Microsoft Foundry で Claude モデルをデプロイして使用する (プレビュー)

Microsoft Entra ID 認証を使用する

Messages API エンドポイントの場合は、Microsoft Entra ID 認証でベース URL を使用します。

1. Azure Identity クライアント ライブラリをインストールする: DefaultAzureCredentialを使用するには、このライブラリをインストールする必要があります。 DefaultAzureCredentialを使用すると、その実行中の環境で使用するのに最適な資格情報が見つかるため、承認が最も簡単です。

   pip install azure.identity
   

   Microsoft Entra ID アプリケーションのクライアント ID、テナント ID、クライアント シークレットの値を環境変数として設定します( AZURE_CLIENT_ID、 AZURE_TENANT_ID、 AZURE_CLIENT_SECRET)。

   export AZURE_CLIENT_ID="<AZURE_CLIENT_ID>"
   export AZURE_TENANT_ID="<AZURE_TENANT_ID>"
   export AZURE_CLIENT_SECRET="<AZURE_CLIENT_SECRET>"
   

2. 依存関係をインストールします。 pip を使用して Anthropic SDK をインストールします (必要: Python >=3.8)。

   pip install -U "anthropic"
   

3. 基本的なコード サンプルを実行します 。このサンプルでは、次のタスクを完了します。

   1. Microsoft Entra ID 認証を使用して、Anthropic SDK を使用してクライアントを作成します。
   2. Messages API の基本的な呼び出しを行います。 呼び出しは同期です。

   from anthropic import AnthropicFoundry
   from azure.identity import DefaultAzureCredential, get_bearer_token_provider
   
   baseURL = "https://<resource-name>.services.ai.azure.com/anthropic" # Your base URL. Replace <resource-name> with your resource name
   deploymentName = "claude-sonnet-4-5" # Replace with your deployment name
   
   # Create token provider for Entra ID authentication
   tokenProvider = get_bearer_token_provider(
       DefaultAzureCredential(), "https://cognitiveservices.azure.com/.default"
   )
   
   # Create client with Entra ID authentication
   client = AnthropicFoundry(
       azure_ad_token_provider=tokenProvider,
       base_url=baseURL
   )
   
   # Send request
   message = client.messages.create(
       model=deployment_name,
       messages=[
           {"role": "user", "content": "What is the capital/major city of France?"}
       ],
       max_tokens=1024,
   )
   
   print(message.content)
   

API キー認証を使用する

Messages API エンドポイントの場合は、ベース URL と API キーを使用してサービスに対する認証を行います。

1. 依存関係をインストールします。 pip を使用して Anthropic SDK をインストールします (必須: Python >=3.8):

   pip install -U "anthropic"
   

2. 基本的なコード サンプルを実行します 。このサンプルでは、次のタスクを完了します。

   1. API キーを SDK の構成に渡して、Anthropic SDK を使用してクライアントを作成します。 この認証方法を使用すると、サービスとシームレスに対話できます。
   2. Messages API の基本的な呼び出しを行います。 呼び出しは同期です。

   from anthropic import AnthropicFoundry
   
   baseURL = "https://<resource-name>.services.ai.azure.com/anthropic" # Your base URL. Replace <resource-name> with your resource name
   deploymentName = "claude-sonnet-4-5" # Replace with your deployment name
   apiKey = "YOUR_API_KEY" # Replace YOUR_API_KEY with your API key
   
   # Create client with API key authentication
   client = AnthropicFoundry(
       api_key=apiKey,
       base_url=baseURL
   )
   
   # Send request
   message = client.messages.create(
       model=deploymentName,
       messages=[
           {"role": "user", "content": "What is the capital/major city of France?"}
       ],
       max_tokens=1024,
   )
   
   print(message.content)
   

Microsoft Entra ID 認証を使用する

Messages API エンドポイントの場合は、Microsoft Entra ID 認証でベース URL を使用します。

1. Azure Identity クライアント ライブラリをインストールしてください。@azure/identityを使用するDefaultAzureCredential パッケージをインストールしてください。 DefaultAzureCredentialを使用すると、その実行中の環境で使用するのに最適な資格情報が見つかるため、承認が最も簡単です。

   npm install @azure/identity
   

   Microsoft Entra ID アプリケーションのクライアント ID、テナント ID、クライアント シークレットの値を環境変数として設定します( AZURE_CLIENT_ID、 AZURE_TENANT_ID、 AZURE_CLIENT_SECRET)。

   export AZURE_CLIENT_ID="<AZURE_CLIENT_ID>"
   export AZURE_TENANT_ID="<AZURE_TENANT_ID>"
   export AZURE_CLIENT_SECRET="<AZURE_CLIENT_SECRET>"
   

2. 依存関係のインストール

   1. 20 LTS 以降の 非EOL バージョンのNode.jsをインストールします。

   2. 次のテキスト行をコピーし、フォルダー内 package.json ファイルとして保存します。

      {
        "type": "module",
        "dependencies": {
          "@anthropic-ai/sdk": "latest",
          "@azure/identity": "latest"
        }
      }
      

      注

      @azure/core-sse は、応答をストリーミングする場合にのみ必要です。

   3. このフォルダーでターミナル ウィンドウを開き、 npm install実行します。

   4. 以下のコード スニペットごとに、コンテンツをファイル sample.js にコピーし、 node sample.jsで実行します。

3. 基本的なコード サンプルを実行します。 このサンプルでは、次のタスクを完了します。

   1. Microsoft Entra ID 認証を使用して、Anthropic SDK を使用してクライアントを作成します。
   2. Messages API の基本的な呼び出しを行います。 呼び出しは同期です。

   import AnthropicFoundry from '@anthropic-ai/foundry-sdk';
   import { getBearerTokenProvider, DefaultAzureCredential } from "@azure/identity";
   
   const baseURL = "https://<resource-name>.services.ai.azure.com/anthropic"; // Your base URL. Replace <resource-name> with your resource name
   const deploymentName = "claude-sonnet-4-5" // Replace with your deployment name
   
