# Azure AI Foundry (Microsoft Foundry) - Knowledge Base **Last updated:** 2026-02 (research via microsoft-learn MCP) **Status:** GA (General Availability) — rebrandet til Microsoft Foundry desember 2025 --- ## Hva er Microsoft Foundry? **NB: Plattformen heter nå Microsoft Foundry.** Azure AI Foundry er rebrandet (desember 2025). Dokumentasjonen sier eksplisitt: "Azure AI Foundry is now Microsoft Foundry." Portalen finnes fortsatt på `https://ai.azure.com`. Microsoft Foundry er Microsofts unified platform-as-a-service for enterprise AI-operasjoner, modellbygging og applikasjonsutvikling. Plattformen ble opprinnelig lansert ved Ignite 2024 som etterfølger til Azure AI Studio. **To portaler:** - **Microsoft Foundry (classic)** — støtter alle resource types: Azure OpenAI, hub-baserte prosjekter, Foundry-prosjekter - **Microsoft Foundry (new)** — kun Foundry-prosjekter, optimalisert for multi-agent-applikasjoner **Nøkkeltall:** - 1,900+ modeller "sold directly by Azure" (frontier models) - 11,000+ totalt i katalogen - 40+ Azure-regioner **Konsept:** Microsoft posisjonerer Foundry som en "agent factory" — standardiserte komponenter og prosesser for å bygge intelligente systemer. --- ## Hvordan skiller Foundry seg fra forgjengerne? | Plattform | Fokus | Status | |-----------|-------|--------| | Azure OpenAI Studio | Direkte tilgang til OpenAI-modeller | Konsolidert inn i Foundry | | Azure AI Studio | Generativ AI-utvikling | Rebrandet til Foundry | | Azure Machine Learning | Tradisjonell ML, custom models | Lever videre, komplementær | **Foundry konsoliderer** de tre førstnevnte til én plattform, mens Azure ML forblir separat for tradisjonell maskinlæring. --- ## Kjernekomponenter ### 1. Foundry Models Katalog med 1,900+ modeller solgt direkte av Azure, pluss community/partner-modeller: - **OpenAI:** GPT-5-serien (gpt-5, gpt-5-mini, gpt-5-nano, gpt-5-chat, gpt-5-codex, gpt-5-pro), GPT-4.1-serien (gpt-4.1, gpt-4.1-mini, gpt-4.1-nano), GPT-4o, o3, o4-mini - **Anthropic:** Claude-modeller (via marketplace) - **Meta:** Llama 4 (Maverick 17B), Llama 3.3-70B - **DeepSeek:** DeepSeek-R1, DeepSeek-V3-0324, DeepSeek-R1-0528, DeepSeek-V3.1 - **xAI:** Grok-4, Grok-3, Grok-3-mini - **Mistral:** Mistral-document-ai og andre - **Spesialiserte:** Vision, audio, domene-spesifikke #### GPT-5-serien (GA august 2025) | Modell | Context | Max output | Tilgang | |--------|---------|-----------|---------| | `gpt-5` (2025-08-07) | 400K (input 272K) | 128K | Krever registrering | | `gpt-5-mini` (2025-08-07) | 400K | 128K | Åpen | | `gpt-5-nano` (2025-08-07) | 400K | 128K | Åpen | | `gpt-5-chat` (2025-08-07) | 128K | 16,384 | Åpen (Preview) | | `gpt-5-codex` (2025-09-11) | 400K | 128K | Krever registrering | | `gpt-5-pro` (2025-10-06) | 400K | 128K | Registrering | GPT-5 støtter reasoning, Chat Completions API, Responses API, structured outputs, text/image input, parallel tool calling. #### GPT-4.1-serien (GA april 2025) | Modell | Kontekst | Merknad | |--------|---------|---------| | `gpt-4.1` (2025-04-14) | 1 million tokens | Lengste kontekst, 4 input = 1 output PTU-ratio | | `gpt-4.1-mini` (2025-04-14) | Standard | Balansert pris/ytelse | | `gpt-4.1-nano` (2025-04-14) | Standard | Lavest pris, 59,400 TPM per PTU | Alle GPT-4.1-modeller tilgjengelige i Norway East. #### DeepSeek-modeller (Foundry Models sold directly by Azure) | Modell | Type | Context | |--------|------|---------| | DeepSeek-R1 | Reasoning | 163,840 tokens | | DeepSeek-V3 (Legacy) | MoE | 131,072 tokens | | DeepSeek-V3-0324 | MoE | 131,072 tokens | | DeepSeek-R1-0528 | Reasoning | 131,072 tokens | | DeepSeek-V3.1 | MoE | 131,072 tokens | DeepSeek-modeller er tilgjengelige i Norway East. ### 2. Foundry Agent Service **Status:** GA (mai 2025) Managed runtime for å bygge multi-agent systemer: - Persistent workflows - Error recovery - Inter-agent kommunikasjon - Innebygd tilgang til SharePoint, Fabric, Bing, AI Search - 1,400+ Logic Apps connectors - Azure Logic Apps-triggere (automatisk invokasjon ved hendelser) - Tracing og debugging av agent-tråder - VS Code-extension (Microsoft Foundry for VS Code) **Post-GA tillegg (juni 2025):** - **MCP tool** — agenter kobler