Claude su Amazon Bedrock (Opus 4.6 e precedenti)

Chiamare Claude tramite Bedrock differisce leggermente da come chiameresti Claude direttamente sulla Claude API. Questa guida ti accompagna nel completamento di una chiamata API a Claude su Bedrock utilizzando uno dei client SDK di Anthropic.

Nota che questa guida presuppone che tu abbia già registrato un account AWS e configurato l'accesso programmatico.

Installa e configura la AWS CLI

1. Installa una versione della AWS CLI pari o successiva alla versione 2.13.23.
2. Configura le tue credenziali AWS utilizzando il comando AWS configure (consulta Configure the AWS CLI) oppure trova le tue credenziali navigando su "Command line or programmatic access" all'interno della tua dashboard AWS e seguendo le indicazioni nella finestra modale.
3. Verifica che le tue credenziali funzionino:

aws sts get-caller-identity

Installa un SDK per accedere a Bedrock

Gli SDK client di Anthropic supportano Bedrock. Puoi anche utilizzare direttamente un SDK AWS come boto3.

pip install -U "anthropic[bedrock]"

Accedere a Bedrock

Sottoscrivi i modelli Anthropic

Vai su AWS Console > Bedrock > Model Access e richiedi l'accesso ai modelli Anthropic. Nota che la disponibilità dei modelli Anthropic varia in base alla regione. Consulta la documentazione AWS per le informazioni più aggiornate.

ID dei modelli API

I termini del ciclo di vita (Deprecato, Ritirato) sono definiti in Deprecazioni dei modelli. Le date del ciclo di vita sulle piattaforme gestite da partner sono stabilite dal partner e possono differire dal calendario della Claude API. Per la data di ritiro attuale di qualsiasi modello su Amazon Bedrock, consulta la pagina sul ciclo di vita dei modelli di Amazon Bedrock.

AWS offre i modelli Claude più recenti tramite la "cross-region inference" (inferenza tra regioni) anziché tramite throughput on-demand. Per questi modelli, una richiesta che passa l'ID del modello base fallisce con un errore HTTP 400 come il seguente:

Invocation of model ID anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0 with on-demand throughput isn't supported. Retry your request with the ID or ARN of an inference profile that contains this model.

Per invocare questi modelli, passa un "inference profile" (profilo di inferenza) invece dell'ID del modello base. L'ID del profilo di inferenza è l'ID del modello base con un prefisso tratto da una colonna contrassegnata con "Sì" nella tabella seguente, ad esempio us.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0. Puoi anche passare l'ARN completo del profilo di inferenza, nella forma arn:aws:bedrock:{region}:{account-id}:inference-profile/{inference-profile-id}. Per l'elenco ufficiale di AWS dei profili di inferenza disponibili, consulta Supported Regions and models for inference profiles. Per scoprire come i prefissi influenzano l'instradamento e i prezzi, consulta la sezione Endpoint globali e regionali.

Elenca i modelli disponibili

Gli esempi seguenti mostrano come stampare un elenco di tutti i modelli Claude disponibili tramite Bedrock:

import boto3

bedrock = boto3.client(service_name="bedrock")
response = bedrock.list_foundation_models(byProvider="anthropic")

for summary in response["modelSummaries"]:
    print(summary["modelId"])

Effettuare richieste

Gli esempi seguenti mostrano come generare testo da Claude su Bedrock:

from anthropic import AnthropicBedrock

client = AnthropicBedrock(
    # Autenticati fornendo le chiavi qui sotto oppure usa i provider di credenziali AWS predefiniti, ad esempio
    # usando ~/.aws/credentials o le variabili d'ambiente "AWS_SECRET_ACCESS_KEY" e "AWS_ACCESS_KEY_ID".
    aws_access_key="<access key>",
    aws_secret_key="<secret key>",
    # Le credenziali temporanee possono essere usate con aws_session_token.
    # Maggiori informazioni su https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_credentials_temp.html.
    aws_session_token="<session_token>",
    # aws_region cambia la regione AWS a cui viene inviata la richiesta. Se non viene fornita, l'SDK legge
    # AWS_REGION / AWS_DEFAULT_REGION, poi la regione configurata per la sessione boto3 o il profilo AWS
    # (incluso ~/.aws/config), e solleva ValueError se non è possibile risolvere alcuna regione.
    aws_region="us-west-2",
)

message = client.messages.create(
    model="global.anthropic.claude-opus-4-6-v1",
    max_tokens=256,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello, world"}],
)
print(message.content)

Consulta i client SDK per maggiori dettagli e la documentazione ufficiale di Bedrock.

