SDKs e Endpoints do Microsoft Foundry (clássico)

• Tempo de execução do idioma instalado:
  • Python: python --version (≥3.8)

• Tempo de execução do idioma instalado:
  • Node.js: node --version (≥18)

• Tempo de execução do idioma instalado:
  • .NET: dotnet --version (≥6.0)

• Tempo de execução do idioma instalado:
  • Java: java --version (≥11)

A biblioteca de clientes Azure AI Projects para Python é uma biblioteca unificada que permite que você use várias bibliotecas de cliente juntas conectando-se a um único ponto de extremidade de projeto.

Execute este comando para instalar os pacotes 1.x para projetos clássicos do Foundry.

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

A biblioteca de clientes Azure AI Projects para Java é uma biblioteca unificada que permite que você use várias bibliotecas de cliente juntas conectando-se a um único ponto de extremidade de projeto.

Adicione essas dependências aos projetos clássicos do Maven pom.xml for Foundry.

<dependency>
    <groupId>com.azure</groupId>
    <artifactId>azure-ai-inference</artifactId>
    <version>1.0.0-beta.6</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.azure</groupId>
    <artifactId>azure-identity</artifactId>
    <version>1.18.2</version>
</dependency>

A biblioteca de clientes Azure AI Projects para JavaScript é uma biblioteca unificada que permite que você use várias bibliotecas de cliente juntas conectando-se a um único ponto de extremidade de projeto.

Execute este comando para instalar os pacotes JavaScript 1.x para projetos clássicos do Foundry.

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

A biblioteca de clientes Azure AI Projects para .NET é uma biblioteca unificada que permite que você use várias bibliotecas de clientes juntas conectando-se a um único ponto de extremidade de projeto.

Execute esses comandos para adicionar os pacotes 1.x Azure SDK de IA para projetos clássicos do Foundry.

# 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

Criar um cliente de projeto:

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(),
)

Crie um cliente compatível com OpenAI a partir do seu projeto:

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)

Criar um cliente de projeto:

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);

Criar um cliente de projeto:

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

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

Crie um cliente compatível com OpenAI a partir do seu projeto:

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);

Criar um cliente de projeto:

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());

Crie um cliente compatível com OpenAI a partir do seu projeto:

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)) 

Para obter mais informações, consulte Linguagens de programação com suporte do Azure OpenAI. Saída esperada:

{
  "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)."
}

Para obter mais informações, consulte linguagens de programação com suporte do Azure OpenAI

O trecho de código a seguir mostra como usar o endpoint Azure OpenAI /openai/v1 diretamente.

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());

Para obter mais informações sobre como usar o SDK do OpenAI, consulte Azure linguagens de programação com suporte do OpenAI.

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);

Para obter mais informações sobre como usar o SDK do OpenAI, consulte Azure linguagens de programação com suporte do OpenAI.

1. Instale o pacote OpenAI: execute este comando para adicionar a biblioteca de clientes OpenAI ao seu projeto de .NET.

   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
   

Para obter mais informações sobre como usar o SDK do OpenAI, consulte Azure linguagens de programação com suporte do OpenAI.

Ferramentas Foundry compatíveis com C#

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Segurança de Conteúdo	Detectar conteúdo prejudicial em aplicativos e serviços.	• Guia de início rápido para analisar conteúdo de texto • Início rápido para Usar uma lista de bloqueio de texto • Início Rápido da Análise de Imagem • Pacote npm de segurança de conteúdo
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Ferramentas de Foundry suportadas por Python

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ícone Fala	Adicione recursos de conversão de fala para texto, texto para fala, tradução e reconhecimento de locutor aos aplicativos.	• Início Rápido da Conversão de Fala em Texto • Início rápido de Texto para fala • início rápido da tradução de discurso • Speech SDK para Python • pacote Speech PyPi
ícone de idioma Linguagem	Crie aplicativos com recursos de compreensão de linguagem natural. Recursos com suporte: Detecção de Idioma, Detecção de PII, Análise de Texto para Integridade, NER Predefinido e NER Personalizado. Desativação em 31 de março de 2029: Análise de Sentimento e Mineração de Opiniões, Extração de Frases-chave, Resumo, Vinculação de Entidade, CQA e CLU.	• Início rápido da CQA (resposta a perguntas personalizadas)(desativação em 31 de março de 2029) • Início rápido para vincular entidades(descontinuação em 31 de março de 2029) • Início Rápido da detecção de idioma • Início rápido da extração de frases-chave(desativando-se em 31 de março de 2029) • Início rápido para Detecção de entidades nomeadas (NER) • Início rápido para Detectar PII (informações de identificação pessoal) • Início rápido de análise de sentimento e mineração de opinião(desativação em 31 de março de 2029) • Usando o início rápido de resumo de texto, documento e conversa(desativação em 31 de março de 2029) • Uso de Análise de Texto para Saúde - Início Rápido • Language SDK for Python (análise de texto) • pacote Language PyPi (análise de texto) • Language SDK para Python (resposta à pergunta) • pacote Language PyPi (resposta à pergunta) • Language SDK for Python (conversações de linguagem)(será desativado em 31 de março de 2029) • Pacote PyPi de linguagem (conversas de idioma)(a ser descontinuado em 31 de março de 2029) • Migração do Language Studio para o Microsoft Foundry para obter diretrizes sobre como migrar cargas de trabalho com recursos que estão sendo desativados.
ícone Translator	Use tecnologia de tradução com tecnologia de IA para traduzir mais de 100 idiomas e dialetos em uso, em risco e ameaçados.	• Translator SDK para Python (texto) • Pacote PyPi do Translator (texto) • Translator SDK para Python (em lote) • Pacote PyPi do Translator (processamento em lote)
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