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Spazi di lavoro () Anthropic-compatible

Amazon Bedrock Workspaces fornisce isolamento a livello di applicazione per i carichi di lavoro di intelligenza artificiale generativa utilizzando l'API Messages sull'endpoint. Anthropic-compatible bedrock-mantle Workspaces ti consente di segmentare le tue applicazioni AI per il monitoraggio dei costi, l'osservabilità e il controllo degli accessi.

Che cos'è uno spazio di lavoro?

Un workspace è un limite logico utilizzato per isolare carichi di lavoro come applicazioni, ambienti o esperimenti all'interno di Amazon Bedrock quando si utilizza l'API Anthropic Messages. Le aree di lavoro sono la stessa risorsa di base diProgetti (OpenAI-compatible): sono gestite tramite l'API Projects e offrono le stesse funzionalità:

Gli spazi di lavoro consentono di gestire più carichi di lavoro di intelligenza artificiale generativa in produzione senza creare AWS account o organizzazioni separati, riducendo la complessità operativa e mantenendo la sicurezza e la governance.

Ogni AWS account ha uno spazio di lavoro predefinito (progetto) a cui sono associate tutte le richieste di inferenza. Puoi creare aree di lavoro aggiuntive utilizzando l'API Projects e farvi riferimento nelle richieste dell'API Messages utilizzando l'intestazione. anthropic-workspace

Quando usare Workspaces

È necessario utilizzare Workspaces quando è necessario:

Spazi di lavoro e progetti

Le aree di lavoro e Progetti (OpenAI-compatible) le aree di lavoro sono la stessa risorsa di base, entrambe gestite tramite l'API Projects. La differenza sta nel modo in cui vi si fa riferimento nelle richieste di inferenza, a seconda dell'API utilizzata:

Guida introduttiva a Workspaces

Questa sezione illustra come creare un'area di lavoro, associarla alle richieste API di Messages e verificare la configurazione.

Prerequisiti

Prima di iniziare, assicurati di disporre dei seguenti elementi:

Fase 1: configurazione dell'ambiente

Configura le variabili di ambiente con le tue credenziali Amazon Bedrock:

export BEDROCK_API_KEY="<your-bedrock-key>"
export BEDROCK_REGION="us-east-1"

Fase 2: Creare uno spazio di lavoro

Gli spazi di lavoro vengono creati utilizzando l'API Projects. Crea uno spazio di lavoro (progetto) con un nome e tag per il monitoraggio dei costi:

curl -X POST "https://bedrock-mantle.$BEDROCK_REGION.api.aws/v1/organization/projects" \
  -H "Authorization: Bearer $BEDROCK_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "name": "Claude Chatbot Production",
    "tags": {
      "Application": "CustomerChatbot",
      "Environment": "Production",
      "Team": "NLPEngineering",
      "CostCenter": "41250"
    }
  }'

Risposta:

{
  "arn": "arn:aws:bedrock-mantle:us-east-1:123456789012:project/proj_abc123def456",
  "created_at": 1772135628,
  "id": "proj_abc123def456",
  "name": "Claude Chatbot Production",
  "object": "organization.project",
  "status": "active",
  "tags": {
    "Application": "CustomerChatbot",
    "Environment": "Production",
    "Team": "NLPEngineering",
    "CostCenter": "41250"
  }
}

Nota il id campo: questo è il valore che passi nell'anthropic-workspaceintestazione.

Passaggio 3: Associa le richieste al tuo spazio di lavoro

Per associare le tue richieste API Messages a un'area di lavoro, includi l'anthropic-workspaceintestazione con l'ID del progetto:

curl

curl -X POST "https://bedrock-mantle.$BEDROCK_REGION.api.aws/anthropic/v1/messages" \
  -H "x-api-key: $BEDROCK_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "anthropic-workspace: proj_abc123def456" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "anthropic.claude-sonnet-4-6-v1",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "Hello, how can you help me today?"}
    ]
  }'

Python (Anthropic SDK)

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    base_url=f"https://bedrock-mantle.{region}.api.aws/anthropic",
    api_key=bedrock_api_key,
)

response = client.messages.create(
    model="anthropic.claude-sonnet-4-6-v1",
    max_tokens=1024,
    extra_headers={"anthropic-workspace": "proj_abc123def456"},
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello, how can you help me today?"}
    ]
)

print(response.content[0].text)

Tutte le richieste di inferenza effettuate con lo stesso ID dell'area di lavoro vengono raggruppate, in modo da consentire il monitoraggio dei costi per area di lavoro, il controllo degli accessi e l'osservabilità.

Fase 4: Verifica la configurazione del tuo spazio di lavoro

Elenca tutte le aree di lavoro (progetti) per verificare che l'area di lavoro sia stata creata correttamente:

curl -X GET "https://bedrock-mantle.$BEDROCK_REGION.api.aws/v1/organization/projects" \
  -H "Authorization: Bearer $BEDROCK_API_KEY"

Gestione degli spazi di lavoro

Poiché gli spazi di lavoro sono gestiti tramite l'API Projects, si applicano tutte le operazioni di gestione dei progetti. Utilizzo dei progettiPer istruzioni dettagliate, consulta:

Best practice

Struttura dell'area di lavoro consigliata

Uno spazio di lavoro per applicazione: crea aree di lavoro separate per ogni applicazione o servizio distinto.

├── Claude-Chatbot-Production
├── Claude-Chatbot-Staging
├── Claude-Chatbot-Development
├── Claude-Summarizer-Production
└── Claude-Summarizer-Development

Gestione del ciclo di vita dello spazio di lavoro