Microsoft Foundry SDK とエンドポイント (クラシック)

• インストールされている言語ランタイム:
  • Python: python --version (≥3.8)

• インストールされている言語ランタイム:
  • Node.js: node --version (≥18)

• インストールされている言語ランタイム:
  • .NET: dotnet --version (≥6.0)

• インストールされている言語ランタイム:
  • Java: java --version (≥11)

Azure Python 用の AI Projects クライアント ライブラリは、1 つのプロジェクト エンドポイントに接続することで複数のクライアント ライブラリを一緒に使用できる統合ライブラリです。

このコマンドを実行して、Foundry クラシック プロジェクトの 1.x パッケージをインストールします。

pip install openai azure-identity azure-ai-projects==1.0.0

Java 用の Azure AI Projects クライアント ライブラリは、1 つのプロジェクト エンドポイントに接続することで複数のクライアント ライブラリを一緒に使用できる統合ライブラリです。

これらの依存関係を Foundry クラシック プロジェクトの Maven pom.xml に追加します。

<dependency>
    <groupId>com.azure</groupId>
    <artifactId>azure-ai-inference</artifactId>
    <version>1.0.0-beta.6</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.azure</groupId>
    <artifactId>azure-identity</artifactId>
    <version>1.18.2</version>
</dependency>

javaScript 用の Azure AI Projects クライアント ライブラリは、1 つのプロジェクト エンドポイントに接続することで複数のクライアント ライブラリを一緒に使用できる統合ライブラリです。

このコマンドを実行して、Foundry クラシック プロジェクト用の 1.x JavaScript パッケージをインストールします。

npm install @azure/ai-projects@1.0.1 @azure/identity

.NET 用の Azure AI Projects クライアント ライブラリは、1 つのプロジェクト エンドポイントに接続することで複数のクライアント ライブラリを一緒に使用できる統合ライブラリです。

次のコマンドを実行して、Foundry クラシック プロジェクト用の 1.x Azure AI SDK パッケージを追加します。

# Add 1.x Azure AI SDK packages
dotnet add package Azure.Identity
dotnet add package Azure.AI.Projects --version 1.1.0
dotnet add package Azure.AI.Agents.Persistent --version 1.1.0
dotnet add package Azure.AI.Inference

プロジェクト クライアントを作成します。

from azure.ai.projects import AIProjectClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential

project_client = AIProjectClient(
    endpoint="https://<resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>",
    credential=DefaultAzureCredential(),
)

プロジェクトから OpenAI 互換クライアントを作成します。

models = project_client.get_openai_client(api_version="2024-10-21")
chat_responses = models.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant"},
        {"role": "user", "content": "What is the size of France in square miles?"},
    ],
)

print(chat_responses.choices[0].message.content)

プロジェクト クライアントを作成します。

package com.azure.ai.foundry.samples;

import com.azure.ai.inference.ChatCompletionsClient;
import com.azure.ai.inference.ChatCompletionsClientBuilder;
import com.azure.ai.inference.models.ChatCompletions;
import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
import com.azure.core.credential.TokenCredential;
import com.azure.core.exception.HttpResponseException;
import com.azure.core.util.logging.ClientLogger;
import com.azure.identity.DefaultAzureCredentialBuilder;

String  prompt = "What best practices should I follow when asking an AI model to review Java code?";
String endpoint = "https://<resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>";
TokenCredential credential = new DefaultAzureCredentialBuilder().build();
ChatCompletionsClient client = new ChatCompletionsClientBuilder()
    .credential(credential)
    .endpoint(endpoint)
    .buildClient();
```**Create and use an OpenAI-compatible client from your project:**
```java
ChatCompletions completions = client.complete(prompt);
String content = completions.getChoice().getMessage().getContent();
System.out.println("\nResponse from AI assistant:\n" + content);

プロジェクト クライアントを作成します。

const endpoint = "https://<resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>";
const deployment = "gpt-4o";

const project = new AIProjectClient(endpoint, new DefaultAzureCredential());

