Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Claude Fable 5

Anthropisch — Claude Fable 5

Modelldetails

Claude Fable 5 ist Anthropics Modell der nächsten Generation für komplexe Wissensarbeit und Codierung, das in der Lage ist, bei mehrtägigen Aufgaben dauerhaft autonom zu arbeiten. Es plant phasenübergreifend, delegiert an Unteragenten und überprüft seine Arbeit selbst.

Fähigkeiten und Funktionen

Eigenschaften von Bedrock

Funktionen, die mithilfe bedrock-runtime von Endpoint unterstützt werden

Merkmale von Bedrock

Funktionen, die mithilfe bedrock-mantle von Endpoint unterstützt werden

Sofortiges Caching

Weitere Informationen finden Sie unter Prompt-Caching für schnellere Modellinferenz.

Inhaltseinschränkungen

Claude Fable 5 beinhaltet Blockierungsklassifikatoren für Inhalte mit doppeltem Verwendungszweck in den Bereichen Cybersicherheit und Biologie. Wenn ein Klassifikator eine Anfrage blockiert, gibt die API eine HTTP-200-Standardantwort mit stop_reason: "refusal" und einem stop_details Objekt zurück, das die Einschränkungskategorie enthält. Die Ablehnungsraten bei diesem Modell sind wesentlich höher als bei früheren Claude-Modellen.

Kunden sollten dies stop_reason: "refusal" als primären Antwortweg verwenden. Prompt-stage Ablehnungen (vor Beginn der Inferenz blockiert) werden nicht in Rechnung gestellt. Mid-stream Ablehnungen (blockiert nach teilweiser Ausgabe) werden für Token in Rechnung gestellt, die vor dem Block generiert wurden.

Preisgestaltung

Die Preise finden Sie auf der Seite mit den Preisen von Amazon Bedrock.

Programmatischer Zugriff

Verwenden Sie die folgenden Modell-IDs und Endpunkt-URLs, um programmgesteuert auf dieses Modell zuzugreifen. Weitere Informationen zu den verfügbaren APIs und Endpunkten finden Sie unter Unterstützte APIs und Unterstützte Endpunkte.

Wenn Region beispielsweise us-east-1 (Nord-Virginia) ist, dann lautet die URL des Bedrock-Runtime-Endpunkts "" und für Bedrock-Mantle https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com "“. https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws

Dienststufen

Amazon Bedrock bietet mehrere Servicestufen, um Ihren Workload-Anforderungen gerecht zu werden. Standard bietet unverbindlichen Pay-per-Token-Zugriff. Priority bietet einen höheren Durchsatz mit einer zeitbasierten Verpflichtung. Flex bietet kostengünstigeren Zugriff für flexible, nicht zeitkritische Workloads. Reserved bietet einen dedizierten Durchsatz mit einer festen Laufzeit für vorhersehbare Workloads. Weitere Informationen finden Sie unter Servicestufen.

Regionale Verfügbarkeit

Die regionale Verfügbarkeit auf einen Blick

Bedrock bietet drei Inferenzoptionen: Anfragen werden innerhalb einer einzigen Region In-Regionaufbewahrt, um die strikte Einhaltung der Vorschriften zu gewährleisten, geografische Cross-Region Routen zwischen Regionen innerhalb einer Region (USA, EU usw.) für einen höheren Durchsatz bei gleichzeitiger Wahrung der Datenresidenz und globale Cross-Region Routen überall auf der Welt für maximalen Durchsatz, wenn es keine lokalen Beschränkungen gibt. Weitere Informationen finden Sie auf der Regionale Verfügbarkeit nach Modellen Seite.

Datenaufbewahrung

Um dieses Modell verwenden zu können, müssen Sie sich für die gemeinsame Nutzung von Daten durch Anbieter entscheiden, indem Sie Ihren Datenaufbewahrungsmodus auf „provider_data_shareÜber die Data Retention API“ einstellen. Für diese Einstellung gibt es beim Start keine Konsolen-Benutzeroberfläche. Weitere Informationen finden Sie unter Amazon Bedrock Missbrauchserkennung.

Kontingente und Einschränkungen

Ihr AWS-Konto verfügt über Standardkontingente, um die Leistung des Service aufrechtzuerhalten und eine angemessene Nutzung von Amazon Bedrock sicherzustellen. Die einem Konto zugewiesenen Standardkontingente können je nach regionalen Faktoren, Zahlungsverlauf, betrügerischer Nutzung und and/or Genehmigung einer Anfrage zur Erhöhung des Kontingents aktualisiert werden. Weitere Informationen finden Sie in der Kontingente für Amazon Bedrock Dokumentation und in den Grenzwerten für das Modell.

Beispiel-Code

Schritt 1 — AWS-Konto: Wenn Sie bereits ein AWS-Konto haben, überspringen Sie diesen Schritt. Wenn Sie neu bei AWS sind, registrieren Sie sich für ein AWS-Konto.

Schritt 2 — API-Schlüssel: Rufen Sie die Amazon Bedrock-Konsole auf und generieren Sie einen langfristigen API-Schlüssel.

Schritt 3 — Holen Sie sich das SDK: Um dieses Handbuch für die ersten Schritte verwenden zu können, muss Python bereits installiert sein. Installieren Sie dann die entsprechende Software, je nachdem, welche APIs Sie verwenden.

Invoke & Converse

pip install boto3

Schritt 4 — Umgebungsvariablen festlegen: Konfigurieren Sie Ihre Umgebung so, dass sie den API-Schlüssel für die Authentifizierung verwendet.

AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<provide your Bedrock API key>"

Schritt 5 — Führen Sie Ihre erste Inferenzanfrage aus: Speichern Sie die Datei unter bedrock-first-request.py

import json
import boto3

client = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')
response = client.invoke_model(
    modelId='anthropic.claude-fable-5',
    body=json.dumps({
        'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Can you explain the features of Amazon Bedrock?'}],
        'max_tokens': 1024
    })
)
print(json.loads(response['body'].read()))

Nachrichten

pip install -U "anthropic[bedrock]"

Schritt 4 — Umgebungsvariablen festlegen: Konfigurieren Sie Ihre Umgebung so, dass sie den API-Schlüssel für die Authentifizierung verwendet.

AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<provide your Bedrock API key>"

Schritt 5 — Führen Sie Ihre erste Inferenzanfrage aus: Speichern Sie die Datei unter bedrock-first-request.py

from anthropic import AnthropicBedrockMantle

client = AnthropicBedrockMantle(aws_region="us-east-1")

message = client.messages.create(
    model="anthropic.claude-fable-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello, Claude"}],
)

print(message.content[0].text)