迁移指南从 Azure OpenAI
从只用 Azure OpenAI,到把 Azure 作为你的提供商之一
Azure OpenAI 在你的 Azure 订阅上运行 OpenAI 模型,受你的企业协议和 Azure 内容筛选器约束。INFRO 保留这一切:它用你的密钥调用你的资源。改变的是你的应用改为调用 INFRO,INFRO 可以从 Azure 故障转移到 OpenAI 或其他提供商,在调用之前执行预算,并记录每个请求的成本。
Microsoft Foundry Models 中的 Azure OpenAI;自 2025 年 8 月起,v1 API 不再需要 api-version
INFRO 账号可自助开通。 模型目录、文档和 API 契约已公开,网关已部署,v1 之后的所有功能都标注为“后续”。 套餐与试用
现状
命名
Microsoft 的文档现在称其为 Microsoft Foundry Models 中的 Azure OpenAI;该平台原名 Azure AI Foundry,现为 Microsoft Foundry。
v1 API
自 2025 年 8 月起,/openai/v1/ 路径不再需要 api-version,可以直接使用普通的 OpenAI 客户端。它还通过相同的 chat completions 语法提供由 Azure 销售的其他 Foundry 模型。
INFRO 调用什么
https://{resource}.openai.azure.com/openai/v1,使用资源的 api-key。发送的 model 是你的部署名称,来自连接的模型映射,否则使用模型名称。Responses 请求原样发送到 Azure。
如果 Azure 是你唯一的提供商,而你的控制措施已经在 Azure 中,网关可能增益不大。如果符合以下任意一条,就继续使用 Azure。
- 你只使用 Entra ID,并且资源上禁用了密钥。INFRO 的 Azure 连接使用资源的 API 密钥。
- 一切都必须留在你的 Azure 租户或某个数据区域内。INFRO 运行在你的应用与 Azure 之间的 Cloudflare 网络上;数据驻留在路线图上。
- 你使用 Azure 的评估、已存储的补全、后台 Responses,或 Assistants 和 Realtime API。INFRO 不提供这些。
- Azure 是你唯一的提供商,而且 Azure Monitor 已经能回答你关于成本的问题。
需要的修改,每项一行。未在此列出的内容都保持不变。
| Azure OpenAI | INFRO | |
|---|---|---|
| 基础 URL | https://{resource}.openai.azure.com/openai/v1/ 或 /openai/deployments/{name}/...?api-version=。 | https://api.infro.io/v1 |
| 凭据 | api-key,或 Entra ID bearer 令牌。 | 一个 INFRO 网关密钥。INFRO 将资源名称和密钥作为一个连接持有,加密封存。 |
| 模型 ID | 你的部署名称,例如 gpt-prod。 | openai/gpt-5.6-terra;连接将其映射到 gpt-prod。或者使用路由规则名称。 |
| 字段 | user、metadata、store;响应中的 content_filter_results。 | metadata { user_id, session_id, tags } 由 INFRO 记录,不会转发。Azure 的内容筛选器仍在你的资源上运行。 |
之前 · Azure OpenAI v1
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://my-company.openai.azure.com/openai/v1/",
apiKey: process.env.AZURE_OPENAI_API_KEY,
});
await client.chat.completions.create({
model: "gpt-prod", // deployment name
messages: [{ role: "user", content: "Hello" }],
});之后 · INFRO
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api.infro.io/v1",
apiKey: process.env.INFRO_API_KEY,
});
await client.chat.completions.create({
// A route: Azure deployment first, OpenAI second
model: "gpt-prod",
