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1つを使用して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の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のクライアント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、Claude 3を使用する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：

MODEL_ID=claude-opus-4-6
LOCATION=global
PROJECT_ID=MY_PROJECT_ID

curl \
-X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://$LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/${LOCATION}/publishers/anthropic/models/${MODEL_ID}:streamRawPredict -d \
'{
  "anthropic_version": "vertex-2023-10-16",
  "messages": [{
    "role": "user",
    "content": "Hey Claude!"
  }],
  "max_tokens": 100,
}'

詳細については、クライアントSDKと公式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、使用に関連するプロンプトと完了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上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 4.6と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やSonnet 4を含む他の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）内での動的ルーティング（データレジデンシーと高可用性のため）
• 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に対する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：

• 地理的領域内のリージョン全体でリクエストを動的にルーティング（現在us、euは近日中）
• 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に対する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：

# ant CLIはまだVertex AIをサポートしていません。

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"us"などのマルチリージョン識別子に設定します。SDKはマルチリージョンエンドポイント（たとえば、https://aiplatform.us.rep.googleapis.com）にリクエストをルーティングし、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バランスします。

from anthropic import AnthropicVertex

project_id = "MY_PROJECT_ID"
region = "us"  # マルチリージョン：USリージョン内でルーティング

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：

# ant CLIはまだVertex AIをサポートしていません。

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： Vertex AI上のClaude
• Googleブログ投稿： Claude モデルのグローバルエンドポイント
• Anthropic価格詳細： 価格ドキュメント