Claude auf Amazon Bedrock (Legacy)

Der Aufruf von Claude über Bedrock unterscheidet sich leicht davon, wie du Claude direkt über die Claude API aufrufen würdest. Dieser Leitfaden führt dich durch einen API-Aufruf an Claude auf Bedrock mit einem der Client-SDKs von Anthropic.

Beachte, dass dieser Leitfaden davon ausgeht, dass du dich bereits für ein AWS-Konto registriert und den programmatischen Zugriff konfiguriert hast.

AWS CLI installieren und konfigurieren

1. Installiere eine Version der AWS CLI, die mindestens Version 2.13.23 entspricht
2. Konfiguriere deine AWS-Anmeldedaten mit dem AWS-configure-Befehl (siehe AWS CLI konfigurieren) oder finde deine Anmeldedaten, indem du in deinem AWS-Dashboard zu „Command line or programmatic access" navigierst und den Anweisungen im Popup-Fenster folgst.
3. Überprüfe, ob deine Anmeldedaten funktionieren:

aws sts get-caller-identity

Ein SDK für den Zugriff auf Bedrock installieren

Die Client-SDKs von Anthropic unterstützen Bedrock. Du kannst auch ein AWS-SDK wie boto3 direkt verwenden.

Zugriff auf Bedrock

Anthropic-Modelle abonnieren

Gehe zu AWS Console > Bedrock > Model Access und beantrage Zugriff auf Anthropic-Modelle. Beachte, dass die Verfügbarkeit von Anthropic-Modellen je nach Region variiert. Aktuelle Informationen findest du in der AWS-Dokumentation.

API-Modell-IDs

Lebenszyklus-Begriffe (Deprecated, Retired) sind unter Modell-Deprecations definiert. Lebenszyklus-Daten auf partnerbetriebenen Plattformen werden vom Partner festgelegt und können vom Zeitplan der Claude API abweichen. Das aktuelle Abschaltdatum eines Modells auf Amazon Bedrock findest du auf der Modell-Lebenszyklus-Seite von Amazon Bedrock.

Weitere Informationen zu regionalen vs. globalen Modell-IDs findest du im Abschnitt Globale vs. regionale Endpunkte.

Verfügbare Modelle auflisten

Die folgenden Beispiele zeigen, wie du eine Liste aller über Bedrock verfügbaren Claude-Modelle ausgeben kannst:

import boto3

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

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

Anfragen stellen

Die folgenden Beispiele zeigen, wie du Text von Claude auf Bedrock generieren kannst:

from anthropic import AnthropicBedrock

client = AnthropicBedrock(
    # Authentifiziere dich, indem du entweder die Keys unten angibst oder die Standard-AWS-Credential-Provider verwendest, etwa
    # über ~/.aws/credentials oder die Umgebungsvariablen "AWS_SECRET_ACCESS_KEY" und "AWS_ACCESS_KEY_ID".
    aws_access_key="<access key>",
    aws_secret_key="<secret key>",
    # Temporäre Anmeldedaten können mit aws_session_token verwendet werden.
    # Mehr dazu unter https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_credentials_temp.html.
    aws_session_token="<session_token>",
    # aws_region ändert die AWS-Region, an die die Anfrage gesendet wird. Standardmäßig liest das SDK AWS_REGION,
    # und falls nicht vorhanden, wird us-east-1 verwendet. Beachte: Das SDK liest die Region nicht aus ~/.aws/config.
    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)

Weitere Details findest du in den Client-SDKs und in der offiziellen Bedrock-Dokumentation.

Bearer-Token-Authentifizierung

Du kannst dich bei Bedrock mit Bearer-Tokens anstelle von AWS-Anmeldedaten authentifizieren. Dies ist in Unternehmensumgebungen nützlich, in denen Teams Zugriff auf Bedrock benötigen, ohne AWS-Anmeldedaten, IAM-Rollen oder Berechtigungen auf Kontoebene verwalten zu müssen.

Der einfachste Ansatz ist, die Umgebungsvariable AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK zu setzen, die jedes SDK automatisch erkennt, wenn es Anmeldedaten aus der Umgebung auflöst.

Um ein Token programmatisch bereitzustellen:

using Anthropic.Bedrock;
using Anthropic.Models.Messages;

var client = new AnthropicBedrockClient(
    new AnthropicBedrockApiTokenCredentials
    {
        BearerToken = "your-bearer-token",
        Region = "us-west-2",
    }
);

var response = await client.Messages.Create(new MessageCreateParams
{
    Model = "us.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0",
    MaxTokens = 1024,
    Messages = [new() { Role = Role.User, Content = "Hello!" }],
});

Aktivitätsprotokollierung

Bedrock bietet einen Invocation-Logging-Service, mit dem Kunden die Prompts und Completions protokollieren können, die mit ihrer Nutzung verbunden sind.