   // Create token provider for Entra ID authentication
   const tokenProvider = getBearerTokenProvider(
       new DefaultAzureCredential(),
       'https://cognitiveservices.azure.com/.default');
   
   // Create client with Entra ID authentication
   const client = new AnthropicFoundry({
       azureADTokenProvider: tokenProvider,
       baseURL: baseURL,
       apiVersion: "2023-06-01"
   });
   
   // Send request
   const message = await client.messages.create({
       model: deploymentName,
       messages: [{ role: "user", content: "What is the capital/major city of France?" }],
       max_tokens: 1024,
   });
   console.log(message);
   

API キー認証を使用する

Messages API エンドポイントの場合は、ベース URL と API キーを使用してサービスに対する認証を行います。

1. 依存関係のインストール

   1. 20 LTS 以降の 非EOL バージョンのNode.jsをインストールします。

   2. 次のテキスト行をコピーし、フォルダー内 package.json ファイルとして保存します。

      {
        "type": "module",
        "dependencies": {
          "@anthropic-ai/sdk": "latest"
        }
      }
      

      注

      @azure/core-sse は、応答をストリーミングする場合にのみ必要です。

   3. このフォルダーでターミナル ウィンドウを開き、 npm install実行します。

   4. 以下のコード スニペットごとに、コンテンツをファイル sample.js にコピーし、 node sample.jsで実行します。

2. 基本的なコード サンプルを実行します。 このサンプルでは、次のタスクを完了します。

   1. API キーを SDK の構成に渡して、Anthropic SDK を使用してクライアントを作成します。 この認証方法を使用すると、サービスとシームレスに対話できます。
   2. Messages API の基本的な呼び出しを行います。 呼び出しは同期です。

   import AnthropicFoundry from '@anthropic-ai/foundry-sdk';
   
   const baseURL = "https://<resource-name>.services.ai.azure.com/anthropic"; // Your base URL. Replace <resource-name> with your resource name
   const deploymentName = "claude-sonnet-4-5" // Replace with your deployment name
   const apiKey = "<your-api-key>"; // Your API key
   
   // Create client with API key
   const client = new AnthropicFoundry({
       apiKey: apiKey,
       baseURL: baseURL,
       apiVersion: "2023-06-01"
   });
   
   // Send request
   const message = await client.messages.create({
       model: deploymentName,
       messages: [{ role: "user", content: "What is the capital/major city of France?" }],
       max_tokens: 1024,
   });
   console.log(message);
   

サポートされているランタイムの一覧については、「 Anthropic TypeScript API ライブラリを使用するための要件」を参照してください。

Microsoft Entra ID 認証を使用する

Messages API エンドポイントの場合は、Microsoft Entra ID 認証でデプロイされたモデルのエンドポイント URI https://<resource-name>.services.ai.azure.com/anthropic/v1/messages を使用します。

Microsoft Entra ID サポートを使用してリソースを構成する場合は、Authorization ヘッダーに Bearer $AZURE_AUTH_TOKEN形式でトークンを渡します。 スコープ https://cognitiveservices.azure.com/.defaultを使用します。 Microsoft Entra ID を使用するには、アクセス権を付与するためにリソースに追加の構成が必要になる場合があります。 詳細については、「 Microsoft Entra ID を使用して認証を構成する」を参照してください。

1. Microsoft Entra ID トークンを環境変数にエクスポートします。

   bash を使用している場合:

   export AZURE_AUTH_TOKEN="<your-entra-id-key>"
   

   PowerShell を使用している場合:

   $Env:AZURE_AUTH_TOKEN = "<your-entra-id-key>"
   

   Windows コマンド プロンプトを使用している場合:

   set AZURE_AUTH_TOKEN = <your-entra-id-key>
   

2. 次の cURL コマンドを実行します。 cURL の場合は、デプロイのターゲット URI https://<resource-name>.services.ai.azure.com/anthropic/v1/messagesを使用します。

   curl -X POST https://<resource-name>.services.ai.azure.com/anthropic/v1/messages \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -H "Authorization: Bearer $AZURE_AUTH_TOKEN" \
     -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
     -d '{
       "messages": [
         {
           "role": "system", "content": "You are a helpful assistant."
         },
         {
           "role": "user", "content": "What are 3 things to visit in Seattle?"
         }
       ],
       "max_tokens": 1000,
       "temperature": 0.7,
       "model": "claude-sonnet-4-5"
       }'
   

API キー認証を使用する

Messages API エンドポイントの場合は、デプロイされたモデルのエンドポイント URI https://<resource-name>.services.ai.azure.com/anthropic/v1/messages と API キーを使用して、サービスに対して認証します。

1. API キーを環境変数にエクスポートします。

   bash を使用している場合:

   export AZURE_API_KEY="<your-api-key>"
   

   PowerShell を使用している場合:

   $Env:AZURE_API_KEY = "<your-api-key>"
   

   Windows コマンド プロンプトを使用している場合:

   set AZURE_API_KEY = <your-api-key>
   

2. 次の cURL コマンドを実行します。

   curl -X POST https://<resource-name>.services.ai.azure.com/anthropic/v1/messages \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -H "x-api-key: $AZURE_API_KEY" \
     -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
     -d '{
       "messages": [
         {
           "role": "system", "content": "You are a helpful assistant."
         },
         {
           "role": "user", "content": "What are 3 things to visit in Seattle?"
         }
       ],
       "max_tokens": 1000,
       "temperature": 0.7,
       "model": "claude-sonnet-4-5"
       }'