署設定：
   • 部署名稱：預設為模型 ID，但您可以自訂它（例如 my-claude-deployment）。部署名稱在建立後無法變更。
   • 部署類型：選擇全球標準（建議用於 Claude）
5. 選擇部署並等待佈建完成
6. 部署後，您可以在金鑰和端點下找到您的端點 URL 和金鑰

驗證

Claude on Foundry 支援兩種驗證方法：API 金鑰和 Entra ID 權杖。兩種方法都使用格式為 https://{resource}.services.ai.azure.com/anthropic/v1/* 的 Azure 託管端點。

API 金鑰驗證

佈建 Foundry Claude 資源後，您可以從 Foundry 入口網站取得 API 金鑰：

1. 在 Foundry 入口網站中導覽至您的資源
2. 前往金鑰和端點部分
3. 複製提供的 API 金鑰之一
4. 在您的請求中使用 api-key 或 x-api-key 標頭，或將其提供給 SDK

Python 和 TypeScript SDK 需要 API 金鑰以及資源名稱或基礎 URL。如果定義了以下環境變數，SDK 將自動從中讀取：

• ANTHROPIC_FOUNDRY_API_KEY - 您的 API 金鑰
• ANTHROPIC_FOUNDRY_RESOURCE - 您的資源名稱（例如 example-resource）
• ANTHROPIC_FOUNDRY_BASE_URL - 資源名稱的替代方案；完整基礎 URL（例如 https://example-resource.services.ai.azure.com/anthropic/）

使用 API 金鑰的範例：

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

Microsoft Entra 驗證

為了增強安全性和集中式存取管理，您可以使用 Entra ID（前身為 Azure Active Directory）權杖：

1. 為您的 Foundry 資源啟用 Entra 驗證
2. 從 Entra ID 取得存取權杖
3. 在 Authorization: Bearer {TOKEN} 標頭中使用權杖

使用 Entra ID 的範例：

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

相關請求 ID

Foundry 在 HTTP 回應標頭中包含請求識別碼，用於偵錯和追蹤。聯絡支援時，請提供 request-id 和 apim-request-id 值，以幫助團隊快速在 Anthropic 和 Azure 系統中定位和調查您的請求。

支援的功能

Claude on Foundry 支援 Claude 的大多數強大功能。您可以在此處找到目前支援的所有功能。

不支援的功能

• 管理員 API（/v1/organizations/* 端點）
• 模型 API（/v1/models）
• 訊息批次 API（/v1/messages/batches）

API 回應

來自 Claude on Foundry 的 API 回應遵循標準 Anthropic API 回應格式。這包括回應主體中的 usage 物件，它提供您的請求的詳細權杖消耗資訊。usage 物件在所有平台上都是一致的（第一方 API、Foundry、Amazon Bedrock 和 Google Vertex AI）。

有關 Foundry 特定的回應標頭詳細資訊，請參閱相關請求 ID 部分。

API 模型 ID 和部署

以下 Claude 模型可透過 Foundry 取得。最新一代模型（Sonnet 4.5、Opus 4.1 和 Haiku 4.5）提供最先進的功能：

預設情況下，部署名稱與上面顯示的模型 ID 相符。但是，您可以在 Foundry 入口網站中建立具有不同名稱的自訂部署，以管理不同的配置、版本或速率限制。在您的 API 請求中使用部署名稱（不一定是模型 ID）。

監控和記錄

Azure 透過標準 Azure 模式為您的 Claude 使用提供全面的監控和記錄功能：

• Azure Monitor：追蹤 API 使用情況、延遲和錯誤率
• Azure Log Analytics：查詢和分析請求/回應日誌
• 成本管理：監控和預測與 Claude 使用相關的成本

Anthropic 建議至少在 30 天滾動基礎上記錄您的活動，以了解使用模式並調查任何潛在問題。

疑難排解

驗證錯誤

錯誤：401 Unauthorized 或 Invalid API key

• 解決方案：驗證您的 API 金鑰是否正確。您可以從 Azure 入口網站中 Claude 資源的金鑰和端點下取得新的 API 金鑰。
• 解決方案：如果使用 Azure Entra ID，請確保您的存取權杖有效且尚未過期。權杖通常在 1 小時後過期。

錯誤：403 Forbidden

• 解決方案：您的 Azure 帳戶可能缺少必要的權限。確保您已分配適當的 Azure RBAC 角色（例如「認知服務 OpenAI 使用者」）。

速率限制

錯誤：429 Too Many Requests

• 解決方案：您已超過速率限制。在您的應用程式中實施指數退避和重試邏輯。
• 解決方案：考慮透過 Azure 入口網站或 Azure 支援請求增加速率限制。

速率限制標頭

Foundry 在回應中不包括 Anthropic 的標準速率限制標頭（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 和 anthropic-ratelimit-output-tokens-reset）。改為透過 Azure 的監控工具管理速率限制。

模型和部署錯誤

錯誤：Model not found 或 Deployment not found

• 解決方案：驗證您使用的是正確的部署名稱。如果您尚未建立自訂部署，請使用預設模型 ID（例如 claude-sonnet-4-5）。
• 解決方案：確保模型/部署在您的 Azure 區域中可用。

錯誤：Invalid model parameter

• 解決方案：model 參數應包含您的部署名稱，可在 Foundry 入口網站中自訂。驗證部署是否存在且配置正確。

其他資源

• Foundry 文件：ai.azure.com/catalog
• Azure 定價：azure.microsoft.com/en-us/pricing
• Anthropic 定價詳細資訊：定價文件
• 驗證指南：請參閱上面的驗證部分
• Azure 入口網站：portal.azure.com