Sofortiger Zugriff auf Modelle in Microsoft Foundry (Vorschau)

Mit dem sofortigen Zugriff auf Modelle können Sie jedes unterstützte Modell anhand des Namens aufrufen – keine Bereitstellung erforderlich. Erstellen Sie ein Foundry-Projekt, beginnen Sie mit dem Codieren und verwenden Sie jedes verfügbare Modell sofort.

Voraussetzungen

• Ein Azure-Abonnement. Erstellen Sie ein kostenloses Konto.
• Melden Sie sich bei Microsoft Foundry an. Stellen Sie sicher, dass die Umschaltfläche "Neue Gießerei " aktiviert ist. Diese Schritte beziehen sich auf Foundry (neu).
• Ein Foundry-Projekt in West US 3 (die einzige unterstützte Region für den sofortigen Zugriff während der Vorschau). Wenn Sie ein Projekt erstellen müssen, lesen Sie "Erstellen eines Projekts".
• Die Rolle „Foundry User“ im Projekt oder Konto.

Beginnen Sie sofort mit der Verwendung von Modellen

Bei sofortigem Zugriff ist der Workflow einfach – verwenden Sie einen unterstützten Sofortmodellnamen in Ihrem Code. Es ist keine Bereitstellung erforderlich. Die gleiche API, das SDK und der Client, die Sie bereits für Bereitstellungen verwenden, funktioniert mit Sofortzugriffsmodellen. Kein zweites SDK, kein separater Client, keine Konfigurationsänderungen.

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

# Format: "https://resource_name.ai.azure.com/api/projects/project_name"
PROJECT_ENDPOINT = "your_project_endpoint"

# Create project and openai clients to call Foundry API
project = AIProjectClient(
    endpoint=PROJECT_ENDPOINT,
    credential=DefaultAzureCredential(),
)
openai = project.get_openai_client()

# Run a responses API call
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}")

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

#pragma warning disable OPENAI001

// Format: "https://resource_name.ai.azure.com/api/projects/project_name"
var ProjectEndpoint = "your_project_endpoint";

// Create project client to call Foundry API
AIProjectClient projectClient = new(
    endpoint: new Uri(ProjectEndpoint),
    tokenProvider: new DefaultAzureCredential());

// Run a responses API call
ProjectResponsesClient responseClient = projectClient.ProjectOpenAIClient.GetProjectResponsesClientForModel("gpt-5-mini"); 
ResponseResult response = await responseClient.CreateResponseAsync(
    "What is the size of France in square miles?");
Console.WriteLine(response.GetOutputText());

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

// Format: "https://resource_name.ai.azure.com/api/projects/project_name"
const PROJECT_ENDPOINT = "your_project_endpoint";

async function main(): Promise<void> {
    // Create project and openai clients to call Foundry API
    const project = new AIProjectClient(PROJECT_ENDPOINT, new DefaultAzureCredential());
    const openai = project.getOpenAIClient();

    // Run a responses API call
    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}`);
}

main().catch(console.error);

package com.azure.ai.agents;

import com.azure.identity.DefaultAzureCredentialBuilder;
import com.openai.models.responses.Response;
import com.openai.models.responses.ResponseCreateParams;

public class CreateResponse {
    public static void main(String[] args) {
        // Format: "https://resource_name.ai.azure.com/api/projects/project_name"
        String ProjectEndpoint = "your_project_endpoint";

        // Create responses client to call Foundry API
        ResponsesClient responsesClient = new AgentsClientBuilder()
                .credential(new DefaultAzureCredentialBuilder().build())
                .endpoint(ProjectEndpoint)
                .buildResponsesClient();

        // Run a responses API call
        ResponseCreateParams responseRequest = new ResponseCreateParams.Builder()
                .input("What is the size of France in square miles?")
                .model("gpt-5-mini")
                .build();
        Response response = responsesClient.getResponseService().create(responseRequest);
        System.out.println(response.output());
    }
}

curl -X POST https://YOUR-FOUNDRY-RESOURCE-NAME.services.ai.azure.com/api/projects/YOUR-PROJECT-NAME/openai/v1/responses \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $AZURE_AI_AUTH_TOKEN" \
-d '{
        "model": "gpt-5.1-mini",
        "input": "What is the size of France in square miles?"
}'

Warum der sofortige Zugriff wichtig ist

• Wechseln Sie modelle, indem Sie eine Zeichenfolge ändern – verwenden Sie einen beliebigen Sofortmodellnamen in der model= Zeile, ohne Bereitstellungen zu erstellen oder zu löschen.
• Dieselbe API und das GLEICHE SDK – die gleichen Aufrufe funktionieren sowohl für den sofortigen Zugriff als auch für Bereitstellungen.
• Arbeitet mit Ihren Entwicklungstools zusammen – der sofortige Zugriff ist in Foundry CLI-, VS-Code- und CI/CD-Pipelines auf die gleiche Weise integriert wie Bereitstellungen.

Bereitstellungen werden nicht verschwinden. Sie bleiben die richtige Wahl, wenn Sie reservierten Durchsatz, benutzerdefinierte Inhaltsfilter, Data Residency oder erweiterte Unternehmenskonfigurationen benötigen. Der sofortige Zugriff vereinfacht den Einstieg, sodass Bereitstellungen etwas sind, zu dem Sie sich hocharbeiten, und keine Hürde, die Sie erst nehmen müssen, bevor Sie ein Modell verwenden können.

