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

python 用の Azure AI Projects クライアント ライブラリは、単一のproject 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 プロジェクト用の安定した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

Azure Java 用 AI Projects クライアント ライブラリ (プレビュー) は、1 つのproject 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。

これらのパッケージを Foundry クラシック プロジェクトのインストールに追加します。

package com.azure.ai.foundry.samples;
import com.azure.ai.projects;
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;

Azure JavaScript 用の AI Projects クライアント ライブラリは、単一のproject 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 プロジェクト用の現在の JavaScript パッケージをインストールします。

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

.NET 用の Azure AI Projects クライアント ライブラリは、単一のproject 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 Azure AI SDK パッケージを追加します。

# Add Azure AI SDK packages
dotnet add package Azure.Identity
dotnet add package Azure.AI.Projects 
dotnet add package Azure.AI.Agents.Persistent
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 = AIProjectClient(
    endpoint="https://<resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>",
    credential=DefaultAzureCredential(),
)
```**Create an OpenAI-compatible client from your project:**

```python
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());

あなたのプロジェクトから OpenAI 対応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:

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

あなたのプロジェクトから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://cognitiveservices.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 } from "@azure/identity";

const deployment = "gpt-4o"
const endpoint = "https://<resource-name>.openai.azure.com/openai/v1";
const scope = "https://cognitiveservices.azure.com/.default";
const apiVersion = "2024-04-01-preview";

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

const options = { azureADTokenProvider, deployment, apiVersion }

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 project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

鋳物工場ツール	[説明]	クイック スタートとリファレンス ドキュメント
スピーチ	音声テキスト変換、text to speech、翻訳、話者認識機能をアプリケーションに追加します。	• 音声からテキストへの変換クイックスタート • 音声合成 クイックスタート • Speech 翻訳のクイック スタート • Speech SDK for .NET • Speech NuGet パッケージ (Speech CLI)
Language	自然なlanguage understanding機能を使用してアプリケーションを構築します。	• カスタム質問応答 (CQA) クイックスタートガイド • エンティティリンクのクイックスタート • 言語検出の迅速な開始 • Key Phrase 抽出のクイックスタート • 名前付きエンティティ (NER) の検出に関するクイックスタート • 個人を特定できる情報 (PII) の検出に関するクイックスタート • 感情分析と意見マイニングのクイックスタート • テキスト、ドキュメント、会話の概要のクイック スタート • ヘルスケア用Text Analyticsのクイックスタートガイド • 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)
Translator	AI を利用した翻訳テクノロジを使用して、100 以上の使用中の言語、危険にさらされている言語、消滅の危機に瀕し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 Search	AI を利用したクラウド検索をモバイルとweb appsに取り込みます。	• 「Agentic Retrieval」クイックスタートを使用します • Vector 検索のクイック スタート • グラウンド データを使用したクラシック生成検索 (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 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 Search SDK for .NET • Azure AI Search NuGet パッケージ
Content Safety	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 クイックスタート • テキスト ブロックリストのクイック スタートを使用します • 画像コンテンツ分析のクイックスタート • Content Safety SDK for .NET • Content Safety NuGet パッケージ
Document Intelligence	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。	• Document Intelligence クイック スタート • Document Intelligence SDK for .NET • Document Intelligence NuGet パッケージ
Vision	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 クイックスタートを読む • 画像解析 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します • Vision SDK for .NET • Vision NuGet パッケージ

Java でサポートされている Foundry Tools

鋳物工場ツール	[説明]	クイック スタートとリファレンス ドキュメント
スピーチ	音声テキスト変換、text to speech、翻訳、話者認識機能をアプリケーションに追加します。	• 音声からテキストへのクイックスタート • 音声合成のクイックスタート • Speech 翻訳のクイック スタート • Speech SDK for Java • Speech Maven パッケージ
Language	自然なlanguage understanding機能を使用してアプリケーションを構築します。	• エンティティリンクのクイックスタート • 言語検出のクイックスタート • Key Phrase 抽出のクイックスタート • 名前付きエンティティ (NER) の検出に関するクイックスタート • 個人を特定できる情報 (PII) の検出に関するクイックスタート • センチメント分析とオピニオンマイニングのクイックスタート • テキスト、ドキュメント、会話の概要を使用するクイックスタート • ヘルスケアのためのText Analytics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
Translator	AI を利用した翻訳テクノロジを使用して、100 以上の使用中の言語、危険にさらされている言語、消滅の危機に瀕し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 Search	AI を利用したクラウド検索をモバイルとweb appsに取り込みます。	• エージェント検索クイック スタート • Vector 検索のクイック スタート • グラウンド データを使用したクラシック生成検索 (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 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 Search SDK for Java • Azure AI Search Maven パッケージ
Content Safety	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 クイックスタート • テキスト ブロックリストのクイック スタートを使用します • 画像コンテンツ分析のクイックスタート • Content Safety SDK for Java • Content Safety Maven パッケージ
Document Intelligence	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。	• Document Intelligence クイック スタート • Document Intelligence SDK for Java • Document Intelligence Maven パッケージ
Vision	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。	• 画像解析 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します • 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

