サポート対象のリージョン前提条件基本リクエストストリームレスポンスサポートされている機能トークンのカウント

Anthropic Messages API を使用した推論

Anthropic Messages API は、Anthropic リクエストおよびレスポンス形式を使用して Claude モデルへのネイティブアクセスを提供します。Messages API は、エンドポイントbedrock-runtimeと bedrock-mantleエンドポイントの両方で使用できます。新しいアプリケーションの場合は、 bedrock-runtimeエンドポイントをお勧めします。

Endpoint	ベース URL	ユースケース
`bedrock-runtime`	`https://bedrock-runtime.{region}.amazonaws.com/anthropic`	新しいアプリケーションに推奨されます。 AWS SDK 統合、IAM 認証、呼び出しログ記録を使用します。
`bedrock-mantle`	`https://bedrock-mantle.{region}.api.aws/anthropic/v1/messages`	Amazon Bedrock API キー認証とをサポートしますWorkSpaces (Anthropic 互換)。

サポート対象のリージョン

Messages API は、Claude モデルが利用可能なすべてのリージョンのbedrock-runtimeエンドポイントで使用できます。詳細については、「モデル別のリージョンの可用性」を参照してください。bedrock-mantle エンドポイントでは、をサポートするすべてのリージョンで使用できます bedrock-mantle (「」を参照サポートされているリージョンとエンドポイント)。

前提条件

Messages API を使用する前に、以下があることを確認してください。

モデルアクセス – Amazon Bedrock コンソールで Claude モデルへのアクセスをリクエストします。「モデルへのアクセスをリクエストする」を参照してください。
認証 – エンドポイントによって異なります。
- bedrock-runtime – AWS SDK (boto3 など）、Amazon Bedrock API キー (「」を参照API キー)、または aws-bedrock-token-generator ライブラリの AWS 認証情報から生成された短期 Bedrock ベアラートークンを介して、 AWS SigV4 認証情報を使用します。 aws-bedrock-token-generator
- bedrock-mantle – Amazon Bedrock API キー (「」を参照API キー) または AWS SigV4 認証情報を使用します。
Anthropic バージョンヘッダー – すべてのリクエストには API バージョンが必要です。
- bedrock-runtime: を呼び出すときにリクエスト本文"anthropic_version": "bedrock-2023-05-31"でを設定しますInvokeModel。Anthropic SDK は、の使用時に必要なヘッダーを自動的に追加しますbase_url=https://bedrock-runtime.{region}.amazonaws.com/anthropic。
- bedrock-mantle: を HTTP ヘッダーanthropic-version: 2023-06-01として設定します。

基本リクエスト

Claude モデルに基本的なメッセージを送信するには、任意の方法のタブを選択し、ステップに従います。

bedrock-runtime (Python, Anthropic SDK)

aws-bedrock-token-generator によって生成された短期 Bedrock ベアラートークンを使用して、bedrock-runtimeエンドポイントの/anthropicルートに対して Anthropic SDK を使用します。


from anthropic import Anthropic
from aws_bedrock_token_generator import provide_token

token = provide_token(region="us-east-1")

client = Anthropic(
    base_url="https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com/anthropic",
    api_key=token,
)

response = client.messages.create(
    model="global.anthropic.claude-sonnet-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Explain quantum computing in one sentence."}
    ]
)
print(response.content[0].text)

bedrock-runtime (Python, boto3)


import boto3
import json

client = boto3.client("bedrock-runtime", region_name="us-east-1")

response = client.invoke_model(
    modelId="anthropic.claude-sonnet-5",
    body=json.dumps({
        "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
        "max_tokens": 1024,
        "messages": [
            {"role": "user", "content": "Explain quantum computing in one sentence."}
        ]
    })
)

result = json.loads(response["body"].read())
print(result["content"][0]["text"])

bedrock-runtime (AWS CLI)

CLI AWS を使用してモデルを呼び出します。


aws bedrock-runtime invoke-model \
  --model-id anthropic.claude-sonnet-5 \
  --body '{
    "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "Explain quantum computing in one sentence."}
    ]
  }' \
  --cli-binary-format raw-in-base64-out \
  output.json

bedrock-runtime (curl)

