Claude Models on Google Cloud (Google managed)

Claude Models on Google Cloud vergleicht die beiden Google Cloud-Angebote. Dort erfährst du auch, wie du erkennst, welches du verwendest.

Vor API-Aufrufen

Um Claude Models on Google Cloud (Google managed) zu verwenden, benötigst du:

1. Ein Google Cloud-Projekt, das Agent Platform verwenden kann. Die Einrichtungsschritte findest du auf der Google Cloud-Seite Anthropic Claude models on Agent Platform.
2. Die installierte gcloud CLI für die lokale Entwicklung.
3. Für die Identität, die die Aufrufe ausführt, eine IAM-Rolle, die die Berechtigung aiplatform.endpoints.predict enthält, zum Beispiel Agent Platform User (roles/aiplatform.user). Details findest du auf der Google Cloud-Seite Agent Platform partner models.
4. Google Cloud-Anmeldedaten für diese Identität. Für die SDK-Beispiele musst du möglicherweise gcloud auth application-default login ausführen, um dich bei Google Cloud zu authentifizieren. Die cURL-Beispiele für Claude Models on Google Cloud (Google managed) beziehen ihr Token mit gcloud auth print-access-token. Dieser Befehl verwendet die eigene Anmeldung der gcloud CLI, nicht die Application Default Credentials. Führe für diese Beispiele zuerst gcloud auth login oder gcloud init aus.

Ein SDK installieren

Die Client-SDKs von Anthropic unterstützen Claude Models on Google Cloud (Google managed) über AnthropicVertex. Installiere das Paket, das dies bereitstellt:

pip install -U "anthropic[vertex]"

Die ant CLI unterstützt Claude Models on Google Cloud (Google managed) nicht.

Anfragen stellen

Anfragen an Claude Models on Google Cloud (Google managed) gehen an eine Agent Platform-Endpunkt-URL, die auf :rawPredict endet. „Streaming"-Anfragen (Streaming-Anfragen) verwenden stattdessen :streamRawPredict.

Eine Anfrage ist nahezu identisch mit einer Anfrage an die Messages API. Sie unterscheidet sich in zwei wesentlichen Punkten:

• Modell: Die Endpunkt-URL benennt das Modell. Lass in einer cURL-Anfrage model im Body weg.
• Version: Übergib in einer cURL-Anfrage anthropic_version im Body, nicht als Header. Setze den Wert auf vertex-2023-10-16 oder auf API-Version 2026-10-21.

Die folgenden Beispiele verwenden den globalen Endpunkt. Informationen zu den anderen Endpunkttypen findest du unter Globale, multiregionale und regionale Endpunkte.

from anthropic import AnthropicVertex

project_id = "MY_PROJECT_ID"
region = "global"

client = AnthropicVertex(project_id=project_id, region=region)

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-5-5",
    max_tokens=100,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Hey Claude!",
        }
    ],
)
print(message)

API-Modell-IDs

Claude Models on Google Cloud (Google managed) bietet in verschiedenen Regionen unterschiedliche Claude-Modelle an. Um zu prüfen, welche Modelle eine Region anbietet, suche in Model Garden nach „Claude" oder sieh dir die Google Cloud-Seite Anthropic Claude models on Agent Platform an.

Google legt die Lebenszyklusdaten für die Modelle fest, die Claude Models on Google Cloud (Google managed) bereitstellt. Diese Daten können vom Zeitplan der Claude API abweichen. Das aktuelle Einstellungsdatum eines Modells findest du auf der Google Cloud-Seite Anthropic Claude models on Agent Platform. Was „Abgekündigt" und „Eingestellt" bedeuten, erfährst du unter Modellabkündigungen.

Globale, multiregionale und regionale Endpunkte

Claude Models on Google Cloud (Google managed) bietet drei Endpunkttypen an. Du wählst einen über den Regionswert aus, den du beim Erstellen des Clients übergibst. In einer cURL-Anfrage legt der Endpunkttyp den Host und das locations-Segment der URL fest.

