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MessaggiClaude sulle piattaforme cloud

Claude su Amazon Bedrock (Opus 4.6 e precedenti)

L’integrazione legacy di Amazon Bedrock per i modelli Claude, che utilizza le API InvokeModel e Converse con identificatori di modello con versione ARN.

Chiamare Claude tramite Bedrock differisce leggermente da come chiameresti Claude direttamente sulla Claude API. Questa guida ti accompagna nel completamento di una chiamata API a Claude su Bedrock utilizzando uno degli SDK client di Anthropic.

Tieni presente che questa guida presuppone che tu abbia già creato un account AWS e configurato l’accesso programmatico.

Installa e configura la AWS CLI

  1. Installa una versione della AWS CLI uguale o successiva alla versione 2.13.23.
  2. Configura le tue credenziali AWS utilizzando il comando AWS configure (consulta Configurare la AWS CLI) oppure trova le tue credenziali navigando su Command line or programmatic access all’interno della dashboard AWS e seguendo le indicazioni nella finestra modale.
  3. Verifica che le tue credenziali funzionino:
AWS CLI
aws sts get-caller-identity

Installa un SDK per accedere a Bedrock

Gli SDK client di Anthropic supportano Bedrock. Puoi anche utilizzare direttamente un SDK AWS come boto3.

pip install -U "anthropic[bedrock]<2"

Accesso a Bedrock

Iscriviti ai modelli Anthropic

Vai su AWS Console > Bedrock > Accesso al modello e richiedi l’accesso ai modelli Anthropic. Tieni presente che la disponibilità dei modelli Anthropic varia in base alla regione. Consulta la documentazione AWS sulla disponibilità dei modelli per regione per le informazioni più recenti.

ID dei modelli API

I termini del ciclo di vita (Deprecato, Ritirato) sono definiti in Deprecazioni dei modelli. Le date del ciclo di vita sulle piattaforme gestite da partner sono stabilite dal partner e possono differire dal calendario della Claude API. Per la data di ritiro attuale di qualsiasi modello su Amazon Bedrock, consulta la pagina del ciclo di vita dei modelli di Amazon Bedrock.

AWS offre i modelli Claude più recenti tramite “cross-region inference” (inferenza tra regioni) anziché tramite throughput on-demand. Per questi modelli, una richiesta che passa l’ID del modello base non riesce con un errore HTTP 400 come il seguente:

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.

Per chiamare questi modelli, passa un inference profile (profilo di inferenza) invece dell’ID del modello base. L’ID del profilo di inferenza è l’ID del modello base con un prefisso tratto da una colonna contrassegnata con “Sì” nella tabella seguente, ad esempio . Puoi anche passare l’ARN completo del profilo di inferenza, nel formato arn:aws:bedrock:{region}:{account-id}:inference-profile/{inference-profile-id}. Per l’elenco ufficiale di AWS dei profili di inferenza disponibili, consulta Regioni e modelli supportati per i profili di inferenza. Per sapere come i prefissi influiscono sull’instradamento e sui prezzi, consulta la sezione Endpoint globali e regionali.

ModelloID modello Bedrock di baseglobaluseujpapac
Claude Opus 4.6SìSìSìSìSì
Claude Opus 4.5SìSìSìNoNo
Claude Opus 4.1 (deprecato)NoSìNoNoNo
Claude Sonnet 4.6SìSìSìSìNo
Claude Sonnet 4.5 (deprecato)SìSìSìSìNo
Claude Sonnet 4 (deprecato)SìSìSìNoSì
Claude Haiku 4.5SìSìSìNoNo

Elenca i modelli disponibili

Gli esempi seguenti mostrano come stampare un elenco di tutti i modelli Claude disponibili tramite Bedrock:

import boto3

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

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

Effettuare richieste

Gli esempi seguenti mostrano come generare testo da Claude su Bedrock:

from anthropic import AnthropicBedrock

client = AnthropicBedrock(
    # Autenticati fornendo le seguenti chiavi oppure usando i provider di credenziali AWS predefiniti, ad esempio
    # usando ~/.aws/credentials o le variabili d'ambiente "AWS_SECRET_ACCESS_KEY" e "AWS_ACCESS_KEY_ID".
    aws_access_key="<access key>",
    aws_secret_key="<secret key>",
    # È possibile usare credenziali temporanee con aws_session_token.
    # Maggiori informazioni su https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_credentials_temp.html.
    aws_session_token="<session_token>",
    # aws_region cambia la regione AWS a cui viene inviata la richiesta. Se non è fornita, l'SDK legge
    # AWS_REGION / AWS_DEFAULT_REGION, poi la regione configurata per la sessione boto3 o il profilo AWS
    # (incluso ~/.aws/config), e solleva ValueError se non è possibile determinare alcuna regione.
    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 gli SDK client per maggiori dettagli e la documentazione ufficiale di Bedrock.

Autenticazione con token bearer

Puoi autenticarti con Bedrock utilizzando i “bearer token” (token di autenticazione al portatore) invece delle credenziali AWS. Questo è utile negli ambienti aziendali in cui i team hanno bisogno di accedere a Bedrock senza gestire credenziali AWS, ruoli IAM o autorizzazioni a livello di account.