リクエストに AWS SigV4 で署名することで、curl でbedrock-runtime直接を呼び出すことができます。以下の例では、curl の組み込み--aws-sigv4フラグ (curl 7.75.0 以降で利用可能) を使用しています。


curl -X POST \
  "https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com/model/anthropic.claude-sonnet-5/invoke" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  --aws-sigv4 "aws:amz:us-east-1:bedrock" \
  --user "$AWS_ACCESS_KEY_ID:$AWS_SECRET_ACCESS_KEY" \
  -d '{
    "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "Explain quantum computing in one sentence."}
    ]
  }'

注記

AWS STS の一時的な認証情報 (引き受けたロールなど) を使用している場合は、 -H "X-Amz-Security-Token: $AWS_SESSION_TOKEN"リクエストにを追加してセッショントークンも渡します。ほとんどのユースケースでは、リクエストの署名と認証情報の更新を自動的に処理する AWS SDKs または CLI をお勧めします。

bedrock-runtime (curl, API key)

のように、Anthropic ネイティブ/anthropic/v1/messagesルートを使用して Amazon Bedrock API キーbedrock-runtimeでを呼び出すこともできますbedrock-mantle。


curl -X POST https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com/anthropic/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "us.anthropic.claude-sonnet-5",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "Explain quantum computing in one sentence."}
    ]
  }'

bedrock-mantle (curl)


curl -X POST https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws/anthropic/v1/messages \
  -H "x-api-key: $BEDROCK_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "anthropic.claude-sonnet-5",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "Explain quantum computing in one sentence."}
    ]
  }'

ストリームレスポンス

生成されたレスポンストークンを段階的に受信するには、任意の方法のタブを選択し、ステップに従います。

bedrock-runtime (Python, Anthropic SDK)


from anthropic import Anthropic
from aws_bedrock_token_generator import provide_token

token = provide_token(region="us-east-1")

client = Anthropic(
    base_url="https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com/anthropic",
    api_key=token,
)

with client.messages.stream(
    model="global.anthropic.claude-sonnet-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Write a short poem about cloud computing."}
    ],
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

bedrock-runtime (Python, boto3)


import boto3
import json

client = boto3.client("bedrock-runtime", region_name="us-east-1")

response = client.invoke_model_with_response_stream(
    modelId="anthropic.claude-sonnet-5",
    body=json.dumps({
        "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
        "max_tokens": 1024,
        "messages": [
            {"role": "user", "content": "Write a short poem about cloud computing."}
        ]
    })
)

for event in response["body"]:
    chunk = json.loads(event["chunk"]["bytes"])
    if chunk["type"] == "content_block_delta":
        print(chunk["delta"]["text"], end="")

bedrock-runtime (curl, API key)


curl -X POST https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com/anthropic/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "us.anthropic.claude-sonnet-5",
    "max_tokens": 1024,
    "stream": true,
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "Write a short poem about cloud computing."}
    ]
  }'

bedrock-mantle (curl)


curl -X POST https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws/anthropic/v1/messages \
  -H "x-api-key: $BEDROCK_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "anthropic.claude-sonnet-5",
    "max_tokens": 1024,
    "stream": true,
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "Write a short poem about cloud computing."}
    ]
  }'

サポートされている機能

上記の拡張思考、アダプティブ思考、構造化出力、圧縮、拒否されたリクエストのフォールバッククレジット (ベータ)、中間会話システムメッセージセクションに加えて、Messages API は Claude モデルで次の機能をサポートしています。

システムプロンプト – systemパラメータを使用してモデルの動作を設定します。
マルチターン会話 – 交代メッセージuserと assistantメッセージを渡します。
ツールの使用 – モデルが呼び出すことができるツールを定義します。「ツールを使用して Amazon Bedrock のモデルレスポンスを完成させる」を参照してください。
ビジョン – content配列内のイメージをテキストとともに送信します。
プロンプトキャッシュ – レイテンシーとコストを削減するために頻繁に使用されるコンテキストをキャッシュします。

Messages API リクエストとレスポンスフィールドの完全なリファレンスについては、「」を参照してくださいリクエストとレスポンス。

トークンのカウント

リクエストが推論のために送信する前に消費する入力トークンの数をカウントするには、bedrock-mantleエンドポイントの Anthropic count_tokensパスを使用します。これは、クロスリージョン推論 (CRIS) でのみ起動する Claude モデルなど、リージョン固有のエンドポイントbedrock-runtimeでは利用できない Claude モデルでサポートされている唯一のトークンカウントパスです。詳細と例については、「bedrock-mantle エンドポイントを使用してトークンをカウントする」を参照してください。

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