Vertex AI上のClaude

Claudeにアクセスするための Vertex APIはMessages APIとほぼ同一ですが、リクエスト形式に2つの重要な違いがあります。

• Vertexでは、modelはリクエストボディで渡されません。代わりに、Google CloudエンドポイントURLで指定されます。
• Vertexでは、anthropic_versionは（ヘッダーとしてではなく）リクエストボディで渡され、値をvertex-2023-10-16に設定する必要があります。

VertexはAnthropicの公式クライアントSDKでもサポートされています。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Vertex AI上のClaudeにリクエストを送信する方法を説明します。

なお、このガイドでは、Vertex AIを使用できるGCPプロジェクトがすでにあることを前提としています。必要なセットアップと完全なウォークスルーについては、Vertex AI上のAnthropic Claudeモデルを参照してください。



Vertex AIにアクセスするためのSDKをインストールする

まず、お好みの言語用のAnthropicのクライアントSDKをインストールします。



Vertex AIへのアクセス



モデルの利用可能性

Anthropicモデルの利用可能性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、Vertex AI Model Gardenで「Claude」を検索するか、Anthropic Claudeモデルにアクセスしてください。



APIモデルID

ライフサイクル用語（非推奨、廃止）はモデルの非推奨で定義されています。パートナーが運営するプラットフォームでのライフサイクル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。Vertex AI上の各モデルの現在の廃止日については、Vertex AI上のClaudeモデルに関するGoogle Cloudのドキュメントを参照してください。



リクエストの送信

リクエストを実行する前に、GCPで認証するためにgcloud auth application-default loginを実行する必要がある場合があります。

次の例は、Vertex AI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 AnthropicVertex

project_id = "MY_PROJECT_ID"
region = "global"

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

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=100,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Hey Claude!",
        }
    ],
)
print(message)

詳細については、クライアントSDKおよび公式のVertex AIドキュメントを参照してください。

ClaudeはAmazon Bedrock、AWS上のClaude Platform、およびMicrosoft Foundryを通じても利用できます。



データ保持

このサービスのデータ処理はGoogle Cloud Vertex AIによって管理されます。詳細については、Vertex AIとゼロデータ保持を参照してください。



アクティビティログ

Vertexは、お客様が使用に関連するプロンプトと補完をログに記録できるリクエスト・レスポンス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ています。



機能サポート

Vertex AIでの利用可能性を含む完全な機能リストについては、機能の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
• 拡張思考
• 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）
• Web検索ツール
• 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、Web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、プログラマティックツール呼び出し）
• 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）



コンテキストウィンドウ

Claude Fable 5、Claude Opus 4.8、Claude Opus 4.7、Claude Opus 4.6、およびClaude Sonnet 4.6は、Vertex AI上で100万トークンのコンテキストウィンドウを備えています。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。

Vertex AIはリクエストペイロードを30 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、トークン制限に達する前にこの制限に達する可能性があります。



グローバル、マルチリージョン、およびリージョナルエンドポイント

Vertex AIは3種類のエンドポイントを提供しています。

• グローバルエンドポイント： 最大限の可用性を実現する動的ルーティング
• マルチリージョンエンドポイント： 地理的エリア内（例：米国または欧州連合）での動的ルーティングにより、高可用性を維持しながらデータレジデンシーを実現
• 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を保証

リージョナルおよびマルチリージョンエンドポイントには、グローバルエンドポイントと比較して10%の価格プレミアムが含まれます。



各オプションの使い分け

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があるリージョンにリクエストを動的にルーティング
• 価格プレミアムなし
• 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
• 従量課金トラフィックのみをサポート（プロビジョニングされたスループットにはリージョナルエンドポイントが必要）

マルチリージョンエンドポイント：

• 地理的エリア内（現在はusおよびeu）のリージョン間でリクエストを動的にルーティング
• 広範な地理的範囲内でのデータレジデンシーが必要だが、単一リージョンよりも高い可用性が必要な場合に有用
• グローバルエンドポイントと比較して10%の価格プレミアム
• 従量課金トラフィックのみをサポート（プロビジョニングされたスループットにはリージョナルエンドポイントが必要）

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てトラフィックをルーティング
• 単一リージョンのデータレジデンシー、厳格なコンプライアンス要件、またはプロビジョニングされたスループットに必要
• 従量課金とプロビジョニングされたスループットの両方をサポート
• 10%の価格プレミアムは、専用のリージョナルキャパシティのため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（推奨）：

クライアントを初期化する際にregionパラメータを"global"に設定します。

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-opus-4-8",
    max_tokens=100,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Hey Claude!",
        }
    ],
)
print(message)

マルチリージョンエンドポイントの使用：

regionパラメータをマルチリージョン識別子に設定します。米国の場合は"us"、欧州連合の場合は"eu"です。SDKは対応するマルチリージョンエンドポイント（https://aiplatform.us.rep.googleapis.comまたはhttps://aiplatform.eu.rep.googleapis.com）にリクエストをルーティングし、その地理的範囲内のリージョン間でトラフィックを動的に分散します。

from anthropic import AnthropicVertex

project_id = "MY_PROJECT_ID"
region = "us"  # Multi-region identifier: "us" or "eu"

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

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=100,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Hey Claude!",
        }
    ],
)
print(message)

リージョナルエンドポイントの使用：

"us-east1"や"europe-west1"などの特定のリージョンを指定します。

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-opus-4-8",
    max_tokens=100,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Hey Claude!",
        }
    ],
)
print(message)



追加リソース

• Vertex AIの価格： cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/pricing
• Claudeモデルのドキュメント： Vertex AI上のClaude
• Googleブログ記事： Claudeモデル向けグローバルエンドポイント
• Anthropicの価格詳細： クラウドプラットフォームの価格