;
};
export const Experiment = ({flag, treatment, children}) => {
const VID_KEY = 'exp_vid';
const CONSENT_COUNTRIES = new Set(['AT', 'BE', 'BG', 'HR', 'CY', 'CZ', 'DK', 'EE', 'FI', 'FR', 'DE', 'GR', 'HU', 'IE', 'IT', 'LV', 'LT', 'LU', 'MT', 'NL', 'PL', 'PT', 'RO', 'SK', 'SI', 'ES', 'SE', 'RE', 'GP', 'MQ', 'GF', 'YT', 'BL', 'MF', 'PM', 'WF', 'PF', 'NC', 'AW', 'CW', 'SX', 'FO', 'GL', 'AX', 'GB', 'UK', 'AI', 'BM', 'IO', 'VG', 'KY', 'FK', 'GI', 'MS', 'PN', 'SH', 'TC', 'GG', 'JE', 'IM', 'CA', 'BR', 'IN']);
const fnv1a = s => {
let h = 0x811c9dc5;
for (let i = 0; i < s.length; i++) {
h ^= s.charCodeAt(i);
h += (h << 1) + (h << 4) + (h << 7) + (h << 8) + (h << 24);
}
return h >>> 0;
};
const bucket = (seed, vid) => fnv1a(fnv1a(seed + vid) + '') % 10000 < 5000 ? 'control' : 'treatment';
const [decision] = useState(() => {
const params = new URLSearchParams(location.search);
const preBucketed = document.documentElement.dataset['gb_' + flag.replace(/-/g, '_')];
const force = params.get('gb-force');
if (force) {
for (const p of force.split(',')) {
const [k, v] = p.split(':');
if (k === flag) return {
variant: v || 'treatment',
track: false
};
}
}
if (navigator.globalPrivacyControl) {
return {
variant: 'control',
track: false
};
}
const prefsMatch = document.cookie.match(/(?:^|; )anthropic-consent-preferences=([^;]+)/);
if (prefsMatch) {
try {
if (JSON.parse(decodeURIComponent(prefsMatch[1])).analytics !== true) {
return {
variant: 'control',
track: false
};
}
} catch {
return {
variant: 'control',
track: false
};
}
} else {
const country = params.get('country')?.toUpperCase() || (document.cookie.match(/(?:^|; )cf_geo=([A-Z]{2})/) || [])[1];
if (!country || CONSENT_COUNTRIES.has(country)) {
return {
variant: 'control',
track: false
};
}
}
let vid;
try {
const ajsMatch = document.cookie.match(/(?:^|; )ajs_anonymous_id=([^;]+)/);
if (ajsMatch) {
vid = decodeURIComponent(ajsMatch[1]).replace(/^"|"$/g, '');
} else {
vid = localStorage.getItem(VID_KEY);
if (!vid) {
vid = crypto.randomUUID();
}
document.cookie = `ajs_anonymous_id=${vid}; domain=.claude.com; path=/; Secure; SameSite=Lax; max-age=31536000`;
}
try {
localStorage.setItem(VID_KEY, vid);
} catch {}
} catch {
return {
variant: 'control',
track: false
};
}
const variant = preBucketed === '1' ? 'treatment' : preBucketed === '0' ? 'control' : bucket(flag, vid);
return {
variant,
track: true,
vid
};
});
useEffect(() => {
if (!decision.track) return;
fetch('https://api.anthropic.com/api/event_logging/v2/batch', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
'x-service-name': 'claude_code_docs'
},
body: JSON.stringify({
events: [{
event_type: 'GrowthbookExperimentEvent',
event_data: {
device_id: decision.vid,
anonymous_id: decision.vid,
timestamp: new Date().toISOString(),
experiment_id: flag,
variation_id: decision.variant === 'treatment' ? 1 : 0,
environment: 'production'
}
}]
}),
keepalive: true
}).catch(() => {});
}, []);
return decision.variant === 'treatment' ? treatment : children;
};
} />
## 필수 조건
Microsoft Foundry로 Claude Code를 구성하기 전에 다음을 확인하세요:
* Microsoft Foundry에 액세스할 수 있는 Azure 구독
* Microsoft Foundry 리소스 및 배포를 만들 수 있는 RBAC 권한
* Azure CLI 설치 및 구성(선택 사항 - 자격 증명을 얻을 다른 메커니즘이 없는 경우에만 필요)
Claude Code를 여러 사용자에게 배포하는 경우 Anthropic이 새 모델을 출시할 때 중단을 방지하기 위해 [모델 버전을 고정](#4-pin-model-versions)하세요.
