Claude en Amazon Bedrock (Opus 4.6 y anteriores)

Llamar a Claude a través de Bedrock difiere ligeramente de cómo llamarías a Claude directamente en la Claude API. Esta guía te explica cómo completar una llamada a la API a Claude en Bedrock usando uno de los SDK de cliente de Anthropic.

Ten en cuenta que esta guía asume que ya te registraste en una cuenta de AWS y configuraste el acceso programático.

Instalar y configurar la AWS CLI

1. Instala una versión de la AWS CLI igual o posterior a la versión 2.13.23.
2. Configura tus credenciales de AWS usando el comando AWS configure (consulta Configurar la AWS CLI) o encuentra tus credenciales navegando a "Command line or programmatic access" dentro de tu panel de AWS y siguiendo las instrucciones de la ventana modal.
3. Verifica que tus credenciales funcionen:

aws sts get-caller-identity

Instalar un SDK para acceder a Bedrock

Los SDK de cliente de Anthropic admiten Bedrock. También puedes usar directamente un SDK de AWS como boto3.

pip install -U "anthropic[bedrock]"

Acceder a Bedrock

Suscribirse a los modelos de Anthropic

Ve a AWS Console > Bedrock > Model Access y solicita acceso a los modelos de Anthropic. Ten en cuenta que la disponibilidad de los modelos de Anthropic varía según la región. Consulta la documentación de AWS para obtener la información más reciente.

ID de modelo de la API

Los términos del ciclo de vida (Deprecated, Retired) se definen en Obsolescencia de modelos. Las fechas del ciclo de vida en plataformas operadas por socios las establece el socio y pueden diferir del calendario de la Claude API. Para conocer la fecha de retiro actual de cualquier modelo en Amazon Bedrock, consulta la página del ciclo de vida de modelos de Amazon Bedrock.

AWS ofrece los modelos Claude más recientes a través de inferencia entre regiones en lugar de rendimiento bajo demanda. Para estos modelos, una solicitud que pasa el ID del modelo base falla con un error HTTP 400 como el siguiente:

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.

Para invocar estos modelos, pasa un perfil de inferencia en lugar del ID del modelo base. El ID del perfil de inferencia es el ID del modelo base con un prefijo de una columna marcada con "Yes" en la siguiente tabla, por ejemplo us.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0. También puedes pasar el ARN completo del perfil de inferencia, con el formato arn:aws:bedrock:{region}:{account-id}:inference-profile/{inference-profile-id}. Para consultar la lista oficial de AWS de perfiles de inferencia disponibles, consulta Supported Regions and models for inference profiles. Para saber cómo afectan los prefijos al enrutamiento y los precios, consulta la sección Endpoints globales frente a regionales.

Listar los modelos disponibles

Los siguientes ejemplos muestran cómo imprimir una lista de todos los modelos Claude disponibles a través de Bedrock:

import boto3

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

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

Realizar solicitudes

Los siguientes ejemplos muestran cómo generar texto con Claude en Bedrock:

from anthropic import AnthropicBedrock

client = AnthropicBedrock(
    # Autentícate proporcionando las claves a continuación o usa los proveedores de credenciales predeterminados de AWS, por ejemplo,
    # usando ~/.aws/credentials o las variables de entorno "AWS_SECRET_ACCESS_KEY" y "AWS_ACCESS_KEY_ID".
    aws_access_key="<access key>",
    aws_secret_key="<secret key>",
    # Se pueden usar credenciales temporales con aws_session_token.
    # Más información en https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_credentials_temp.html.
    aws_session_token="<session_token>",
    # aws_region cambia la región de AWS a la que se envía la solicitud. Si no se proporciona, el SDK lee
    # AWS_REGION / AWS_DEFAULT_REGION, luego la región configurada en tu sesión de boto3 o perfil de AWS
    # (incluido ~/.aws/config), y lanza ValueError si no se puede resolver ninguna región.
    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 los SDK de cliente para obtener más detalles, y la documentación oficial de Bedrock.

Autenticación con bearer token

Puedes autenticarte con Bedrock usando "bearer tokens" (tokens de portador) en lugar de credenciales de AWS. Esto es útil en entornos corporativos donde los equipos necesitan acceso a Bedrock sin administrar credenciales de AWS, roles de IAM ni permisos a nivel de cuenta.

El enfoque más sencillo es establecer la variable de entorno AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK, que el SDK detecta automáticamente al resolver las credenciales desde el entorno.

Para proporcionar un token de forma programática:

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)

Registro de actividad

Bedrock proporciona un servicio de registro de invocaciones que te permite registrar los prompts y las completaciones asociados con tu uso.

Anthropic recomienda que registres tu actividad al menos en un período continuo de 30 días para comprender tu actividad e investigar cualquier posible uso indebido.

Compatibilidad de funciones

Para ver la lista completa de funciones con su disponibilidad en Amazon Bedrock, consulta Descripción general de funciones.

