В этом материале
Текущая документация использует название Microsoft Foundry Models. Каталог объединяет разные варианты поставки и выполнения, поэтому поддержку, расходы и ограничения нужно проверять для конкретной модели и deployment.
Поисковое название Azure AI Foundry остаётся понятным многим командам, но официальная документация на 1 ноября 2026 года использует Microsoft Foundry Models. В обзоре сохраняем оба обозначения и не приписываем всем старым установкам одинаковый порядок изменения интерфейсов.
Foundry Models помогает находить, оценивать и использовать модели внутри экосистемы Azure. Для практического выбора важно не только наличие нужного названия в каталоге. Нужно установить, кто предоставляет модель, как выполняются запросы и какие условия относятся к выбранному варианту.
Различайте категории моделей
Foundry Models overview разделяет модели, продаваемые Azure, и модели партнёров и сообщества. Из этого следует практический вопрос: какие поддержка, условия и технические возможности относятся именно к вашей карточке.
Не считайте все модели каталога одинаковым продуктом. Сохраните источник, версию и способ получения доступа. При обсуждении внутри организации это помогает связать техническое решение с закупочным и эксплуатационным процессом, не смешивая разные предложения под общим брендом.
Выберите подходящий deployment
Deployment overview описывает serverless API и managed compute, а для поддерживаемых сценариев — отдельный режим instant access со статусом preview. Доступность конкретного пути нужно проверять по модели и текущей документации.
Условный пример: команда хочет быстро проверить модель, а затем рассмотреть выделенный ресурс. Не следует считать стоимость первого теста оценкой всей будущей системы. В сравнении должны участвовать время подготовки, режим ресурсов и обязанности при постоянной эксплуатации.
Уточните границы проекта
Проверьте регион, права приложения, сетевые настройки и доступность нужных функций. Административный доступ к каталогу и возможность производственного вызова — разные события. Тест должен выполняться из условий, максимально близких к будущему приложению.
Для прикладного сценария сохраните формат запросов и ожидаемую обработку ошибок. Совместимый интерфейс упрощает интеграцию, но не снимает необходимости проверить инструменты, потоковый ответ и usage. Особые возможности одной модели нельзя автоматически ожидать от соседней строки каталога.
Сопоставьте расходы с выбранной задачей
Сначала определите результат: успешный запрос, пакет документов или определённый период доступности. Затем покажите расходы выбранного пути выполнения. Если один вариант учитывает вычислительные ресурсы, а другой — использование API, их нужно приводить к одному сценарию.
Рядом с финансовым итогом полезно хранить ограничения. Низкая стоимость теста не решает задачу, если модель не проходит критерии качества или нужная конфигурация недоступна в подходящем окружении. Такая информация должна оставаться видимой при следующем решении о расширении.
Что это означает для владельца GPU
Foundry рассматриваем как облачную платформу доступа и развёртывания моделей. Из наличия managed compute нельзя делать вывод о свободном приёме любых физических GPU независимого владельца.
Дополнительно полезны сравнение трёх облачных подходов и полная экономика выбранного сценария.