Claude auf Amazon Bedrock (Opus 4.6 und früher)

Der Aufruf von Claude über Bedrock unterscheidet sich geringfügig davon, wie du Claude direkt über die Claude API aufrufen würdest. Dieser Leitfaden führt dich durch einen vollständigen 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 in Version 2.13.23 oder neuer.
2. Konfiguriere deine AWS-Anmeldedaten mit dem Befehl AWS configure (siehe Configure the AWS CLI) oder finde deine Anmeldedaten, indem du in deinem AWS-Dashboard zu „Command line or programmatic access“ navigierst und den Anweisungen im modalen 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 direkt ein AWS SDK wie boto3 verwenden.

pip install -U "anthropic[bedrock]"

Zugriff auf Bedrock

Anthropic-Modelle abonnieren

Gehe zur AWS Console > Bedrock > Model Access und beantrage Zugriff auf Anthropic-Modelle. Beachte, dass die Verfügbarkeit von Anthropic-Modellen je nach Region variiert. Siehe die AWS-Dokumentation für aktuelle Informationen.

API-Modell-IDs

Lebenszyklusbegriffe („Deprecated“ (abgekündigt), „Retired“ (eingestellt)) sind in Modell-Abkündigungen definiert. Lebenszyklusdaten auf von Partnern betriebenen Plattformen werden vom Partner festgelegt und können vom Zeitplan der Claude API abweichen. Das aktuelle Einstellungsdatum eines beliebigen Modells auf Amazon Bedrock findest du auf der Modell-Lebenszyklus-Seite von Amazon Bedrock.

AWS bietet neuere Claude-Modelle über Cross-Region-Inferenz statt über On-Demand-Durchsatz an. Bei diesen Modellen schlägt eine Anfrage, die die Basis-Modell-ID übergibt, mit einem HTTP-400-Fehler wie dem folgenden fehl:

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.

Um diese Modelle aufzurufen, übergib ein Inferenzprofil anstelle der Basis-Modell-ID. Die Inferenzprofil-ID ist die Basis-Modell-ID mit einem Präfix aus einer in der folgenden Tabelle mit „Ja“ markierten Spalte, zum Beispiel us.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0. Du kannst auch die vollständige Inferenzprofil-ARN in der Form arn:aws:bedrock:{region}:{account-id}:inference-profile/{inference-profile-id} übergeben. Die maßgebliche Liste der verfügbaren Inferenzprofile von AWS findest du unter Supported Regions and models for inference profiles. Wie sich die Präfixe auf Routing und Preise auswirken, erfährst du im Abschnitt Globale versus regionale Endpunkte.

Verfügbare Modelle auflisten

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

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 mit Claude auf Bedrock Text generierst:

from anthropic import AnthropicBedrock

client = AnthropicBedrock(
    # Authentifiziere dich entweder über die unten angegebenen Keys oder verwende die Standard-AWS-Credential-Provider, z. B.
    # 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. Ist sie nicht angegeben, liest das SDK
    # AWS_REGION / AWS_DEFAULT_REGION, dann die für deine boto3-Session oder dein AWS-Profil konfigurierte Region
    # (einschließlich ~/.aws/config) und löst einen ValueError aus, wenn keine Region ermittelt werden kann.
    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 sowie 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 beim Auflösen der Anmeldedaten aus der Umgebung automatisch erkennt.

Um ein Token programmatisch bereitzustellen:

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)

Aktivitätsprotokollierung

Bedrock bietet einen Dienst zur Aufrufprotokollierung, mit dem du die mit deiner Nutzung verbundenen Prompts und Completions protokollieren kannst.

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

Funktionsunterstützung

Die vollständige Funktionsliste mit Verfügbarkeit auf Amazon Bedrock findest du in der Funktionsübersicht.

Highlights der unterstützten Funktionen

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

Nicht unterstützte Funktionen

• Eingabequellen (URL-Quellen für Bilder und Dokumente, Files API)
• Serverseitige Tools (Codeausführung, Websuche, Web-Fetch, Advisor)
• Agenten-Infrastruktur (Agent Skills, MCP-Konnektor, programmatische Tool-Aufrufe)
• API-Endpunkte (Message Batches, Models, Admin, Compliance, Usage and Cost)
• Claude Managed Agents
• Serverseitiges Fallback (der fallbacks-Parameter; verwende stattdessen das clientseitige Fallback-Muster)
• Automatisches Prompt-Caching (das cache_control-Feld auf oberster Ebene; verwende stattdessen explizite Cache-Breakpoints)
• Toolsets für Computer Use und Browser Use (computer_toolset_20260801 und browser_toolset_20260801 sind derzeit auf Amazon Bedrock nicht verfügbar; die Beta-Versionen des Computer-Use-Tools bleiben verfügbar)

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 PDF-Unterstützung auf Amazon Bedrock.

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

System-Nachrichten mitten im Gespräch auf Bedrock

System-Nachrichten mitten im Gespräch sind über die InvokeModel API für Claude Fable 5.1, Claude Fable 5, Claude Opus 5 und Claude Opus 4.8 verfügbar. Wie im Hinweis unter API-Modell-IDs beschrieben, werden diese Anfragen von derselben Infrastruktur bedient wie der Endpunkt Claude in Amazon Bedrock. Es ist kein Beta-Header erforderlich. Diese Funktion ist auf Claude Sonnet 5 nicht verfügbar. Verwende stattdessen das system-Feld auf oberster Ebene. Sie ist nicht für die ARN-versionierten Modelle in der Modelltabelle auf dieser Seite verfügbar.

Für Nutzer der Converse API: Die Converse API akzeptiert Systemanweisungen über ihren system-Parameter auf oberster Ebene. Um Systemanweisungen mitten im Gespräch hinzuzufügen, verwende die InvokeModel API.

Kontextfenster

Claude Fable 5.1, Claude Fable 5, Claude Opus 5, Claude Opus 4.8, Claude Opus 4.7, Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 5 und Claude Sonnet 4.6 haben auf Amazon Bedrock ein „context window“ (Kontextfenster) von 1 Mio. Token. Andere Claude-Modelle, einschließlich Sonnet 4.5 und Sonnet 4 (abgekündigt), haben ein Kontextfenster von 200.000 Token.

Bedrock begrenzt Anfrage-Payloads auf 20 MB. Beim Senden großer Dokumente oder vieler Bilder erreichst du dieses Limit möglicherweise vor dem Token-Limit.

Globale versus regionale Endpunkte

Beginnend mit Claude Sonnet 4.5 und allen zukünftigen Modellen bietet Bedrock zwei Endpunkttypen an:

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

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

Wann welche Option verwendet werden sollte

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 den Datenverkehr durch bestimmte geografische Regionen
• Erforderlich für Anforderungen an Datenresidenz und Compliance
• 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")

# Verwendung des regionalen US-Endpunkts (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: Amazon Bedrock-Preisseite
• AWS-Preisdokumentation: Bedrock-Preisleitfaden
• AWS-Blogbeitrag: Introducing Claude Sonnet 4.5 in Amazon Bedrock
• Anthropic-Preisdetails: Preise für Cloud-Plattformen