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Claude Haiku 4.5

Anthropic - Claude Haiku 4.5

모델 세부 정보

Claude Haiku 4.5는 강력한 코딩 및 에이전트 성능으로 속도와 효율성에 최적화된 Anthropic의 경량 모델입니다. 모델 개발 및 성능에 대한 자세한 내용은 모델/서비스 카드를 참조하세요.

지원되는 엔드포인트 및 APIs

다음 표에는 Claude Haiku 4.5에 지원되는 엔드포인트 및 APIs 나와 있습니다. 자세한 내용은 Amazon Bedrock에서 지원하는 APIs 및 Amazon Bedrock에서 지원하는 엔드포인트 섹션을 참조하세요.

엔드포인트 지원

bedrock-runtime 엔드포인트에서 지원되는 APIs

bedrock-mantle 엔드포인트에서 지원되는 APIs

기능 및 기능

Bedrock 기능

bedrock-mantle 엔드포인트를 사용하여 지원되는 기능

bedrock-runtime 엔드포인트를 사용하여 지원되는 기능

암시적 및 명시적 프롬프트 캐싱

자세한 내용은 더 빠른 모델 추론을 위한 프롬프트 캐싱을 참조하세요.

bedrock-runtime 및 bedrock-mantle 엔드포인트를 사용한 컴퓨터 사용

자세한 내용은 컴퓨터 사용을 참조하세요.

요금

이 모델은 AWS Marketplace를 통해 제공 및 청구되는 타사 모델입니다. 요금은 AWS 청구서 및 in AWS Cost Explorer의 모델 공급자(Amazon Bedrock 제외) 아래에 표시됩니다. 요금은 Amazon Bedrock 요금 페이지를 참조하세요.

프로그래밍 방식 액세스

다음 모델 IDs 및 엔드포인트 URLs 사용하여이 모델에 프로그래밍 방식으로 액세스합니다. 사용 가능한 APIs 및 엔드포인트에 대한 자세한 내용은 APIs 지원 및 엔드포인트 지원 단원을 참조하십시오.

예를 들어 us-east-1(버지니아 북부)의 글로벌 리전 간 추론을 사용하려면 엔드포인트 URL "https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com"을 추론 프로파일 ID "global.anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0"과 함께 사용합니다.

서비스 티어

Amazon Bedrock은 워크로드 요구 사항에 맞는 여러 서비스 계층을 제공합니다. 표준은 약정 없이 pay-per-token 액세스를 제공합니다(필드 설정 "service_tier": "default" 또는 생략). Priority는 가격 프리미엄( 설정)에 가장 빠른 응답 시간을 제공합니다"service_tier": "priority". Flex는 유연하고 non-time-sensitive 워크로드( 세트 )에 대해 저렴한 액세스를 제공합니다"service_tier": "flex". 예약은 예측 가능한 워크로드에 대한 기간 약정과 함께 전용 처리량을 제공하며, 요청당이 아닌 계정 수준에서 설정됩니다(AWS 계정 팀에 문의하여 활성화). 자세한 내용은 서비스 계층을 참조하세요.

리전별 가용성

리전별 가용성 개요

Amazon Bedrock은 세 가지 추론 옵션을 제공합니다. 리전 내는 엄격한 규정 준수를 위해 요청을 단일 리전 내에 유지하고, 리전 내 리전(예: 미국, EU, APAC) 간 지리적 교차 리전 경로는 데이터 레지던시를 준수하면서 라우팅하며, 글로벌 교차 리전 경로는 레지던시 제약 조건이 없는 경우 전 세계 어디서나 라우팅합니다. 자세한 내용은 모델별 리전별 가용성 페이지를 참조하세요.

가용성은 엔드포인트마다 다릅니다.

bedrock-runtime 엔드포인트를 사용한 가용성

bedrock-mantle 엔드포인트를 사용한 가용성

지리 추론 세부 정보

지역: 미국

지리 추론 ID: us.anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0

지역: EU

지리 추론 ID: eu.anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0

지역: AU

지리 추론 ID: au.anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0

지리: JP

지리 추론 ID: jp.anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0

글로벌 추론 세부 정보

할당량과 제한

AWS 계정에는 서비스 성능을 유지하고 Amazon Bedrock을 적절하게 사용할 수 있는 기본 할당량이 있습니다. 계정에 할당된 기본 할당량은 리전 요인, 결제 기록, 사기 사용 및/또는 할당량 증가 요청 승인에 따라 업데이트될 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon Bedrock의 할당량 설명서를 참조하고 모델의 제한을 참조하세요.

샘플 코드

1단계 - AWS 계정: AWS 계정이 이미 있는 경우이 단계를 건너뜁니다. 를 처음 사용하는 경우 AWS 계정에 AWS가입합니다.

2단계 - API 키: Amazon Bedrock 콘솔로 이동하여 장기 API 키를 생성합니다.

3단계 - SDK 가져오기:이 시작 안내서를 사용하려면 Python이 이미 설치되어 있어야 합니다. 그런 다음 사용 중인 APIs에 따라 관련 소프트웨어를 설치합니다.

Messages API

pip install -U "anthropic[bedrock]" aws-bedrock-token-generator

Invoke/Converse API

pip install boto3

4단계 - 환경 변수 설정: 인증에 API 키를 사용하도록 환경을 구성합니다.

Messages API

AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<provide your Bedrock API key>"

Invoke/Converse API

AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<provide your Bedrock API key>"

5단계 - 첫 번째 추론 요청 실행: 파일을 로 저장 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-haiku-4-5-20251001-v1:0",
    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='us.anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0',
    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='us.anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0',
    messages=[
        {
            'role': 'user',
            'content': [{'text': 'Can you explain the features of Amazon Bedrock?'}]
        }
    ]
)
print(response)