SDKs e endpoints do Microsoft Foundry

Um recurso Foundry fornece acesso unificado a modelos, agentes e ferramentas. Este artigo explica qual o SDK e endpoint a usar para o seu cenário.

O SDK Foundry é um SDK thin-client que expõe todas as APIs do projeto Foundry através de um único endpoint de projeto. SDKs de nível superior baseiam-se nele — por exemplo, o pacote Agent Framework foundry depende do SDK Foundry para aceder a modelos, ferramentas e configuração de projetos Foundry.

Escolha o seu SDK:

• Use o Foundry SDK ao criar aplicações com agentes, avaliações ou funcionalidades específicas da Foundry
• Utilize Agent Framework para agentes alojados ou sistemas multiagente em código, usando a API Responses em C#/.NET ou Python
• Use o SDK OpenAI quando for necessária a máxima compatibilidade OpenAI ou a menor latência, ao gerar embeddings ou ao usar modelos vendidos pelo Azure através do Chat Completions
• Use Anthropic SDK ao trabalhar com modelos Anthropic Claude implementados no Foundry
• Utilize os SDKs das Ferramentas Foundry ao trabalhar com serviços específicos de IA (visão, fala, linguagem, etc.)

Pré-requisitos

• Uma conta no Azure com uma subscrição ativa. Se não tiveres uma, cria uma conta Azure free, que inclui uma subscrição de teste gratuita.

• Tenha o papel Azure RBAC exigido para a sua tarefa no âmbito mais restrito:

  • Utilizador da Foundry no projeto Foundry para o desenvolvimento diário.

    Importante

    As funções RBAC do Foundry foram recentemente renomeadas. Foundry User, Foundry Owner, Foundry Account Owner e Foundry Project Manager foram anteriormente nomeados Azure AI User, Azure AI Owner, Azure AI Account Owner e Azure AI Project Manager. Poderá ainda ver os nomes anteriores em alguns locais enquanto esta alteração de nome está a ser implementada. Os IDs das funções e as permissões principais não são alterados por esta mudança de nome.

  • Gestor de Project Foundry no project Foundry para gerir um project existente e as suas ligações.

  • Proprietário da Conta Foundry no recurso Foundry para criar projetos ou gerir recursos ao nível da conta. Atribui esta função ao grupo de recursos alvo apenas quando precisares de criar um recurso da Foundry.

    Ative a atribuição de grupo de recursos mesmo a tempo através do Microsoft Entra Privileged Identity Management (PIM) e desative-a após o provisionamento. Os programadores do dia a dia e os utilizadores de runtime não precisam desta tarefa elevada.

  Para detalhes sobre as permissões de cada função, veja Controlo de acesso baseado em funções para Microsoft Foundry.

• Instale os runtimes de linguagem necessários, ferramentas globais e extensões VS Code conforme descrito em Preparar o seu ambiente de desenvolvimento.

Verificar os pré-requisitos

Antes de prosseguir, confirme que cada verificação retorna o resultado indicado:

• Confirme que a CLI do Azure utiliza a subscrição e o tenant pretendidos:

  az account show --query "{subscription:name, tenant:tenantId}" --output table
  

  O comando sai com sucesso e mostra a subscrição e o tenant esperados.

• Confirme se a sua credencial local pode solicitar um token de acesso Foundry sem mostrar o token:

  az account get-access-token --resource https://ai.azure.com --query expiresOn --output tsv
  

  O comando sai com sucesso e mostra o tempo de expiração do token. Se falhar, joga az login com uma identidade que tenha o papel exigido de Foundry.

• Confirme que tem o papel RBAC exigido no portal Azure em Controlo de Acesso a Recursos> daFoundry (IAM).

• Confirme que o endpoint do seu projeto tem este formato: https://<resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>.

• Confirme que a gpt-5-mini implementação está pronta:

  az cognitiveservices account deployment show \
    --name <resource-name> \
    --resource-group <resource-group> \
    --deployment-name gpt-5-mini \
    --query properties.provisioningState \
    --output tsv
  

  O comando retorna Succeeded. Use o nome de implementação nos exemplos de código se a sua implementação tiver um nome diferente.

Foundry SDK

O Foundry SDK é um SDK thin-client que lhe dá acesso a todas as APIs do projeto Foundry através de um único endpoint de projeto:

https://<resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>

É a base sobre a qual são desenvolvidos outros SDKs compatíveis com a Foundry. Por exemplo, o pacote Agent Framework foundry tem uma dependência do SDK Foundry e utiliza-o para aceder às funcionalidades do Foundry — não tem de configurar o ponto final do projeto nem o cliente compatível com OpenAI quando utiliza FoundryChatClient.