til remote Model Context Protocol-servere. Autentisering med Microsoft Entra ID (AgenticIdentityToken). - **Deep Research tool** — se egen seksjon - **A2A tool (preview)** — Agent-to-Agent kommunikasjon via standardisert A2A-protokoll (`a2a-protocol.org`). Primæragenten beholder kontroll; subagentens svar returneres tilbake. **Viktig skilnad A2A vs Workflows:** - A2A tool: Agent A kaller Agent B, får svar tilbake, Agent A fortsetter - Workflows: Agent A kaller Agent B, Agent B tar over ansvaret for brukeren ### 3. Foundry Workflows (visuell multi-agent orkestrering) **Status:** Tilgjengelig (erstatter Connected agents-API fra `2025-05-15-preview`) UI-basert verktøy for å lage deklarative, forhåndsdefinerte sekvenser av handlinger: - **Visuell builder** i Microsoft Foundry-portalen - Branching-logikk (if/else) og variabelhåndtering uten kode - Human-in-the-loop-steg (godkjenninger, avklarende spørsmål) - YAML-basert konfigurasjon — kan redigeres i VS Code - To modes: **Declarative (Low-code)** og **Hosted (Pro-code)** - Versjonering, change logs, visuell monitorering - Egnet for: multisteg godkjenningsprosesser, compliance-innsamling, incident triage, ETL ### 4. Foundry Local (on-device inference) **Status:** Preview Fullverdig on-device AI inference: - Kjører AI-modeller lokalt via CLI, SDK eller REST API - OpenAI-kompatibelt REST API (dynamisk port) - ONNX Runtime med støtte for CPU, GPU, NPU (Intel, AMD, Qualcomm) - Model cache — modeller lastes ned én gang, brukes offline - **Krever ikke Azure-abonnement** for inference - **Prompts forblir på enheten** (nettverkstrafikk kun ved modell-nedlasting) - SDK: Python, JavaScript, C# (WinML for Windows, cross-platform), Rust - AI Toolkit for VS Code-integrasjon - Eksempel: `foundry model run qwen2.5-0.5b` - Begrensning: Ikke for distribuert/produksjons-/multi-machine-deployment ### 5. Computer-Using Agents (CUA) **Status:** Preview (registrering påkrevd) `computer-use-preview`-modellen (2025-03-11) via Responses API: - Autonom navigasjon: klikker knapper, fyller skjemaer, navigerer multi-page workflows - Dynamisk tilpasning til UI-endringer - Cross-application (web og desktop) - Natural language interface - **Regioner:** East US 2, Sweden Central, South India — **IKKE Norway East** - Kontekstvindu: 8,192 tokens, maks output: 1,024 tokens - Registrering: `https://aka.ms/oai/cuaaccess` ### 6. Deep Research tool **Status:** Preview (juni 2025) Multisteg web-research integrert i Foundry Agent Service: - **Modell:** `o3-deep-research` (2025-06-26) - **Regioner:** Kun West US og **Norway East** (bare disse to) - Grounding med Bing Search (Grounding with Bing Search resource påkrevd) - Multisteg reasoning: åpner og leser mange sider, syntetiserer til citation-rich rapport - Bruker `gpt-4o` for å avklare research-scope - Fra API `2025-11-15-preview`: kan bruke MCP-servere som intern datakilde - Kvoter: Enterprise 30K RPS / 30M TPM, Default 3K RPS / 3M TPM ### 7. Foundry Tools Pre-built AI-tjenester: - **Speech:** Speech-to-text (`gpt-4o-transcribe`), text-to-speech, Realtime API (GA august 2025) - **Vision:** Image/video analyse, OCR, Sora (video generation, kun East US 2 og Sweden Central) - **Language:** Sentiment, NER, key phrase extraction - **Document Intelligence:** Strukturert data fra dokumenter - **Translator:** 100+ språk - **Content Safety:** PII-deteksjon (innebygd content filter fra oktober 2025) ### 8. Model Router Intelligent routing som velger optimal modell basert på: - Prompt-kompleksitet - Reasoning-krav - Task type **Modi:** - **Balanced (default):** Kostnadseffektiv innenfor 1-2% kvalitetsband - **Quality:** Beste modell uavhengig av kostnad - **Cost:** Aksepterer 5-6% kvalitetsvarians for lavest kostnad Støtter GPT-5-serien, Claude Opus, Llama, DeepSeek, Grok og 18+ modeller. ### 9. SDK Tilgjengelig i: - Python - C# - JavaScript - Java (begrenset — A2A tool støttes ikke i Java SDK) --- ## Når velge hva? ### Azure AI Foundry vs Copilot Studio | Dimensjon | Copilot Studio | Azure AI Foundry | |-----------|----------------|------------------| | **Målgruppe** | Business users, citizen devs | Developers, data scientists | | **Tilnærming** | Low-code, drag-and-drop | Code-first, SDK | | **Modeller** | Primært GPT | 1,900+ frontier + 11,000+ totalt | | **Governance** | Begrenset | Enterprise-grade | | **Integrasjon** | M365-fokusert | Bred Azure/enterprise | | **Use case** | Interne chatbots, IT helpdesk | Forretningskritiske AI-systemer | **Anbefaling:** Komplementære, ikke konkurrerende. Bruk Copilot Studio for rask prototyping internt, Foundry for produksjonskritiske systemer. ### Azure AI Foundry vs Direkte Azure OpenAI | Scenario | Anbefaling | |----------|------------| | Kun OpenAI API-kall, minimal orkestrering | Direkte Azure OpenAI | | Multi-model sammenligning | Foundry | | Agenter med multi-step orkestrering | Foundry | | Enterprise governance krav | Foundry | | Planlegger skalering | Foundry | **Nøkkelinnsikt:** Foundry *inkluderer* Azure OpenAI uten ekstra plattformkostnad. ### Azure AI Foundry vs Azure Machine Learning | Behov | Plattform | |-------|-----------| | Trene custom models på egne data | Azure ML | | Orkestrere pre-built frontier models | Foundry | | Prediction (klassifisering, regresjon) | Azure ML | | Generativ AI og agenter | Foundry | **Mange bruker begge:** Azure ML for data-pipeline og custom models, Foundry for generativ AI lag oppå. --- ## Prising ### Hovedprinsipper - **Plattformen selv er gratis** — ingen plattformavgift - **Betaler for faktisk bruk:** modeller, compute, tjenester - **Token-basert** for inference (input/output tokens) — priset per million tokens - **Model Router** kan optimalisere kostnader automatisk ### Priskomponenter 1. **Model inference:** Per million tokens (varierer per modell) 2. **Fine-tuning:** Per token i treningsdata + hosting-timer etter deployment 3. **Managed compute:** Per-minutt for dedicated instanser 4. **Agent Service:** Underliggende modellbruk + Logic Apps connector-kostnader 5. **Deep Research:** Bing Search tool-kall + `o3-deep-research` tokens 6. **Storage, monitoring, etc.:** Standard Azure-priser ### PTU-ratio (throughput estimation) - GPT-5: 1 output token = 8 input tokens - GPT-4.1: 1 output token = 4 input tokens - Bruk Foundry PTU quota calculator for estimering ### Kostnadsoptimalisering - Bruk Model Router i "Cost" mode for høyvolum - Velg mindre modeller (gpt-5-mini vs gpt-5, gpt-4.1-nano vs gpt-4.1) for enklere oppgaver - Serverless for variable workloads, managed compute for stabile - Offisiell prising: `https://azure.microsoft.com/pricing/details/cognitive-services/openai-service/` --- ## Regional tilgjengelighet ### Anbefalte regioner (mest komplett feature-set) - East US 2 - **Sweden Central** - West US / West US 3 ### Nordiske regioner **Sweden Central:** - Full feature coverage - Azure OpenAI (alle modeller) - GPT-4.1-serien, GPT-5-serien - DeepSeek-R1/V3, Grok-4, Llama 4 - Speech, Language, Vision, Document Intelligence - Content Safety, Agent Service (GA) - Foundry Workflows, Prompt Flow, Tracing - Sora video generation - Computer-Use (computer-use-preview) — **JA** - Realtime API (GA) **Norway East:** - God dekning — bredere enn tidligere dokumentert - Azure OpenAI: GPT-4o, GPT-4.1-serien, o3, o4-mini, o3-mini, o1 - DeepSeek-R1, DeepSeek-V3-0324, DeepSeek-R1-0528 (Foundry Models) - Grok-4, Llama-modeller - Foundry Agent Service (GA) - Foundry Workflows - Deep Research (`o3-deep-research`) — **Norway East er ett av kun TO regioner globalt** - Responses API (bekreftet) - **IKKE tilgjengelig i Norway East:** - Computer-Use (`computer-use-preview`) — kun East US 2, Sweden Central, South India - Sora video generation — kun East US 2 og Sweden Central - GPT-image-1 — begrenset tilgang ### On-Device / Edge **Foundry Local** (Preview) støtter full on-device inference: - Windows (WinML, NPU-akselerasjon), Linux, macOS - Lokale LLMs via CLI, SDK, REST API - Krever ikke Azure-abonnement - Ikke for distribuert produksjonsdeployment --- ## Arkitekturprinsipper ### Resource-struktur ``` Microsoft.CognitiveServices/account (kind: AIServices) ├── Foundry resource (top-level) │ ├── Projects (development containers) │ ├── Deployments (model endpoints) │ └── Connections (Key Vault, Storage, MCP-servere, etc.) ``` ### Separasjon av concerns - **Management