Claude Platform Docs
СообщенияClaude на облачных платформах

Claude на Amazon Bedrock (Opus 4.6 и более ранние)

Устаревшая интеграция Amazon Bedrock для моделей Claude, использующая API InvokeModel и Converse с идентификаторами моделей с ARN-версионированием.

Вызов Claude через Bedrock немного отличается от того, как вы вызывали бы Claude напрямую через Claude API. Это руководство проведёт вас через выполнение вызова API к Claude на Bedrock с использованием одного из клиентских SDK Anthropic.

Обратите внимание, что это руководство предполагает, что вы уже зарегистрировали учётную запись AWS и настроили программный доступ.

Установка и настройка AWS CLI

  1. Установите версию AWS CLI не ниже версии 2.13.23.
  2. Настройте свои учётные данные AWS с помощью команды AWS configure (см. Настройка AWS CLI) или найдите свои учётные данные, перейдя в раздел «Command line or programmatic access» на панели управления AWS и следуя инструкциям в модальном окне.
  3. Убедитесь, что ваши учётные данные работают:
AWS CLI
aws sts get-caller-identity

Установка SDK для доступа к Bedrock

Клиентские SDK Anthropic поддерживают Bedrock. Вы также можете напрямую использовать AWS SDK, например boto3.

pip install -U "anthropic[bedrock]"

Доступ к Bedrock

Подписка на модели Anthropic

Перейдите в AWS Console > Bedrock > Model Access и запросите доступ к моделям Anthropic. Обратите внимание, что доступность моделей Anthropic различается в зависимости от региона. Актуальную информацию см. в документации AWS.

Идентификаторы моделей API

Термины жизненного цикла (Deprecated — устаревшая, Retired — выведенная из эксплуатации) определены в разделе Устаревание моделей. Даты жизненного цикла на платформах, управляемых партнёрами, устанавливаются партнёром и могут отличаться от графика Claude API. Актуальную дату вывода из эксплуатации любой модели в Amazon Bedrock см. на странице жизненного цикла моделей Amazon Bedrock.

AWS предлагает более новые модели Claude через «cross-region inference» (межрегиональный инференс), а не через пропускную способность по требованию. Для этих моделей запрос, в котором передаётся базовый идентификатор модели, завершается ошибкой HTTP 400 следующего вида:

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.

Чтобы вызвать эти модели, передайте «inference profile» (профиль инференса) вместо базового идентификатора модели. Идентификатор профиля инференса — это базовый идентификатор модели с префиксом из столбца, отмеченного «Да» в следующей таблице, например . Вы также можете передать полный ARN профиля инференса в формате arn:aws:bedrock:{region}:{account-id}:inference-profile/{inference-profile-id}. Официальный список доступных профилей инференса от AWS см. в разделе Supported Regions and models for inference profiles. О том, как префиксы влияют на маршрутизацию и ценообразование, см. раздел Глобальные и региональные конечные точки.

ModelBase Bedrock model IDglobaluseujpapac
Claude Opus 4.6YesYesYesYesYes
Claude Opus 4.5YesYesYesNoNo
Claude Opus 4.1 (deprecated)NoYesNoNoNo
Claude Sonnet 4.6YesYesYesYesNo
Claude Sonnet 4.5 (deprecated)YesYesYesYesNo
Claude Sonnet 4 (deprecated)YesYesYesNoYes
Claude Haiku 4.5YesYesYesNoNo

Список доступных моделей

Следующие примеры показывают, как вывести список всех моделей Claude, доступных через Bedrock:

import boto3

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

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

Выполнение запросов

Следующие примеры показывают, как генерировать текст с помощью Claude на Bedrock:

from anthropic import AnthropicBedrock

client = AnthropicBedrock(
    # Аутентифицируйтесь, указав ключи ниже, либо используйте стандартные провайдеры учётных данных AWS, например
    # ~/.aws/credentials или переменные окружения "AWS_SECRET_ACCESS_KEY" и "AWS_ACCESS_KEY_ID".
    aws_access_key="<access key>",
    aws_secret_key="<secret key>",
    # Временные учётные данные можно использовать с aws_session_token.
    # Подробнее: https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_credentials_temp.html.
    aws_session_token="<session_token>",
    # aws_region задаёт регион AWS, в который отправляется запрос. Если он не указан, SDK читает
    # AWS_REGION / AWS_DEFAULT_REGION, затем регион, настроенный для вашей сессии boto3 или профиля AWS
    # (включая ~/.aws/config), и выбрасывает ValueError, если регион определить не удалось.
    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)

Подробнее см. в разделе клиентские SDK, а также в официальной документации Bedrock.

Аутентификация с помощью bearer-токена

Вы можете проходить аутентификацию в Bedrock с помощью bearer-токенов вместо учётных данных AWS. Это полезно в корпоративных средах, где командам нужен доступ к Bedrock без управления учётными данными AWS, ролями IAM или разрешениями на уровне учётной записи.