プロジェクトから OpenAI 互換クライアントを作成します。

const client = await project.getAzureOpenAIClient({
    // The API version should match the version of the Azure OpenAI resource
    apiVersion: "2024-12-01-preview"
});
const chatCompletion = await client.chat.completions.create({
    model: deployment,
    messages: [
        { role: "system", content: "You are a helpful assistant" },
        { role: "user", content: "What is the speed of light?" },
    ],
});

console.log(chatCompletion.choices[0].message.content);

プロジェクト クライアントを作成します。

using System.ClientModel.Primitives;
using Azure.AI.OpenAI;
using Azure.AI.Projects;
using Azure.Identity;
using OpenAI.Chat;

string endpoint = "https://<resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>";
AIProjectClient projectClient = new AIProjectClient(new Uri(endpoint), new DefaultAzureCredential());

プロジェクトから OpenAI 互換クライアントを作成します。

ClientConnection connection = projectClient.GetConnection(typeof(AzureOpenAIClient).FullName!);
if (!connection.TryGetLocatorAsUri(out Uri uri) || uri is null)
{
    throw new InvalidOperationException("Invalid URI.");
}
uri = new Uri($"https://{uri.Host}");
const string modelDeploymentName = "gpt-4o";  
AzureOpenAIClient azureOpenAIClient = new AzureOpenAIClient(uri, new DefaultAzureCredential());
ChatClient chatClient = azureOpenAIClient.GetChatClient(deploymentName: modelDeploymentName);

Console.WriteLine("Complete a chat");
ChatCompletion result = chatClient.CompleteChat("List all the rainbow colors");
Console.WriteLine(result.Content[0].Text);

from openai import OpenAI
from azure.identity import DefaultAzureCredential, get_bearer_token_provider

token_provider = get_bearer_token_provider(
    DefaultAzureCredential(), "https://ai.azure.com/.default"
)

client = OpenAI(  
  base_url = "https://<resource-name>.openai.azure.com/openai/v1/",  
  api_key=token_provider,
)

response = client.responses.create(
    model="model_deployment_name",
    input= "What is the size of France in square miles?" 
)

print(response.model_dump_json(indent=2)) 

詳細については、「Azure OpenAI でサポートされるプログラミング言語を参照してください。 予想される出力:

{
  "id": "resp_abc123",
  "object": "response",
  "created": 1234567890,
  "model": "gpt-5.2",
  "output_text": "France has an area of approximately 213,011 square miles (551,695 square kilometers)."
}

詳細については、「Azure OpenAI でサポートされているプログラミング言語」を参照してください>

次のスニペットは、Azure OpenAI /openai/v1 エンドポイントを直接使用する方法を示しています。

import com.azure.ai.openai.OpenAIClient;
import com.azure.ai.openai.OpenAIClientBuilder;
import com.azure.ai.openai.models.ChatChoice;
import com.azure.ai.openai.models.ChatCompletions;
import com.azure.ai.openai.models.ChatCompletionsOptions;
import com.azure.ai.openai.models.ChatRequestAssistantMessage;
import com.azure.ai.openai.models.ChatRequestMessage;
import com.azure.ai.openai.models.ChatRequestSystemMessage;
import com.azure.ai.openai.models.ChatRequestUserMessage;
import com.azure.ai.openai.models.ChatResponseMessage;
import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
import com.azure.core.util.Configuration;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

String endpoint = "https://<resource-name>.openai.azure.com/openai/v1";
String deploymentName = "gpt-5.2";
TokenCredential defaultCredential = new DefaultAzureCredentialBuilder().build();
OpenAIClient client = new OpenAIClientBuilder()
    .credential(defaultCredential)
    .endpoint("{endpoint}")
    .buildClient();

List<ChatRequestMessage> chatMessages = new ArrayList<>();
chatMessages.add(new ChatRequestSystemMessage("You are a helpful assistant."));
chatMessages.add(new ChatRequestUserMessage("What is the speed of light?"));

ChatCompletions chatCompletions = client.getChatCompletions(deploymentName, new ChatCompletionsOptions(chatMessages));