Esta abordagem simplifica a configuração da aplicação. Em vez de gerir múltiplos endpoints, configura-se um.

Instalar o SDK do Foundry

pip install "azure-ai-projects>=2.0.0"

<dependency>
    <groupId>com.azure</groupId>
    <artifactId>azure-ai-projects</artifactId>
    <version>2.2.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.azure</groupId>
    <artifactId>azure-ai-agents</artifactId>
    <version>2.2.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.azure</groupId>
    <artifactId>azure-identity</artifactId>
    <version>1.18.4</version>
</dependency>

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

dotnet add package Azure.AI.Projects
dotnet add package Azure.AI.Projects.Agents
dotnet add package Azure.AI.Extensions.OpenAI
dotnet add package Azure.Identity

Faça a sua primeira chamada para o SDK da Foundry

O SDK expõe dois tipos de clientes porque o Foundry e o OpenAI têm formas de API diferentes:

• Project client – Uso para operações nativas da Foundry onde a OpenAI não tem equivalente. Exemplos: listar ligações, recuperar propriedades do projeto, ativar o rastreio.
• Cliente compatível com OpenAI – Funcionalidade Use for Foundry que se baseia em conceitos OpenAI. A API de Respostas, os agentes, as avaliações e o ajuste fino utilizam todos padrões de pedido/resposta ao estilo OpenAI. Este cliente direciona-se para a API Responses no endpoint do seu projeto, que lhe dá acesso a Foundry Models vendidos pelo Azure, outros modelos do catálogo e ferramentas da plataforma. Estas ferramentas incluem pesquisa de ficheiros, interpretador de código, pesquisa web, memória, SharePoint, WorkIQ, Fabric IQ e servidores MCP. O endpoint do projeto serve este tráfego na /openai rota.

A maioria das aplicações usa ambos os clientes. Use o cliente do projeto para configuração e configuração, depois use o cliente compatível com OpenAI para executar agentes, avaliações e chamar modelos.

from azure.ai.projects import AIProjectClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential

project_endpoint = (
    "https://<resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>"
)

project = AIProjectClient(
    endpoint=project_endpoint,
    credential=DefaultAzureCredential(),
)
openai = project.get_openai_client()
response = openai.responses.create(
    model="gpt-5-mini",
    input="What is the size of France in square miles?",
)
print(f"Response output: {response.output_text}")

Response output: <model response>

import com.azure.ai.agents.AgentsClientBuilder;
import com.azure.ai.agents.AgentsServiceVersion;
import com.azure.ai.agents.ResponsesClient;
import com.azure.identity.DefaultAzureCredentialBuilder;
import com.openai.models.responses.Response;
import com.openai.models.responses.ResponseCreateParams;

String projectEndpoint =
    "https://<resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>";

ResponsesClient responsesClient = new AgentsClientBuilder()
    .credential(new DefaultAzureCredentialBuilder().build())
    .endpoint(projectEndpoint)
    .serviceVersion(AgentsServiceVersion.getLatest())
    .buildResponsesClient();

Response response = responsesClient.getResponseService().create(
    ResponseCreateParams.builder()
        .model("gpt-5-mini")
        .input("What is the size of France in square miles?")
        .build());

response.output().forEach(item -> item.message().ifPresent(message ->
    message.content().forEach(content -> content.outputText().ifPresent(text ->
        System.out.println("Response output: " + text.text())))));

Response output: <model response>

import { DefaultAzureCredential } from "@azure/identity";
import { AIProjectClient } from "@azure/ai-projects";

const projectEndpoint =
    "https://<resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>";
const project = new AIProjectClient(
    projectEndpoint,
    new DefaultAzureCredential(),
);
const openai = project.getOpenAIClient();
const response = await openai.responses.create({
    model: "gpt-5-mini",
    input: "What is the size of France in square miles?",
});
console.log(`Response output: ${response.output_text}`);

Response output: <model response>

using Azure.AI.Projects;
using Azure.AI.Extensions.OpenAI;
using Azure.Identity;

string projectEndpoint =
    "https://<resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>";

AIProjectClient projectClient = new(
    endpoint: new Uri(projectEndpoint),
    tokenProvider: new DefaultAzureCredential());

ProjectResponsesClient responseClient = projectClient.ProjectOpenAIClient
    .GetProjectResponsesClientForModel("gpt-5-mini");

ResponseResult response = responseClient.CreateResponse(
    "What is the size of France in square miles?");
Console.WriteLine($"Response output: {response.GetOutputText()}");

Response output: <model response>

Explore as capacidades do SDK do Foundry

• Access Foundry Models, incluindo Azure OpenAI
• Use o Serviço de Agente de Fundição
• Executar avaliações em lote
• Ativar rastreamento de aplicações
• Ajustar finamente um modelo
• Obtenha endpoints e chaves para Foundry Tools, para orquestração local e outras funcionalidades.

