Microsoft Foundry SDK 與端點（經典版）

• 執行 python --version。 指令成功退出並回報 Python 3.10 或更新版本。

• 執行 node --version。 該指令會成功結束，並顯示 Node.js 22 或更新版本。

• 執行 dotnet --version。 該命令會成功結束，並顯示 .NET 8 或更新版本。

• 執行 java --version。 該指令會成功結束，並顯示 Java 17 或更新版本。

Python<>的 Azure AI 專案客戶端函式庫是一個統一函式庫，允許你透過連接單一專案端點，同時使用多個客戶端函式庫。 從 2.3.0 版本開始，託管代理與工具箱操作改用穩定客戶端，取代測試版命名空間。

2.x SDK 範例需要 Python 3.10 或更新版本，且 openai>=3.0.0。

執行此指令以安裝 Foundry 經典專案的 1.x 套件。

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

Foundry classic 的 Java SDK 路徑已停用。 經典的 1.x 專案 SDK 並未針對 Java 達到正式可用，而已退役的 azure-ai-inference 預覽套件也不是受支援的替代方案。

對於目前的 Foundry 專案，請在你的 Maven pom.xml中加入以下相依性：

<dependency>
    <groupId>com.azure</groupId>
    <artifactId>azure-ai-projects</artifactId>
    <version>2.2.0</version>
</dependency>

Azure AI 專案客戶端函式庫適用於 JavaScript 是一個統一函式庫，允許你透過連接單一專案端點，同時使用多個用戶端函式庫。

執行此指令以安裝 Foundry 經典專案的 1.x JavaScript 套件。

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

Azure AI Projects 客戶端庫用於 .NET 是一個統一函式庫，讓你能透過連接單一專案端點同時使用多個客戶端函式庫。

執行這些指令，為 Foundry 經典專案新增 1.x 的 Azure AI SDK 套件。

# 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

建立專案客戶：

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(),
)

從你的專案建立一個 OpenAI 相容的客戶端：

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)

Foundry 傳統版的 Java 首次成功路徑已淘汰。 前一個 azure-ai-inference 例子沒有建立經典專案客戶端，且使用了該套件版本中沒有的 API 呼叫。

對於 Java 開發，請搭配目前的 Foundry 專案使用com.azure:azure-ai-projects:2.2.0，並遵循目前的 Foundry SDK 指南。 目前的 SDK 路徑並未為 Foundry 經典專案新增 Java 支援。

建立專案客戶：

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

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

從你的專案建立一個 OpenAI 相容的客戶端：

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);

建立專案客戶：

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());

從你的專案建立一個 OpenAI 相容的客戶端：

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)) 

更多資訊請參見 Azure OpenAI 支援程式語言。 預期產出：

{
  "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)."
}

更多資訊請參見 Azure OpenAI 支援程式語言

以下片段說明如何直接使用 Azure OpenAI /openai/v1 端點。

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());

欲了解更多使用 OpenAI SDK 的資訊，請參見 Azure OpenAI 支援程式語言。

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);

欲了解更多使用 OpenAI SDK 的資訊，請參見 Azure OpenAI 支援程式語言。

1. 安裝 OpenAI 套件：執行此指令將 OpenAI 客戶端函式庫加入你的 .NET 專案。

   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
   

欲了解更多使用 OpenAI SDK 的資訊，請參見 Azure OpenAI 支援程式語言。

支援 C# 的 Foundry 工具

鑄造工具	描述	快速入門與參考文件
語音	為應用程式新增語音轉文字、文字轉語音、翻譯及說話者辨識功能。	• 語音轉文字快速啟動 • 文字轉語音快速啟動 • 語音翻譯快速啟動 • 適用於 .NET 的語音 SDK • 語音 NuGet 套件（語音命令列介面）
語言	打造具備自然語言理解能力的應用程式。 支援功能：語言偵測、個人識別資訊偵測、文字分析 for Health、預建 NER 及自訂 NER。 將於 2029 年 3 月 31 日退休：情緒分析與意見挖掘、關鍵詞萃取、摘要、實體連結、CQA 及 CLU。	• 自訂問答（CQA）快速入門（將於2029年3月31日停止使用） • 實體連結快速入門 (將於 2029 年 3 月 31 日汰換) • 語言偵測快速啟動 • 關鍵詞擷取快速啟動（將於 2029 年 3 月 31 日退休） • 偵測命名實體（NER）入門指南 • 偵測個人識別資訊（PII）快速入門指南 • 情緒分析與意見挖掘快速啟動（將於2029年3月31日退休） • 使用文字、文件與交談摘要的快速入門 (將於 2029 年 3 月 31 日汰換) • 使用 文字分析 for Health 快速入門 • 語言 SDK 用於.NET（文字分析） • 語言 NuGet 套件（文字分析） • Language SDK for .NET（問答系統） • 語言 NuGet 套件（問答系統） • 從 Language Studio 移轉至 Microsoft Foundry針對移轉包含即將淘汰的功能的工作負載提供指引
翻譯器	利用 AI 驅動的翻譯技術，翻譯超過 100 種正在使用、處於風險中及瀕危的語言與方言。	• 翻譯器 SDK 用於.NET（文字） • 翻譯器 NuGet 套件（文字） • Translator SDK for .NET（批次） • Translator NuGet 套件（批次）
Azure AI 搜尋服務	將 AI 驅動的雲端搜尋帶入您的行動與網頁應用程式。	• 使用代理檢索快速啟動 • 向量搜尋快速啟動 • 經典生成式搜尋（RAG）使用基礎資料快速入門 • 全文搜尋快速啟動 • 語意排名快速入門 • 使用您自己的資料快速開始與 Azure OpenAI 模型聊天 • 適用於 .NET 的 Azure AI 搜尋 SDK • Azure AI 搜尋服務 NuGet 套件
內容安全	偵測應用程式與服務中的有害內容。	• 分析文字內容快速入門 • 使用文字封鎖清單快速入門 • 分析影像內容快速入門 • 內容安全 SDK 用於 .NET • 內容安全 NuGet 套件
文件智慧	將文件轉化為智慧型數據驅動解決方案。	• 文件智能快速入門 • 文件智慧 SDK 用於 .NET • 文件智慧 NuGet 套件
願景	分析數位影像與豐富媒體資產中的內容。	• Foundry Tools 中的 Azure Vision v3.2 GA 讀取快速入門 • 影像分析快速入門 • 使用臉部服務快速啟動 • .NET Vision SDK • Vision NuGet 套件

