Attacher une ressource facturable à un ensemble de compétences dans Recherche Azure AI

Si vous utilisez des compétences intégrées pour l'enrichissement AI dans Recherche Azure AI, vous pouvez enrichir gratuitement un petit nombre de documents, jusqu'à 20 transactions par index par jour. Pour les charges de travail plus volumineuses ou plus fréquentes, vous devez attacher une ressource Microsoft Foundry facturable à votre skillset.

Recherche Azure AI utilise des ressources dédiées hébergées en interne pour exécuter des compétences intégrées soutenues par Foundry Tools et nécessite une ressource Foundry uniquement à des fins de facturation. L’exception est la compétence Azure Content Understanding qui utilise votre ressource pour la facturation et le traitement.

Une ressource Foundry permet d’accéder à plusieurs services dans Foundry Tools. Lorsque vous le spécifiez dans un ensemble de compétences, Microsoft peut vous facturer l’utilisation des services suivants :

• Azure Vision dans Foundry Tools pour l’analyse d’images, la reconnaissance optique de caractères (OCR) et les incorporations modales.
• Azure Language in Foundry Tools pour la détection de langue, la reconnaissance d’entité, l’analyse des sentiments et l’extraction d’expressions clés.
• Azure Translator dans Foundry Tools pour la traduction de texte automatique.

Le traitement de l’ensemble de compétences est facturé au service sous-jacent de chaque compétence. Recherche Azure AI consolide les frais liés aux outils Foundry dans une seule ressource Foundry. Par exemple, si vous utilisez les compétences Image Analysis et Language Detection, les frais de Azure Vision et Azure Language apparaissent sur la même facture pour votre ressource Foundry. Toutes les autres ressources sont facturées indépendamment.

Pour attacher une ressource Foundry, fournissez les informations de connexion dans l’ensemble de compétences. Vous pouvez utiliser une approche basée sur des clés ou sans clé.

Conditions préalables

• Connectivité sur un point de terminaison public, sauf si votre service de recherche répond à la date de création, au niveau et à la région requises pour les connexions privées à une ressource Foundry.

• Ressource Foundry avec le type d’API AIServices. Vous pouvez vérifier le type d'API sur la page Overview de la ressource dans le portail Azure :

  

Facturation par le biais d’une connexion sans clé

Vous pouvez utiliser une identité managée et des autorisations pour attacher une ressource Foundry. L’avantage de cette approche est que la facturation est sans clé et n’a pas de conditions de région.

Comme pour les clés, les détails que vous fournissez sur la ressource sont utilisés pour la facturation, et non pour les connexions. Toutes les demandes d’API effectuées par Recherche Azure AI à Foundry Tools pour le traitement des compétences intégrées restent internes et gérées par Microsoft.

Pour facturer par le biais d’une connexion sans clé :

1. Sur votre service Recherche Azure AI, configurer une identité managée. Les identités gérées par le système et gérées par l'utilisateur sont prises en charge.

2. Sur votre ressource Foundry, attribuez le rôle d’utilisateur Cognitive Services à l’identité managée de votre service de recherche.

3. Configurez un ensemble de compétences pour utiliser l’identité managée. Vous pouvez utiliser le portail Azure, la dernière version stable de Skillsets - Créer ou mettre à jour (API REST) ou un package Kit de développement logiciel (SDK) Azure qui fournit la syntaxe.

   • @odata.type est toujours #Microsoft.Azure.Search.AIServicesByIdentity.

   • subdomainUrl est le point de terminaison de votre ressource Foundry. Vous pouvez utiliser le format https://<resource-name>.services.ai.azure.com ou https://<resource-name>.cognitiveservices.azure.com, qui sont tous deux disponibles sur la page Keys et Endpoint dans le portail Azure.

   • D’autres propriétés sont spécifiques au type d’identité managée, comme indiqué dans les exemples d’API REST suivants.

   • Identité gérée assignée par le système
   • Identité gérée assignée par l’utilisateur

   Voici un exemple de configuration d’ensemble de compétences pour une identité managée affectée par le système. Dans ce scénario, vous devez définir identity sur null.

   POST https://[service-name].search.windows.net/skillsets/[skillset-name]?api-version=2026-04-01
   api-key: [admin-key]
   Content-Type: application/json
   
   {
     "name": "my-skillset",
     "skills": [
       // Skills definition goes here
     ],
     "cognitiveServices": {
       "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.AIServicesByIdentity",
       "description": "A sample configuration for a system-assigned managed identity.",
       "subdomainUrl": "https://[resource-name].services.ai.azure.com",
       "identity": null
     }
   }
   

Facturation par le biais d’une clé de ressource

Par défaut, Recherche Azure AI facture les transactions en utilisant la clé d'une ressource Foundry. Cette approche est généralement disponible. Vous pouvez utiliser le portail Azure, une version stable de l’API REST ou un Kit de développement logiciel (SDK) Azure équivalent pour ajouter la clé à un ensemble de compétences.