operations:** Sikkerhet, connectivity, deployments → Top-level resource - **Development activities:** Agenter, filer, evalueringer → Project scope - **Agent identities:** Unpublished agents bruker shared project-identity; published agents får unik identitet (Entra ID) ### Networking - Private endpoints støttet - VNet integration - Container injection for agent-kommunikasjon med on-prem systemer --- ## For Cosmo: Beslutningsveiledning ### Når anbefale Foundry 1. Multi-model behov (OpenAI + DeepSeek + Grok + Llama) 2. Multi-agent orkestrering — spesielt med Foundry Workflows 3. Regulerte industrier (governance-krav, RBAC, private endpoints) 4. Forretningskritiske AI-systemer 5. Langsiktig AI-satsing med skaleringsplaner 6. Deep Research-behov (nettbasert, multisteg research) 7. On-device/offline inference (Foundry Local) ### Når anbefale Copilot Studio 1. Rask time-to-value for interne chatbots 2. Business users bygger selv 3. Tett M365-integrasjon (Teams, SharePoint) 4. Mindre governance-behov ### Når anbefale direkte Azure OpenAI 1. Enkle API-kall uten orkestrering 2. Kun OpenAI-modeller 3. Minimal governance 4. Enkelhet prioriteres over features ### Nye scenarioer (2025-2026) - **Computer-Use (CUA):** Autonom UI-automatisering — evaluer for RPA-lignende bruk, men vær obs på Norway East-mangel - **Deep Research:** For utrednings- og analysesystemer som trenger multisteg web-research - **Foundry Local:** Offline/sensitive-data-scenarios der prompts ikke kan forlate enheten - **A2A protocol:** For multi-agent systemer der Foundry-agenter skal kommunisere med eksterne agenter ### Norway East-spesifikke råd - Deep Research er **bedre egnet for Norway East** enn Sweden Central (ett av kun to regioner) - Computer-Use krever deployment til Sweden Central eller East US 2 - GPT-4.1 og DeepSeek-modeller er fullt tilgjengelig ### Spørsmål å stille kunden - "Trenger dere å sammenligne ulike AI-modeller, eller er GPT tilstrekkelig?" - "Skal AI-en utføre flere steg autonomt, eller er det enkle spørsmål-svar?" - "Hvilke krav har dere til sporbarhet og kontroll over AI-beslutninger?" - "Er dette for internt bruk eller kundevendt?" - "Har dere behov for on-device inference (sensitive data, offline)?" - "Trenger dere at AI kan styre en datamaskin-UI autonomt?" --- ## Kilder og verifisering Adapted from Microsoft Learn documentation ([CC BY 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)): - [What is Microsoft Foundry?](https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/what-is-foundry?view=foundry-classic) - [What's new in Microsoft Foundry (December 2025)](https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/whats-new-foundry?view=foundry-classic) - [What's new in Azure OpenAI](https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/openai/whats-new?view=foundry-classic) - [What's new in Foundry Agent Service](https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/agents/whats-new?view=foundry-classic) - [GPT-5 models](https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/foundry-models/concepts/models-sold-directly-by-azure?view=foundry-classic) - [Build a workflow in Microsoft Foundry](https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/agents/concepts/workflow?view=foundry) - [Foundry Local](https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/foundry-local/what-is-foundry-local?view=foundry-classic) - [Computer Use (preview)](https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/openai/how-to/computer-use?view=foundry-classic) - [Deep Research tool](https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/agents/how-to/tools-classic/deep-research?view=foundry-classic) - [A2A Agent endpoint (preview)](https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/agents/how-to/tools/agent-to-agent?view=foundry) - [MCP tool](https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/agents/how-to/tools-classic/model-context-protocol?view=foundry-classic) - [Model region availability](https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/openai/concepts/models) Content has been translated to Norwegian, reorganized, and augmented with decision guidance. Research date: 2026-02