Resolução de problemas

Erros de autenticação

Se vir DefaultAzureCredential failed to retrieve a token:

1. Verificar se a CLI do Azure está autenticada:

   az account show
   az login  # if not logged in
   

2. Verifique a atribuição de funções no RBAC:

   • Confirma que tens pelo menos o papel de Utilizador Foundry no projeto Foundry

     Importante

     As funções RBAC do Foundry foram recentemente renomeadas. Foundry User, Foundry Owner, Foundry Account Owner e Foundry Project Manager foram anteriormente nomeados Azure AI User, Azure AI Owner, Azure AI Account Owner e Azure AI Project Manager. Poderá ainda ver os nomes anteriores em alguns locais enquanto esta alteração de nome está a ser implementada. Os IDs das funções e as permissões principais não são alterados por esta mudança de nome.

   • Veja Atribuir Azure funções

3. Para identidade gerida em produção:

   • Garantir que a identidade gerida tem o papel apropriado atribuído
   • Ver Configurar identidades geridas

Erros de configuração de endpoints

Se visualizares Connection refused ou 404 Not Found:

• Verifique se os nomes dos recursos e projetos correspondem à sua implementação real
• Verificar o formato da URL do endpoint: Deve ser https://<resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>
• Para subdomínios personalizados: Substitua <resource-name> pelo seu subdomínio personalizado

Incompatibilidades de versões do SDK

Se os exemplos de código falharem com AttributeError ou ModuleNotFoundError:

• Verifique a versão do SDK:

  pip show azure-ai-projects  # Python
  npm list @azure/ai-projects  # JavaScript
  dotnet list package  # .NET
  

• Reinstalar com os flags de versão corretos: Consulte comandos de instalação em cada secção de linguagem acima

OpenAI SDK

Use o SDK OpenAI quando quiser a superfície completa da API OpenAI, a melhor latência e máxima compatibilidade com os clientes OpenAI existentes. Este endpoint expõe diretamente a API Responses no Azure OpenAI e fornece acesso a modelos OpenAI do Azure e vendidos pelo Azure, incluindo embeddings, completões de chat e geração de imagens. Não oferece acesso a funcionalidades específicas da Foundry, como agentes, avaliações ou ferramentas de plataforma exclusivas da Foundry. Para essas funcionalidades, use a API Respostas no endpoint do seu projeto através do Foundry SDK.

O excerto seguinte mostra como usar diretamente o endpoint Azure OpenAI /openai/v1.

from azure.identity import DefaultAzureCredential, get_bearer_token_provider
from openai import OpenAI

token_provider = get_bearer_token_provider(
    DefaultAzureCredential(), "https://ai.azure.com/.default"
)
openai_endpoint = "https://<resource-name>.openai.azure.com/openai/v1/"

openai = OpenAI(
    base_url=openai_endpoint,
    api_key=token_provider,
)
response = openai.responses.create(
    model="gpt-5-mini",
    input="What is the size of France in square miles?",
)
print(f"Response output: {response.output_text}")

Response output: <model response>

import com.azure.identity.AuthenticationUtil;
import com.azure.identity.DefaultAzureCredentialBuilder;
import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.credential.BearerTokenCredential;
import com.openai.models.responses.Response;
import com.openai.models.responses.ResponseCreateParams;

String openAIEndpoint = "https://<resource-name>.openai.azure.com/openai/v1";
OpenAIClient openAIClient = OpenAIOkHttpClient.builder()
    .baseUrl(openAIEndpoint)
    .credential(BearerTokenCredential.create(
        AuthenticationUtil.getBearerTokenSupplier(
            new DefaultAzureCredentialBuilder().build(),
            "https://ai.azure.com/.default")))
    .build();
Response response = openAIClient.responses().create(
    ResponseCreateParams.builder()
        .model("gpt-5-mini")
        .input("What is the size of France in square miles?")
        .build());
response.output().forEach(item -> item.message().ifPresent(message ->
    message.content().forEach(content -> content.outputText().ifPresent(text ->
        System.out.println("Response output: " + text.text())))));

Response output: <model response>

import {
    DefaultAzureCredential,
    getBearerTokenProvider,
} from "@azure/identity";
import OpenAI from "openai";

const openAIEndpoint = "https://<resource-name>.openai.azure.com/openai/v1";
const tokenProvider = getBearerTokenProvider(
    new DefaultAzureCredential(),
    "https://ai.azure.com/.default",
);
const openai = new OpenAI({ baseURL: openAIEndpoint, apiKey: tokenProvider });
const response = await openai.responses.create({
    model: "gpt-5-mini",
    input: "What is the size of France in square miles?",
});
console.log(`Response output: ${response.output_text}`);