支援 Java 的 Foundry 工具

鑄造工具	描述	快速入門與參考文件
語音	為應用程式新增語音轉文字、文字轉語音、翻譯及說話者辨識功能。	• 語音轉文字快速啟動 • 文字轉語音快速啟動 • 語音翻譯快速啟動 • 語音 SDK 用於 Java • Speech Maven 套件
語言	打造具備自然語言理解能力的應用程式。 支援功能：語言偵測、個人識別資訊偵測、文字分析 for Health、預建 NER 及自訂 NER。 將於 2029 年 3 月 31 日退休：情緒分析與意見挖掘、關鍵詞萃取、摘要、實體連結、CQA 及 CLU。	• 實體連結快速入門 (將於 2029 年 3 月 31 日汰換) • 語言偵測快速啟動 • 關鍵詞擷取快速啟動（將於 2029 年 3 月 31 日退休） • 偵測命名實體（NER）入門指南 • 偵測個人識別資訊（PII）快速入門指南 • 情緒分析與意見挖掘快速啟動（將於2029年3月31日退休） • 使用文字、文件與交談摘要的快速入門 (將於 2029 年 3 月 31 日汰換) • 使用 文字分析 for Health 快速入門 • 語言 SDK 用於Java（文本分析） • Language Maven 套件 • 從 Language Studio 移轉至 Microsoft Foundry針對移轉包含即將淘汰的功能的工作負載提供指引
翻譯器	利用 AI 驅動的翻譯技術，翻譯超過 100 種正在使用、處於風險中及瀕危的語言與方言。	• Java 翻譯 SDK（文字） • Translator Maven 套件（文字）
Azure AI 搜尋服務	將 AI 驅動的雲端搜尋帶入您的行動與網頁應用程式。	• 使用代理檢索快速啟動 • 向量搜尋快速啟動 • 經典生成式搜尋（RAG）使用基礎資料快速入門 • 全文搜尋快速啟動 • 語意排名快速入門 • 使用您自己的資料快速開始與 Azure OpenAI 模型聊天 • Azure AI 搜尋服務 SDK for Java • Azure AI 搜尋服務 Maven 套件
內容安全	偵測應用程式與服務中的有害內容。	• 分析文字內容快速入門 • 使用文字封鎖清單快速入門 • 分析影像內容快速入門 • 內容安全 SDK 用於 Java • 內容安全專家套件
文件智慧	將文件轉化為智慧型數據驅動解決方案。	• 文件智能快速入門 • 文件智慧 SDK 用於 Java • 文件智慧專家套件
願景	分析數位影像與豐富媒體資產中的內容。	• 影像分析快速入門 • 使用臉部服務快速啟動 • Java Vision SDK • Vision Maven 套件