## 설정
### 1. Microsoft Foundry 리소스 프로비저닝
먼저 Azure에서 Claude 리소스를 만듭니다:
1. [Microsoft Foundry 포털](https://ai.azure.com/)로 이동합니다
2. 새 리소스를 만들고 리소스 이름을 기록합니다
3. Claude 모델에 대한 배포를 만듭니다:
* Claude Opus
* Claude Sonnet
* Claude Haiku
### 2. Azure 자격 증명 구성
Claude Code는 Microsoft Foundry에 대해 두 가지 인증 방법을 지원합니다. 보안 요구 사항에 가장 적합한 방법을 선택하세요.
**옵션 A: API 키 인증**
1. Microsoft Foundry 포털에서 리소스로 이동합니다
2. **엔드포인트 및 키** 섹션으로 이동합니다
3. **API 키**를 복사합니다
4. 환경 변수를 설정합니다:
```bash theme={null}
export ANTHROPIC_FOUNDRY_API_KEY=your-azure-api-key
```
**옵션 B: Microsoft Entra ID 인증**
`ANTHROPIC_FOUNDRY_API_KEY`가 설정되지 않으면 Claude Code는 자동으로 Azure SDK [기본 자격 증명 체인](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/developer/javascript/sdk/authentication/credential-chains#defaultazurecredential-overview)을 사용합니다.
이는 로컬 및 원격 워크로드를 인증하기 위한 다양한 방법을 지원합니다.
로컬 환경에서는 일반적으로 Azure CLI를 사용할 수 있습니다:
```bash theme={null}
az login
```
Microsoft Foundry를 사용할 때 `/login` 및 `/logout` 명령은 Azure 자격 증명을 통해 인증이 처리되므로 비활성화됩니다.
### 3. Claude Code 구성
Microsoft Foundry를 활성화하려면 다음 환경 변수를 설정합니다:
```bash theme={null}
# Microsoft Foundry 통합 활성화
export CLAUDE_CODE_USE_FOUNDRY=1
# Azure 리소스 이름 ({resource}를 리소스 이름으로 바꾸기)
export ANTHROPIC_FOUNDRY_RESOURCE={resource}
# 또는 전체 기본 URL 제공:
# export ANTHROPIC_FOUNDRY_BASE_URL=https://{resource}.services.ai.azure.com/anthropic
```
### 4. 모델 버전 고정
모든 배포에 대해 특정 모델 버전을 고정합니다. 고정하지 않고 모델 별칭(`sonnet`, `opus`, `haiku`)을 사용하면 Claude Code가 Foundry 계정에서 사용할 수 없는 최신 모델 버전을 사용하려고 시도하여 Anthropic이 업데이트를 출시할 때 기존 사용자가 중단될 수 있습니다. Azure 배포를 만들 때 "최신으로 자동 업데이트" 대신 특정 모델 버전을 선택합니다.
모델 변수를 1단계에서 만든 배포 이름과 일치하도록 설정합니다.
`ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL`이 없으면 Foundry의 `opus` 별칭은 Opus 4.6으로 확인됩니다. 최신 모델을 사용하려면 Opus 4.7 ID로 설정합니다:
```bash theme={null}
export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL='claude-opus-4-7'
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL='claude-sonnet-4-6'
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL='claude-haiku-4-5'
```
현재 및 레거시 모델 ID는 [모델 개요](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview)를 참조하세요. 전체 환경 변수 목록은 [모델 구성](/ko/model-config#pin-models-for-third-party-deployments)을 참조하세요.
[Prompt caching](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-caching)은 자동으로 활성화됩니다. 기본 5분 대신 1시간 캐시 TTL을 요청하려면 다음 변수를 설정합니다. 1시간 TTL로 캐시 쓰기는 더 높은 요금으로 청구됩니다:
```bash theme={null}
export ENABLE_PROMPT_CACHING_1H=1
```
## Azure RBAC 구성
`Azure AI User` 및 `Cognitive Services User` 기본 역할에는 Claude 모델을 호출하는 데 필요한 모든 권한이 포함됩니다.
더 제한적인 권한의 경우 다음을 포함하는 사용자 지정 역할을 만듭니다:
```json theme={null}
{
"permissions": [
{
"dataActions": [
"Microsoft.CognitiveServices/accounts/providers/*"
]
}
]
}
```
자세한 내용은 [Microsoft Foundry RBAC 설명서](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/concepts/rbac-azure-ai-foundry)를 참조하세요.
## 문제 해결
"Failed to get token from azureADTokenProvider: ChainedTokenCredential authentication failed" 오류가 발생하면:
* 환경에서 Entra ID를 구성하거나 `ANTHROPIC_FOUNDRY_API_KEY`를 설정합니다.
## 추가 리소스
* [Microsoft Foundry 설명서](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/what-is-azure-ai-foundry)
* [Microsoft Foundry 모델](https://ai.azure.com/explore/models)
* [Microsoft Foundry 가격](https://azure.microsoft.com/en-us/pricing/details/ai-foundry/)