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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, la codifica autonoma e gli agenti di lunga durata.
Disponibile solo come anteprima di ricerca riservata con accesso prioritario per casi d'uso difensivi di sicurezza informatica.
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
Ciclo di vita del modello: anteprima
Finestra contestuale: 1 milione di token
Token di output massimi: 128K
Ragionamento: supportato (solo)
thinking.type: "adaptive". Per ulteriori informazioni, consulta Pensiero adattivo.Limite delle conoscenze: dicembre 2025
| Modalità di input | Modalità di output | API supportate | Endpoint supportati |
|---|---|---|---|
 Audio | Incorporamento | Responses | bedrock-runtime |
 Immagine | Immagine | Chat Completions | bedrock-mantle |
| Discorso | Discorso | Invoke | |
| Testo | Testo | Converse | |
| Video | Video | Messages |
Funzionalità e caratteristiche
Caratteristiche Bedrock
Funzionalità supportate tramite endpoint bedrock-mantle
Memorizzazione rapida nella cache
Per ulteriori informazioni, consulta Prompt caching per un'inferenza più rapida del modello.
| Memorizzazione rapida nella cache supportata | Numero minimo di token per checkpoint della cache | Numero massimo di checkpoint della cache per richiesta | TTL supportato | Campi che accettano checkpoint di cache rapidi |
|---|---|---|---|---|
| Sì | 4,096 | 4 | 5 minuti, 1 ora | system, messages e tools |
Prezzi
Per i prezzi, consulta la pagina dei prezzi di Amazon Bedrock
Accesso programmatico
Utilizza i seguenti ID di 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 e Endpoint supportati.
| Endpoint | ID del modello | In-Region URL dell'endpoint | ID di inferenza geografica | 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 tuoi requisiti di carico di lavoro. Standard offre un accesso pay-per-token senza impegno. Priority offre un throughput più elevato con un impegno basato sul tempo. Flex offre un accesso a basso costo per carichi di lavoro flessibili e non urgenti. Reserved offre un throughput dedicato con un impegno a termine per carichi di lavoro prevedibili. Per ulteriori informazioni, consulta i livelli di servizio.
| Standard | Priorità | Flex | riservato |
|---|---|---|---|
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Disponibilità regionale
Disponibilità regionale a colpo d'occhio
Bedrock offre tre opzioni di inferenza: In-Regionmantiene le richieste all'interno di una singola regione per garantire la massima conformità, instradamenti Cross-Regiongeografici tra regioni all'interno di un'area geografica (Stati Uniti, UE, ecc.) per una maggiore velocità di trasmissione nel rispetto della residenza dei dati e Cross-Region percorsi globali ovunque in tutto il mondo per la massima velocità di trasmissione quando non ci sono vincoli di residenza. Consulta la pagina per maggiori dettagli. Disponibilità regionale per modello
| Region | In-Region | Geo | Globale |
|---|---|---|---|
us-east-1(Virginia settentrionale) | | | |
ap-southeast-4(Melbourne) | | | |
Codice di esempio
Fase 1 - Account AWS: se hai già un account AWS, salta questo passaggio. Se non conosci AWS, registrati per un account AWS
Fase 2 - Chiave API: vai 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 - Imposta le variabili di ambiente: configura l'ambiente per utilizzare la chiave API per l'autenticazione.
AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<provide your Bedrock API key>"
Passaggio 5 - Esegui la tua prima richiesta di inferenza: salva il file come bedrock-first-request.py
