Amazon Bedrock上のClaude（Opus 4.6以前）

Bedrockを通じてClaudeを呼び出す方法は、Claude APIで直接Claudeを呼び出す方法とは若干異なります。このガイドでは、AnthropicのクライアントSDKのいずれかを使用して、Bedrock上のClaudeへのAPI呼び出しを完了する手順を説明します。

なお、このガイドは、すでにAWSアカウントにサインアップし、プログラムによるアクセスを設定済みであることを前提としています。

AWS CLIのインストールと設定

1. バージョン2.13.23以降のAWS CLIをインストールします。
2. AWS configureコマンドを使用してAWS認証情報を設定する（AWS CLIの設定を参照）か、AWSダッシュボード内の「Command line or programmatic access」に移動し、モーダルウィンドウの指示に従って認証情報を確認します。
3. 認証情報が機能していることを確認します。

aws sts get-caller-identity

BedrockにアクセスするためのSDKのインストール

AnthropicのクライアントSDKはBedrockをサポートしています。boto3のようなAWS SDKを直接使用することもできます。

pip install -U "anthropic[bedrock]"

Bedrockへのアクセス

Anthropicモデルのサブスクライブ

AWS Console > Bedrock > Model Accessに移動し、Anthropicモデルへのアクセスをリクエストします。Anthropicモデルの利用可否はリージョンによって異なることに注意してください。最新情報についてはAWSドキュメントを参照してください。

APIモデルID

ライフサイクル用語（Deprecated（非推奨）、Retired（廃止済み））はモデルの非推奨化で定義されています。パートナー運営プラットフォームにおけるライフサイクルの日付はパートナーによって設定され、Claude APIのスケジュールとは異なる場合があります。Amazon Bedrock上の任意のモデルの現在の廃止日については、Amazon Bedrockのモデルライフサイクルページを参照してください。

AWSは、新しいClaudeモデルをオンデマンドスループットではなくクロスリージョン推論を通じて提供しています。これらのモデルでは、ベースモデルIDを渡すリクエストは次のようなHTTP 400エラーで失敗します。

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.

これらのモデルを呼び出すには、ベースモデルIDの代わりに推論プロファイルを渡します。推論プロファイルIDは、ベースモデルIDに、以下の表で「Yes」と記された列のプレフィックスを付けたものです。例：us.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0。また、arn:aws:bedrock:{region}:{account-id}:inference-profile/{inference-profile-id}という形式の完全な推論プロファイルARNを渡すこともできます。利用可能な推論プロファイルに関するAWSの正式なリストについては、推論プロファイルでサポートされるリージョンとモデルを参照してください。プレフィックスがルーティングと料金にどのように影響するかについては、グローバルエンドポイントとリージョナルエンドポイントのセクションを参照してください。

利用可能なモデルの一覧表示

以下の例は、Bedrockを通じて利用可能なすべてのClaudeモデルの一覧を出力する方法を示しています。

import boto3

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

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

リクエストの実行

以下の例は、Bedrock上のClaudeからテキストを生成する方法を示しています。

from anthropic import AnthropicBedrock

client = AnthropicBedrock(
    # 以下のキーを指定するか、デフォルトのAWS認証情報プロバイダーを使用して認証します。たとえば、
    # ~/.aws/credentials、または環境変数 "AWS_SECRET_ACCESS_KEY" と "AWS_ACCESS_KEY_ID" を使用します。
    aws_access_key="<access key>",
    aws_secret_key="<secret key>",
    # 一時的な認証情報は aws_session_token で使用できます。
    # 詳細は https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_credentials_temp.html を参照してください。
    aws_session_token="<session_token>",
    # aws_region はリクエスト先のAWSリージョンを変更します。指定しない場合、SDKは
    # AWS_REGION / AWS_DEFAULT_REGION を読み取り、次に boto3 セッションまたはAWSプロファイルで設定されたリージョン
    # （~/.aws/config を含む）を参照し、リージョンを解決できない場合は ValueError を送出します。
    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)

詳細についてはクライアントSDKおよびBedrock公式ドキュメントを参照してください。

ベアラートークン認証

AWS認証情報の代わりにベアラートークンを使用してBedrockで認証できます。これは、チームがAWS認証情報、IAMロール、またはアカウントレベルの権限を管理することなくBedrockにアクセスする必要がある企業環境で便利です。

最も簡単な方法は、AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK環境変数を設定することです。各SDKは環境から認証情報を解決する際にこれを自動的に検出します。

プログラムでトークンを提供するには、次のようにします。

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)

アクティビティログ

Bedrockは、使用に関連するプロンプトと補完をログに記録できる呼び出しログサービスを提供しています。

Anthropicは、アクティビティを把握し、潜在的な不正使用を調査するために、少なくとも30日間のローリングベースでアクティビティをログに記録することを推奨します。

機能サポート

Amazon Bedrockでの利用可否を含む完全な機能一覧については、機能概要を参照してください。

サポートされている主な機能

• Messages API
• プロンプトキャッシング
• 思考
• ツール使用（Bashツール、コンピュータ使用ツール、メモリツール、テキストエディタツールを含む）
• 引用
• 構造化出力

