Vertex AI 上の Claude

Vertex API で Claude にアクセスする方法は、Messages API とほぼ同じで、同じオプションをすべてサポートしていますが、2 つの主な違いがあります：

• 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 はリクエストボディで渡され（ヘッダーではなく）、値を vertex-2023-10-16 に設定する必要があります。

Vertex は Anthropic の公式 client SDKs でもサポートされています。このガイドでは、Anthropic の client SDKs 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。

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。セットアップに必要な情報と完全なウォークスルーについては、Anthropic から Claude 3 モデルを使用する 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、選択した言語用の Anthropic の client SDK をインストールします。

Vertex AI にアクセスする

モデルの可用性

Anthropic モデルの可用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。Vertex AI Model Garden で「Claude」を検索するか、Use Claude 3 にアクセスして最新情報を確認してください。

API モデル ID

リクエストを作成する

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

以下の例は、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-4-7",
    max_tokens=100,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Hey Claude!",
        }
    ],
)
print(message)

詳細については、client SDKs と公式の Vertex AI ドキュメント を参照してください。

Claude は Amazon Bedrock と Microsoft Foundry を通じても利用可能です。

アクティビティログ

Vertex は リクエスト-レスポンスログサービス を提供しており、お客様がプロンプトと完了内容をログに記録できます。

Anthropic は、アクティビティを理解し、潜在的な悪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お勧めします。

機能サポート

Vertex AI で現在サポートされているすべての機能については、API 機能概要 を参照してください。

コンテキストウィンドウ

Claude Opus 4.7、Claude Opus 4.6、および Claude Sonnet 4.6 は、Vertex AI で 1M 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 や Sonnet 4（非推奨）を含む他の Claude モデルは、200k 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または多く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

Google Vertex AI は 3 つのエンドポイントタイプを提供しています：

• グローバルエンドポイント： 最大の可用性のための動的ルーティング
• マルチリージョンエンドポイント： 地理的領域（たとえば、米国または欧州連合）内での動的ルーティング。高可用性を備えたデータレジデンシー用
• 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通じた保証されたデータルーティング

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よりも 10% の価格プレミアムが含まれます。

各オプションを使用する場合

グローバルエンドポイント（推奨）：

• 最大の可用性とアップタイムを提供
• リクエストを利用可能な容量を持つリージョンに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が柔軟な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：

• リクエストを地理的領域内のリージョン（現在は us と eu）全体で動的にルーティング
• 広い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便利
• グローバルエンドポイントよりも 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：

• トラフィックを特定の地理的リージョンを通じてルーティング
• 単一リージョンのデータレジデンシー、厳密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、専用リージョナル容量のインフラストラクチャコストを反映しています

実装

グローバルエンドポイントを使用する（推奨）：

クライアントを初期化するときに 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-4-7",
    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を使用する：

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"。SDK はリクエストを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）にルーティングし、その地理的領域内のリージョン全体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"  # マルチリージョン識別子：「us」または「eu」

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

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-7",
    max_tokens=100,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Hey Claude!",
        }
    ],
)
print(message)

リージョナルエンドポイントを使用する：

"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"  # 特定のリージョンを指定

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

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-7",
    max_tokens=100,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Hey Claude!",
        }
    ],
)
print(message)

追加リソース

• Google Vertex AI 価格： cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/pricing
• Claude モデルドキュメント： Claude on Vertex AI
• Google ブログ投稿： Global endpoint for Claude models
• Anthropic 価格詳細： 価格ドキュメント