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Claude Opus 4.7

Anthropic — Claude Opus 4.7

モデルの詳細

Claude Opus 4.7 は、コーディング、エンタープライズワークフロー、長時間実行されるエージェントタスク用に構築された Anthropic Opus モデルです。

サポートされているエンドポイントと APIs

次の表は、Claude Opus 4.7 でサポートされているエンドポイントと APIs を示しています。詳細については、「Amazon Bedrock でサポートされている APIs」および「Amazon Bedrock でサポートされているエンドポイント」を参照してください。

エンドポイントのサポート

bedrock-runtimeエンドポイントでサポートされている APIs

bedrock-mantleエンドポイントでサポートされている APIs

機能と機能

Bedrock の機能

bedrock-mantleエンドポイントを使用してサポートされる機能

bedrock-runtimeエンドポイントを使用してサポートされる機能

bedrock-runtimeおよび bedrock-mantleエンドポイントを使用した暗黙的および明示的なプロンプトキャッシュ

詳細については、「モデル推論を高速化するためのプロンプトキャッシュ」を参照してください。

bedrock-runtimeおよび bedrock-mantleエンドポイントを使用したコンピュータの使用

詳細については、「コンピュータの使用」を参照してください。

料金

このモデルは、 AWS Marketplace を通じて提供および請求されるサードパーティーモデルです。料金は AWS 、モデルプロバイダー (Amazon Bedrock ではなく) の請求書と in AWS Cost Explorer に表示されます。料金については、Amazon Bedrock の料金ページを参照してください。

プログラムによるアクセス

次のモデル IDs とエンドポイント URLsを使用して、このモデルにプログラムでアクセスします。使用可能な APIs「サポートされている APIsとサポートされているエンドポイント」を参照してください。

たとえば、region が us-east-1 (バージニア北部) の場合、bedrock-runtime エンドポイント URL は「https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com」になり、bedrock-mantle の URL は「https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws/anthropic/v1/messages」になります。

サービス階層

Amazon Bedrock は、ワークロードの要件に合わせて複数のサービス層を提供します。Standard はpay-per-tokenアクセスを提供します ( フィールドを設定"service_tier": "default"または省略）。Priority は、料金プレミアム (設定 ) に対して最速の応答時間を提供します"service_tier": "priority"。Flex は、柔軟でnon-time-sensitiveワークロード (セット ) に低コストのアクセスを提供します"service_tier": "flex"。リザーブドは、予測可能なワークロードに対するコミットメントという用語を持つ専用スループットを提供します。これは、リクエストごとではなくアカウントレベルで設定されます (AWS アカウントチームに連絡して有効にしてください）。詳細については、「 サービス層」を参照してください。

リージョン別の利用可能性

リージョンの可用性の概要

Amazon Bedrock には 3 つの推論オプションがあります。In-Region は、厳格なコンプライアンスのために 1 つのリージョン内にリクエストを保持します。Geo Cross-Region は、データレジデンシーを尊重しながら、1 つのリージョン (米国、欧州、APAC など) 間でルーティングします。Global Cross-Region は、レジデンシーの制約がない世界中のどこにでもルーティングします。詳細については、モデル別のリージョンの可用性「」ページを参照してください。

可用性はエンドポイントによって異なります。

bedrock-runtimeエンドポイントを使用した可用性

bedrock-mantleエンドポイントを使用した可用性

地理推論の詳細

地域: 米国

地理推論 ID: us.anthropic.claude-opus-4-7

地域: EU

地理推論 ID: eu.anthropic.claude-opus-4-7

地域: JP

地理推論 ID: jp.anthropic.claude-opus-4-7

地域: AU

地理推論 ID: au.anthropic.claude-opus-4-7

グローバル推論の詳細

クォータと制限

AWS アカウントには、サービスのパフォーマンスを維持し、Amazon Bedrock の適切な使用を確保するためのデフォルトのクォータがあります。アカウントに割り当てられたデフォルトのクォータは、リージョンの要因、支払い履歴、不正使用、および/またはクォータ引き上げリクエストの承認に応じて更新される場合があります。詳細については、Amazon Bedrock のクォータ「 ドキュメント」および「 モデルの制限」を参照してください。

Claude Opus 4.7 のデフォルトのクォータは、サポートされているリージョンbedrock-runtimeごとに、 で 20M入力 TPM と 4M出力 TPM、 bedrock-mantle で 30M TPM です。Claude Opus 4.7 には、1 requests-per-minute (RPM) クォータはありません。スロットリングは、上記の 1 token-per-minute (TPM) クォータによってのみ管理されます。

サンプリングパラメータはサポートされなくなりました

Claude Opus 4.7 以降、、top_p、および temperaturetop_kパラメータはサポートされなくなりました。推奨される移行パスは、これらのパラメータをリクエストから完全に省略し、プロンプトを使用してモデルの動作をガイドすることです。以前に決定論的出力で温度 = 0 に依存していた場合、この設定では呼び出し間で同一の応答が保証されなかったことに注意してください。

サンプルコード

ステップ 1 - AWS アカウント: AWS アカウントがすでにある場合は、このステップをスキップします。を初めて使用する場合は AWS、AWS アカウントにサインアップします。

ステップ 2 - API キー: Amazon Bedrock コンソールに移動し、長期 API キーを生成します。

ステップ 3 - SDK を取得する: この入門ガイドを使用するには、Python がすでにインストールされている必要があります。次に、使用している APIs に応じて、関連するソフトウェアをインストールします。

Messages API

pip install -U anthropic aws-bedrock-token-generator

Invoke/Converse API

pip install boto3

ステップ 4 - 環境変数を設定する: API キーを認証に使用するように環境を設定します。

Messages API

AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<provide your Bedrock API key>"

Invoke/Converse API

AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<provide your Bedrock API key>"

ステップ 5 - 最初の推論リクエストを実行する: ファイルを として保存する bedrock-first-request.py

Messages API

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-opus-4-7",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Can you explain the features of Amazon Bedrock?"}],
)

print(response)

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)