System.out.printf("Model ID=%s is created at %s.%n", chatCompletions.getId(), chatCompletions.getCreatedAt());
for (ChatChoice choice : chatCompletions.getChoices()) {
    ChatResponseMessage message = choice.getMessage();
    System.out.printf("Index: %d, Chat Role: %s.%n", choice.getIndex(), message.getRole());
    System.out.println("Message:");
    System.out.println(message.getContent());

OpenAI SDK の使用方法の詳細については、「Azure OpenAI でサポートされるプログラミング言語」を参照してください。

import { AzureOpenAI } from "openai";
import { DefaultAzureCredential, getBearerTokenProvider } from "@azure/identity";

const deployment = "gpt-4o";
const endpoint = "https://<resource-name>.openai.azure.com";
const scope = "https://ai.azure.com/.default";
const apiVersion = "2024-04-01-preview";

const azureADTokenProvider = getBearerTokenProvider(new DefaultAzureCredential(), scope);

const options = { azureADTokenProvider, deployment, apiVersion, endpoint };

const client = new AzureOpenAI(options);

const result = await client.chat.completions.create({
    model: deployment,
    messages: [
        { role: "system", content: "You are a helpful assistant" },
        { role: "user", content: "What is the speed of light?" },
    ],
});
console.log(result.choices[0].message.content);

OpenAI SDK の使用方法の詳細については、「Azure OpenAI でサポートされるプログラミング言語」を参照してください。

1. OpenAI パッケージをインストールする: このコマンドを実行して、OpenAI クライアント ライブラリを .NET プロジェクトに追加します。

   dotnet add package OpenAI
   ```When it succeeds, the .NET CLI confirms that it installed the `OpenAI` package.
   
   This snippet configures `DefaultAzureCredential`, builds `OpenAIClientOptions`, and creates a `ChatClient` for the Azure OpenAI v1 endpoint.
   ```csharp
   using System.ClientModel.Primitives;
   using Azure.Identity;
   using OpenAI;
   using OpenAI.Chat;
   
   #pragma warning disable OPENAI001
   
   const string directModelEndpoint  = "https://<resource-name>.openai.azure.com/openai/v1/";
   const string modelDeploymentName = "gpt-5.2";    
   
   BearerTokenPolicy tokenPolicy = new(
        new DefaultAzureCredential(),
        "https://ai.azure.com/.default");
   OpenAIClient openAIClient = new(
        authenticationPolicy: tokenPolicy,
        options: new OpenAIClientOptions()
        {
            Endpoint = new($"{directModelEndpoint}"),
        });
   ChatClient chatClient = openAIClient.GetChatClient(modelDeploymentName);
   
   ChatCompletion completion = await chatClient.CompleteChatAsync(
        [
            new SystemChatMessage("You are a helpful assistant."),
                        new UserChatMessage("How many feet are in a mile?")
        ]);
   
   Console.WriteLine(completion.Content[0].Text);
   #pragma warning restore OPENAI001
   