Response output: <model response>

dotnet add package OpenAI

using Azure.Identity;
using OpenAI;
using OpenAI.Responses;
using System.ClientModel.Primitives;
#pragma warning disable OPENAI001
const string openAIEndpoint =
    "https://<resource-name>.openai.azure.com/openai/v1/";
BearerTokenPolicy tokenPolicy = new(
    new DefaultAzureCredential(),
    "https://ai.azure.com/.default");
OpenAIClient openAIClient = new(
    authenticationPolicy: tokenPolicy,
    options: new OpenAIClientOptions()
    {
        Endpoint = new(openAIEndpoint),
    });
ResponsesClient responsesClient = openAIClient.GetResponsesClient();
CreateResponseOptions options = new()
{
    Model = "gpt-5-mini",
    InputItems =
    {
        ResponseItem.CreateUserMessageItem(
            "What is the size of France in square miles?")
    },
};
var response = responsesClient.CreateResponse(options);
Console.WriteLine($"Response output: {response.Value.GetOutputText()}");
#pragma warning restore OPENAI001

Response output: <model response>

Kit de Desenvolvimento de Software Anthropic

Use o SDK Anthropic para trabalhar com modelos Anthropic Claude implementados no Foundry. Os modelos Claude usam um endpoint separado /anthropic e a API Anthropic Messages, não o endpoint compatível com OpenAI.

O endpoint Anthropic acrescenta /anthropic à URL do seu recurso:

https://<resource-name>.services.ai.azure.com/anthropic

A API de Mensagens está disponível em:

https://<resource-name>.services.ai.azure.com/anthropic/v1/messages

from anthropic import AnthropicFoundry
from azure.identity import DefaultAzureCredential, get_bearer_token_provider

token_provider = get_bearer_token_provider(
    DefaultAzureCredential(), "https://ai.azure.com/.default"
)

client = AnthropicFoundry(
    azure_ad_token_provider=token_provider,
    base_url="https://<resource-name>.services.ai.azure.com/anthropic",
)

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",  # Replace with your deployment name
    messages=[
        {"role": "user", "content": "What are 3 things to visit in Seattle?"}
    ],
    max_tokens=1048,
)

print(f"Response output: {message.content[0].text}")

Response output: <model response>

using System.Net.Http.Headers;
using System.Text;
using System.Text.Json;
using Azure.Identity;
string endpoint =
    "https://<resource-name>.services.ai.azure.com/anthropic/v1/messages";
var credential = new DefaultAzureCredential();
var token = await credential.GetTokenAsync(
    new Azure.Core.TokenRequestContext(["https://ai.azure.com/.default"]));
using var httpClient = new HttpClient();
httpClient.DefaultRequestHeaders.Authorization =
    new AuthenticationHeaderValue("Bearer", token.Token);
httpClient.DefaultRequestHeaders.Add("anthropic-version", "2023-06-01");
var requestBody = new
{
    model = "claude-sonnet-4-6",
    messages = new[]
    {
        new { role = "user", content = "Name three Seattle attractions." }
    },
    max_tokens = 1048
};
var response = await httpClient.PostAsync(
    endpoint,
    new StringContent(
        JsonSerializer.Serialize(requestBody), Encoding.UTF8,
        "application/json"));

string result = await response.Content.ReadAsStringAsync();
Console.WriteLine(result);

<JSON response body containing the model response>

import AnthropicFoundry from "@anthropic-ai/foundry-sdk";
import {
    DefaultAzureCredential,
    getBearerTokenProvider,
} from "@azure/identity";

const tokenProvider = getBearerTokenProvider(
    new DefaultAzureCredential(),
    "https://ai.azure.com/.default",
);

const client = new AnthropicFoundry({
    azureADTokenProvider: tokenProvider,
    baseURL: "https://<resource-name>.services.ai.azure.com/anthropic",
    apiVersion: "2023-06-01",
});

const message = await client.messages.create({
    model: "claude-sonnet-4-6", // Replace with your deployment name
    messages: [
        { role: "user", content: "What are 3 things to visit in Seattle?" },
    ],
    max_tokens: 1048,
});

console.log(`Response output: ${message.content[0].text}`);

Response output: <model response>

import com.azure.identity.DefaultAzureCredentialBuilder;
import com.azure.core.credential.TokenRequestContext;
import java.net.URI;
import java.net.http.HttpClient;
import java.net.http.HttpRequest;
import java.net.http.HttpResponse;

