Microsoft Foundry のクロード モデル

Anthropicのクロード モデルは、高度な会話型 AI 機能を Microsoft Foundry に提供し、インテリジェント なアプリケーションのための最先端の言語理解と生成を提供します。 Claude モデルは、複雑な推論、コード生成、画像分析などのマルチモーダル タスクに優れています。 この記事では、使用可能な Claude モデル、それらがどのようにホストおよび課金されるか、サポートされている API、機能、クォータ、ベスト プラクティスについて説明します。

Claude モデルをデプロイして呼び出すには、「Microsoft Foundry で Claude モデルをデプロイして使用する」を参照してください。

Important

この記事で "(プレビュー)" と付記されている項目は、現在、パブリック プレビュー段階です。 このプレビューはサービス レベル アグリーメントなしで提供されており、運用環境ではお勧めしません。 特定の機能がサポートされていないか、機能が制限されている可能性があります。 詳細については、「 Microsoft Azure プレビューの追加使用条件」を参照してください。

Claude モデルのホストと課金方法

Microsoft Foundry には、次の 2 つのバージョンのクロード モデルが用意されています。

  • バージョン 1: Anthropic インフラストラクチャでホストされます。これらのモデルは、Anthropicのインフラストラクチャ (Azureの外部) で実行されます。
  • バージョン 2: Azureでホストされます。これらのモデルは、Azureインフラストラクチャでエンドツーエンドで実行され、すべて一般公開 (GA) されています。

両方のバージョンですべてのモデルを使用できるわけではありません。 プレビューや一般公開などのモデルのライフサイクル ステージは、2 つのバージョンで異なる場合があります。 モデルごとの可用性とライフサイクルの状態については、「 使用可能な Claude モデル」を参照してください。

データ所在地、SLA、サポート パス、コンプライアンス、購入フローの両方のホスティング オプションを比較するには、「Azureホスト型およびAnthropicホスト型の Claude モデルの比較」を参照してください。

Note

Microsoft Foundry では、パートナーとコミュニティの Foundry Models から Claude モデルにアクセスできます。 Anthropicが販売および運営するパートナーやコミュニティのモデルは、製品使用条件に基づく非Microsoft製品です。

Foundry のクロード モデルには、Azure Marketplace サブスクリプションが必要であり、Claude Consumption Units (CCU) を通じて課金されます。 デプロイする前に、 モデル オファリングをサブスクライブするために必要なアクセス許可 があることを確認します。 価格の詳細は、「Microsoft Foundry における Claude Consumption Units (CCU) の課金」を参照してください。

使用可能なクロード モデル

Important

次の Claude モデルは 、EU 基準 に準拠しています: claude-mythos-5-1claude-fable-5-1、および claude-fable-5claude-fable-5では単一キーの透かしを使用しますが、claude-mythos-5-1claude-fable-5-1は、次のように二重キー (2 キーと C2PA を織り交ぜた) を使用します。

  • 織り込まれたテキストの透かし (2 番目のキー): EU 標準に従って織り込まれた透かし検出用に 2 番目のキーが追加されます。 ウォーターマークは、生成時にサーバー側で行われます。要求または応答の図形に変更はありません。 別途提供される透かし検出 API は現在早期アクセス段階にあり、Foundry のローンチ時の対象範囲には含まれません。
  • C2PAウォーターマーキング: C2PAによるコンテンツ来歴の標示。Anthropicの各インターフェースで、サーバー側またはクライアント側で処理されます。 API シェイプの変更はありません。

次の表では、Foundry の両方のバージョンの Claude モデルのモデルの可用性を比較します。 表で参照されている機能の詳細については、「 機能と高度な機能 」セクションを参照してください。

Claude モデルをデプロイまたは呼び出すときに発生する可能性があるエラーについては、「 Claude モデルのデプロイと使用: トラブルシューティング」を参照してください。