OpenAI SDK の使用方法の詳細については、「Azure OpenAI でサポートされるプログラミング言語」を参照してください。

C# でサポートされている Foundry Tools

鋳造ツール	説明	クイック スタートとリファレンス ドキュメント
音声	音声テキスト変換、テキスト読み上げ、翻訳、話者認識機能をアプリケーションに追加します。	• 音声テキスト変換のクイック スタート • テキスト読み上げのクイック スタート • 音声翻訳のクイック スタート • Speech SDK for .NET • Speech NuGet パッケージ (Speech CLI)
言語	自然言語理解機能を使用してアプリケーションを構築します。 サポートされている機能: 言語検出、PII 検出、ヘルスケアのためのテキスト分析、事前に構築されたNER、およびカスタムNER。 2029 年 3 月 31 日廃止: 感情分析とオピニオン マイニング、キー フレーズ抽出、要約、エンティティ リンク、CQA、CLU。	• カスタム質問回答 (CQA) クイック スタート(2029 年 3 月 31 日廃止) • エンティティリンクの簡単スタート(2029年3月31日に廃止予定) • 言語検出のクイック スタート • キー フレーズ抽出のクイック スタート(2029 年 3 月 31 日廃止) • 名前付きエンティティの検出 (NER) クイック スタート • 個人を特定できる情報の検出 (PII) クイック スタート • 感情分析とオピニオン マイニングのクイック スタート(2029 年 3 月 31 日廃止) • テキスト、ドキュメント、会話の概要クイック スタートの使用(2029 年 3 月 31 日廃止) • ヘルスケアのテキスト分析のクイックスタート • language SDK for .NET (テキスト分析) • Language NuGet パッケージ (テキスト分析) • Language SDK for .NET (質問の回答) • Language NuGet パッケージ (質問への回答) • Language Studio から Microsoft Foundry に移行して、廃止機能を備えたワークロードの移行に関するガイダンスを提供
翻訳者	AI を利用した翻訳テクノロジを使用して、100 を超える使用中、危険な言語、危険にさらされている言語や方言を翻訳します。	• Translator SDK for .NET (text) • Translator NuGet パッケージ (テキスト) • Translator SDK for .NET (batch) • Translator NuGet パッケージ (バッチ)
Azure AI 検索	AI を利用したクラウド検索をモバイルアプリと Web アプリに取り込みます。	• エージェントリトリーバル クイックスタートの使用 • ベクター検索のクイック スタート • グラウンド データを使用した従来の生成検索 (RAG) のクイック スタート • フルテキスト検索のクイック スタート • セマンティック ランキングのクイック スタート •独自のデータクイックスタートを使用してAzure OpenAIモデルとチャット • Azure AI 検索 SDK for .NET • Azure AI 検索 NuGet パッケージ
コンテンツの安全性	アプリケーションやサービスの有害なコンテンツを検出します。	• テキスト コンテンツの分析に関するクイック スタート • テキスト ブロックリストのクイック スタートを使用する • 画像コンテンツ分析クイックスタート • Content Safety SDK for .NET • Content Safety NuGet パッケージ
ドキュメント インテリジェンス	ドキュメントをインテリジェントなデータ ドリブン ソリューションに変換します。	• ドキュメント インテリジェンスのクイック スタート • Document Intelligence SDK for .NET • Document Intelligence NuGet パッケージ
ビジョン	デジタル画像やリッチ メディア資産のコンテンツを分析します。	• Azure Vision in Foundry Tools v3.2 GA Read クイックスタートガイド • 画像分析のクイック スタート • Face サービスのクイック スタートを使用する • Vision SDK for .NET • Vision NuGet パッケージ

Java 対応のFoundryツール

鋳造ツール	説明	クイック スタートとリファレンス ドキュメント
音声	音声テキスト変換、テキスト読み上げ、翻訳、話者認識機能をアプリケーションに追加します。	• 音声テキスト変換のクイック スタート • テキスト読み上げのクイック スタート • 音声翻訳のクイック スタート • Speech SDK for Java • Speech Maven パッケージ
言語	自然言語理解機能を使用してアプリケーションを構築します。 サポートされている機能: 言語検出、PII 検出、ヘルスケアのためのテキスト分析、事前に構築されたNER、およびカスタムNER。 2029 年 3 月 31 日廃止: 感情分析とオピニオン マイニング、キー フレーズ抽出、要約、エンティティ リンク、CQA、CLU。	• エンティティリンクの簡単スタート(2029年3月31日に廃止予定) • 言語検出のクイック スタート • キー フレーズ抽出のクイック スタート(2029 年 3 月 31 日廃止) • 名前付きエンティティの検出 (NER) クイック スタート • 個人を特定できる情報の検出 (PII) クイック スタート • 感情分析とオピニオン マイニングのクイック スタート(2029 年 3 月 31 日廃止) • テキスト、ドキュメント、会話の概要クイック スタートの使用(2029 年 3 月 31 日廃止) • ヘルスケアのテキスト分析のクイックスタート • Language SDK for Java (テキスト分析) • Language Maven パッケージ • Language Studio から Microsoft Foundry に移行して、廃止機能を備えたワークロードの移行に関するガイダンスを提供
翻訳者	AI を利用した翻訳テクノロジを使用して、100 を超える使用中、危険な言語、危険にさらされている言語や方言を翻訳します。	• Translator SDK for Java (text) • Translator Maven パッケージ (テキスト)
Azure AI 検索	AI を利用したクラウド検索をモバイルアプリと Web アプリに取り込みます。	• エージェントリトリーバル クイックスタートの使用 • ベクター検索のクイック スタート • グラウンド データを使用した従来の生成検索 (RAG) のクイック スタート • フルテキスト検索のクイック スタート • セマンティック ランキングのクイック スタート •独自のデータクイックスタートを使用してAzure OpenAIモデルとチャット • Azure AI 検索 sdk for Java • Azure AI 検索 Maven パッケージ
コンテンツの安全性	アプリケーションやサービスの有害なコンテンツを検出します。	• テキスト コンテンツの分析に関するクイック スタート • テキスト ブロックリストのクイック スタートを使用する • 画像コンテンツ分析クイックスタート • Content Safety SDK for Java • Content Safety Maven パッケージ
ドキュメント インテリジェンス	ドキュメントをインテリジェントなデータ ドリブン ソリューションに変換します。	• ドキュメント インテリジェンスのクイック スタート • Document Intelligence SDK for Java • ドキュメント インテリジェンス Maven パッケージ
ビジョン	デジタル画像やリッチ メディア資産のコンテンツを分析します。	• 画像分析のクイック スタート • Face サービスのクイック スタートを使用する • Vision SDK for Java • Vision Maven パッケージ

