Claude dans Microsoft Foundry

​

Aperçu

​

Conditions préalables

• Un abonnement Azure actif
• Accès à Foundry
• L’interface de ligne de commande Azure installée (facultatif, pour la gestion des ressources)

​

Installer un SDK

# Python
pip install -U "anthropic"

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

​

Approvisionnement

​

Approvisionnement des ressources Foundry

1. Accédez au portail Foundry
2. Créez une nouvelle ressource Foundry ou sélectionnez-en une existante
3. Configurez la gestion des accès en utilisant les clés API émises par Azure ou Entra ID pour le contrôle d’accès basé sur les rôles
4. Configurez éventuellement la ressource pour faire partie d’un réseau privé (Réseau virtuel Azure) pour une sécurité renforcée
5. Notez le nom de votre ressource—vous l’utiliserez comme {resource} dans les points de terminaison API (par exemple, https://{resource}.services.ai.azure.com/anthropic/v1/*)

​

Création de déploiements Foundry

1. Dans le portail Foundry, accédez à votre ressource
2. Allez à Modèles + points de terminaison et sélectionnez + Déployer le modèle > Déployer le modèle de base
3. Recherchez et sélectionnez un modèle Claude (par exemple, claude-sonnet-4-5)
4. Configurez les paramètres de déploiement :
   • Nom du déploiement : Par défaut, c’est l’ID du modèle, mais vous pouvez le personnaliser (par exemple, my-claude-deployment). Le nom du déploiement ne peut pas être modifié après sa création.
   • Type de déploiement : Sélectionnez Global Standard (recommandé pour Claude)
5. Sélectionnez Déployer et attendez que l’approvisionnement soit terminé
6. Une fois déployé, vous pouvez trouver l’URL de votre point de terminaison et les clés sous Clés et point de terminaison

​

Authentification

​

Authentification par clé API

1. Accédez à votre ressource dans le portail Foundry
2. Allez à la section Clés et point de terminaison
3. Copiez l’une des clés API fournies
4. Utilisez soit l’en-tête api-key soit x-api-key dans vos requêtes

import os
from anthropic import AnthropicFoundry

client = AnthropicFoundry(
    api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_FOUNDRY_API_KEY"),
    resource_name="{resource}",
)

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

​

Authentification Microsoft Entra

1. Activez l’authentification Entra pour votre ressource Foundry
2. Obtenez un jeton d’accès à partir d’Entra ID
3. Utilisez le jeton dans l’en-tête Authorization: Bearer {TOKEN}

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

# Obtenez le jeton Entra ID Azure en utilisant le modèle de fournisseur de jetons
token_provider = get_bearer_token_provider(
    DefaultAzureCredential(),
    "https://cognitiveservices.azure.com/.default"
)

# Créez un client avec l'authentification Entra ID
client = AnthropicFoundry(
    resource_name="{resource}",  # Votre nom de ressource Azure
    azure_ad_token_provider=token_provider  # Utilisez le fournisseur de jetons pour l'authentification Entra ID
)

# Effectuez une requête
message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)
print(message.content)

​

Installer un SDK

# Python
pip install -U "anthropic"

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

​

Paramètre de modèle et déploiements

# Si vous avez créé un déploiement personnalisé nommé "my-claude-deployment"
message = client.messages.create(
    model="my-claude-deployment",  # Votre nom de déploiement personnalisé
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)

​

ID de requête de corrélation

​

Fonctionnalités prises en charge

​

Fonctionnalités non prises en charge

• API Admin (/v1/organizations/* points de terminaison)
• API Modèles (/v1/models)
• API Batch de messages (/v1/messages/batches)

​

Réponses API

​

ID de modèle API et déploiements

​

Surveillance et journalisation

• Azure Monitor : Suivez l’utilisation de l’API, la latence et les taux d’erreur
• Azure Log Analytics : Interrogez et analysez les journaux de requête/réponse
• Gestion des coûts : Surveillez et prévoyez les coûts associés à l’utilisation de Claude

​

Dépannage

​

Erreurs d’authentification

• Solution : Vérifiez que votre clé API est correcte. Vous pouvez obtenir une nouvelle clé API à partir du portail Azure sous Clés et point de terminaison pour votre ressource Claude.
• Solution : Si vous utilisez Azure Entra ID, assurez-vous que votre jeton d’accès est valide et n’a pas expiré. Les jetons expirent généralement après 1 heure.

• Solution : Votre compte Azure peut manquer des autorisations nécessaires. Assurez-vous que vous avez le rôle Azure RBAC approprié assigné (par exemple, « Utilisateur OpenAI des services cognitifs »).

​

Limitation de débit

• Solution : Vous avez dépassé votre limite de débit. Implémentez une logique de backoff exponentiel et de nouvelle tentative dans votre application.
• Solution : Envisagez de demander des augmentations de limite de débit via le portail Azure ou le support Azure.

​

En-têtes de limite de débit

​

Erreurs de modèle et de déploiement

• Solution : Vérifiez que vous utilisez le nom de déploiement correct. Si vous n’avez pas créé de déploiement personnalisé, utilisez l’ID de modèle par défaut (par exemple, claude-sonnet-4-5).
• Solution : Assurez-vous que le modèle/déploiement est disponible dans votre région Azure.

• Solution : Le paramètre de modèle doit contenir votre nom de déploiement, qui peut être personnalisé dans le portail Foundry. Vérifiez que le déploiement existe et est correctement configuré.

​

Ressources supplémentaires

• Documentation Foundry : ai.azure.com/catalog
• Tarification Azure : azure.microsoft.com/en-us/pricing
• Détails de tarification Anthropic : Documentation de tarification
• Guide d’authentification : Consultez la section authentification ci-dessus
• Portail Azure : portal.azure.com