Il existe deux types de clés pris en charge :

• #Microsoft.Azure.Search.CognitiveServicesByKey appelle le point de terminaison régional.
• #Microsoft.Azure.Search.AIServicesByKey appelle le sous-domaine. Nous recommandons ce type, car il prend en charge les liens privés partagés et n’a pas de conditions régionales relatives au service de recherche.

Votre ressource Foundry doit se trouver dans la même région que votre service de recherche. Choisissez une région Recherche Azure AI qui fournit l’intégration Foundry Tools, indiquée par la colonne Enrichissement par IA. Pour plus d’informations sur l’exigence de la même région, consultez La façon dont la clé est utilisée.

Si vous ne spécifiez pas la cognitiveServices propriété, votre service de recherche tente d’utiliser les enrichissements gratuits disponibles pour votre indexeur chaque jour. L’exécution des compétences facturables s’arrête à 20 transactions par appel d’indexeur, et un message « Délai d’attente » s’affiche dans l’historique d’exécution de l’indexeur.

PUT https://[service-name].search.windows.net/skillsets/[skillset-name]?api-version=2026-04-01
api-key: [admin-key]
Content-Type: application/json
{
    "name": "my-skillset",
    "skills": 
    [
      // Skills definition goes here
    ],
    "cognitiveServices": {
        "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.AIServicesByKey",
        "description": "A sample configuration for key-based billing.",
        "subdomainUrl": "https://[resource-name].services.ai.azure.com",
        "key": "{your-billable-resource-key}"
    }
}

IConfigurationBuilder builder = new ConfigurationBuilder().AddJsonFile("appsettings.json");
IConfigurationRoot configuration = builder.Build();

string searchServiceUri = configuration["SearchServiceUri"];
string adminApiKey = configuration["SearchServiceAdminApiKey"];
string cognitiveServicesKey = configuration["CognitiveServicesKey"];

SearchIndexerClient indexerClient = new SearchIndexerClient(new Uri(searchServiceUri), new AzureKeyCredential(adminApiKey));

// Create the skills
Console.WriteLine("Creating the skills...");
OcrSkill ocrSkill = CreateOcrSkill();
MergeSkill mergeSkill = CreateMergeSkill();

// Create the skillset
Console.WriteLine("Creating or updating the skillset...");
List<SearchIndexerSkill> skills = new List<SearchIndexerSkill>();
skills.Add(ocrSkill);
skills.Add(mergeSkill);

SearchIndexerSkillset skillset = CreateOrUpdateDemoSkillSet(indexerClient, skills, cognitiveServicesKey);

Supprimer la clé

Les enrichissements sont des opérations facturables. Si vous n’avez plus besoin d’appeler Foundry Tools, suivez ces instructions pour supprimer la clé et empêcher l’utilisation de la ressource Foundry.

Sans la clé, l’ensemble de compétences rétablit l’allocation par défaut de 20 transactions gratuites par indexeur et par jour. L’exécution de compétences facturables s’arrête à 20 transactions et un message « Expiration du délai d’attente » s’affiche dans l’historique des exécutions de l’indexeur lorsque l’allocation est utilisée.

Utilisation de la clé

La facturation entre en vigueur lorsque les appels d’API à une ressource Foundry dépassent 20 appels d’API par indexeur par jour. Vous pouvez réinitialiser l’indexeur pour réinitialiser le nombre d’API.

Les connexions sans clé et basées sur des clés sont utilisées pour la facturation, mais pas pour les connexions liées aux opérations d’enrichissement.

Pour les connexions basées sur des clés, un service de recherche se connecte sur le réseau interne à une ressource Foundry située dans la même région physique. La plupart des régions qui offrent Recherche Azure AI offrent également d’autres services Azure. Si vous essayez d’enrichir l’IA dans une région qui n’a pas les deux services, vous voyez ce message : « La clé fournie n’est pas une clé de type CognitiveServices valide pour la région de votre service de recherche ».

Pour les connexions sans clé, un service de recherche s’authentifie à l’aide de son identité et de son attribution de rôle et cible une ressource Foundry. La ressource est spécifiée comme URI entièrement qualifié et l’URI inclut un sous-domaine unique.

Les indexeurs peuvent être configurés pour s’exécuter dans un environnement d’exécution privé pour un traitement dédié à l’aide uniquement des nœuds de recherche de votre propre service de recherche. Même si vous utilisez un environnement d'exécution privée, Recherche Azure AI utilise toujours ses ressources approvisionnées en interne pour effectuer tous les enrichissements de compétences.

Conditions requises pour la connexion publique

En fonction de la création de votre service de recherche, de son niveau tarifaire et de sa région, la facturation de compétences intégrées peut nécessiter une connexion publique de Recherche Azure AI à votre ressource Foundry. La désactivation de l'accès au réseau public perturbe la facturation dans certains scénarios. Passez en revue les conditions requises pour les connexions via une liaison privée partagée pour déterminer si votre service de recherche nécessite une connexion publique.

