Ny testet primitiv transform.insertMetaField (anker + 500B-back-off som insertHeaderFields, idempotent på eksakt label, body byte-identisk; 6 tester) + backfill-category.mjs (deterministisk folder->category-regel, hard per-fil-invariant, insert-only, aborterer for skriving ved avvik). Fordeling: 14 Solution Architecture & Advisory (architecture/), 6 Microsoft AI Platforms (platforms/+development/), 4 Responsible AI & Governance, 1 MLOps & GenAIOps. Label = engelsk Category (322 vs 42 Kategori). Eksisterende recommended-mcp-servers/rag-maturity-model urort. Roadmap: R20 done + R21 (Status/Last-updated not-due) encoded. Verifisering: 0 kategorislose filer (var 25); diff +25/-0; idempotent re-run; suite 764/764 exit 0.
401 lines
20 KiB
Markdown
401 lines
20 KiB
Markdown
# Microsoft Foundry (Microsoft Foundry) - Knowledge Base
|
|
|
|
**Last updated:** 2026-06-24 (modellkatalog reconciled mot `model-catalog-2026.md`; øvrig innhold research via microsoft-learn MCP juni 2026)
|
|
**Status:** GA (General Availability) — rebrandet til Microsoft Foundry desember 2025
|
|
**Source:** https://learn.microsoft.com/azure/foundry/foundry-models/concepts/models-sold-directly-by-azure
|
|
**Category:** Microsoft AI Platforms
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## Hva er Microsoft Foundry?
|
|
|
|
**NB: Plattformen heter nå Microsoft Foundry.** Microsoft Foundry er rebrandet (desember 2025). Dokumentasjonen sier eksplisitt: "Microsoft 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 «Foundry Models sold by Azure» (også kalt «Azure Direct Models»; 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+ «Foundry Models sold by Azure» (Azure Direct Models), pluss community/partner-modeller:
|
|
- **OpenAI:** GPT-5-generasjonen (gpt-5/-mini/-nano/-chat/-codex/-pro fra aug 2025, utvidet med gpt-5.1→5.5 t.o.m. apr 2026), GPT-4.1-serien (gpt-4.1, gpt-4.1-mini, gpt-4.1-nano), GPT-4o, o-serien (o3, o4-mini, o3-mini, o1)
|
|
- **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-generasjonen (GA august 2025, utvidet t.o.m. april 2026)
|
|
|
|
| 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-5.1` (2025-11-13) | 400K (input 272K) | 128K | + `gpt-5.1-codex`, `gpt-5.1-codex-mini` |
|
|
| `gpt-5.2` (2025-12-11) | 400K (input 272K) | 128K | + `gpt-5.2-codex`, `gpt-5.2-chat` (preview) |
|
|
| `gpt-5.3-codex` (2026-02-24) | 400K (input 272K) | 128K | Kun `-codex`/`-chat`-varianter (ingen bar `gpt-5.3`) |
|
|
| `gpt-5.4` (2026-03-05) | ~1,05M | 128K | Kontekstsprang til ~1M; + `-mini`/`-nano`/`-pro` |
|
|
| `gpt-5.5` (2026-04-24) | ~1,05M (input 922K) | 128K | Data Zone (EU) i Norway East (sammen med gpt-5.4) |
|
|
|
|
GPT-5 støtter reasoning, Chat Completions API, Responses API, structured outputs, text/image input, parallel tool calling.
|
|
|
|
> **Full, region-verifisert modellkatalog** (GA-datoer, kontekst, Norway East/Sweden Central-residens per deployment-type): se [`model-catalog-2026.md`](model-catalog-2026.md). Tabellen over er et utdrag — katalogen er kanonisk kilde for modell-spesifikke detaljer.
|
|
|
|
#### 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 **via Global** (Standard/Provisioned) — men IKKE som Norge-resident deployment (kun `gpt-4o`/`gpt-4o-mini` er regionale i Norway East). Se model-catalog-2026.md seksjon 9.
|
|
|
|
#### DeepSeek-modeller (Foundry Models sold 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 | 163,840 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 (GA). Erstatter Connected agents (classic), som er **deprecated og pensjoneres 2027-03-31** og ikke finnes i nye Foundry Agent Service — migrer til Workflows eller A2A-tool.
|
|
|
|
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:** `gpt-5.4` med innebygd computer-tool (limited access — registrering påkrevd)
|
|
|
|
`gpt-5.4`-modellen med innebygd `computer`-tool via Responses API (`tools=[{"type": "computer"}]`):
|
|
- Autonom navigasjon: klikker knapper, fyller skjemaer, navigerer multi-page workflows
|
|
- Dynamisk tilpasning til UI-endringer
|
|
- Cross-application (web og desktop)
|
|
- Natural language interface
|
|
- **Region/residens:** verifiser deployment-region for `gpt-5.4` mot region-availability — den utgåtte `computer-use-preview`-modellen var begrenset til East US 2 / Sweden Central / South India (IKKE Norway East)
|
|
- Kontekst/output: følger `gpt-5.4` (de tidligere `computer-use-preview`-tallene 8 192 / 1 024 er utgått)
|
|
- Registrering (limited access, gpt-5.4): `https://aka.ms/OAI/gpt54access`
|
|
|
|
### 6. Deep Research tool
|
|
**Status:** Deprecated — det dedikerte Deep Research-*toolet* er utfaset. Bruk i stedet `o3-deep-research`-**modellen** via web search-toolet eller en MCP-tool (Responses API, `2025-11-15-preview`). Selve modellen er fortsatt aktiv.