Model Availability コンテキスト ウィンドウ/ 最大出力 主な機能 最適な用途
claude-mythos-5-1 1
  • Anthropic のインフラ上で提供: アクセス制限付きの研究プレビュー
1M / 128K
  • 生物学と生命科学
  • サイバーセキュリティ (防御のユース ケースの優先順位付け): 脆弱性検出、攻撃面の監査、レッド チーミング、脅威インテリジェンス
  • 自律コーディング
  • 実行時間の長いエージェント
claude-mythos-5 1
  • Anthropic のインフラ上で提供: アクセス制限付きの研究プレビュー
1M / 128K
  • 生物学と生命科学
  • サイバーセキュリティ (防御のユース ケースの優先順位付け): 脆弱性検出、攻撃面の監査、レッド チーミング、脅威インテリジェンス
  • 自律コーディング
  • 実行時間の長いエージェント
claude-fable-5-1
  • Anthropic インフラストラクチャでのホスト: プレビュー
1M / 128K
  • 適応型思考
  • 長時間実行される処理
  • 自己検証による科学的研究
  • 知識労働; 直接的な監督をあまり必要とせずに、困難な知識労働に対応する
  • 二重使用セーフガード ポリシーの拒否stop_reason2
  • Claude Fable 5.1 と Claude Mythos 5.1 の新機能を確認する
  • 実行時間の長いエージェント
  • エンタープライズ ワークフローのより深い推論によるコーディングとエージェント
  • 一般的な科学と研究
  • 財務分析
  • Vision
claude-fable-5
  • Anthropic インフラストラクチャでのホスト: プレビュー
1M / 128K
  • 適応型思考
  • コードベース全体と複数日のプロジェクト コンテキストに対する推論
  • これまでのどのClaudeモデルよりも長い自律的な作業時間
  • 自己検証
  • サブエージェント・オーケストレーション
  • 二重使用セーフガード ポリシーの拒否stop_reason2
  • Claude Fable 5.1 および Claude Mythos 5.1 への移行を参照してください
  • Cybersecurity
  • 自律コーディング
  • 実行時間の長いエージェント
  • エンタープライズ ワークフローのより深い推論によるコーディングとエージェント
claude-mythos-preview 1
  • Anthropic のインフラ上で提供: アクセス制限付きの研究プレビュー
1M / 128K
  • サイバーセキュリティ (防御的ユース ケースの優先順位付け)
  • 自律コーディング
  • 実行時間の長いエージェント
claude-opus-5
  • Azureでホスト: GA
  • Anthropic のインフラストラクチャでのホスト: GA
1M / 128K
  • xhighmaxの作業レベルを使用した適応型思考
  • コードベース全体と複数日のプロジェクト コンテキストに対する推論
  • ターンごとの作業量の制御3
  • 会話中3role:"system"
  • トークン予算3 (task_budget)
  • クロード・オプス 5 の新機能を見る
  • 長期的なコーディングと複雑なエージェント型オーケストレーションに向けた、Near-Fable レベルの知能。
  • 実行時間の長いエージェント
  • エンタープライズ ワークフロー
  • 財務分析
  • コンピューターの使用
claude-opus-4-8
  • Azureでホスト: GA
  • Anthropic のインフラストラクチャでのホスト: GA
1M / 128K
  • xhighの取り組みレベルを使用した適応型思考
  • コードベース全体と複数日のプロジェクト コンテキストに対する推論
  • 高解像度画像入力 (最大 2576px/ 3.75MP)
  • Claude Opus 5 への移行を参照してください
  • Coding
  • 実行時間の長いエージェント
  • 財務分析
  • Cybersecurity
  • コンピューターの使用
claude-opus-4-7
  • Anthropic のインフラストラクチャでのホスト: GA
1M / 128K
  • 適応型思考
  • コードベース全体に対する推論
  • 高解像度画像入力 (最大 2576px/ 3.75MP)
  • Claude Opus 5 への移行を参照してください
  • Coding
  • エンタープライズ ワークフロー
  • 実行時間の長いエージェント
  • マルチモーダル推論
  • 財務分析
  • Cybersecurity
claude-opus-4-6
  • Anthropic のインフラストラクチャでのホスト: GA
1M / 128K
  • 適応型思考
  • 画像とテキストの入力
  • コンピューターの使用
  • 高度なツールの使用 (検索、プログラムによる呼び出し、例)
  • Claude Opus 5 への移行を参照してください
  • Coding
  • エンタープライズ エージェント
claude-opus-4-5
  • Anthropic のインフラストラクチャでのホスト: GA
200K/ 64K
  • 拡張思考
  • 画像とテキストの入力
  • コンピューターの使用
  • 高度なツールの使用 (検索、プログラムによる呼び出し、例)
  • Claude Opus 5 への移行を参照してください
  • Coding
  • エージェント
  • コンピューターの使用
  • エンタープライズ ワークフロー
claude-sonnet-5
  • Azureでホスト: GA
  • Anthropic のインフラストラクチャでのホスト: GA
1M / 128K
  • 適応型思考
  • xhigh 作業量レベル
  • コードベース全体と複数日のプロジェクト コンテキストに対する推論
  • 高解像度の画像入力 (最大 2576px/ 3.75MP) が既定でオンになっている
  • 会話中3role:"system"
  • トークン予算3 (task_budget)
  • Claude Sonnet 5 の新機能を参照してください
  • Coding
  • 実行時間の長いエージェント
  • 財務分析
  • Cybersecurity
  • コンピューターの使用
claude-sonnet-4-6
  • Anthropic のインフラストラクチャでのホスト: GA
1M / 128K
  • 適応型思考
  • 画像とテキストの入力
  • コンピューターの使用
  • 高度なツールの使用 (検索、プログラムによる呼び出し、例)
  • Claude Sonnet 5 への移行を参照してください
  • Coding
  • エージェント
  • エンタープライズ ワークフロー
claude-sonnet-4-5
  • Anthropic のインフラストラクチャでのホスト: GA
200K/ 64K
  • エージェントと複雑な長期タスク
  • 大量のワークロード
claude-haiku-4-5
  • Azureでホスト: GA
  • Anthropic のインフラストラクチャでのホスト: GA
200K/ 64K
  • 拡張思考
  • 画像とテキストの入力
  • Coding
  • エージェント