Die Endpunkttypen unterscheiden sich darin, wohin sie Anfragen senden:

• Global: Anfragen gehen an eine beliebige Region mit verfügbarer Kapazität. Verwende diesen Typ, wenn du maximale Verfügbarkeit möchtest und die Datenresidenz flexibel ist.
• Multiregional: Anfragen gehen an eine beliebige Region in den Vereinigten Staaten ("us") oder der Europäischen Union ("eu"). Verwende diesen Typ, wenn du Datenresidenz innerhalb eines größeren geografischen Raums und eine höhere Verfügbarkeit als bei einer einzelnen Region benötigst.
• Regional: Anfragen gehen nur an die von dir angegebene Region, zum Beispiel "us-east5" oder "europe-west1". Verwende diesen Typ, wenn du Datenresidenz in einer einzelnen Region benötigst oder strenge Compliance-Vorgaben erfüllen musst.

Multiregionale und regionale Endpunkte kosten 10 % mehr als globale Endpunkte. Alle drei Endpunkttypen akzeptieren Pay-as-you-go-Traffic, und Provisioned Throughput erfordert einen regionalen Endpunkt.

Regionale Endpunkte stellen nur Claude Sonnet 4.6 und frühere Modelle bereit. Verwende für neuere Modelle einen globalen oder multiregionalen Endpunkt.

Die folgenden Beispiele verwenden den multiregionalen Endpunkt us. Die hervorgehobenen Zeilen legen die Region fest. Eine vollständige Anfrage an den globalen Endpunkt findest du unter Anfragen stellen.

from anthropic import AnthropicVertex

project_id = "MY_PROJECT_ID"
region = "us"  # Multi-region identifier: "us" or "eu"

client = AnthropicVertex(project_id=project_id, region=region)

Unterstützte Funktionen

Zu den Funktionen, die auf Claude Models on Google Cloud (Google managed) unterstützt werden, gehören:

• Messages API
• „Prompt caching" (Prompt-Caching)
• „Thinking" (Nachdenken)
• „Tool use" (Tool-Nutzung), einschließlich dieser Tools:
  • Bash-Tool
  • Browser-Use-Tool
  • Computer-Use-Tool
  • Memory-Tool
  • Texteditor-Tool
  • Websuche-Tool
• Zitate
• Strukturierte Ausgaben

Die Funktionsübersicht listet jede Funktion auf und zeigt, ob Claude Models on Google Cloud (Google managed) sie unterstützt.

Nicht unterstützte Funktionen

Claude Models on Google Cloud (Google managed) unterstützt Folgendes nicht:

• Eingabequellen: URL-Quellen für Bilder und Dokumente sowie die Files API
• Serverseitige Tools: Codeausführung, Web Fetch und Advisor
• Agent-Infrastruktur: Agent Skills, MCP-Connector und programmatischer Tool-Aufruf
• API-Endpunkte: Message Batches API, Models API, Admin API, Compliance API sowie Usage and Cost API
• Claude Managed Agents
• Serverseitiger Fallback: Der fallbacks-Parameter

Verwende anstelle des serverseitigen Fallbacks das clientseitige Fallback-Muster.

Kontextfenster

Claude Models on Google Cloud (Google managed) bietet für diese Modelle ein „context window" (Kontextfenster) mit 1M Token:

• 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
• Claude Haiku 5.5

Andere Claude-Modelle haben ein Kontextfenster mit 200k Token. Dazu gehören Claude Sonnet 4.5 (abgekündigt) und Claude Sonnet 4 (abgekündigt).

Agent Platform begrenzt Anfrage-Payloads auf 30 MB. Wenn du große Dokumente oder viele Bilder sendest, erreichst du dieses Limit möglicherweise vor dem Token-Limit.

Abrechnung, Ratenlimits und Protokollierung

Ratenlimits

Google Cloud verwaltet „rate limits" (Ratenlimits) und Kontingente für Claude Models on Google Cloud (Google managed). Details, einschließlich der Beantragung einer Kontingenterhöhung, findest du auf der Google Cloud-Seite Quotas for Anthropic Claude models.