Unterstützte Modelle

Neue Modelle unterstützen den sofortigen Zugriff standardmäßig, wenn sie freigegeben werden. Die Unterstützung für zusätzliche Modelle wird basierend auf der Kundennachfrage berücksichtigt.

Alle Modelle mit Sofortzugriff anzeigen:

1. Öffnen Sie ein Projekt in West US 3 in der neuen Foundry-Erfahrung,
2. Wählen Sie " Entdecken" in der oberen rechten Navigation und dann " Modelle " im linken Bereich aus.
3. Wählen Sie im Modellkatalog " Sofort" unter "Entwicklungsoptionen " aus, um die verfügbaren Sofortzugriffsmodelle anzuzeigen.

Sie können auch Sofortzugriffsmodelle programmgesteuert auflisten:

SUBSCRIPTION_ID="<your-subscription-id>"
LOCATION="westus3"

az rest --method get \
  --url "https://management.azure.com/subscriptions/$SUBSCRIPTION_ID/providers/Microsoft.CognitiveServices/locations/$LOCATION/models?api-version=2025-06-01" \
  --output json \
| jq -r '(.value // .models // .)[]
  | select((.model.capabilities.instant // "false" | tostring | ascii_downcase) == "true")
  | .model.name' \
| sort -u

Wann Sofortzugriff statt Bereitstellungen verwendet werden sollte

Sofortzugriff und Bereitstellungen können im selben Projekt nebeneinander bestehen. Sie können mit dem Sofortzugriffsmodell beginnen und später eine Bereitstellung erstellen, sobald sich Ihre Anforderungen weiterentwickeln.

Modellversionen

Standardmäßig verwendet der Sofortzugriff die neueste Evergreen-Version eines Modells. Um auf eine bestimmte Version festzulegen, hängen Sie das Versionsdatum als Suffix mit Bindestrich an den Modellnamen an:

Die Versionsfixierung muss explizit aktiviert werden. Wenn Ihre Anwendung Stabilität erfordert, schließen Sie das Versionssuffix ein. Andernfalls erhalten Sie immer die neueste Version automatisch.

Wie Kontingent verbraucht wird

Der sofortige Zugriff basiert auf einem globalen Kontingentpool pro Modell, der Ihrem Abonnement zugewiesen ist. Dieses Kontingent ist von dem regionalen Kontingent getrennt, das für Standardbereitstellungen verwendet wird.

• Sie weisen kein globales Kontingent zu und teilen es nicht auf – es wird automatisch über alle Nutzungen von Instant-Modellen innerhalb Ihres Abonnements gemeinsam genutzt.
• Globale Standardbereitstellungen reservieren einen Teil Ihres globalen Kontingents. Sofortzugriffsmodelle verwenden die verbleibenden Kapazitäten.
• Andere Bereitstellungstypen (Regionaler Standard, bereitgestellt) verwenden ein separates regionales Kontingent und wirken sich nicht auf die Kapazität des Sofortmodells aus.
• Wenn Sofortmodellanforderungen gedrosselt werden, können Sie eine Kontingenterhöhung anfordern oder eine Bereitstellung mit reservierter Kapazität erstellen.

Weitere Informationen dazu, wie globale und regionale Kontingente interagieren, finden Sie unter Verwalten und Erhöhen von Kontingenten.

Unternehmenssteuerungen

Um den sofortigen Zugriff von einem Konto zu entfernen, konfigurieren Sie die Einstellungen über Bicep oder ARM REST.

PATCH https://management.azure.com/subscriptions/{sub}/resourceGroups/{rg}/providers/Microsoft.CognitiveServices/accounts/{account}?api-version=2026-01-15-preview
Authorization: Bearer {arm_token}
Content-Type: application/json

{
  "properties": {
    "instant": {
      "raiPolicyName": "Microsoft.DefaultV2",
      "modelAllowList": []
    }
  }
}

resource account 'Microsoft.CognitiveServices/accounts@2026-01-15-preview' = {
  name: accountName
  location: location
  kind: 'AIServices'
  sku: {
    name: 'S0'
  }
  // Keep your existing account properties and add instant settings.
  properties: {
    instant: {
      raiPolicyName: 'Microsoft.DefaultV2'
      modelAllowList: []
    }
  }
}

Namenskonflikte bei Bereitstellungen

Neue Bereitstellungen können keinen Namen verwenden, der einem vorhandenen Modellnamen entspricht. Wenn Sie über eine vorhandene Bereitstellung verfügen, deren Name mit einem Modellnamen kollidiert, hat die Bereitstellung Vorrang und sofortiger Modellzugriff für diesen Modellnamen ist in diesem Projekt nicht verfügbar.

Einschränkungen während der Vorschau

• Nur in West-US 3 verfügbar.
• Feinabgestimmte Modelle werden nicht unterstützt. Um ein optimiertes Modell zu verwenden, erstellen Sie eine Bereitstellung.
• Guardrails, benutzerdefinierte RAI-Richtlinien und Inhaltsfilter können nicht für den sofortigen Zugriff konfiguriert werden.
• Nur die in unterstützten Modellen aufgeführten Modelle sind berechtigt.

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