String endpoint =
    "https://<resource-name>.services.ai.azure.com/anthropic/v1/messages";
var credential = new DefaultAzureCredentialBuilder().build();
var token = credential.getToken(new TokenRequestContext()
    .addScopes("https://ai.azure.com/.default")).block();
String requestBody = """
    {"model": "claude-sonnet-4-6",
        "messages": [{"role": "user",
            "content": "What are 3 things to visit in Seattle?"}],
        "max_tokens": 1048}
    """;
HttpClient httpClient = HttpClient.newHttpClient();
HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()
    .uri(URI.create(endpoint))
    .header("Authorization", "Bearer " + token.getToken())
    .header("Content-Type", "application/json")
    .header("anthropic-version", "2023-06-01")
    .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(requestBody))
    .build();

HttpResponse<String> response = httpClient.send(
    request, HttpResponse.BodyHandlers.ofString());
System.out.println(response.body());

<JSON response body containing the model response>

Para mais informações, consulte Utilizar modelos Anthropic Claude no Microsoft Foundry.

Estrutura do agente

O Microsoft Agent Framework é um SDK open-source para C#/.NET e Python que fornece orquestração multi-agente unificada e abstrações consistentes para construir agentes e sistemas multi-agente. É a camada de orquestração recomendada para agentes hospedados no Foundry.

• Se anteriormente usou AutoGen ou Kernel Semântico para orquestração multi-agente (coordenando múltiplos agentes para trabalharem juntos em tarefas), considere o Agent Framework como a sua camada principal de orquestração. Ajuda a evitar combinar múltiplos SDKs de orquestração que resolvem tarefas de coordenação semelhantes, o que pode adicionar abstrações e dependências conflitantes.
• Se já tem um código de orquestração substancial, depende de funcionalidades específicas do produto ou enfrenta requisitos complexos de migração, avalie esses requisitos antes de consolidar no Agent Framework.

Executa o teu código como um agente alojado

A principal história dos agentes baseados em código no Foundry é os agentes alojados. Escreva o seu agente com o Agent Framework, empacote-o como uma imagem de contentor ou um ficheiro ZIP do seu código-fonte e deixe o Foundry executá-lo através de um ponto final gerido, com dimensionamento automático em Micro VMs isoladas, uma identidade de agente dedicada do Microsoft Entra, estado ao nível da sessão e observabilidade de ponta a ponta.

Os agentes alojados são o caminho recomendado quando se quer um endpoint gerido pela Foundry, endereçável na rede, que outras aplicações ou agentes possam acedir. Veja : Implementar o seu primeiro agente alojado.

Construir agentes em código fora do Foundry com a API Responses

Se estiver a hospedar o seu agente fora do Foundry — no seu próprio processo ou infraestrutura — pode também usar o Agent Framework para chamar diretamente a API Responses no endpoint do seu projeto . O Agent Framework liga-se através do FoundryChatClient fornecedor, que tem como alvo:

{project_endpoint}/openai/v1/responses

Passar pelo endpoint do projeto — em vez de um endpoint OpenAI ao nível de recursos — dá ao seu agente:

• Modelos Foundry do catálogo (Azure OpenAI e modelos diretos do Foundry) por meio de uma API.
• Ferramentas de plataforma para além do conjunto de ferramentas OpenAI, incluindo pesquisa de ficheiros, interpretador de código, memória, pesquisa web, servidores MCP, SharePoint, WorkIQ e Fabric IQ.
• Dados no âmbito do projeto, autenticação da ferramenta On-Behalf-Of (OBO) e o rastreamento, os filtros de conteúdo e a configuração de identidade do projeto.

Este padrão complementa os agentes alojados, não é uma alternativa — o mesmo código do Agent Framework pode chamar a Responses API no seu próprio processo hoje e ser empacotado mais tarde como um agente alojado, quando pretender um endpoint gerido pela Foundry. Veja Quickstart: Construir agentes usando a API Responses.

Para uma comparação completa dos tipos de agentes e opções de alojamento, veja O que é Microsoft Foundry Agent Service?.

SDKs de Ferramentas de Fundição

As Foundry Tools (anteriormente Azure AI Services) são soluções pontuais pré-construídas com SDKs dedicados. Utilize os seguintes endpoints para trabalhar com o Foundry Tools.

Qual endpoint deve usar?

Escolha um endpoint com base nas suas necessidades:

Use o endpoint Azure AI Services para aceder às ferramentas de Imagem Digitalizada, Content Security, Document Intelligence, Language, Translation e Token Foundry.

Endpoint Foundry Tools: https://<your-resource-name>.cognitiveservices.azure.com/

Se as suas cargas de trabalho utilizarem funcionalidades do Linguagem da IA do Azure que estão a ser retiradas — por exemplo, análise de sentimento, extração de frases-chave, sumarização, ligação de entidades, CLU, ou CQA — planeie migrar para alternativas ao Microsoft Foundry. Para novos desenvolvimentos, considere usar o SDK Foundry ou o endpoint compatível com OpenAI, conforme descrito anteriormente neste artigo. Veja Migrar do Language Studio para Microsoft Foundry.