鋳物工場ツール	[説明]	クイック スタートとリファレンス ドキュメント
スピーチ	音声テキスト変換、text to speech、翻訳、話者認識機能をアプリケーションに追加します。	• 音声からテキストへのクイックスタート • 音声合成のクイックスタート • Speech 翻訳のクイック スタート • Speech SDK for JavaScript • Speech npm パッケージ
Language	自然なlanguage understanding機能を使用してアプリケーションを構築します。	• エンティティリンクのクイックスタート • 言語検出のクイックスタート • Key Phrase 抽出のクイックスタート • 名前付きエンティティ (NER) の検出に関するクイックスタート • 個人を特定できる情報 (PII) の検出に関するクイックスタート • センチメント分析とオピニオンマイニングのクイックスタート • テキスト、ドキュメント、会話の概要を使用するクイックスタート • ヘルスケアのためのText Analyticsのクイックスタート • Language SDK for JavaScript (テキスト分析) • Language npm package
Translator	AI を利用した翻訳テクノロジを使用して、100 以上の使用中の言語、危険にさらされている言語、消滅の危機に瀕している言語や方言を翻訳します。	• Translator SDK for JavaScript (text) • Translator npm パッケージ (テキスト)
Azure AI Search	AI を利用したクラウド検索をモバイルとweb appsに取り込みます。	• エージェント検索クイック スタート • Vector 検索のクイック スタート • グラウンド データを使用したクラシック生成検索 (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 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 Search SDK for JavaScript • Azure AI Search npm パッケージ
Content Safety	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 コンテンツ解析クイックスタートガイド • テキスト ブロックリストのクイック スタートを使用します • 画像コンテンツの入門ガイド • Content Safety npm package
Document Intelligence	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。	• Document Intelligence クイックスタート • Document Intelligence SDK for JavaScript • Document Intelligence npm パッケージ
Vision	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 クイックスタート ガイドを読む • Image Analysis 手早く始める • Face サービスのクイックスタートを使用します • Vision SDK for JavaScript • Vision npm パッケージ

Python でサポートされている Foundry Tools

鋳物工場ツール	[説明]	クイック スタートとリファレンス ドキュメント
スピーチ	音声テキスト変換、text to speech、翻訳、話者認識機能をアプリケーションに追加します。	• 音声からテキストへの変換クイックスタート • 音声合成 クイックスタート • Speech 翻訳のクイック スタート • Speech SDK for Python • Speech PyPi パッケージ
Language	自然なlanguage understanding機能を使用してアプリケーションを構築します。	• カスタム質問応答 (CQA) クイックスタートガイド • エンティティリンクのクイックスタート • 言語検出の迅速な開始 • Key Phrase 抽出のクイックスタート • 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 (PII) の検出に関するクイックスタート • 感情分析と意見マイニングのクイックスタート • テキスト、ドキュメント、会話の概要のクイック スタート • ヘルスケア用Text Analyticsのクイックスタートガイド • Language SDK for Python (テキスト分析) • Language PyPi パッケージ (テキスト分析) • Language SDK for Python (質問への回答) • Language PyPi パッケージ (質問の回答) • Language SDK for Python (言語会話) • Language PyPi パッケージ (言語会話)
Translator	AI を利用した翻訳テクノロジを使用して、100 以上の使用中の言語、危険にさらされている言語、消滅の危機に瀕し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 Search	AI を利用したクラウド検索をモバイルとweb appsに取り込みます。	• 検索サービスのクイックスタートに接続します • エージェント検索クイック スタート • Vector 検索のクイック スタート • グラウンド データを使用したクラシック生成検索 (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 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 Search SDK for Python • Azure AI Search PyPi パッケージ
Content Safety	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 コンテンツ解析クイックスタートガイド • テキスト ブロックリストのクイック スタートを使用します • 画像コンテンツの入門ガイド • Content Safety SDK for Python • Content Safety PyPi パッケージ
Document Intelligence	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。	• Document Intelligence クイックスタート • Document Intelligence SDK for Python • Document Intelligence PyPi パッケージ
Vision	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 クイックスタート ガイドを読む • Image Analysis 手早く始める • Face サービスのクイックスタートを使用します • Vision SDK for Python • Vision PyPi パッケージ