1クロードミス5-1クロードミス5クロードミスプレビュー、ゲートリサーチプレビューとしてのみ利用可能です。 モデルへのアクセスは、Anthropicの裁量でのみ付与され、防御的なサイバーセキュリティのユース ケースに対して優先されます。 Claude Fable 5.1 > Claude Mythos 5.1 システム カードClaude Mythos 5 システム カードおよび Claude Mythos Preview システム カードを参照して、責任ある使用ガイダンスを確認してください。

2Claude Fable 5 は、コンテンツがデュアルユース セーフガード ポリシーをトリガーする要求を拒否する可能性がある追加の入力/出力分類子を適用します。 拒否が発生すると、要求は成功 (200) 応答を返し、モデルによって生成されたコンテンツではなく、拒否インジケーター stop_reason: "refusal" 返されます。 拒否された入力トークンに対しては課金されません。

3 ターンごとの作業量の制御、会話中、トークンの予算は現在ベータ状態です。

API の概要

次の表は、Foundry の Claude モデルのAzure でホストされるバージョンとAnthropic のインフラストラクチャでホストされるバージョンの両方を操作するために使用できる API を示しています。

Anthropic SDK および次の Claude API を使用します。

Tip

Foundry の Claude モデルの Anthropic インフラストラクチャ バージョンでホストされている API は、この表に示されている API よりも多くの API をサポートしています。 Claude API ドキュメントの API の概要ページで確認できます。

API Description
メッセージ1 (POST /v1/messages) コア メッセージ API: ストリーミング応答を含む、テキストまたは画像コンテンツを含む入力メッセージの構造化されたリストを送信します。 モデルは、会話内で次のメッセージを生成します。
トークンのカウント (POST /v1/messages/count_tokens) トークン数 API: メッセージを Claude に送信する前に、メッセージ内のトークンの数をカウントします。

1メッセージ API は、anthropic Python パッケージ、@anthropic-ai/foundry-sdk JavaScript パッケージ、または REST を介して直接呼び出すことができます。 デプロイ エンドポイントは図形 https://<resource-name>.services.ai.azure.com/anthropic/v1/messagesに従い、REST クライアントと JavaScript クライアントは anthropic-version: 2023-06-01 ヘッダーを使用します。

機能と高度な機能

Foundry のクロード モデルでは、コンテンツの処理、分析、生成に関する 主要な機能 と、Claude が外部システムと対話し、コードを実行し、自動化されたタスクを実行できるようにする ツール が公開されています。 Claude の API サーフェスは、次の 5 つの領域に編成されています。

以下のセクションと表は、Foundry における Claude モデルの Azure 上でホストされる バージョンと Anthropic インフラストラクチャ上でホストされる バージョンの両方で利用できる機能をまとめたものです。 特に明記されていない限り、機能は両方のバージョンに適用されます。

Tip

Foundry の Claude モデルの Anthropic のインフラストラクチャでホストされるバージョン は、これらの表に記載されている機能以外にも、多くの機能をサポートしています。 Claude Platform Docs: Features Overview の機能の完全な一覧を確認できます。

