Microsoft Foundry 中的 Claude

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预览

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前提条件

• 有效的 Azure 订阅
• 访问 Foundry 的权限
• 已安装 Azure CLI（可选，用于资源管理）

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安装 SDK

# Python
pip install -U "anthropic"

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

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配置

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配置 Foundry 资源

1. 导航到 Foundry 门户
2. 创建新的 Foundry 资源或选择现有资源
3. 使用 Azure 颁发的 API 密钥或 Entra ID 配置访问管理，以实现基于角色的访问控制
4. 可选地将资源配置为专用网络 (Azure 虚拟网络) 的一部分，以增强安全性
5. 记下您的资源名称——您将在 API 端点中将其用作 {resource}（例如，https://{resource}.services.ai.azure.com/anthropic/v1/*）

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创建 Foundry 部署

1. 在 Foundry 门户中，导航到您的资源
2. 转到模型 + 端点并选择**+ 部署模型** > 部署基础模型
3. 搜索并选择 Claude 模型（例如，claude-sonnet-4-5）
4. 配置部署设置：
   • 部署名称：默认为模型 ID，但您可以自定义它（例如，my-claude-deployment）。部署名称在创建后无法更改。
   • 部署类型：选择全球标准（推荐用于 Claude）
5. 选择部署并等待配置完成
6. 部署后，您可以在密钥和端点下找到您的端点 URL 和密钥

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身份验证

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API 密钥身份验证

1. 在 Foundry 门户中导航到您的资源
2. 转到密钥和端点部分
3. 复制提供的 API 密钥之一
4. 在您的请求中使用 api-key 或 x-api-key 标头

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 身份验证

1. 为您的 Foundry 资源启用 Entra 身份验证
2. 从 Entra ID 获取访问令牌
3. 在 Authorization: Bearer {TOKEN} 标头中使用令牌

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

# 使用令牌提供程序模式从 Azure Entra ID 获取令牌
token_provider = get_bearer_token_provider(
    DefaultAzureCredential(),
    "https://cognitiveservices.azure.com/.default"
)

# 使用 Entra ID 身份验证创建客户端
client = AnthropicFoundry(
    resource_name="{resource}",  # 您的 Azure 资源名称
    azure_ad_token_provider=token_provider  # 使用令牌提供程序进行 Entra ID 身份验证
)

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

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安装 SDK

# Python
pip install -U "anthropic"

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

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模型参数和部署

# 如果您创建了名为 "my-claude-deployment" 的自定义部署
message = client.messages.create(
    model="my-claude-deployment",  # 您的自定义部署名称
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)

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关联请求 ID

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支持的功能

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不支持的功能

• 管理 API（/v1/organizations/* 端点）
• 模型 API（/v1/models）
• 消息批处理 API（/v1/messages/batches）

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API 响应

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API 模型 ID 和部署

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监控和日志记录

• Azure Monitor：跟踪 API 使用情况、延迟和错误率
• Azure Log Analytics：查询和分析请求/响应日志
• 成本管理：监控和预测与 Claude 使用相关的成本

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故障排除

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身份验证错误

• 解决方案：验证您的 API 密钥是否正确。您可以从 Azure 门户中您的 Claude 资源的密钥和端点下获取新的 API 密钥。
• 解决方案：如果使用 Azure Entra ID，请确保您的访问令牌有效且未过期。令牌通常在 1 小时后过期。

• 解决方案：您的 Azure 账户可能缺少必要的权限。确保您已分配适当的 Azure RBAC 角色（例如，“Cognitive Services OpenAI User”）。

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速率限制

• 解决方案：您已超过速率限制。在您的应用程序中实现指数退避和重试逻辑。
• 解决方案：考虑通过 Azure 门户或 Azure 支持请求增加速率限制。

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速率限制标头

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模型和部署错误

• 解决方案：验证您使用的是正确的部署名称。如果您还没有创建自定义部署，请使用默认模型 ID（例如，claude-sonnet-4-5）。
• 解决方案：确保模型/部署在您的 Azure 区域中可用。

• 解决方案：模型参数应包含您的部署名称，可以在 Foundry 门户中自定义。验证部署存在且配置正确。

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其他资源

• Foundry 文档：ai.azure.com/catalog
• Azure 定价：azure.microsoft.com/en-us/pricing
• Anthropic 定价详情：定价文档
• 身份验证指南：请参阅上面的身份验证部分
• Azure 门户：portal.azure.com