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Foundry Tools

Allgemeine Infos

Foundry Tools ist der aktuelle Name der KI-Dienste, die Microsoft früher als Azure Cognitive Services und danach als Azure AI Services geführt hat. Es sind vortrainierte Modelle als Cloud-Dienst, die Du per REST-API oder SDK aufrufst, ohne eigene Modelle zu trainieren. Sie sind Teil von Microsoft Foundry (früher Azure AI Studio bzw. Azure AI Foundry) und lassen sich im Foundry-Portal testen.

Für neue Anwendungen empfiehlt Microsoft Speech, Translator, Language, Content Understanding, Document Intelligence, Vision, Azure AI Search, Content Safety, Custom Vision und Immersive Reader. Azure OpenAI zählt ebenfalls zu den Foundry Tools. Abgekündigt und nur noch für bestehende Anwendungen verfügbar sind Anomaly Detector, Content Moderator, Language Understanding (LUIS), Metrics Advisor, Personalizer und QnA Maker.

Abgrenzung: Azure Machine Learning dient zum Trainieren und Betreiben eigener Modelle, Foundry Tools liefern fertige Fähigkeiten. Azure OpenAI und Content Safety haben im Glossar eigene Einträge.

Funktionsweise & Details

Der Zugriff folgt immer demselben Muster:

  1. Du legst eine Foundry-Ressource (Mehrdienst) oder eine Ressource für einen einzelnen Dienst in einer gewählten Region an, viele Dienste bieten einen kostenlosen Tarif F0.
  2. Die Anwendung authentifiziert sich per Entra ID (Managed Identity, Rolle wie Cognitive Services User) oder per Schlüssel.
  3. Sie ruft den Endpunkt per REST oder SDK auf, etwa Document Intelligence für Rechnungen oder Speech für Transkription.
  4. Der Dienst liefert strukturierte Ergebnisse zurück, etwa erkannte Felder, Text, Übersetzung oder Bildtags.
  5. Für eigene Anforderungen lassen sich einige Dienste anpassen, etwa Custom Vision, eigene Document-Intelligence-Modelle oder Custom Speech.

Netzwerkzugriffe lassen sich per Private Endpoint einschränken, einzelne Dienste gibt es auch als Container für den Betrieb vor Ort.

Vorteile & Nutzen

  • Fertige KI ohne Training: Texterkennung, Übersetzung oder Transkription stehen sofort zur Verfügung.
  • Schnelle Integration: Einheitliche APIs und SDKs für gängige Sprachen verkürzen die Entwicklung.
  • Regionale Datenverarbeitung: Die Wahl der Region (z. B. Germany West Central oder EU-Regionen) bestimmt, wo Daten verarbeitet werden.
  • Nutzungsbasiert: Abgerechnet werden Aufrufe, Seiten, Zeichen oder Audiominuten, Free-Tarife erlauben Tests.
  • Kombinierbar: Zusammen mit Azure OpenAI und Azure AI Search entstehen RAG- und Agentenlösungen.

Praxisbeispiel

Ein Großhändler für Sanitärtechnik mit 500 Mitarbeitenden erhält täglich rund 800 Lieferantenrechnungen als PDF. Die IT setzt Document Intelligence mit dem vortrainierten Rechnungsmodell ein, eine Logic App übergibt die erkannten Felder an das ERP. Belege mit niedriger Erkennungssicherheit landen zur Prüfung in einer Queue der Buchhaltung. Die Ressource läuft in einer EU-Region mit Private Endpoint und Zugriff per Managed Identity.

Worauf sollte man achten?

  • Verwende in Doku und Ausschreibungen den aktuellen Namen Foundry Tools, ältere Unterlagen sprechen von Cognitive Services oder Azure AI Services.
  • Setze keine abgekündigten Dienste wie LUIS, QnA Maker oder Personalizer mehr neu ein und plane deren Ablösung.
  • Kläre Datenschutz, Auftragsverarbeitung und Region vor dem Einsatz mit personenbezogenen Daten.
  • Nutze Entra-Authentifizierung und deaktiviere lokale Schlüssel, wo möglich.
  • Prüfe die Erkennungsqualität mit echten Beispieldaten und plane eine manuelle Nachkontrolle für unsichere Ergebnisse.

Lizenz & Verfügbarkeit

Nutzungsbasierte Abrechnung je Dienst (Transaktionen, Seiten, Zeichen, Audiostunden), viele Dienste mit kostenlosem Tarif F0. Für planbare Mengen bieten einige Dienste Commitment Tiers. Kein Bestandteil von Microsoft-365-Lizenzen, Abrechnung über das Azure-Abonnement. Stand: Oktober 2026.

Fazit

Foundry Tools liefern KI-Fähigkeiten per API, ohne eigenes Modelltraining. Achte auf den aktuellen Dienstkatalog, Region und Datenschutz.

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