|
|
|
|
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
|
|
- **Guardrails and controls** (tidligere «Content Safety»/content filters): PII-deteksjon m.fl. via fire intervensjonspunkter (user input, tool call, tool response, output). Modell-guardrails GA, agent-guardrails i preview; default `Microsoft.DefaultV2`.
|
|
|
|
### 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 (A2A tool støttes nå i Java SDK; SDK-tabell: Python/C#/JavaScript/Java/REST alle ✔️)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## Når velge hva?
|
|
|
|
### Microsoft Foundry vs Copilot Studio
|
|
|
|
| Dimensjon | Copilot Studio | Microsoft 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.
|
|
|
|
### Microsoft 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.
|
|
|
|
### Microsoft 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
|
|
- Guardrails and controls (tidl. Content Safety), Agent Service (GA)
|
|
- Foundry Workflows, Prompt Flow (pensjoneres 2027-04-20 → Microsoft Agent Framework), Tracing
|
|
- Sora video generation
|
|
- Computer-Use (computer-use-preview) — **JA**
|
|
- Realtime API (GA)
|
|
|
|
**Norway East:**
|
|
- God dekning **via Global** — men Norge-residens er begrenset
|
|
- Azure OpenAI tilgjengelig via Global Standard (data prosesseres globalt): GPT-4o, GPT-4.1-serien, o3, o4-mini, o3-mini, o1, GPT-5-familien
|
|
- **Norge-resident (data forblir i Norge — Standard/Regional PTU):** KUN `gpt-4o` (Standard) + `gpt-4o`/`gpt-4o-mini` (Regional PTU). `gpt-4.1`, o-serien og hele GPT-5-familien er **IKKE** regionale i Norway East (verifisert 2026-06-18 mot Learn region-tabeller)
|
|
- GPT-5-familien: kun Global Standard/Provisioned (data globalt). `gpt-5.4` og `gpt-5.5` via Data Zone Standard (EU-residens) — eneste GPT-5-modeller med residens-tier i Norway East
|
|
- 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` er utgått (computer use bruker nå `gpt-5.4` + computer-tool) — verifiser gjeldende region; preview-modellen var 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: `computer-use-preview` utgått; bruker nå `gpt-5.4` + computer-tool — verifiser deployment-region (preview-modellen var Sweden Central / East US 2)
|
|
- GPT-4.1 og DeepSeek-modeller er tilgjengelig, men **kun via Global** (ikke Norge-resident)
|
|
- For streng Norge-residens: KUN `gpt-4o`/`gpt-4o-mini` (Standard/Regional PTU) — `gpt-4.1`, o-serien og hele GPT-5-familien er kun Global i Norway East. For EU-residens med nyere modell: `gpt-5.4`/`gpt-5.5` via Data Zone Standard, eller flytt til Sweden Central (verifisert 2026-06-29)
|
|
|
|
### 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/foundry/what-is-foundry?view=foundry-classic)
|
|
- [What's new in Microsoft Foundry (December 2025)](https://learn.microsoft.com/azure/foundry/whats-new-foundry?view=foundry-classic)
|
|
- [What's new in Azure OpenAI](https://learn.microsoft.com/azure/foundry-classic/openai/whats-new?view=foundry-classic)
|
|
- [What's new in Foundry Agent Service](https://learn.microsoft.com/azure/foundry-classic/agents/whats-new?view=foundry-classic)
|
|
- [GPT-5 models](https://learn.microsoft.com/azure/foundry/foundry-models/concepts/models-sold-directly-by-azure?view=foundry-classic)
|
|
- [Build a workflow in Microsoft Foundry](https://learn.microsoft.com/azure/foundry/agents/concepts/workflow?view=foundry)
|
|
- [Foundry Local](https://learn.microsoft.com/azure/foundry-local/what-is-foundry-local?view=foundry-classic)
|
|
- [Computer Use (preview)](https://learn.microsoft.com/azure/foundry-classic/openai/how-to/computer-use?view=foundry-classic)
|
|
- [Deep Research tool](https://learn.microsoft.com/azure/foundry-classic/agents/how-to/tools-classic/deep-research?view=foundry-classic)
|
|
- [A2A Agent endpoint (preview)](https://learn.microsoft.com/azure/foundry/agents/how-to/tools/agent-to-agent?view=foundry)
|
|
- [MCP tool](https://learn.microsoft.com/azure/foundry-classic/agents/how-to/tools-classic/model-context-protocol?view=foundry-classic)
|
|
- [Model region availability](https://learn.microsoft.com/azure/foundry/foundry-models/concepts/models-sold-directly-by-azure)
|
|
|
|
Content has been translated to Norwegian, reorganized, and augmented with decision guidance.
|
|
|
|
Research date: 2026-02
|