Microsoft Foundry エンドポイントの使用

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注

詳細については、「 テキストと画像 」タブを参照してください。

Foundry では、カスタム AI アプリケーションで使用するモデルとエージェントを定義できます。 Foundry リソースはクラウドベースであるため、プログラム インターフェイスを介してインターネット接続全体で アプリケーション プログラミング インターフェイス (API) として使用できます。

注

API は、あるアプリケーションが別のアプリケーションまたはサービスと通信できるようにする一連の規則です。 API は、作成できる要求、返されるデータ、および要求の書式設定方法を定義します。

エンドポイントを理解する

ほとんどのクラウド サービスと同様に、Microsoft Foundry リソースは、サービス エントリ ポイントを表す API エンドポイントを介してアクセスされます。 エンドポイントには Web サイトのような一意の HTTP アドレスがありますが、Web ブラウザーを使用する人間のユーザーではなく、クライアント アプリケーション コード用です。 モデルのエンドポイントを表示すると、次のようになります。

https://<foundry-project>-resource.cognitiveservices.azure.com/openai/deployments/gpt-4o/chat/completions?api-version=2024-05-01-preview

エンドポイントで提供されるインターフェイスは 、Representational State Transfer インターフェイスと呼ばれ、 略して REST インターフェイス と呼ばれます。

Foundry リソースをセキュリティで保護するために、エンドポイントは保護されます。 アプリケーションは、正しい API キーまたは Microsoft Entra ID 資格情報が有効であることを確認するトークンを提示した場合にのみアクセスできます。 モデルエンドポイントとキーは Foundry Playground の詳細ページにあります。

Foundry Playground の詳細ページのモデル エンドポイントとキーのスクリーンショット。

Foundry のエンドポイントには、次の 2 つの一般的な種類があります。

  • プロジェクト レベルのエンドポイント: Foundry プロジェクトとそのリソースを操作する場合
  • モデル エンドポイント: デプロイされたモデルにプロンプトを送信する場合

エンドポイントの使用

アプリケーションは REST 要求を送信してエンドポイントと通信します。 REST 要求は、認証やデータ形式の情報などのメタデータを含むヘッダーと、JSON 形式のデータで構成される本文で構成されます。 たとえば、"AI アプリケーションとは何か" などのチャット アプリケーションでユーザーが入力したプロンプトが要求に含まれる場合があります。

curl -X POST https://YOUR-FOUNDRY-RESOURCE-NAME.services.ai.azure.com/api/projects/YOUR-PROJECT-NAME/openai/responses?api-version=2025-11-15-preview \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $AUTH_TOKEN" \
-d '{
        "model": "gpt-4.1-mini",
        "input": "What is an AI application?"
}'

要求の結果は応答として返され、ヘッダーと本文も含まれます。 たとえば、応答には、プロンプトからモデルによって生成された応答が含まれる場合があります。 応答は JSON 形式で返されます。 その JSON のセクションは次のようになります。

{
    "metadata": {},
    "temperature": 1,
    "model": "gpt-4.1-mini",
    "object": "response",
    "status": "completed",
    "output": [
        {
            "type": "message",
            "status": "completed",
            "role": "assistant",
            "content": [
                {
                    "type": "output_text",
                    "text": "An AI application is a software program or system that utilizes artificial intelligence technologies to perform tasks that typically require human intelligence. These tasks can include recognizing speech, understanding natural language, making decisions, learning from data, recognizing images, and solving complex problems. AI applications are used in various fields such as healthcare, finance, customer service, autonomous vehicles, and more to enhance efficiency, accuracy, and user experience."
                }
            ]
        }
    ]
}

開発者は REST インターフェイスと直接連携するコードを記述できますが、ほとんどの開発者は、Python、JavaScript、C# などの好みのプログラミング言語用のコード ライブラリを使用して REST インターフェイスを抽象化する ソフトウェア開発キット (SDK) を使用することを好みます。 これらの言語固有のヘルパーは、REST 呼び出しを作成します。

Foundry リソースのエンドポイントは、クライアント アプリケーションの中心的なサービス ポイントであり、Azure Cloud Platform のセキュリティ、スケーラビリティ、信頼性に支えられたカスタム ソリューションを構築できます。

次に、Foundry リソースを作成し、そのエンドポイントを使用してみましょう。