Para as Ferramentas Speech e Translation Foundry, utilize os endpoints nas tabelas seguintes. Substitua os marcadores de lugar pela informação dos seus recursos.

Pontos finais da fala

Pontos finais de tradução

Endpoints da Linguagem

Ferramentas de Fundição suportadas por C#

Ferramenta de Fundição	Descrição	Inicios rápidos e documentação de referência
Discurso	Adicionar capacidades de voz para texto, texto para voz, tradução e reconhecimento de altifalantes às aplicações.	• Arranque rápido de voz para texto • Texto para fala: início rápido • Início rápido de tradução de fala • SDK de Speech para .NET • Pacote NuGet Speech (Speech CLI)
Língua	Constrói aplicações com capacidades de compreensão de linguagem natural. Funcionalidades suportadas: Deteção de Linguagem, Deteção de PII, Análise de Texto for Health, NER pré-construído e NER personalizado. Desativação a 31 de março de 2029: Análise de Sentimento e Mineração de Opinião, Extração de Frases-Chave, Sumarização, Ligação de Entidades, AQA e CLU.	• Início rápido para perguntas e respostas personalizadas (CQA)(desativação a 31 de março de 2029) • Quickstart de vinculação de entidade(descontinuado a 31 de março de 2029) • Início rápido de deteção de idioma • Início rápido de extração de frases-chave(retirada a 31 de março de 2029) • Deteção de entidades nomeadas (NER) início rápido • Início rápido de Detetar Informação Pessoalmente Identificável (PII) • Guia rápido de análise de sentimento e mineração de opinião(retirada a 31 de março de 2029) • Utilização do início rápido para resumo de texto, documento e conversa(desativação a 31 de março de 2029) • Usar Análise de Texto para início rápido em saúde • SDK de Linguagem para .NET (análise de texto) • Pacote NuGet Language (análise de texto) • Language SDK para .NET (Perguntas e Respostas) • Pacote NuGet de Linguagem (respondendo a perguntas) • Migrar do Language Studio para Microsoft Foundry para orientação sobre a migração de cargas de trabalho com funcionalidades a serem retiradas
Tradutor	Utilize tecnologia de tradução alimentada por IA para traduzir mais de 100 línguas e dialetos em uso, em risco e em perigo.	• Tradutor SDK para .NET (texto) • Pacote do Tradutor NuGet (texto) • SDK do Tradutor para .NET (lote) • Tradutor pacote NuGet (batch)
Pesquisa de IA do Azure	Traga a pesquisa na nuvem alimentada por IA para as suas aplicações móveis e web.	• Utilizar quickstart de recuperação agentica • Início rápido de pesquisa vetorial • Pesquisa generativa clássica (RAG) usando dados de fundamentação no início rápido • Início rápido de pesquisa em texto completo • Início rápido de classificação semântica • Chat com modelos OpenAI do Azure utilizando os seus próprios dados início rápido • SDK Pesquisa de IA do Azure para .NET • Pacote NuGet Pesquisa de IA do Azure
	Detetar conteúdos prejudiciais em aplicações e serviços.	• Analisar o conteúdo do texto quickstart • Usar uma lista de bloqueio de texto de início rápido • Guia rápido para analisar o conteúdo das imagens • SDK Segurança de Conteúdo para .NET • Pacote NuGet de Segurança de Conteúdo
Inteligência de Documentos	Transforme documentos em soluções inteligentes orientadas por dados.	• Guia de início rápido de Inteligência Documental • SDK Document Intelligence para .NET • Pacote Document Intelligence NuGet
Visão	Analisar conteúdos em imagens digitais e ativos multimédia ricos.	• Azure Vision no Foundry Tools v3.2 GA Guia de início rápido • Início rápido de Análise de Imagem • Utilizar o início rápido do serviço Face • SDK Vision para .NET • Pacote NuGet Vision