Si vous ne pouvez pas utiliser le réseau public, vous pouvez configurer une compétence d'API web Custom web implémentée avec une fonction Azure qui prend en charge les points de terminaison private et ajoutez votre ressource Foundry au même réseau virtuel. Dans ce scénario, vous pouvez appeler votre ressource Foundry directement à partir d'une compétence personnalisée à l’aide de points de terminaison privés.

Cas spéciaux des exigences clés

Custom Entity Lookup est mesuré par Recherche Azure AI, mais nécessite une clé de ressource Foundry pour déverrouiller les transactions au-delà de 20 par indexeur par jour. Pour cette compétence uniquement, la clé de ressource débloque le nombre de transactions, mais n’est pas liée à la facturation.

Enrichissements gratuits

L’enrichissement par IA offre une petite quantité de traitement gratuit d’enrichissements facturables afin que vous puissiez effectuer des exercices courts sans avoir à attacher une ressource externe. Les enrichissements gratuits sont de 20 documents par indexeur par jour. Vous pouvez réinitialiser l’indexeur pour réinitialiser le compteur si vous souhaitez répéter un exercice.

Certains enrichissements sont toujours gratuits :

• Les compétences de l’utilitaire qui n’appellent pas les outils Foundry (à savoir les compétences conditionnelles, extraction de documents, shaper, fusion de texte et fractionnement de texte ) ne sont pas facturables.

• L’extraction de texte à partir de documents PDF et d’autres fichiers d’application n’est pas facturable. L’extraction de texte, qui se produit pendant le craquage de document, n’est pas un enrichissement par IA, mais elle se produit lors de l’enrichissement par IA et est donc notée ici.

Enrichissements facturables

Lors de l’enrichissement par IA, Recherche Azure AI appelle des API pour les compétences intégrées basées sur Azure Vision, Azure Language et Azure Translator.

Les compétences intégrées facturables qui effectuent des appels back-end à des services externes sont les suivantes :

• Liaison d’entités
• Reconnaissance d’entité
• Analyse d’images
• Extraction d’expressions clés
• Détection de langue
• OCR
• Détection des informations d’identification personnelle (PII)
• Sentiment
• Traduction de texte
• Incorporations multimodales d’Azure Vision (préversion)

Un vectoriseur au moment de la requête soutenu par le modèle d’incorporation multimodale Azure Vision est également un enrichissement facturable.

L’extraction d’images est une opération de Recherche Azure AI qui se produit lorsque les documents sont craqués avant l’enrichissement. L’extraction d’images est facturable sur tous les niveaux tarifaires, à l’exception de 20 extractions quotidiennes gratuites sur le niveau gratuit. Les coûts d’extraction d’images s’appliquent aux fichiers image à l’intérieur d’objets blob, aux images incorporées dans d’autres fichiers (fichiers PDF et autres fichiers d’application) et aux images extraites à l’aide de l’extraction de documents. Pour connaître la tarification de l’extraction d’images, consultez la page de tarification Recherche Azure AI.

Exemple : Estimer les coûts

Les prix indiqués dans cette section sont hypothétiques et utilisés pour illustrer le processus d’estimation. Vos coûts pourraient être inférieurs. Pour connaître le prix réel des transactions, consultez la tarification des outils Foundry.

Pour estimer les coûts associés à l’indexation Recherche Azure AI, commencez par une idée de l’apparence d’un document moyen afin de pouvoir exécuter des nombres. Par exemple, vous pouvez estimer les points suivants :

• 1 000 PDF
• Six pages chacune
• Une image par page (6 000 images)
• 3 000 caractères par page

Prenons un pipeline se composant d’un craquage de document PDF, d’une extraction d’images et de texte, d’une reconnaissance optique de caractères (OCR) d’images, et d’une reconnaissance d’entités d’organisations.

1. Pour le traitement de document avec texte et images, l’extraction de texte est actuellement gratuite. Pour 6 000 images, supposez un prix de 1 USD pour chaque tranche de 1 000 images extraites. C’est un coût de 6,00 $ pour cette étape.

2. Pour l’OCR de 6 000 images en anglais, la compétence cognitive OCR utilise le meilleur algorithme (DescribeText). En supposant un coût de 2,50 $ par 1 000 images à analyser, vous payez 15,00 $ pour cette étape.

3. Pour l’extraction d’entités, vous disposez d’un total de trois enregistrements de texte par page. Chaque enregistrement est de 1 000 caractères. Trois enregistrements de texte par page multipliés par 6 000 pages sont égales à 18 000 enregistrements texte. En supposant un coût de 2,00 $ par 1 000 enregistrements texte, cette étape coûterait 36,00 $.

En réunissant le tout, vous paierez environ 57,00 $ pour traiter 1 000 documents PDF de ce type avec les compétences décrites.

Contenu connexe

• Page de tarification de Recherche Azure AI
• Comment définir un ensemble de compétences
• Créer un ensemble de compétences (REST)
• Comment effectuer le mapping des champs enrichis