Самый простой способ — задать переменную окружения AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK, которую SDK автоматически обнаруживает при получении учётных данных из окружения.

Чтобы передать токен программно:

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)

Журналирование активности

Bedrock предоставляет сервис журналирования вызовов, который позволяет записывать подсказки и ответы, связанные с вашим использованием.

Anthropic рекомендует журналировать вашу активность как минимум на скользящей 30-дневной основе, чтобы понимать свою активность и расследовать любое потенциальное злоупотребление.

Поддержка функций

Полный список функций с указанием доступности на Amazon Bedrock см. в разделе Обзор функций.

Основные поддерживаемые функции

Неподдерживаемые функции

Поддержка PDF на Bedrock

Поддержка PDF доступна на Bedrock как через Converse API, так и через InvokeModel API. Подробную информацию о возможностях и ограничениях обработки PDF см. в разделе Поддержка PDF на Amazon Bedrock.

Важные соображения для пользователей Converse API:

  • Визуальный анализ PDF (диаграммы, изображения, макеты) требует включения цитирования
  • Без цитирования доступно только базовое извлечение текста
  • Для полного контроля без принудительного цитирования используйте InvokeModel API

Системные сообщения в середине разговора на Bedrock

Системные сообщения в середине разговора доступны через InvokeModel API для Claude Fable 5.1, Claude Fable 5, Claude Opus 5.5, Claude Opus 5, Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 5.5 и Claude Haiku 5.5. Как описано в примечании в разделе Идентификаторы моделей API, эти запросы обслуживаются той же инфраструктурой, что и конечная точка Claude в Amazon Bedrock. Для системных сообщений в середине диалога бета-заголовок не требуется. Эта функция недоступна в Claude Sonnet 5. Используйте вместо этого поле system верхнего уровня. Она недоступна для моделей, версионированных через ARN, из таблицы моделей на этой странице.

Сообщение с role: "system" также может задавать output_config.effort, чтобы изменить уровень усилий в середине разговора в Claude Fable 5.1 и Claude Opus 5.5. Эта функция находится в бета-версии: добавьте mid-conversation-output-config-2026-07-01 в массив anthropic_beta в теле запроса. Без этого значения, а также в Claude Fable 5, Claude Opus 5 или Claude Opus 4.8 запрос возвращает ошибку 400: messages.N.output_config: Extra inputs are not permitted. В этой ошибке N — индекс сообщения system в messages.

Для пользователей Converse API: Converse API принимает системные инструкции через свой параметр system верхнего уровня. Чтобы добавлять системные инструкции в середине разговора, используйте InvokeModel API.

Контекстное окно

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 и Claude Haiku 5.5 имеют «context window» (контекстное окно) размером 1M токенов в Amazon Bedrock. Другие модели Claude, включая Sonnet 4.5 (устаревшая) и Sonnet 4 (устаревшая), имеют контекстное окно размером 200k токенов.

Bedrock ограничивает размер полезной нагрузки запроса 20 МБ. При отправке больших документов или множества изображений вы можете достичь этого ограничения раньше, чем ограничения по токенам.

Глобальные и региональные конечные точки

Начиная с Claude Sonnet 4.5 и всех последующих моделей, Bedrock предлагает два типа конечных точек:

  • Глобальные конечные точки: динамическая маршрутизация для максимальной доступности
  • Региональные конечные точки: гарантированная маршрутизация данных через определённые географические регионы

Региональные конечные точки стоят на 10% дороже глобальных.

Когда использовать каждый вариант

Глобальные конечные точки (рекомендуется):

  • Обеспечивают максимальную доступность и время безотказной работы
  • Динамически направляют запросы в регионы с доступной мощностью
  • Без ценовой надбавки
  • Лучше всего подходят для приложений с гибкими требованиями к размещению данных

Региональные конечные точки (CRIS):

  • Направляют трафик через определённые географические регионы
  • Необходимы для соблюдения требований к размещению данных и нормативных требований
  • Доступны для США, ЕС, Японии и Азиатско-Тихоокеанского региона
  • Ценовая надбавка 10% отражает затраты на инфраструктуру для выделенной региональной мощности

Реализация

Использование глобальных конечных точек (по умолчанию для Opus 4.6, Sonnet 4.6 и Sonnet 4.5 (устаревшая)):

Идентификаторы моделей Claude Opus 4.6, Sonnet 4.6 и Sonnet 4.5 (устаревшая) уже включают префикс 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"}],
)

Использование региональных конечных точек (CRIS):

Чтобы использовать региональные конечные точки, замените префикс global. региональным префиксом, например us.:

from anthropic import AnthropicBedrock

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

# Используется региональная конечная точка США (CRIS)
message = client.messages.create(
    model="us.anthropic.claude-opus-4-6-v1",  # Regional prefix
    max_tokens=256,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello, world"}],
)

Дополнительные ресурсы

Was this page helpful?