Es gibt Situationen, da ist die Cloud keine Option. Nicht, weil ich ihr misstraue oder Angst um meine Daten hätte – im Gegenteil, viele meiner Projekte laufen ganz selbstverständlich über Cloud-Dienste. Aber manchmal lassen es die Umstände einfach nicht zu: ein abgeschottetes Unternehmensnetzwerk, ein Kundenprojekt mit strengen Compliance-Regeln, ein Arbeitsplatz ohne durchgängige Internetverbindung. Genau hier kommt Foundry Local ins Spiel und eröffnet Möglichkeiten, die ich bislang so nicht hatte.

Stell dir vor, dein Computer ‒ dein Bildschirm, deine Maus, deine Tastatur ‒ könnte sprechen. Also: Nicht im Sinne eines sprechenden PC-Geists, aber fast so. Wenn du sagst: „Hey, überprüfe die neuesten Fehlermeldungen im Dashboard, öffne das Ticket-Tool, trag die Daten ein, und schicke den Bericht raus“ ‒ und das passiert alles automatisch. Ohne dass du manuell klickst, kopierst oder zwischen Apps wechselst. Genau das bringt Microsofts neues Computer Use Tool (Preview) im Azure AI Foundry Agent Service mit sich.

Stell dir vor, du baust eine Anwendung, die auf Azure OpenAI setzt. Mal ist die Auslastung eher gemütlich, mal schießen die Anfragen durch die Decke. Genau in solchen Momenten zeigt sich, ob dein Setup robust genug ist, um nicht ins Wanken zu geraten. Und genau hier kommt das Thema Spillover Traffic Management ins Spiel. Vor allem dann, wenn du Provisioned Throughput Units (PTUs) im Einsatz hast, lohnt sich ein genauer Blick, denn Spillover kann dir richtig Arbeit und Kopfschmerzen ersparen.

Azure Speech Service ist ein spezialisierter Suite-Dienst für Sprache — also hochwertige Speech-to-Text (ASR), Text-to-Speech (TTS), Speech-Translation, Diarisierung/Speaker-ID und stark anpassbare Stimmen. gpt-4o Realtime Preview ist ein generatives multimodales LLM mit Echtzeit-Audio-Fähigkeiten („speech in → speech out“): also ein Modell, das Sprache versteht und unmittelbar generative Antworten (Text oder Audio) erzeugt — ideal für dialogische, konversationsgetriebene Anwendungen.

Es gibt inzwischen so viele KI-Modelle über Azure OpenAI – da den Überblick zu behalten, kann ganz schön herausfordernd sein. Aber keine Sorge, ich erkläre dir in diesem Beitrag alles Schritt für Schritt, verständlich und anschaulich. Von GPT-3.5 über o-Serien, GPT-4-Reihe bis hin zu GPT-5, Audio- und Bildmodellen – und sogar dem Modellrouter. Außerdem zeige ich dir, welche Modelle für welche Use Cases am besten geeignet sind.!