Autenticazione con bearer token

Puoi autenticarti con Bedrock utilizzando i "bearer token" (token al portatore) invece delle credenziali AWS. Questo è utile negli ambienti aziendali in cui i team hanno bisogno di accedere a Bedrock senza gestire credenziali AWS, ruoli IAM o autorizzazioni a livello di account.

L'approccio più semplice consiste nell'impostare la variabile d'ambiente AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK, che l'SDK rileva automaticamente quando risolve le credenziali dall'ambiente.

Per fornire un token in modo programmatico:

from anthropic import AnthropicBedrock

client = AnthropicBedrock(
    api_key="your-bearer-token",
    aws_region="us-west-2",
)

message = client.messages.create(
    model="us.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(message.content)

Registrazione delle attività

Bedrock fornisce un servizio di registrazione delle invocazioni che ti consente di registrare i prompt e i completamenti associati al tuo utilizzo.

Anthropic consiglia di registrare la tua attività almeno su base continuativa di 30 giorni per comprendere la tua attività e indagare su eventuali usi impropri.

Supporto delle funzionalità

Per l'elenco completo delle funzionalità con la disponibilità su Amazon Bedrock, consulta la Panoramica delle funzionalità.

Principali funzionalità supportate

• Messages API
• Prompt caching (cache dei prompt)
• Thinking (ragionamento)
• Tool use (uso degli strumenti), inclusi lo strumento Bash, lo strumento Computer use, lo strumento Memory e lo strumento Text editor
• Citazioni
• Structured outputs (output strutturati), per i modelli indicati nella nota su Amazon Bedrock nella relativa sezione Compatibilità

Funzionalità non supportate

• Sorgenti di input (sorgenti URL per immagini e documenti, Files API)
• Strumenti lato server (esecuzione di codice, ricerca web, web fetch, advisor)
• Infrastruttura per agenti (Agent Skills, connettore MCP, chiamata programmatica degli strumenti)
• Endpoint API (Message Batches, Models, Admin, Compliance, Usage and Cost)
• Claude Managed Agents
• Fallback lato server (il parametro fallbacks; usa invece il pattern di fallback lato client)
• Cache dei prompt automatica (il campo cache_control di primo livello; usa invece i breakpoint di cache espliciti)
• Toolset Computer use e browser use (computer_toolset_20260801 e browser_toolset_20260801 non sono attualmente disponibili su Amazon Bedrock; le versioni beta dello strumento computer use rimangono disponibili)

Supporto PDF su Bedrock

Il supporto PDF è disponibile su Bedrock sia tramite la Converse API sia tramite la InvokeModel API. Per informazioni dettagliate sulle capacità e le limitazioni dell'elaborazione dei PDF, consulta Supporto PDF su Amazon Bedrock.

Considerazioni importanti per gli utenti della Converse API:

• L'analisi visiva dei PDF (grafici, immagini, layout) richiede che le citazioni siano abilitate
• Senza citazioni, è disponibile solo l'estrazione di testo di base
• Per un controllo completo senza citazioni forzate, usa la InvokeModel API

Messaggi di sistema a metà conversazione su Bedrock

I messaggi di sistema a metà conversazione sono disponibili tramite la InvokeModel API per Claude Fable 5.1, Claude Fable 5, Claude Opus 5.5, Claude Opus 5, Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 5.5 e Claude Haiku 5.5. Come descritto nella nota in ID dei modelli API, queste richieste sono servite dalla stessa infrastruttura dell'endpoint Claude in Amazon Bedrock. Non è richiesto alcun header beta per i messaggi di sistema a metà conversazione. Questa funzionalità non è disponibile su Claude Sonnet 5. Utilizza invece il campo system di primo livello. Non è disponibile per i modelli versionati tramite ARN nella tabella dei modelli in questa pagina.