JavaScript でサポートされている Foundry ツール

鋳造ツール	説明	クイック スタートとリファレンス ドキュメント
音声	音声テキスト変換、テキスト読み上げ、翻訳、話者認識機能をアプリケーションに追加します。	• 音声テキスト変換のクイック スタート • テキスト読み上げのクイック スタート • 音声翻訳のクイック スタート • JavaScript 用 Speech SDK • Speech npm パッケージ
言語	自然言語理解機能を使用してアプリケーションを構築します。 サポートされている機能: 言語検出、PII 検出、ヘルスケアのためのテキスト分析、事前に構築されたNER、およびカスタムNER。 2029 年 3 月 31 日廃止: 感情分析とオピニオン マイニング、キー フレーズ抽出、要約、エンティティ リンク、CQA、CLU。	• エンティティリンクの簡単スタート(2029年3月31日に廃止予定) • 言語検出のクイック スタート • キー フレーズ抽出のクイック スタート(2029 年 3 月 31 日廃止) • 名前付きエンティティの検出 (NER) クイック スタート • 個人を特定できる情報の検出 (PII) クイック スタート • 感情分析とオピニオン マイニングのクイック スタート(2029 年 3 月 31 日廃止) • テキスト、ドキュメント、会話の概要クイック スタートの使用(2029 年 3 月 31 日廃止) • ヘルスケアのテキスト分析のクイックスタート • JavaScript 用言語 SDK (テキスト分析) • 言語 npm パッケージ • Language Studio から Microsoft Foundry に移行して、廃止機能を備えたワークロードの移行に関するガイダンスを提供
翻訳者	AI を利用した翻訳テクノロジを使用して、100 を超える使用中、危険な言語、危険にさらされている言語や方言を翻訳します。	• Translator SDK for JavaScript (テキスト) • Translator npm パッケージ (テキスト)
Azure AI 検索	AI を利用したクラウド検索をモバイルアプリと Web アプリに取り込みます。	• エージェントリトリーバル クイックスタートの使用 • ベクター検索のクイック スタート • グラウンド データを使用した従来の生成検索 (RAG) のクイック スタート • フルテキスト検索のクイック スタート • セマンティック ランキングのクイック スタート •独自のデータクイックスタートを使用してAzure OpenAIモデルとチャット • Azure AI 検索 SDK for JavaScript • Azure AI 検索 npm パッケージ
コンテンツの安全性	アプリケーションやサービスの有害なコンテンツを検出します。	• テキスト コンテンツの分析に関するクイック スタート • テキスト ブロックリストのクイック スタートを使用する • 画像コンテンツ分析クイックスタート • コンテンツ セーフティ npm パッケージ
ドキュメント インテリジェンス	ドキュメントをインテリジェントなデータ ドリブン ソリューションに変換します。	• ドキュメント インテリジェンスのクイック スタート • JavaScript 用ドキュメント インテリジェンス SDK • ドキュメント インテリジェンス npm パッケージ
ビジョン	デジタル画像やリッチ メディア資産のコンテンツを分析します。	• Azure Vision in Foundry Tools v3.2 GA Read クイックスタートガイド • 画像分析のクイック スタート • Face サービスのクイック スタートを使用する • Vision SDK for JavaScript • Vision npm パッケージ