L’approccio più semplice è impostare la variabile d’ambiente AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK, che l’SDK rileva automaticamente quando risolve le credenziali dall’ambiente.

Per fornire un token in modo programmatico:

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)

Registrazione delle attività

Bedrock fornisce un servizio di registrazione delle invocazioni che ti consente di registrare i prompt e i completamenti associati al tuo utilizzo.

Anthropic consiglia di registrare la tua attività almeno su base mobile di 30 giorni per comprendere la tua attività e indagare su eventuali usi impropri.

Supporto delle funzionalità

Per l’elenco completo delle funzionalità con la disponibilità su Amazon Bedrock, consulta Panoramica delle funzionalità.

Principali funzionalità supportate

Funzionalità non supportate

Toolset di computer use e browser use su Bedrock

I toolset di computer use (uso del computer) e browser use (uso del browser) sono disponibili tramite l’API InvokeModel per questi modelli:

  • Claude Fable 5.1
  • Claude Fable 5
  • Claude Opus 5.5
  • Claude Opus 5
  • Claude Opus 4.8
  • Claude Sonnet 5.5
  • Claude Sonnet 5
  • Claude Haiku 5.5

Per usarne uno, aggiungi una voce di tipo computer_toolset_20260801 o browser_toolset_20260801 all’array tools. Nessun header beta è richiesto per nessuno dei due toolset.

Supporto PDF su Bedrock

Il supporto PDF è disponibile su Bedrock tramite sia la Converse API sia la InvokeModel API.

Messaggi di sistema a metà conversazione su Bedrock

I messaggi di sistema a metà conversazione sono disponibili tramite la InvokeModel API per Claude Fable 5.1, Claude Fable 5, Claude Opus 5.5, Claude Opus 5, Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 5.5 e Claude Haiku 5.5. Come descritto nella nota sotto ID dei modelli API, queste richieste sono servite dalla stessa infrastruttura dell’endpoint Claude in Amazon Bedrock. Non è richiesto alcun header beta per i messaggi di sistema a metà conversazione. Questa funzionalità non è disponibile su Claude Sonnet 5. Usa invece il campo system di primo livello. Non è disponibile per i modelli con versione ARN nella tabella dei modelli di questa pagina.

Un messaggio role: "system" può anche impostare output_config.effort per modificare l’effort a metà conversazione su Claude Fable 5.1 e Claude Opus 5.5. Questa funzionalità è in beta: aggiungi mid-conversation-output-config-2026-07-01 all’array anthropic_beta nel corpo della richiesta. Senza quel valore, oppure su Claude Fable 5, Claude Opus 5 o Claude Opus 4.8, la richiesta restituisce un errore 400: messages.N.output_config: Extra inputs are not permitted. Nell’errore, N è l’indice del messaggio system in messages.

Per gli utenti della Converse API: la Converse API accetta istruzioni di sistema tramite il suo parametro system di primo livello. Per aggiungere istruzioni di sistema a metà conversazione, usa la InvokeModel API.

Finestra di contesto

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 e Claude Haiku 5.5 hanno una “context window” (finestra di contesto) da 1M token su Amazon Bedrock. Gli altri modelli Claude, inclusi Sonnet 4.5 (deprecato) e Sonnet 4 (deprecato), hanno una finestra di contesto da 200k token.

Bedrock limita i payload delle richieste a 20 MB. Quando invii documenti di grandi dimensioni o molte immagini, potresti raggiungere questo limite prima del limite di token.

Endpoint globali e regionali

A partire da Claude Sonnet 4.5 e tutti i modelli futuri, Bedrock offre due tipi di endpoint:

  • Endpoint globali: instradamento dinamico per la massima disponibilità
  • Endpoint regionali: instradamento garantito dei dati attraverso specifiche regioni geografiche

Gli endpoint regionali includono un sovrapprezzo del 10 percento rispetto agli endpoint globali.

Quando usare ciascuna opzione

Endpoint globali (consigliati):

  • Offrono la massima disponibilità e uptime
  • Instradano dinamicamente le richieste verso regioni con capacità disponibile
  • Non prevedono sovrapprezzi
  • Sono ideali per applicazioni in cui la residenza dei dati è flessibile

Endpoint regionali (CRIS):

  • Instradano il traffico attraverso specifiche regioni geografiche
  • Sono necessari per requisiti di residenza dei dati e di conformità
  • Sono disponibili per Stati Uniti, UE, Giappone e Asia-Pacifico
  • Prevedono un sovrapprezzo del 10 percento che riflette i costi infrastrutturali per la capacità regionale dedicata

Implementazione

Utilizzo degli endpoint globali (predefinito per Opus 4.6, Sonnet 4.6 e Sonnet 4.5 (deprecato)):

Gli ID dei modelli per Claude Opus 4.6, Sonnet 4.6 e Sonnet 4.5 (deprecato) includono già il prefisso 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"}],
)

Utilizzo degli endpoint regionali (CRIS):

Per utilizzare gli endpoint regionali, sostituisci il prefisso global. con un prefisso regionale come us.:

from anthropic import AnthropicBedrock

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

# Uso dell'endpoint regionale USA (CRIS)
message = client.messages.create(
    model="us.anthropic.claude-opus-4-6-v1",  # Regional prefix
    max_tokens=256,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello, world"}],
)

Risorse aggiuntive

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