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Claude Opus 4.7

Anthropic — Claude Opus 4.7

Dettagli del modello

Claude Opus 4.7 è un modello Anthropic Opus creato per la codifica, i flussi di lavoro aziendali e le attività agentiche di lunga durata.

Funzionalità e caratteristiche

Caratteristiche di base

Funzionalità supportate tramite endpoint bedrock-mantle

Funzionalità supportate tramite endpoint bedrock-runtime

Memorizzazione rapida nella cache tramite endpoint bedrock-runtime

Per ulteriori informazioni, consulta Prompt caching per un'inferenza più rapida del modello.

Utilizzo del computer bedrock-runtime ed bedrock-mantle endpoint

Per ulteriori informazioni, consulta Uso del computer.

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.

Ad esempio, se region è us-east-1 (Virginia settentrionale), l'URL dell'endpoint bedrock-runtime sarà "" e per bedrock-mantle sarà https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com "». https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws/anthropic/v1/messages

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.

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

Dettagli di geo-inferenza

Geo: USA

ID di inferenza geografica: us.anthropic.claude-opus-4-7

Geografia: UE

ID di inferenza geografica: eu.anthropic.claude-opus-4-7

Geografia: JP

ID di inferenza geografica: jp.anthropic.claude-opus-4-7

Geografia: AU

ID di inferenza geografica: au.anthropic.claude-opus-4-7

Dettagli di inferenza globale

Quote e limiti

Il tuo account AWS dispone di quote predefinite per mantenere le prestazioni del servizio e garantire un uso appropriato di Amazon Bedrock. Le quote predefinite assegnate a un account potrebbero essere aggiornate in base a fattori regionali, alla cronologia dei pagamenti, all'utilizzo fraudolento, all' and/or approvazione di una richiesta di aumento delle quote. Per maggiori dettagli, consulta la Quote per Amazon Bedrock documentazione e consulta i limiti del modello.

Le quote predefinite per Claude Opus 4.7 sono 20 milioni di TPM in ingresso e 4 milioni di TPM in uscita e 30 milioni di TPM attivi per ogni regione supportatabedrock-mantle. bedrock-runtime Claude Opus 4.7 non dispone di una quota di richieste al minuto (RPM); la limitazione è regolata esclusivamente dalle quote di token al minuto (TPM) di cui sopra.

I parametri di campionamento non sono più supportati

A partire da Claude Opus 4.7, temperaturetop_p, e top_k i parametri non sono più supportati. Il percorso di migrazione consigliato consiste nell'omettere completamente questi parametri dalle richieste e nell'utilizzare i prompting per guidare il comportamento del modello. Se in precedenza vi affidavate a temperature = 0 per gli output deterministici, tenete presente che questa impostazione non garantiva risposte identiche tra le invocazioni.

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 e genera una chiave API a lungo termine.

Passaggio 3 - Scarica l'SDK: per utilizzare questa guida introduttiva, devi avere Python già installato. Quindi installa il software pertinente in base alle API che stai utilizzando.

Messages API

pip install -U "anthropic[bedrock]"

Invoke/Converse API

pip install boto3

Passaggio 4 - Imposta le variabili di ambiente: configura l'ambiente per utilizzare la chiave API per l'autenticazione.

Messages API

AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<provide your Bedrock API key>"

Invoke/Converse API

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

Messages API

from anthropic import AnthropicBedrockMantle

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

message = client.messages.create(
    model="anthropic.claude-opus-4-7",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Can you explain the features of Amazon Bedrock?"}],
)

print(message.content[0].text)

Invoke API

import json
import boto3

client = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')
response = client.invoke_model(
    modelId='anthropic.claude-opus-4-7',
    body=json.dumps({
            'anthropic_version': 'bedrock-2023-05-31',
            'messages': [{ 'role': 'user', 'content': 'Can you explain the features of Amazon Bedrock?'}],
            'max_tokens': 1024
    })
)
print(json.loads(response['body'].read()))

Converse API

import boto3

client = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')
response = client.converse(
    modelId='anthropic.claude-opus-4-7',
    messages=[
        {
            'role': 'user',
            'content': [{'text': 'Can you explain the features of Amazon Bedrock?'}]
        }
    ]
)
print(response)