Java suportava ferramentas Foundry

Ferramenta de Fundição	Descrição	Inicios rápidos e documentação de referência
Discurso	Adicionar capacidades de voz para texto, texto para voz, tradução e reconhecimento de altifalantes às aplicações.	• Arranque rápido de voz para texto • Texto para fala: início rápido • Início rápido de tradução de fala • SDK Speech para Java • Pacote Speech Maven
Língua	Constrói aplicações com capacidades de compreensão de linguagem natural. Funcionalidades suportadas: Deteção de Linguagem, Deteção de PII, Análise de Texto for Health, NER pré-construído e NER personalizado. Desativação a 31 de março de 2029: Análise de Sentimento e Mineração de Opinião, Extração de Frases-Chave, Sumarização, Ligação de Entidades, AQA e CLU.	• Quickstart de vinculação de entidade(descontinuado a 31 de março de 2029) • Início rápido de deteção de idioma • Início rápido de extração de frases-chave(retirada a 31 de março de 2029) • Deteção de entidades nomeadas (NER) início rápido • Início rápido de Detetar Informação Pessoalmente Identificável (PII) • Guia rápido de análise de sentimento e mineração de opinião(retirada a 31 de março de 2029) • Utilização do início rápido para resumo de texto, documento e conversa(desativação a 31 de março de 2029) • Usar Análise de Texto para início rápido em saúde • SDK Language para Java (análise de texto) • Pacote "Language Maven" • Migrar do Language Studio para Microsoft Foundry para orientação sobre a migração de cargas de trabalho com funcionalidades a serem retiradas
Tradutor	Utilize tecnologia de tradução alimentada por IA para traduzir mais de 100 línguas e dialetos em uso, em risco e em perigo.	• SDK Tradutor para Java (texto) • Pacote Translator Maven (texto)
Pesquisa de IA do Azure	Traga a pesquisa na nuvem alimentada por IA para as suas aplicações móveis e web.	• Utilizar quickstart de recuperação agentica • Início rápido de pesquisa vetorial • Pesquisa generativa clássica (RAG) usando dados de fundamentação no início rápido • Início rápido de pesquisa em texto completo • Início rápido de classificação semântica • Chat com modelos OpenAI do Azure utilizando os seus próprios dados início rápido • SDK Pesquisa de IA do Azure para Java • Pacote Pesquisa de IA do Azure Maven
	Detetar conteúdos prejudiciais em aplicações e serviços.	• Analisar o conteúdo do texto quickstart • Usar uma lista de bloqueio de texto de início rápido • Guia rápido para analisar o conteúdo das imagens • SDK Content Safety para Java • Pacote Maven de Segurança de Conteúdo
Inteligência de Documentos	Transforme documentos em soluções inteligentes orientadas por dados.	• Guia de início rápido de Inteligência Documental • SDK Document Intelligence para Java • Pacote Document Intelligence Maven
Visão	Analisar conteúdos em imagens digitais e ativos multimédia ricos.	• Início rápido de Análise de Imagem • Utilizar o início rápido do serviço Face • SDK Vision para Java • Pacote Vision Maven

JavaScript suportava ferramentas Foundry

Ferramenta de Fundição	Descrição	Inicios rápidos e documentação de referência
Discurso	Adicionar capacidades de voz para texto, texto para voz, tradução e reconhecimento de altifalantes às aplicações.	• Arranque rápido de voz para texto • Texto para fala: início rápido • Início rápido de tradução de fala • SDK de fala para JavaScript • Pacote npm de voz
Língua	Constrói aplicações com capacidades de compreensão de linguagem natural. Funcionalidades suportadas: Deteção de Linguagem, Deteção de PII, Análise de Texto for Health, NER pré-construído e NER personalizado. Desativação a 31 de março de 2029: Análise de Sentimento e Mineração de Opinião, Extração de Frases-Chave, Sumarização, Ligação de Entidades, AQA e CLU.	• Quickstart de vinculação de entidade(descontinuado a 31 de março de 2029) • Início rápido de deteção de idioma • Início rápido de extração de frases-chave(retirada a 31 de março de 2029) • Deteção de entidades nomeadas (NER) início rápido • Início rápido de Detetar Informação Pessoalmente Identificável (PII) • Guia rápido de análise de sentimento e mineração de opinião(retirada a 31 de março de 2029) • Utilização do início rápido para resumo de texto, documento e conversa(desativação a 31 de março de 2029) • Usar Análise de Texto para início rápido em saúde • SDK de linguagem para JavaScript (análise de texto) • Pacote de linguagem npm • Migrar do Language Studio para Microsoft Foundry para orientação sobre a migração de cargas de trabalho com funcionalidades a serem retiradas
Tradutor	Utilize tecnologia de tradução alimentada por IA para traduzir mais de 100 línguas e dialetos em uso, em risco e em perigo.	• SDK de tradutor para JavaScript (texto) • Pacote npm de tradução (texto)
Pesquisa de IA do Azure	Traga a pesquisa na nuvem alimentada por IA para as suas aplicações móveis e web.	• Utilizar quickstart de recuperação agentica • Início rápido de pesquisa vetorial • Pesquisa generativa clássica (RAG) usando dados de fundamentação no início rápido • Início rápido de pesquisa em texto completo • Início rápido de classificação semântica • Chat com modelos OpenAI do Azure utilizando os seus próprios dados início rápido • Kit de Desenvolvimento de Software Pesquisa de IA do Azure para JavaScript • Pacote Pesquisa de IA do Azure npm
	Detetar conteúdos prejudiciais em aplicações e serviços.	• Analisar o conteúdo do texto quickstart • Usar uma lista de bloqueio de texto de início rápido • Guia rápido para analisar o conteúdo das imagens • Pacote npm de Segurança de Conteúdo
Inteligência de Documentos	Transforme documentos em soluções inteligentes orientadas por dados.	• Guia de início rápido de Inteligência Documental • SDK de Inteligência de Documentos para JavaScript • Pacote npm de Inteligência Documental
Visão	Analisar conteúdos em imagens digitais e ativos multimédia ricos.	• Azure Vision no Foundry Tools v3.2 GA Guia de início rápido • Início rápido de Análise de Imagem • Utilizar o início rápido do serviço Face • Vision SDK para JavaScript • Pacote npm Vision

