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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 in materia 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 |
|---|---|---|---|
Responses | bedrock-runtime | ||
Chat Completions | bedrock-mantle | ||
Invoke | |||
Converse | |||
Messages |
Funzionalità e caratteristiche
Caratteristiche di base
Funzionalità supportate tramite endpoint bedrock-mantle
Memorizzazione rapida nella cache tramite endpoint bedrock-runtime
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 |
|---|---|---|---|
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
| Region | In-Region | Geo | Globale |
|---|---|---|---|
us-east-1(Virginia settentrionale) |
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