Funciones compatibles destacadas

• Messages API
• Almacenamiento en caché de prompts
• Thinking
• Uso de herramientas, incluidas la herramienta Bash, la herramienta de uso de computadora, la herramienta de memoria y la herramienta de editor de texto
• Citas
• Salidas estructuradas

Funciones no compatibles

• Fuentes de entrada (fuentes URL para imágenes y documentos, Files API)
• Herramientas del lado del servidor (ejecución de código, búsqueda web, obtención web, advisor)
• Infraestructura de agentes (Agent Skills, conector MCP, llamada programática de herramientas)
• Endpoints de la API (Message Batches, Models, Admin, Compliance, Usage and Cost)
• Claude Managed Agents
• Fallback del lado del servidor (el parámetro fallbacks; usa en su lugar el patrón de fallback del lado del cliente)
• Almacenamiento en caché de prompts automático (el campo cache_control de nivel superior; usa en su lugar puntos de interrupción de caché explícitos)
• Conjuntos de herramientas de uso de computadora y uso de navegador (computer_toolset_20260801 y browser_toolset_20260801 no están disponibles actualmente en Amazon Bedrock; las versiones beta de la herramienta de uso de computadora siguen disponibles)

Compatibilidad con PDF en Bedrock

La compatibilidad con PDF está disponible en Bedrock tanto a través de la Converse API como de la InvokeModel API. Para obtener información detallada sobre las capacidades y limitaciones del procesamiento de PDF, consulta Compatibilidad con PDF en Amazon Bedrock.

Consideraciones importantes para los usuarios de la Converse API:

• El análisis visual de PDF (gráficos, imágenes, diseños) requiere que las citas estén habilitadas
• Sin citas, solo está disponible la extracción básica de texto
• Para tener control total sin citas forzadas, usa la InvokeModel API

Mensajes del sistema a mitad de conversación en Bedrock

Los mensajes del sistema a mitad de conversación están disponibles a través de la InvokeModel API para Claude Fable 5.1, Claude Fable 5, Claude Opus 5.5, Claude Opus 5, Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 5.5 y Claude Haiku 5.5. Como se describe en la nota de ID de modelo de la API, estas solicitudes se atienden con la misma infraestructura que el endpoint de Claude en Amazon Bedrock. No se requiere ningún encabezado beta para los mensajes del sistema a mitad de conversación. Esta función no está disponible en Claude Sonnet 5. Usa en su lugar el campo system de nivel superior. No está disponible para los modelos versionados por ARN de la tabla de modelos de esta página.

Un mensaje role: "system" también puede establecer output_config.effort para cambiar el esfuerzo a mitad de conversación en Claude Fable 5.1 y Claude Opus 5.5. Esto está en beta: agrega mid-conversation-output-config-2026-07-01 al arreglo anthropic_beta en el cuerpo de la solicitud. Sin ese valor, o en Claude Fable 5, Claude Opus 5 o Claude Opus 4.8, la solicitud devuelve un error 400: messages.N.output_config: Extra inputs are not permitted. En el error, N es el índice del mensaje system en messages.

Para los usuarios de la Converse API: la Converse API acepta instrucciones del sistema a través de su parámetro system de nivel superior. Para agregar instrucciones del sistema a mitad de conversación, usa la InvokeModel API.

Ventana de contexto

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 y Claude Haiku 5.5 tienen una "context window" (ventana de contexto) de 1M de tokens en Amazon Bedrock. Otros modelos Claude, incluidos Sonnet 4.5 (obsoleto) y Sonnet 4 (obsoleto), tienen una ventana de contexto de 200k tokens.

Bedrock limita las cargas útiles de las solicitudes a 20 MB. Al enviar documentos grandes o muchas imágenes, es posible que alcances este límite antes que el límite de tokens.

Endpoints globales frente a regionales

A partir de Claude Sonnet 4.5 y todos los modelos futuros, Bedrock ofrece dos tipos de endpoints:

• Endpoints globales: enrutamiento dinámico para máxima disponibilidad
• Endpoints regionales: enrutamiento de datos garantizado a través de regiones geográficas específicas

Los endpoints regionales incluyen un recargo del 10 % en el precio respecto a los endpoints globales.

Cuándo usar cada opción

Endpoints globales (recomendado):

• Proporcionan máxima disponibilidad y tiempo de actividad
• Enrutan dinámicamente las solicitudes a regiones con capacidad disponible
• Sin recargo en el precio
• Ideales para aplicaciones donde la residencia de datos es flexible

Endpoints regionales (CRIS):

• Enrutan el tráfico a través de regiones geográficas específicas
• Necesarios para requisitos de residencia de datos y cumplimiento normativo
• Disponibles para EE. UU., la UE, Japón y Asia-Pacífico
• El recargo del 10 % en el precio refleja los costos de infraestructura de la capacidad regional dedicada

Implementación

Uso de endpoints globales (predeterminado para Opus 4.6, Sonnet 4.6 y Sonnet 4.5 (obsoleto)):

Los ID de modelo de Claude Opus 4.6, Sonnet 4.6 y Sonnet 4.5 (obsoleto) ya incluyen el prefijo 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"}],
)

Uso de endpoints regionales (CRIS):

Para usar endpoints regionales, reemplaza el prefijo global. por un prefijo regional como us.:

from anthropic import AnthropicBedrock

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

# Usando el endpoint regional de EE. UU. (CRIS)
message = client.messages.create(
    model="us.anthropic.claude-opus-4-6-v1",  # Regional prefix
    max_tokens=256,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello, world"}],
)

Recursos adicionales

• Precios de Bedrock: Página de precios de Amazon Bedrock
• Documentación de precios de AWS: Guía de precios de Bedrock
• Publicación del blog de AWS: Introducing Claude Sonnet 4.5 in Amazon Bedrock
• Detalles de precios de Anthropic: Precios de plataformas en la nube