messages: [{ role: "user", content: "Hello" }],
});模型映射中的部署
在 Azure 连接上,将 openai/gpt-5.6-terra 映射到你的部署 gpt-prod。未映射的模型会以其自身名称作为部署名称发送。
内容筛选器继续生效
Azure 在你的资源上应用你的筛选器。被 Azure 拒绝的请求遵循路由规则的 moderation 规则:返回拒绝结果,或者按你的选择故障转移到下一个目标。
多个资源
将每个 Azure 资源(每个区域或数据区域一个)作为单独的连接接入,路由规则就可以在尝试其他提供商之前先在它们之间故障转移。
Azure OpenAI 的对象与 INFRO 的对照,依据 2026年10月19日 阅读的 Azure OpenAI 公开文档,并已按网关实际实现的内容核对。 有一行显示 INFRO 没有对应项。
| Azure OpenAI | 它在那里的作用 | 在 INFRO 中 |
|---|---|---|
| 资源和密钥不同 | 一个使用密钥或 Entra ID 的 Azure OpenAI 资源。 | 一个包含资源名称和密钥的 Azure 连接,加密封存。不支持 Entra ID。 |
| 部署形式相同 | 每个模型的命名部署,带有部署类型。 | 一份从目录 ID 到你部署名称的模型映射。 |
| 故障转移不同 | 跨资源由你的应用负责。 | 跨 Azure 资源和其他提供商的路由规则,可按类型设置故障规则。 |
| 配额和 PTU不同 | 每个部署的每分钟 token 数;Provisioned Throughput。 | Azure 一侧不变。INFRO 增加在调用之前就拒绝的美元预算。 |
| 内容筛选器和 Prompt Shields形式相同 | 按资源配置,按部署挂载。 | 它们仍在你的资源上运行。如果需要,INFRO 可以在此之上叠加自己的护栏。 |
| 提示词缓存形式相同 | 自动前缀缓存、prompt_cache_key,较新模型上的显式断点。 | 按发送内容传给 Azure;缓存在 Azure 上进行。INFRO 增加了一个需主动开启的精确匹配响应缓存。 |
| Responses API不同 | 推荐使用;后台任务、已存储的响应。 | /v1/responses 原样发送到 Azure;previous_response_id 和 background 会被拒绝,因为 INFRO 不保存响应。 |
| 评估和已存储的补全无对应 | /openai/v1/evals、store 和 metadata。 | 无。 |
| 费用不同 | Azure Cost Management。 | 按项目、密钥、用户和标签统计的每请求预估成本。不与 Azure 计费对账。 |
这是我们对 Azure OpenAI 已发布文档的理解,而非试用或基准测试。如果我们理解有误,告诉我们,我们会修正那一行。
INFRO 不做的事
- 使用 Entra ID 或托管身份向 Azure 认证。
- 提供 Assistants、Realtime、评估、批处理或微调。
- 让流量留在你的 Azure 租户或某个数据区域内。
- 与 Azure 计费对账。
哪些无法迁移过来
- 切换之前的 Azure Monitor 指标和日志;它们留在 Azure 中。
- 已存储的补全和已存储的响应。
问题
- 我的 Azure 内容筛选器还会生效吗?
- 会。INFRO 调用的是你自己的资源,Azure 会像以前一样在那里应用其筛选器。
- 用量由谁向我收费?
- Microsoft,在你的 Azure 订阅上。INFRO 是订阅制,对模型支出加价 0%。
- 我可以在代码中保留部署名称吗?
- 可以。创建以你的部署命名的 INFRO 路由规则;调用方继续发送同样的
model。
和我们一起迁移,或自行迁移
迁移计划会在一次通话中把你的 Azure OpenAI 设置映射为 INFRO 的连接、路由规则和预算,并和你一起迁移第一个服务。你的提供商继续直接向你收费;INFRO 是一项订阅,对模型支出零加价。
来源
本页关于 Azure OpenAI 的每一项陈述都来自以下来源之一,阅读于 2026年10月19日。没有任何内容是从试用、基准测试或交谈中推断的。
- Microsoft Learn — API lifecycle and the v1 API阅读于 2026年10月19日
- Microsoft Learn — REST reference阅读于 2026年10月19日
- Microsoft Learn — Deployment types阅读于 2026年10月19日
- Microsoft Learn — Content filtering阅读于 2026年10月19日
- Microsoft Learn — Prompt caching阅读于 2026年10月19日