支援 JavaScript 的 Foundry 工具

鑄造工具	描述	快速入門與參考文件
語音	為應用程式新增語音轉文字、文字轉語音、翻譯及說話者辨識功能。	• 語音轉文字快速啟動 • 文字轉語音快速啟動 • 語音翻譯快速啟動 • JavaScript 語音 SDK • 語音 NPM 套件
語言	打造具備自然語言理解能力的應用程式。 支援功能：語言偵測、個人識別資訊偵測、文字分析 for Health、預建 NER 及自訂 NER。 將於 2029 年 3 月 31 日退休：情緒分析與意見挖掘、關鍵詞萃取、摘要、實體連結、CQA 及 CLU。	• 實體連結快速入門 (將於 2029 年 3 月 31 日汰換) • 語言偵測快速啟動 • 關鍵詞擷取快速啟動（將於 2029 年 3 月 31 日退休） • 偵測命名實體（NER）入門指南 • 偵測個人識別資訊（PII）快速入門指南 • 情緒分析與意見挖掘快速啟動（將於2029年3月31日退休） • 使用文字、文件與交談摘要的快速入門 (將於 2029 年 3 月 31 日汰換) • 使用 文字分析 for Health 快速入門 • JavaScript 語言 SDK（文字分析） • 語言 npm 套件 • 從 Language Studio 移轉至 Microsoft Foundry針對移轉包含即將淘汰的功能的工作負載提供指引
翻譯器	利用 AI 驅動的翻譯技術，翻譯超過 100 種正在使用、處於風險中及瀕危的語言與方言。	• JavaScript 翻譯器 SDK（文字） • 翻譯器 npm 套件（文字）
Azure AI 搜尋服務	將 AI 驅動的雲端搜尋帶入您的行動與網頁應用程式。	• 使用代理檢索快速啟動 • 向量搜尋快速啟動 • 經典生成式搜尋（RAG）使用基礎資料快速入門 • 全文搜尋快速啟動 • 語意排名快速入門 • 使用您自己的資料快速開始與 Azure OpenAI 模型聊天 • Azure AI 搜尋服務 適用於 JavaScript 的 SDK • Azure AI 搜尋服務 npm 套件
內容安全	偵測應用程式與服務中的有害內容。	• 分析文字內容快速入門 • 使用文字封鎖清單快速入門 • 分析影像內容快速入門 • 內容安全 NPM 套件
文件智慧	將文件轉化為智慧型數據驅動解決方案。	• 文件智能快速入門 • JavaScript 文件智慧 SDK • 文件智慧 npm 套件
願景	分析數位影像與豐富媒體資產中的內容。	• Foundry Tools 中的 Azure Vision v3.2 GA 讀取快速入門 • 影像分析快速入門 • 使用臉部服務快速啟動 • JavaScript Vision SDK • Vision NPM 套件

支援 Python 的 Foundry 工具

鑄造工具	描述	快速入門與參考文件
語音	為應用程式新增語音轉文字、文字轉語音、翻譯及說話者辨識功能。	• 語音轉文字快速啟動 • 文字轉語音快速啟動 • 語音翻譯快速啟動 • Python 語音 SDK • 語音 PyPi 套件
語言	打造具備自然語言理解能力的應用程式。 支援功能：語言偵測、個人識別資訊偵測、文字分析 for Health、預建 NER 及自訂 NER。 將於 2029 年 3 月 31 日退休：情緒分析與意見挖掘、關鍵詞萃取、摘要、實體連結、CQA 及 CLU。	• 自訂問答（CQA）快速入門（將於2029年3月31日停止使用） • 實體連結快速入門 (將於 2029 年 3 月 31 日汰換) • 語言偵測快速啟動 • 關鍵詞擷取快速啟動（將於 2029 年 3 月 31 日退休） • 偵測具名實體 (NER) 快速入門 • 偵測個人識別資訊（PII）快速入門指南 • 情緒分析與意見挖掘快速啟動（將於2029年3月31日退休） • 使用文字、文件與交談摘要的快速入門 (將於 2029 年 3 月 31 日汰換) • 使用 文字分析 for Health 快速入門 • 語言 SDK 用於Python（文字分析） • 語言 PyPi 套件（文字分析） • 語言開發套件，適用於 Python（問答系統） • 語言 PyPi 套件（問答） • 語言 SDK 適用於 Python（語言對話）（將於 2029 年 3 月 31 日停止支援） • 語言 PyPi 套件（語言對話）（將於 2029 年 3 月 31 日退役） • 從 Language Studio 移轉至 Microsoft Foundry針對移轉包含即將淘汰的功能的工作負載提供指引
翻譯器	利用 AI 驅動的翻譯技術，翻譯超過 100 種正在使用、處於風險中及瀕危的語言與方言。	• Python翻譯SDK（文字） • 翻譯器 PyPi 套件（文字） • Translator SDK for Python（批次） • Translator PyPi 套件（批次）
Azure AI 搜尋服務	將 AI 驅動的雲端搜尋帶入您的行動與網頁應用程式。	• 連線到搜尋服務快速入門 • 使用代理檢索快速啟動 • 向量搜尋快速啟動 • 經典生成式搜尋（RAG）使用基礎資料快速入門 • 全文搜尋快速啟動 • 語意排名快速入門 • 使用您自己的資料快速開始與 Azure OpenAI 模型聊天 • Azure AI 搜尋服務 SDK for Python • Azure AI 搜尋服務 PyPi 套件
內容安全	偵測應用程式與服務中的有害內容。	• 分析文字內容快速入門 • 使用文字封鎖清單快速入門 • 分析影像內容快速入門 • Python 內容安全 SDK • 內容安全 PyPi 套件
文件智慧	將文件轉化為智慧型數據驅動解決方案。	• 文件智能快速入門 • 文件智慧 SDK 用於 Python • 文件智慧 PyPi 套件
願景	分析數位影像與豐富媒體資產中的內容。	• Foundry Tools 中的 Azure Vision v3.2 GA 讀取快速入門 • 影像分析快速入門 • 使用臉部服務快速啟動 • Python Vision SDK • Vision PyPi 套件