Anthropic empfiehlt, deine Aktivitäten mindestens auf rollierender 30-Tage-Basis zu protokollieren, um deine Aktivitäten nachzuvollziehen und möglichen Missbrauch zu untersuchen.

Feature-Unterstützung

Die vollständige Feature-Liste mit Verfügbarkeit auf Amazon Bedrock findest du unter Features-Übersicht.

Highlights der unterstützten Features

• Messages API
• Prompt-Caching
• Erweitertes Denken
• Tool-Nutzung, einschließlich des Bash-Tools, Computer-Use-Tools, Memory-Tools und Text-Editor-Tools
• Zitate
• Strukturierte Ausgaben

Nicht unterstützte Features

• Eingabequellen (URL-Quellen für Bilder und Dokumente, Files API)
• Serverseitige Tools (Code-Ausführung, Websuche, Web-Fetch, Advisor)
• Agenten-Infrastruktur (Agent Skills, MCP-Connector, programmatischer Tool-Aufruf)
• API-Endpunkte (Message Batches, Models, Admin, Compliance, Usage and Cost)
• Claude Managed Agents
• Serverseitiger Fallback (der fallbacks-Parameter; verwende stattdessen das clientseitige Fallback-Muster)

PDF-Unterstützung auf Bedrock

PDF-Unterstützung ist auf Bedrock sowohl über die Converse API als auch über die InvokeModel API verfügbar. Detaillierte Informationen zu den Möglichkeiten und Einschränkungen der PDF-Verarbeitung findest du unter Amazon Bedrock PDF-Unterstützung.

Wichtige Hinweise für Nutzer der Converse API:

• Visuelle PDF-Analyse (Diagramme, Bilder, Layouts) erfordert, dass Zitate aktiviert sind
• Ohne Zitate ist nur einfache Textextraktion verfügbar
• Für volle Kontrolle ohne erzwungene Zitate verwende die InvokeModel API

Kontextfenster

Claude Fable 5, Claude Opus 4.8, Claude Opus 4.7, Claude Opus 4.6 und Claude Sonnet 4.6 haben ein 1M-Token-Kontextfenster auf Amazon Bedrock. Andere Claude-Modelle, einschließlich Sonnet 4.5 und Sonnet 4 (deprecated), haben ein 200k-Token-Kontextfenster.

Bedrock begrenzt Request-Payloads auf 20 MB. Beim Senden großer Dokumente oder vieler Bilder kannst du dieses Limit vor dem Token-Limit erreichen.

Globale vs. regionale Endpunkte

Ab Claude Sonnet 4.5 und allen zukünftigen Modellen bietet Bedrock zwei Endpunkttypen:

• Globale Endpunkte: Dynamisches Routing für maximale Verfügbarkeit
• Regionale Endpunkte: Garantiertes Daten-Routing durch bestimmte geografische Regionen

Regionale Endpunkte beinhalten einen Preisaufschlag von 10 % gegenüber globalen Endpunkten.

Wann welche Option verwenden

Globale Endpunkte (empfohlen):

• Bieten maximale Verfügbarkeit und Betriebszeit
• Leiten Anfragen dynamisch an Regionen mit verfügbarer Kapazität weiter
• Kein Preisaufschlag
• Am besten für Anwendungen, bei denen die Datenresidenz flexibel ist

Regionale Endpunkte (CRIS):

• Leiten Traffic durch bestimmte geografische Regionen
• Erforderlich für Datenresidenz- und Compliance-Anforderungen
• Verfügbar für USA, EU, Japan und Asien-Pazifik
• Der Preisaufschlag von 10 % spiegelt die Infrastrukturkosten für dedizierte regionale Kapazität wider

Implementierung

Verwendung globaler Endpunkte (Standard für Opus 4.6, Sonnet 4.6 und Sonnet 4.5):

Die Modell-IDs für Claude Opus 4.6, Sonnet 4.6 und Sonnet 4.5 enthalten bereits das Präfix 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"}],
)

Verwendung regionaler Endpunkte (CRIS):

Um regionale Endpunkte zu verwenden, ersetze das Präfix global. durch ein regionales Präfix wie us.:

from anthropic import AnthropicBedrock

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

# Verwende regionalen US-Endpunkt (CRIS)
message = client.messages.create(
    model="us.anthropic.claude-opus-4-6-v1",  # Regional prefix
    max_tokens=256,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello, world"}],
)

Zusätzliche Ressourcen

• Bedrock-Preise: aws.amazon.com/bedrock/pricing
• AWS-Preisdokumentation: Bedrock-Preisleitfaden
• AWS-Blogbeitrag: Introducing Claude Sonnet 4.5 in Amazon Bedrock
• Anthropic-Preisdetails: Cloud-Plattform-Preise