Foundry の Claude モデルで使用できる機能と高度な機能の詳細については、Microsoft開発者ブログを参照してください。

モデル機能

応答形式、推論の深さ、入力モダリティなど、Claude と Claude の直接出力を制御する方法。

特徴 Description
ストリーミング メッセージ メッセージを作成するときに、サーバー送信イベント (SSE) を使用して応答を増分ストリームするように "stream": true を設定します。
思考中 複雑なタスクの推論機能が強化され、最終的な回答を提供する前に、Claude のステップバイステップの思考プロセスに透明性が提供されます。 モデルごとのパラメーター値については、thinkingを参照してください。
適応型思考 クロードは、いつ、どのくらいの考え方をするかを動的に決定しましょう。 この機能は、Claude 4.7 以降のモデルで唯一の思考モードです。 思考の深さを制御するには、 effort パラメーターを使用します。
努力 応答時にクロードが使用するトークンの数を制御し、応答の徹底とトークン効率の間でトレードオフを行います。 モデルごとのパラメーター値については、effortを参照してください。
引用 検索結果コンテンツ ブロックを含むソースでの Ground Claude の応答search_result
画像とビジョン 画像からコンテンツを処理および分析します。 Azureデプロイでホストされている場合、base64 でエンコードされたイメージまたは URL ベースのイメージのみを受け入れます。
PDF サポート PDF ドキュメントのテキストとビジュアル コンテンツを処理および分析します。 BASE64 または URL として PDF を指定します。
1M コンテキスト ウィンドウ 大規模なドキュメント、広範なコードベース、長い会話を処理するための最大 100 万トークン。 サポートは対象モデルにより異なります。
構造化された出力 構造化された応答用の JSON 出力 ( output_config.format パラメーター) と検証済みツール入力の厳密なツール使用 (strict: true) の 2 つの補完的な機能を使用して、特定の JSON スキーマに従うために Claude の応答を制約します。 Azureデプロイでホストされる場合、構造化された出力では、JSON 出力のレガシ パラメーター (output_format パラメーター) もサポートされます。

思考と努力

次の表に示すように、 思考 機能を使用すると、モデルに応じて、 thinking パラメーター型に固有の値を指定できます。 adaptive型はアダプティブ思考機能を構成し、モデルはクエリの複雑さと作業レベルに基づいて考えるかどうかを決定できるようにします。 たとえば、「 thinking={"type": "adaptive"} 」のように入力します。

Model adaptive enabled disabled
claude-mythos-5-1 Yes いいえ いいえ
claude-mythos-5 Yes いいえ いいえ
claude-fable-5-1 Yes いいえ いいえ
claude-fable-5 Yes いいえ いいえ
claude-mythos-preview Yes Yes いいえ
claude-opus-5 Yes いいえ はい1
claude-opus-4-8 Yes いいえ Yes
claude-opus-4-7 Yes いいえ Yes
claude-opus-4-6 Yes Yes Yes
claude-sonnet-5 Yes いいえ Yes
claude-sonnet-4-6 Yes Yes Yes

1 思考は、disabled労力high以下でのみ可能です

作業量機能では、次の表に示すように、モデルごとに特定のeffort レベルを使用できます。 xhigh レベルでは、maxと同じ結果が生成されます。

Model low medium high xhigh max
claude-mythos-5-1 Yes Yes Yes Yes いいえ
claude-mythos-5 Yes Yes Yes Yes いいえ
claude-fable-5-1 Yes Yes Yes Yes いいえ
claude-fable-5 Yes Yes Yes Yes いいえ
claude-opus-5 Yes Yes Yes Yes Yes
claude-opus-4-8 Yes Yes Yes Yes Yes
claude-opus-4-7 Yes Yes Yes Yes Yes
claude-opus-4-6 Yes Yes Yes いいえ Yes
claude-sonnet-5 Yes Yes Yes Yes Yes
claude-sonnet-4-6 Yes Yes Yes いいえ Yes

Tools

Claude が Web または環境内でアクションを実行できるようにします。 この機能は、Claude が tool_useを介して呼び出す組み込みツールで構成されています。 プラットフォームはサーバー側ツールを実行し、クライアント側ツールを実装して実行します。