Abrechnung

Google Cloud stellt dir Claude Models on Google Cloud (Google managed) in Rechnung. Preise findest du auf der Google Cloud-Seite Generative AI pricing. Die Preise hängen auch vom Endpunkttyp ab. Siehe Globale, multiregionale und regionale Endpunkte.

Datenaufbewahrung

Google Cloud regelt den Umgang mit Daten für Claude Models on Google Cloud (Google managed). Details findest du unter Agent Platform and zero data retention.

Überwachung und Protokollierung

Um Prompts und Completions für Claude Models on Google Cloud (Google managed) zu protokollieren, verwende den Request-Response-Logging-Dienst von Agent Platform.

Anthropic empfiehlt, mindestens die Protokolle der letzten 30 Tage aufzubewahren. Die Protokolle helfen dir, deine Aktivität nachzuvollziehen und möglichen Missbrauch zu untersuchen.

Migration von Claude Models on Google Cloud (Anthropic managed)

Was sich beim Wechsel ändert, erfährst du unter Wie sich die beiden Google Cloud-Angebote unterscheiden. Um zu Claude Models on Google Cloud (Google managed) zu wechseln, führe diese Schritte aus:

1. 1

   Zugriff einrichten

   Prüfe, ob dein Projekt und die Identität, die die Aufrufe ausführt, die Anforderungen unter Vor API-Aufrufen erfüllen.

2. 2

   Das SDK-Paket installieren

   Installiere das Paket, das den Client für Claude Models on Google Cloud (Google managed) bereitstellt. Siehe Ein SDK installieren.

3. 3

   Import und Client ersetzen

   Ändere den Code, der deinen Client importiert und erstellt. Verwende AnthropicVertex anstelle von AnthropicGoogleCloud. Eine cURL-Anfrage benötigt eine neue URL, neue Header und einen neuen Body. Der folgende Code erstellt den Client für Claude Models on Google Cloud (Anthropic managed), den du heute verwendest:

   cURLCLIPythonTypeScriptC#GoJavaPHPRuby

   Python

   

   from anthropic import AnthropicGoogleCloud
   
   client = AnthropicGoogleCloud()

   Der folgende Code erstellt den Client für Claude Models on Google Cloud (Google managed). Er verwendet den globalen Endpunkt. Informationen zu den anderen Endpunkttypen findest du unter Globale, multiregionale und regionale Endpunkte.

   cURLCLIPythonTypeScriptC#GoJavaPHPRuby

   Python

   

   from anthropic import AnthropicVertex
   
   project_id = "MY_PROJECT_ID"
   region = "global"
   
   client = AnthropicVertex(project_id=project_id, region=region)

   Dieser Code übergibt beim Erstellen des Clients deine Projekt-ID und eine Region. Ersetze MY_PROJECT_ID durch deine Projekt-ID. Die Messages API-Aufrufe, die du mit dem Client ausführst, bleiben unverändert. Ausnahmen sind die Modell-IDs und Funktionen im nächsten Schritt.

4. 4

   Modell-IDs und Funktionen prüfen

   • Modell-IDs: Wenn du ein Modell vor Claude 4.6 verwendest, ersetze den Bindestrich vor dem Snapshot-Datum in seiner ID durch @. Zum Beispiel wird claude-haiku-4-5-20251001 zu claude-haiku-4-5@20251001. Die Modelle und ihre IDs findest du unter API-Modell-IDs.
   • Funktionen: Prüfe, dass die Funktionen, die dein Code verwendet, nicht unter Nicht unterstützte Funktionen aufgeführt sind.
5. 5

   Eine Testanfrage ausführen

   Führe die Anfrage unter Anfragen stellen aus, um zu prüfen, ob deine Einrichtung funktioniert. Führe dann deinen eigenen Code aus. Bevor du Produktions-Traffic umstellst, lies die Informationen zu Ratenlimits für Claude Models on Google Cloud (Google managed).

Nächste Schritte