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Anteprima di Claude Mythos
Anthropic — Anteprima di Claude Mythos
Dettagli del modello
Secondo Anthropic, Claude Mythos Preview (gated research preview) è una nuova classe di intelligenza creata per progetti ambiziosi incentrati sulla sicurezza informatica, sulla codifica autonoma e sugli agenti di lunga durata.
Disponibile solo come anteprima di ricerca riservata con accesso prioritario per casi d'uso difensivi in ambito di cybersecurity.
Data di lancio del modello: 07 aprile 2026
Data EOL del modello: N/A
Contratti di licenza con l'utente finale e condizioni d'uso: Visualizza https://aws.amazon.com/legal/bedrock/third-party-models/
Ciclo di vita del modello: anteprima
Finestra contestuale: 1 milione di token
Token di uscita massimi: 128K
Ragionamento: supportato (solo)
thinking.type: "adaptive". Per ulteriori informazioni, consulta Pensiero adattivo.Chiusura delle conoscenze: dicembre 2025
| Modalità di immissione | Modalità di output | API supportate | Endpoint supportati |
|---|---|---|---|
Responses | bedrock-runtime | ||
Chat Completions | bedrock-mantle | ||
Invoke | |||
Converse | |||
Messages |
Funzionalità e caratteristiche
Caratteristiche di Bedrock
Funzionalità supportate tramite endpoint bedrock-mantle
Memorizzazione nella cache rapida
Per ulteriori informazioni, consulta Prompt caching per una più rapida inferenza del modello.
| La memorizzazione nella cache rapida è supportata | Numero minimo di token per checkpoint della cache | Numero massimo di checkpoint della cache per richiesta | TTL supportato | Campi che accettano i checkpoint della cache con prompt |
|---|---|---|---|---|
| Sì | 4,096 | 4 | 5 minuti, 1 ora | system, messages e tools |
Prezzi
Per informazioni sui prezzi, consulta la pagina dei prezzi di
Accesso programmatico
Utilizzate i seguenti ID del modello e URL degli endpoint per accedere a questo modello a livello di codice. Per ulteriori informazioni sulle API e sugli endpoint disponibili, consulta API supportate ed Endpoint supportati. bedrock/latest/userguide/endpoints.html
| Endpoint | ID del modello | In-Region URL dell'endpoint | ID di geo-inferenza | ID di inferenza globale |
|---|---|---|---|---|
bedrock-mantle |
anthropic.claude-mythos-preview |
https://bedrock-mantle.{region}.api.aws |
N/A | N/A |
Ad esempio, se la regione è us-east-1 (Virginia settentrionale), l'URL dell'endpoint bedrock-mantle sarà "». https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws
Livelli di servizio
Amazon Bedrock offre diversi livelli di servizio per soddisfare i requisiti del carico di lavoro. Standard fornisce l'accesso pay-per-token senza impegno (imposta o ometti il campo). "service_tier": "default" Priority offre i tempi di risposta più rapidi a un prezzo superiore (impostato). "service_tier": "priority" Flex offre un accesso a basso costo per carichi di lavoro flessibili e non sensibili al fattore tempo (set). "service_tier": "flex" Reserved offre un throughput dedicato con un impegno a termine per carichi di lavoro prevedibili; è impostato a livello di account anziché su richiesta (contatta il team del tuo account AWS per abilitare). Per ulteriori informazioni, consulta i livelli di servizio.
| Standard | Priorità | Flex | Riservato |
|---|---|---|---|
Disponibilità regionale
La disponibilità regionale a colpo d'occhio
Amazon Bedrock offre tre opzioni di inferenza: In-Region mantiene le richieste all'interno di una singola regione per garantire una conformità rigorosa, le Cross-Region rotte geografiche tra le regioni all'interno di un'area geografica (come Stati Uniti, UE e APAC) rispettando la residenza dei dati e le Cross-Region rotte globali in qualsiasi parte del mondo quando non ci sono vincoli di residenza. Per maggiori dettagli, consulta la pagina. Disponibilità regionale per modelli
| Region | In-Region | Geo | Globale |
|---|---|---|---|
us-east-1(Virginia del Nord) | |||
ap-southeast-4(Melbourne) |
Codice di esempio
Passaggio 1 - AWS Account: Se hai già un AWS account, salta questo passaggio. Se non conosci AWS, crea un account https://portal.aws.amazon.com/billing/signup
Passaggio 2 - Chiave API: accedi alla console Amazon Bedrock
Passaggio 3 - Scarica l'SDK: per utilizzare questa guida introduttiva, devi avere Python già installato. Quindi installa il software pertinente.
pip install -U "anthropic[bedrock]"
Passaggio 4 - Impostazione delle variabili di ambiente: configura il tuo ambiente per utilizzare la chiave API per l'autenticazione.
AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<provide your Bedrock API key>"
Fase 5 - Esegui la tua prima richiesta di inferenza: salva il file con nome bedrock-first-request.py