サポートされていない機能

• 入力ソース（画像およびドキュメントのURLソース、Files API）
• サーバーサイドツール（コード実行、ウェブ検索、ウェブフェッチ、アドバイザー）
• エージェントインフラストラクチャ（Agent Skills、MCPコネクタ、プログラムによるツール呼び出し）
• APIエンドポイント（Message Batches、Models、Admin、Compliance、Usage and Cost）
• Claude Managed Agents
• サーバーサイドフォールバック（fallbacksパラメータ。代わりにクライアントサイドフォールバックパターンを使用してください）
• 自動プロンプトキャッシング（トップレベルのcache_controlフィールド。代わりに明示的なキャッシュブレークポイントを使用してください）
• コンピュータ使用およびブラウザ使用ツールセット（computer_toolset_20260801およびbrowser_toolset_20260801は現在Amazon Bedrockでは利用できません。ベータ版のコンピュータ使用ツールバージョンは引き続き利用可能です）

BedrockでのPDFサポート

PDFサポートは、Converse APIとInvokeModel APIの両方を通じてBedrockで利用できます。PDF処理機能と制限の詳細については、Amazon Bedrock PDFサポートを参照してください。

Converse APIユーザー向けの重要な考慮事項：

• 視覚的なPDF分析（チャート、画像、レイアウト）には引用を有効にする必要があります
• 引用がない場合、基本的なテキスト抽出のみが利用可能です
• 強制的な引用なしで完全に制御するには、InvokeModel APIを使用してください

Bedrockでの会話途中のシステムメッセージ

会話途中のシステムメッセージは、Claude Fable 5.1、Claude Fable 5、Claude Opus 5、およびClaude Opus 4.8向けにInvokeModel APIを通じて利用できます。APIモデルIDの注記で説明されているように、これらのリクエストはClaude in Amazon Bedrockエンドポイントと同じインフラストラクチャによって処理されます。ベータヘッダーは必要ありません。この機能はClaude Sonnet 5では利用できません。代わりにトップレベルのsystemフィールドを使用してください。このページのモデル表にあるARNバージョン付きモデルでは利用できません。

Converse APIユーザー向け： Converse APIは、トップレベルのsystemパラメータを通じてシステム指示を受け付けます。会話の途中でシステム指示を追加するには、InvokeModel APIを使用してください。

コンテキストウィンドウ

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、およびClaude Sonnet 4.6は、Amazon Bedrock上で100万トークンのコンテキストウィンドウ（context window）を備えています。Sonnet 4.5およびSonnet 4（非推奨）を含むその他のClaudeモデルは、20万トークンのコンテキストウィンドウを備えています。

Bedrockはリクエストペイロードを20 MBに制限しています。大きなドキュメントや多数の画像を送信する場合、トークン制限より先にこの制限に達する可能性があります。

グローバルエンドポイントとリージョナルエンドポイント

Claude Sonnet 4.5および今後のすべてのモデルから、Bedrockは2種類のエンドポイントを提供します。

• グローバルエンドポイント： 最大限の可用性のための動的ルーティング
• リージョナルエンドポイント： 特定の地理的リージョンを経由したデータルーティングの保証

リージョナルエンドポイントには、グローバルエンドポイントに対して10%の料金プレミアムが含まれます。

各オプションを使用する場面

グローバルエンドポイント（推奨）：

• 最大限の可用性と稼働時間を提供
• 利用可能なキャパシティのあるリージョンにリクエストを動的にルーティング
• 料金プレミアムなし
• データレジデンシーに柔軟性があるアプリケーションに最適

リージョナルエンドポイント（CRIS）：

• 特定の地理的リージョンを経由してトラフィックをルーティング
• データレジデンシーおよびコンプライアンス要件に必要
• 米国、EU、日本、アジア太平洋で利用可能
• 10%の料金プレミアムは、専用リージョナルキャパシティのインフラストラクチャコストを反映

実装

グローバルエンドポイントの使用（Opus 4.6、Sonnet 4.6、Sonnet 4.5のデフォルト）：

Claude Opus 4.6、Sonnet 4.6、およびSonnet 4.5のモデルIDには、すでにglobal.プレフィックスが含まれています。

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"}],
)

リージョナルエンドポイント（CRIS）の使用：

リージョナルエンドポイントを使用するには、global.プレフィックスをus.などのリージョナルプレフィックスに置き換えます。

from anthropic import AnthropicBedrock

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

# 米国リージョナルエンドポイント（CRIS）を使用
message = client.messages.create(
    model="us.anthropic.claude-opus-4-6-v1",  # Regional prefix
    max_tokens=256,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello, world"}],
)

追加リソース

• Bedrockの料金： Amazon Bedrock料金ページ
• AWS料金ドキュメント： Bedrock料金ガイド
• AWSブログ記事： Amazon BedrockでのClaude Sonnet 4.5の紹介
• Anthropicの料金詳細： クラウドプラットフォームの料金