Ferramentas Foundry suportadas por Python

Ferramenta de Fundição	Descrição	Inicios rápidos e documentação de referência
Discurso	Adicionar capacidades de voz para texto, texto para voz, tradução e reconhecimento de altifalantes às aplicações.	• Arranque rápido de voz para texto • Texto para fala: início rápido • Início rápido de tradução de fala • SDK de Speech para Python • Pacote PyPi de Reconhecimento de Voz
Língua	Constrói aplicações com capacidades de compreensão de linguagem natural. Funcionalidades suportadas: Deteção de Linguagem, Deteção de PII, Análise de Texto for Health, NER pré-construído e NER personalizado. Desativação a 31 de março de 2029: Análise de Sentimento e Mineração de Opinião, Extração de Frases-Chave, Sumarização, Ligação de Entidades, AQA e CLU.	• Início rápido para perguntas e respostas personalizadas (CQA)(desativação a 31 de março de 2029) • Quickstart de vinculação de entidade(descontinuado a 31 de março de 2029) • Início rápido de deteção de idioma • Início rápido de extração de frases-chave(retirada a 31 de março de 2029) • Início rápido de detetar entidades nomeadas (NER) • Início rápido de Detetar Informação Pessoalmente Identificável (PII) • Guia rápido de análise de sentimento e mineração de opinião(retirada a 31 de março de 2029) • Utilização do início rápido para resumo de texto, documento e conversa(desativação a 31 de março de 2029) • Usar Análise de Texto para início rápido em saúde • Language SDK para Python (análise de texto) • Pacote PyPi de linguagem (análise de texto) • Language SDK para Python (resposta a perguntas) • Pacote PyPi de linguagem (resposta a perguntas) • Language SDK para Python (interações de linguagem)(reforma a 31 de março de 2029) • Pacote Language PyPi (conversas linguísticas)(descontinuação a 31 de março de 2029) • Migrar do Language Studio para Microsoft Foundry para orientação sobre a migração de cargas de trabalho com funcionalidades a serem retiradas
Tradutor	Utilize tecnologia de tradução alimentada por IA para traduzir mais de 100 línguas e dialetos em uso, em risco e em perigo.	• SDK de tradução para Python (texto) • Translator Pacote de Tradução PyPi (texto) • SDK tradutor para Python (lote) • Pacote Tradutor PyPi (processamento em lote)
Pesquisa de IA do Azure	Traga a pesquisa na nuvem alimentada por IA para as suas aplicações móveis e web.	• Liga-te a um serviço de pesquisa rápida • Utilizar quickstart de recuperação agentica • Início rápido de pesquisa vetorial • Pesquisa generativa clássica (RAG) usando dados de fundamentação no início rápido • Início rápido de pesquisa em texto completo • Início rápido de classificação semântica • Chat com modelos OpenAI do Azure utilizando os seus próprios dados início rápido • Pesquisa de IA do Azure SDK para Python • Pacote PyPi do Pesquisa de IA do Azure
	Detetar conteúdos prejudiciais em aplicações e serviços.	• Analisar o conteúdo do texto quickstart • Usar uma lista de bloqueio de texto de início rápido • Guia rápido para analisar o conteúdo das imagens • SDK Content Safety para Python • Pacote PyPi de Segurança de Conteúdos
Inteligência de Documentos	Transforme documentos em soluções inteligentes orientadas por dados.	• Guia de início rápido de Inteligência Documental • SDK Document Intelligence para Python • Pacote PyPi de Inteligência de Documentos
Visão	Analisar conteúdos em imagens digitais e ativos multimédia ricos.	• Azure Vision no Foundry Tools v3.2 GA Guia de início rápido • Início rápido de Análise de Imagem • Utilizar o início rápido do serviço Face • SDK Vision para Python • Pacote Vision PyPi