サポートされているPython対応のFoundry Tools

鋳造ツール	説明	クイック スタートとリファレンス ドキュメント
音声	音声テキスト変換、テキスト読み上げ、翻訳、話者認識機能をアプリケーションに追加します。	• 音声テキスト変換のクイック スタート • テキスト読み上げのクイック スタート • 音声翻訳のクイック スタート • Speech SDK for Python • Speech PyPi パッケージ
言語	自然言語理解機能を使用してアプリケーションを構築します。 サポートされている機能: 言語検出、PII 検出、ヘルスケアのためのテキスト分析、事前に構築されたNER、およびカスタムNER。 2029 年 3 月 31 日廃止: 感情分析とオピニオン マイニング、キー フレーズ抽出、要約、エンティティ リンク、CQA、CLU。	• カスタム質問回答 (CQA) クイック スタート(2029 年 3 月 31 日廃止) • エンティティリンクの簡単スタート(2029年3月31日に廃止予定) • 言語検出のクイック スタート • キー フレーズ抽出のクイック スタート(2029 年 3 月 31 日廃止) • 名前付きエンティティの検出 (NER) のクイックスタート • 個人を特定できる情報の検出 (PII) クイック スタート • 感情分析とオピニオン マイニングのクイック スタート(2029 年 3 月 31 日廃止) • テキスト、ドキュメント、会話の概要クイック スタートの使用(2029 年 3 月 31 日廃止) • ヘルスケアのテキスト分析のクイックスタート • Python 用の言語 SDK（テキスト分析） • 言語 PyPi パッケージ (テキスト分析) • Language SDK for Python (質問への回答) • 言語 PyPi パッケージ (質問への回答) • Language SDK for Python (言語会話)(2029 年 3 月 31 日廃止) • Language PyPi パッケージ (言語会話)(2029 年 3 月 31 日廃止) • Language Studio から Microsoft Foundry に移行して、廃止機能を備えたワークロードの移行に関するガイダンスを提供
翻訳者	AI を利用した翻訳テクノロジを使用して、100 を超える使用中、危険な言語、危険にさらされている言語や方言を翻訳します。	• Translator SDK for Python (text) • Translator PyPi パッケージ (テキスト) • Translator SDK for Python (batch) • Translator PyPi パッケージ (バッチ)
Azure AI 検索	AI を利用したクラウド検索をモバイルアプリと Web アプリに取り込みます。	• 検索サービスへの接続に関するクイック スタート • エージェントリトリーバル クイックスタートの使用 • ベクター検索のクイック スタート • グラウンド データを使用した従来の生成検索 (RAG) のクイック スタート • フルテキスト検索のクイック スタート • セマンティック ランキングのクイック スタート •独自のデータクイックスタートを使用してAzure OpenAIモデルとチャット • Azure AI 検索 sdk for Python • Azure AI 検索 PyPi パッケージ
コンテンツの安全性	アプリケーションやサービスの有害なコンテンツを検出します。	• テキスト コンテンツの分析に関するクイック スタート • テキスト ブロックリストのクイック スタートを使用する • 画像コンテンツ分析クイックスタート • Content Safety SDK for Python • Content Safety PyPi パッケージ
ドキュメント インテリジェンス	ドキュメントをインテリジェントなデータ ドリブン ソリューションに変換します。	• ドキュメント インテリジェンスのクイック スタート • Document Intelligence SDK for Python • ドキュメント インテリジェンス PyPi パッケージ
ビジョン	デジタル画像やリッチ メディア資産のコンテンツを分析します。	• Azure Vision in Foundry Tools v3.2 GA Read クイックスタートガイド • 画像分析のクイック スタート • Face サービスのクイック スタートを使用する • Vision SDK for Python • Vision PyPi パッケージ