Antes de configurar Claude Code con Microsoft Foundry, asegúrese de que tiene:
* Una suscripción de Azure con acceso a Microsoft Foundry
* Permisos RBAC para crear recursos e implementaciones de Microsoft Foundry
* Azure CLI instalado y configurado (opcional - solo necesario si no tiene otro mecanismo para obtener credenciales)
Si está implementando Claude Code para múltiples usuarios, [fije las versiones de su modelo](#4-pin-model-versions) antes de implementar.
Configuración
1. Aprovisionar recurso de Microsoft Foundry
Primero, cree un recurso de Claude en Azure:
1. Navegue al [portal de Microsoft Foundry](https://ai.azure.com/)
2. Cree un nuevo recurso, anotando el nombre de su recurso
3. Cree implementaciones para los modelos de Claude:
* Claude Opus
* Claude Sonnet
* Claude Haiku
2) Configurar credenciales de Azure
Claude Code admite dos métodos de autenticación para Microsoft Foundry. Elija el método que mejor se ajuste a sus requisitos de seguridad.
**Opción A: Autenticación por clave API**
1. Navegue a su recurso en el portal de Microsoft Foundry
2. Vaya a la sección **Endpoints and keys**
3. Copie **API Key**
4. Establezca la variable de entorno:
```bash theme={null}
export ANTHROPIC_FOUNDRY_API_KEY=your-azure-api-key
```
**Opción B: Autenticación de Microsoft Entra ID**
Cuando `ANTHROPIC_FOUNDRY_API_KEY` no está configurado, Claude Code utiliza automáticamente la [cadena de credenciales predeterminada](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/developer/javascript/sdk/authentication/credential-chains#defaultazurecredential-overview) del SDK de Azure.
Esto admite una variedad de métodos para autenticar cargas de trabajo locales y remotas.
En entornos locales, comúnmente puede usar Azure CLI:
```bash theme={null}
az login
```
Cuando se usa Microsoft Foundry, el comando `/logout` no está disponible ya que la autenticación se maneja a través de credenciales de Azure.
3. Configurar Claude Code
Establezca las siguientes variables de entorno para habilitar Microsoft Foundry:
```bash theme={null}
# Enable Microsoft Foundry integration
export CLAUDE_CODE_USE_FOUNDRY=1
# Azure resource name (replace {resource} with your resource name)
export ANTHROPIC_FOUNDRY_RESOURCE={resource}
# Or provide the full base URL:
# export ANTHROPIC_FOUNDRY_BASE_URL=https://{resource}.services.ai.azure.com/anthropic
```
4. Fijar versiones de modelo
Fije versiones de modelo específicas para cada implementación. Sin fijar, los alias de modelo como `sonnet` y `opus` se resuelven al valor predeterminado integrado de Claude Code para Foundry, que puede estar rezagado con respecto a la versión más reciente y es posible que aún no esté disponible en su cuenta. Foundry no tiene verificación de modelo de inicio, por lo que las solicitudes fallan cuando el valor predeterminado no está disponible. Cuando cree implementaciones de Azure, seleccione una versión de modelo específica en lugar de "actualizar automáticamente a la última".
Establezca las variables de modelo para que coincidan con los nombres de implementación que creó en el paso 1.
Sin `ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL`, el alias `opus` en Foundry se resuelve a Opus 4.6. Establézcalo en el ID de Opus 4.8 para usar el modelo más reciente:
```bash theme={null}
export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL='claude-opus-4-8'
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL='claude-sonnet-5'
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL='claude-haiku-4-5'
```
Las tareas en segundo plano, como la generación de títulos de sesión, utilizan el modelo pequeño/rápido, normalmente un modelo de clase Haiku. En Foundry, Claude Code establece por defecto esto al modelo principal porque no todas las cuentas tienen una implementación de Haiku. Para usar Haiku para tareas en segundo plano, establezca `ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL` en una implementación de Haiku que esté disponible en su cuenta, como se muestra arriba.
Para los ID de modelos actuales y heredados, consulte [Descripción general de modelos](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview). Consulte [Configuración de modelo](/es/model-config#pin-models-for-third-party-deployments) para la lista completa de variables de entorno.
[Prompt caching](/es/prompt-caching) está habilitado automáticamente. Para solicitar un TTL de caché de 1 hora en lugar del predeterminado de 5 minutos, establezca la siguiente variable; las escrituras de caché con un TTL de 1 hora se facturan a una tasa más alta:
```bash theme={null}
export ENABLE_PROMPT_CACHING_1H=1
```
5. Ejecutar Claude Code
Con las variables de entorno configuradas, inicie Claude Code desde su directorio de proyecto:
```bash theme={null}
claude
```
Claude Code lee `CLAUDE_CODE_USE_FOUNDRY` y las otras variables de Foundry del entorno y se conecta a su recurso de Azure en el primer mensaje. A diferencia de Bedrock y Vertex AI, Foundry no tiene un asistente de configuración interactivo, por lo que las variables de entorno en los pasos 3 y 4 son la única ruta de configuración.
Configuración de RBAC de Azure
Los roles predeterminados `Azure AI User` y `Cognitive Services User` incluyen todos los permisos necesarios para invocar modelos de Claude.
Para permisos más restrictivos, cree un rol personalizado con lo siguiente:
```json theme={null}
{
"permissions": [
{
"dataActions": [
"Microsoft.CognitiveServices/accounts/providers/*"
]
}
]
}
```
Para más detalles, consulte la [documentación de RBAC de Microsoft Foundry](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/concepts/rbac-azure-ai-foundry).
Solución de problemas
Si recibe un error "Failed to get token from azureADTokenProvider: ChainedTokenCredential authentication failed":
* Configure Entra ID en el entorno, o establezca `ANTHROPIC_FOUNDRY_API_KEY`.
Recursos adicionales
* [Documentación de Microsoft Foundry](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/what-is-azure-ai-foundry)
* [Modelos de Microsoft Foundry](https://ai.azure.com/explore/models)
* [Precios de Microsoft Foundry](https://azure.microsoft.com/en-us/pricing/details/ai-foundry/)