特徴 Description
クライアントで実行されるツールでのツールの使用 カスタムツールに加え、Anthropic が定義したbashtext editorcomputer use、およびmemory。 これらのツールの詳細については、「 Bashテキスト エディターコンピューターの使用メモリ」を参照してください。
Web 検索 Claude の知識を強化するために使用する、Web 全体から現在の実際のデータを検出します。 Azure展開でホストされている場合は、web_search_20250305 ツールのバージョンのみがサポートされます。
Web 取得 指定された Web ページと PDF ドキュメントから完全なコンテンツの詳細な分析を取得して実行し、Claude のコンテキストをライブ Web コンテンツで強化します。 Foundry では、web fetch を使用するには Anthropic インフラストラクチャでホストされるデプロイ が必要です。 Azure展開でホストされている場合は、web_fetch_20250910 ツールのバージョンのみがサポートされます。

ツール インフラストラクチャ

ツールの活用を把握し、統合管理し、拡張する。

特徴 Description
細粒度のツールストリーミング ストリーム ツールでは、バッファー処理や JSON 検証を行わずにパラメーターを使用するため、大きなパラメーターの待機時間が短縮されます。 anthropic-beta ヘッダーfine-grained-tool-streaming-2025-05-14が必要です。
MCP コネクタ 別の MCP クライアントを使用せずに、Messages API からリモート MCP サーバーに直接接続します。
ツールの検索 正規表現と BM25 ベースの検索を使用してオンデマンドでツールを動的に検出して読み込み、コンテキストの使用を最適化し、ツールの選択精度を向上させることで、何千ものツールにスケーリングできます。 Azure展開でホストされている場合は、tool_search_tool_bm25_20251119tool_search_tool_regex_20251119の両方のツール バージョンがサポートされます。 従来のエイリアス tool_search_tool_bm25tool_search_tool_regex も受け入れられます。

コンテキスト管理

実行時間の長いセッションに対して Claude のコンテキスト ウィンドウを制御および最適化します。

特徴 Description
プロンプトの自動キャッシュ 単一の API パラメーターへのプロンプト キャッシュを簡略化します。 システムは、キャッシュ可能な最後のブロックを要求に自動的にキャッシュし、会話の増加に合わせてキャッシュ ポイントを前方に移動します。
プロンプトキャッシュ (5m) コストと待機時間を削減するために、より多くの背景知識と出力例を Claude に提供します。
プロンプト キャッシュ (1 時間) アクセス頻度が低いが重要なコンテキストに対して 1 時間のキャッシュ期間を延長し、標準の 5 分間のキャッシュを補完します。
コンテキストの編集 ツールの結果のクリアや思考ブロックの管理など、構成可能な戦略を使用して会話コンテキストを自動的に管理します。 anthropic-beta ヘッダー context-management-2025-06-27 が必要です。
トークンのカウント トークンカウントを使用すると、メッセージを Claude に送信する前にメッセージ内のトークンの数を決定できるため、プロンプトと使用状況に関する情報に基づいた意思決定を行うことができます。

ファイルとアセット

Claude に提供するドキュメントとデータを管理します。

特徴 Description
Files API 現在、Anthropic インフラストラクチャでホストされるデプロイメントでのみ利用できます。 各要求でコンテンツを再アップロードすることなく、Claude で使用するファイルをアップロードおよび管理します。 PDF、画像、テキスト ファイルをサポートします。

エージェントのサポート

  • Microsoft Agent Framework では、Claude モデルを使用するエージェントの作成がサポートされています。
  • Claude Agent SDK を使用してカスタム AI エージェントを構築します。

デプロイの種類とリージョン

Foundry のクロード モデルは、特定のAzure リージョンの次のデプロイの種類で使用できます。

  • グローバル標準: すべてのクロード モデル (Azureでホストされ、Anthropic インフラストラクチャでホストされます)。
  • Data Zone Standard (US): claude-opus-5claude-opus-4-8claude-sonnet-5のAzureバージョンでホストされます。

Claude モデルをデプロイに使用できる正確なAzureリージョンについては、「デプロイの種類別のリージョンの可用性」を参照してください。

クォータとレート制限

このセクションでは、デプロイでクォータを共有する方法と、それらに適用されるレート制限について説明します。 サブスクリプション レベルの管理は、デプロイ クォータを処理します。 リソースとリージョンは、リソースまたはリージョンごとに個別に割り当てるのではなく、クォータを共有します。

  • サブスクリプション内の同じモデルとバージョンのすべてのグローバル標準デプロイは、すべてのリージョンで 1 つの共有クォータ プールから取得されます。
  • サブスクリプション内の同じモデルとバージョンのすべての Data Zone Standard デプロイは、各データ ゾーン内の共有クォータ プール (たとえば、米国) から取得されます。

