Claude sur Vertex AI

L'API Vertex pour accéder à Claude est presque identique à l'API Messages et supporte toutes les mêmes options, avec deux différences clés :

• Dans Vertex, model n'est pas transmis dans le corps de la requête. Au lieu de cela, il est spécifié dans l'URL du point de terminaison Google Cloud.
• Dans Vertex, anthropic_version est transmis dans le corps de la requête (plutôt que comme en-tête), et doit être défini sur la valeur vertex-2023-10-16.

Vertex est également supporté par les SDK clients officiels d'Anthropic. Ce guide vous guidera à travers le processus de création d'une requête à Claude sur Vertex AI en Python ou TypeScript.

Notez que ce guide suppose que vous disposez déjà d'un projet GCP capable d'utiliser Vertex AI. Consultez utiliser les modèles Claude 3 d'Anthropic pour plus d'informations sur la configuration requise, ainsi qu'une procédure pas à pas complète.

Installer un SDK pour accéder à Vertex AI

Tout d'abord, installez le SDK client d'Anthropic pour le langage de votre choix.

pip install -U google-cloud-aiplatform "anthropic[vertex]"

npm install @anthropic-ai/vertex-sdk

Accéder à Vertex AI

Disponibilité des modèles

Notez que la disponibilité des modèles Anthropic varie selon la région. Recherchez « Claude » dans le Vertex AI Model Garden ou allez à Utiliser Claude 3 pour les dernières informations.

ID de modèle API

Effectuer des requêtes

Avant d'exécuter les requêtes, vous devrez peut-être exécuter gcloud auth application-default login pour vous authentifier auprès de GCP.

L'exemple suivant montre comment générer du texte à partir de Claude sur Vertex AI :

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-sonnet-4-5@20250929",
    max_tokens=100,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Hey Claude!",
        }
    ],
)
print(message)

Consultez nos SDK clients et la documentation officielle Vertex AI pour plus de détails.

Journalisation des activités

Vertex fournit un service de journalisation des requêtes-réponses qui permet aux clients de journaliser les invites et les complétions associées à votre utilisation.

Anthropic recommande que vous journalisiez votre activité sur au moins une base glissante de 30 jours afin de comprendre votre activité et d'enquêter sur tout abus potentiel.

Support des fonctionnalités

Vous pouvez trouver toutes les fonctionnalités actuellement supportées sur Vertex ici.

Points de terminaison mondiaux par rapport aux points de terminaison régionaux

À partir de Claude Sonnet 4.5 et tous les modèles futurs, Google Vertex AI offre deux types de points de terminaison :

• Points de terminaison mondiaux : Routage dynamique pour une disponibilité maximale
• Points de terminaison régionaux : Routage des données garanti via des régions géographiques spécifiques

Les points de terminaison régionaux incluent une prime tarifaire de 10 % par rapport aux points de terminaison mondiaux.

Quand utiliser chaque option

Points de terminaison mondiaux (recommandé) :

• Fournissent une disponibilité et un temps de fonctionnement maximaux
• Acheminent dynamiquement les requêtes vers les régions disposant de capacité disponible
• Aucune prime tarifaire
• Idéal pour les applications où la résidence des données est flexible
• Supporte uniquement le trafic à l'usage (le débit provisionné nécessite des points de terminaison régionaux)

Points de terminaison régionaux :

• Acheminent le trafic via des régions géographiques spécifiques
• Requis pour les exigences de résidence des données et de conformité
• Supportent à la fois le trafic à l'usage et le débit provisionné
• La prime tarifaire de 10 % reflète les coûts d'infrastructure pour la capacité régionale dédiée

Implémentation

Utilisation des points de terminaison mondiaux (recommandé) :

Définissez le paramètre region sur "global" lors de l'initialisation du client :

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-sonnet-4-5@20250929",
    max_tokens=100,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Hey Claude!",
        }
    ],
)
print(message)

Utilisation des points de terminaison régionaux :

Spécifiez une région spécifique comme "us-east1" ou "europe-west1" :

from anthropic import AnthropicVertex

project_id = "MY_PROJECT_ID"
region = "us-east1"  # Specify a specific region

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

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5@20250929",
    max_tokens=100,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Hey Claude!",
        }
    ],
)
print(message)

Ressources supplémentaires

• Tarification Google Vertex AI : cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/pricing
• Documentation des modèles Claude : Claude sur Vertex AI
• Article de blog Google : Point de terminaison mondial pour les modèles Claude
• Détails de tarification Anthropic : Documentation de tarification