Un messaggio role: "system" può anche impostare output_config.effort per modificare l'effort a metà conversazione su Claude Fable 5.1 e Claude Opus 5.5. Questa funzionalità è in beta: aggiungi mid-conversation-output-config-2026-07-01 all'array anthropic_beta nel corpo della richiesta. Senza quel valore, oppure su Claude Fable 5, Claude Opus 5 o Claude Opus 4.8, la richiesta restituisce un errore 400: messages.N.output_config: Extra inputs are not permitted. Nell'errore, N è l'indice del messaggio system in messages.

Per gli utenti della Converse API: la Converse API accetta istruzioni di sistema tramite il suo parametro system di primo livello. Per aggiungere istruzioni di sistema a metà conversazione, utilizza la InvokeModel API.

Finestra di contesto

Claude Fable 5.1, Claude Fable 5, Claude Opus 5.5, Claude Opus 5, Claude Opus 4.8, Claude Opus 4.7, Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 5.5, Claude Sonnet 5, Claude Sonnet 4.6 e Claude Haiku 5.5 hanno una "context window" (finestra di contesto) da 1M di token su Amazon Bedrock. Gli altri modelli Claude, inclusi Sonnet 4.5 (deprecato) e Sonnet 4 (deprecato), hanno una finestra di contesto da 200k token.

Bedrock limita i payload delle richieste a 20 MB. Quando invii documenti di grandi dimensioni o molte immagini, potresti raggiungere questo limite prima del limite di token.

Endpoint globali e regionali

A partire da Claude Sonnet 4.5 e tutti i modelli futuri, Bedrock offre due tipi di endpoint:

• Endpoint globali: instradamento dinamico per la massima disponibilità
• Endpoint regionali: instradamento dei dati garantito attraverso specifiche regioni geografiche

Gli endpoint regionali prevedono un sovrapprezzo del 10% rispetto agli endpoint globali.

Quando usare ciascuna opzione

Endpoint globali (consigliati):

• Forniscono la massima disponibilità e uptime
• Instradano dinamicamente le richieste verso regioni con capacità disponibile
• Nessun sovrapprezzo
• Ideali per applicazioni in cui la residenza dei dati è flessibile

Endpoint regionali (CRIS):

• Instradano il traffico attraverso regioni geografiche specifiche
• Necessari per requisiti di residenza dei dati e conformità
• Disponibili per Stati Uniti, UE, Giappone e Asia-Pacifico
• Il sovrapprezzo del 10% riflette i costi infrastrutturali per la capacità regionale dedicata

Implementazione

Utilizzo degli endpoint globali (predefinito per Opus 4.6, Sonnet 4.6 e Sonnet 4.5 (deprecato)):

Gli ID dei modelli per Claude Opus 4.6, Sonnet 4.6 e Sonnet 4.5 (deprecato) includono già il prefisso global.:

from anthropic import AnthropicBedrock

client = AnthropicBedrock(aws_region="us-west-2")

message = client.messages.create(
    model="global.anthropic.claude-opus-4-6-v1",
    max_tokens=256,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello, world"}],
)

Utilizzo degli endpoint regionali (CRIS):

Per utilizzare gli endpoint regionali, sostituisci il prefisso global. con un prefisso regionale come us.:

from anthropic import AnthropicBedrock

client = AnthropicBedrock(aws_region="us-west-2")

# Uso dell'endpoint regionale USA (CRIS)
message = client.messages.create(
    model="us.anthropic.claude-opus-4-6-v1",  # Regional prefix
    max_tokens=256,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello, world"}],
)

Risorse aggiuntive

• Prezzi di Bedrock: pagina dei prezzi di Amazon Bedrock
• Documentazione sui prezzi AWS: guida ai prezzi di Bedrock
• Post del blog AWS: Introducing Claude Sonnet 4.5 in Amazon Bedrock
• Dettagli sui prezzi Anthropic: prezzi delle piattaforme cloud