Foundry モデルのクォータ管理の詳細については、「Foundry Models のクォータと制限Microsoft」を参照してください。

キャッシュ対応 ITPM

Foundry のクロード モデルでは、各モデルの 1 分あたりの要求数 (RPM)、 キャッシュされていない 1 分あたりの入力トークン数 (ITPM)、および出力トークン/分 (OTPM) のレート制限が測定されます。

ほとんどの Claude モデルでは、 キャッシュされていない入力トークンのみが ITPM レート制限にカウントされます。 これらのトークンには、次のものが含まれます。

  • 入力トークン — 最後のキャッシュ ブレークポイントの後の要求内のトークン (キャッシュされていない入力)。

  • キャッシュ作成入力トークン — キャッシュに書き込まれるトークン。次の内容が含まれます。

    • キャッシュ書き込み 5 分 TPM – 5 分間のプロンプト キャッシュに書き込まれるトークン数。
    • キャッシュへの書き込み 1h TPM — 1時間のプロンプトキャッシュに書き込まれるトークン数。

Tip

入力トークンの合計は、入力トークンキャッシュ作成入力トークンキャッシュ読み取り入力トークン (キャッシュから読み取られたトークン) の合計です。 ただし、 キャッシュ読み取り入力トークン は ITPM にはカウントされません。 OTPM は ITPM にもカウントされません。

レート制限とキャッシュの詳細については、「 Claude API Docs: レート制限」を参照してください。

サブスクリプションの種類別のレート制限

Azure サブスクリプションの種類によってレート制限が決まります。 バージョン 2: Azure でホスト列とバージョン 1: Anthropic インフラストラクチャでホスト列は、そのモデルとデプロイの種類の組み合わせでクォータが利用可能かどうかを示します。 はい は、クォータが使用可能であることを意味します。 N/A は 、モデルとバージョンの組み合わせに、そのデプロイの種類のクォータがないことを意味します。

次の表に、レート制限の一覧を示します。 既定の制限を超えてクォータを増やすには、 クォータの引き上げ要求フォームを使用して要求を送信します。

従量課金制

Model 展開の種類 バージョン 2: Azureでホストされている バージョン 1: Anthropic のインフラストラクチャでのホスト RPM ITPM OTPM
claude-fable-5-1 グローバル標準 N/A Yes 0 0 0
claude-fable-5 グローバル標準 N/A Yes 0 0 0
claude-opus-5 グローバル標準 Yes Yes 40 40,000 8,000
claude-opus-5 Data Zone Standard (米国) Yes N/A 40 40,000 8,000
claude-opus-4-8 グローバル標準 Yes Yes 40 40,000 8,000
claude-opus-4-8 Data Zone Standard (米国) Yes N/A 40 40,000 8,000
claude-opus-4-7 グローバル標準 N/A Yes 40 40,000 8,000
claude-opus-4-6 グローバル標準 N/A Yes 40 40,000 8,000
claude-opus-4-5 グローバル標準 N/A Yes 40 40,000 8,000
claude-sonnet-5 グローバル標準 Yes Yes 40 40,000 8,000
claude-sonnet-5 Data Zone Standard (米国) Yes N/A 40 40,000 8,000
claude-sonnet-4-6 グローバル標準 N/A Yes 80 80,000 16,000
claude-sonnet-4-5 グローバル標準 N/A Yes 80 80,000 16,000
claude-haiku-4-5 グローバル標準 Yes Yes 80 80,000 16,000

責任ある AI に関する考慮事項

Foundry で Claude モデルを使用する場合は、次の責任ある AI プラクティスを検討してください。

ベスト プラクティス

Foundry で Claude モデルを使用する場合は、次のベスト プラクティスに従います。

プロンプト エンジニアリング

  • 明確な手順: 具体的で詳細なプロンプトを指定します。
  • コンテキスト管理: 使用可能なコンテキスト ウィンドウを効果的に使用します。
  • ロールの定義: システム メッセージを使用して、アシスタントのロールと動作を定義します。
  • 構造化されたプロンプト: 結果を向上するには、一貫性のある書式設定を使用します。

コストの最適化

使用量を最適化し、レート制限を回避するには:

  • 再試行ロジックを実装する: 指数バックオフを使用して 429 応答を処理します。
  • バッチ要求: 可能な場合は複数のプロンプトを結合します。
  • トークンの使用状況を監視する: トークンの使用量と要求パターンを追跡します。
  • 適切なモデルを使用する: ユース ケースに最もコスト効率の高いモデルを使用します。 使用可能なクロード モデルを参照してください。