Microsoft Foundry의 Claude

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미리보기

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전제 조건

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

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SDK 설치

# Python
pip install -U "anthropic"

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

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프로비저닝

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Foundry 리소스 프로비저닝

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

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Foundry 배포 생성

1. Foundry 포털에서 리소스로 이동합니다
2. 모델 + 엔드포인트로 이동하고 + 모델 배포 > 기본 모델 배포를 선택합니다
3. Claude 모델을 검색하고 선택합니다 (예: claude-sonnet-4-5)
4. 배포 설정을 구성합니다:
   • 배포 이름: 모델 ID로 기본 설정되지만 사용자 정의할 수 있습니다 (예: my-claude-deployment). 배포 이름은 생성된 후 변경할 수 없습니다.
   • 배포 유형: Global Standard를 선택합니다 (Claude에 권장됨)
5. 배포를 선택하고 프로비저닝이 완료될 때까지 기다립니다
6. 배포되면 키 및 엔드포인트 아래에서 엔드포인트 URL 및 키를 찾을 수 있습니다

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인증

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API 키 인증

1. Foundry 포털에서 리소스로 이동합니다
2. 키 및 엔드포인트 섹션으로 이동합니다
3. 제공된 API 키 중 하나를 복사합니다
4. 요청에서 api-key 또는 x-api-key 헤더를 사용합니다

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)

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Microsoft Entra 인증

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

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

# 토큰 제공자 패턴을 사용하여 Azure Entra ID 토큰 가져오기
token_provider = get_bearer_token_provider(
    DefaultAzureCredential(),
    "https://cognitiveservices.azure.com/.default"
)

# Entra ID 인증을 사용하여 클라이언트 생성
client = AnthropicFoundry(
    resource_name="{resource}",  # Azure 리소스 이름
    azure_ad_token_provider=token_provider  # Entra ID 인증을 위해 토큰 제공자 사용
)

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

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SDK 설치

# Python
pip install -U "anthropic"

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

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모델 매개변수 및 배포

# "my-claude-deployment"라는 사용자 정의 배포를 생성한 경우
message = client.messages.create(
    model="my-claude-deployment",  # 사용자 정의 배포 이름
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)

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상관 관계 요청 ID

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지원되는 기능

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지원되지 않는 기능

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

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API 응답

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API 모델 ID 및 배포

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모니터링 및 로깅

• 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

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문제 해결

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인증 오류

• 해결책: API 키가 올바른지 확인하세요. Azure 포털의 Claude 리소스에 대한 키 및 엔드포인트 아래에서 새 API 키를 얻을 수 있습니다.
• 해결책: Azure Entra ID를 사용하는 경우 액세스 토큰이 유효하고 만료되지 않았는지 확인하세요. 토큰은 일반적으로 1시간 후에 만료됩니다.

• 해결책: Azure 계정에 필요한 권한이 없을 수 있습니다. 적절한 Azure RBAC 역할이 할당되어 있는지 확인하세요 (예: “Cognitive Services OpenAI User”).

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속도 제한

• 해결책: 속도 제한을 초과했습니다. 애플리케이션에서 지수 백오프 및 재시도 로직을 구현하세요.
• 해결책: Azure 포털 또는 Azure 지원을 통해 속도 제한 증가를 요청하는 것을 고려하세요.

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속도 제한 헤더

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모델 및 배포 오류

• 해결책: 올바른 배포 이름을 사용하고 있는지 확인하세요. 사용자 정의 배포를 생성하지 않은 경우 기본 모델 ID (예: claude-sonnet-4-5)를 사용하세요.
• 해결책: 모델/배포가 Azure 지역에서 사용 가능한지 확인하세요.

• 해결책: 모델 매개변수는 Foundry 포털에서 사용자 정의할 수 있는 배포 이름을 포함해야 합니다. 배포가 존재하고 올바르게 구성되어 있는지 확인하세요.

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추가 리소스

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