Vertex AI上のClaude

Claudeにアクセスするための Vertex APIはMessages APIとほぼ同一であり、同じオプションをすべてサポートしていますが、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に渡されません。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（ヘッダーではなく）リクエストボディに渡され、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、PythonまたはTypeScriptでVertex AI上のClaudeにリクエストを行うプロセスを説明します。

このガイドは、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や完全なウォークスルーについては、AnthropicのClaude 3モデルの使用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、Use Claude 3にアクセスしてください。

APIモデルID

リクエストの実行

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。

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-4-6",
    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およびMicrosoft Foundryからも利用可能です。

アクティビティログ

Vertexは、使用状況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で現在サポートされているすべての機能はこちらで確認できます。

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およびそれ以降のすべてのモデルから、Google Vertex AIは2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通じた保証されたデータルーティング

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%の価格プレミアムが含まれます。

各オプションの使用タイミング

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
• 利用可能な容量の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サポート（プロビジョンド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通じ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
• 従量課金とプロビジョンドスループットの両方をサポート
• 10%の価格プレミアムは、専用リージョン容量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-4-6",
    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"のような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-4-6",
    max_tokens=100,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Hey Claude!",
        }
    ],
)
print(message)

その他のリソース

• Google Vertex AIの料金： 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モデルのグローバルエンドポイント
• Anthropicの料金詳細： 料金ドキュメント