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Azure AI Foundry — Inferencia en tu cuenta

Con esta integración, las llamadas a modelos de lenguaje (LLM) de SecureAI se ejecutan en su propio recurso de Azure AI Foundry en lugar de en los proveedores administrados por SecureAI. El consumo lo factura Microsoft a su suscripción de Azure, así que descuenta de su compromiso de Azure (MACC) y de sus créditos. SecureAI sigue en el camino de cada solicitud: DLP, políticas de modelos, residencia de datos y recibos firmados se aplican igual que con cualquier otro proveedor.
No confundir con la otra tarjeta de Azure. Esta página conecta Foundry como proveedor de inferencia (Admin → Integraciones → Proveedores de IA). La tarjeta Azure AI Foundry — Descubrimiento (categoría Nube) inventaría agentes, despliegues, identidades y costos en modo lectura y nunca envía un prompt; se describe en Azure AI Foundry. Pueden usarse con la misma suscripción, pero son independientes y piden permisos distintos.

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Qué corre en Foundry y qué no

Familias de modelos soportadas: OpenAI (GPT‑5 y serie o), gpt‑oss, DeepSeek, Llama, Grok y Mistral, cualquiera de ellas que usted haya desplegado en el recurso. Claude en Foundry todavía no está soportado (usa la API de Anthropic, no la de OpenAI).

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Cuántos proveedores de nube puede usar

Con más de un proveedor habilitado, cada uno atiende familias de modelos distintas: una familia solo puede enrutarse a un proveedor, y solo un proveedor puede usar Remapear todo. SecureAI rechaza una configuración que se superponga con otra e indica qué familia colisiona.

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Requisitos previos

  • Un recurso de Azure AI Foundry (o Azure OpenAI) con al menos un despliegue de modelo (por ejemplo gpt-5.1 o gpt-oss-120b).
  • Un principal de servicio (registro de aplicación en Microsoft Entra ID) con un secreto de cliente y, sobre ese recurso:
    • Cognitive Services OpenAI User: para invocar los modelos (obligatorio).
    • Reader: para que SecureAI pueda listar sus despliegues y mapear los modelos automáticamente (recomendado).
  • Permiso de administrador en la sección Integraciones de SecureAI.

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Paso 1. Prepare el principal de servicio en Azure

Desde Azure Cloud Shell o con la CLI az. Reemplace MY_RESOURCE y MY_RG:
El paso 2 imprime appId (ID de cliente), password (secreto de cliente) y tenant (ID del directorio). Los pegará en SecureAI.
Trate el secreto de cliente como una contraseña. SecureAI lo guarda cifrado y no lo vuelve a mostrar. Los secretos de cliente vencen (un año por defecto con az): programe un recordatorio para rotarlo, o la integración dejará de funcionar ese día.
Los roles asignados en Azure pueden tardar hasta 5 minutos en aplicarse. Si la primera prueba de conexión devuelve Falta el rol, espere y pruebe de nuevo.

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Paso 2. Conecte el recurso en SecureAI

  1. Vaya a Administrador → Integraciones → Proveedores de IA y abra Azure AI Foundry — Inferencia en tu cuenta.
  2. En Conexión, complete:
  3. Haga clic en Guardar. SecureAI lista sus despliegues (nombre, modelo, versión y tipo de despliegue) y asigna cada modelo del catálogo al despliegue que lo sirve; por ejemplo, openai/gpt-oss-120b → su despliegue gpt-oss-120b. Todavía no se enruta tráfico: la integración se guarda apagada para que pueda probarla antes.
Si la lista de despliegues muestra una advertencia, el principal no tiene Reader sobre el recurso, o falta la suscripción o el grupo de recursos. La inferencia funciona igual; solo tendrá que escribir usted mismo los nombres de los despliegues.

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Paso 3. Elija qué corre en Foundry

  • Solo estas familias de modelos — las familias que marque corren en su Foundry; todo lo demás sigue corriendo donde estaba. Por defecto: OpenAI.
  • Remapear todo a Foundry — todas las llamadas a LLM corren en Foundry; los modelos sin despliegue los sirve un despliegue por defecto.
Despliegues por defecto (elíjalos entre sus despliegues): En Reemplazos de modelo puede enviar un modelo del catálogo a un despliegue concreto (por ejemplo openai/gpt-5.2 → prod-chat). Los reemplazos tienen prioridad sobre el mapeo automático. El fallback y las cuotas de usuario funcionan igual que en Vertex AI: con el fallback apagado (recomendado), una solicitud que Foundry no puede atender se rechaza y nunca se envía a otro proveedor.

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Paso 4. Pruebe, revise y active

  1. Probar conexión envía una solicitud de un token a cada despliegue por defecto (o a sus primeros despliegues de chat si no eligió valores por defecto), por el mismo camino que usa el tráfico real. Se factura a su suscripción de Azure (centavos).
  2. Vista previa del enrutamiento muestra, para cada modelo del catálogo, si lo servirá Foundry, Vertex AI o SecureAI, y con qué despliegue.
  3. Encienda Enrutar tráfico a Azure AI Foundry y haga clic en Guardar.
Los modelos servidos por su Foundry muestran el logo de Azure en el selector de modelos del chat.

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Residencia de datos

La región en la que se procesan las solicitudes depende del tipo de despliegue: SecureAI aplica la política de residencia de su organización con esa región. Si necesita residencia, use despliegues Data Zone o regionales.

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Qué se factura y a quién

  • El consumo de LLM lo factura Microsoft a su suscripción de Azure, con los descuentos y créditos de su contrato.
  • SecureAI muestra el costo de esos turnos como una estimación a precio de lista solo para analítica.
  • Los turnos en Foundry no descuentan puntos de los usuarios, salvo que active Aplicar cuotas de puntos de usuario.

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Seguridad y cumplimiento

  • Credencial cifrada. El secreto de cliente se guarda cifrado (AES-256-GCM) y nunca se devuelve al navegador.
  • Permisos mínimos. Cognitive Services OpenAI User para invocar modelos y Reader para listar despliegues, ambos limitados al recurso, nunca a la suscripción.
  • El camino sigue protegido. Cada llamada pasa por el gateway SMLTP de SecureAI (DLP, token de autorización por solicitud, recibo firmado). El gateway solo se conecta a <su-recurso>.openai.azure.com.
  • Falla cerrado. Si no se puede leer la configuración o Entra ID no emite un token, la solicitud se rechaza.
  • Auditoría. Guardar, probar o desconectar queda en el registro de actividad (solo nombres de campos, nunca el secreto).

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Solución de problemas

Errores que pueden ver los usuarios en el chat:

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Limitaciones actuales

  • Claude en Foundry no está soportado.
  • Embeddings, re-ranking, OCR, asistente de administración, generación de imágenes y voz en tiempo real siguen en proveedores administrados por SecureAI.
  • Un solo recurso de Foundry por organización.
  • La autenticación es por principal de servicio con secreto de cliente (todavía sin certificados ni identidad administrada).

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