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Claude Fable 5

Antrópico — Claude Fable 5

Detalhes do modelo

Claude Fable 5 é o modelo de próxima geração da Anthropic para trabalho complexo de conhecimento e codificação, capaz de operar de forma autônoma sustentada em tarefas de vários dias. Ele planeja em vários estágios, delega a subagentes e verifica seu trabalho por conta própria.

Capacidades e recursos

Características do Bedrock

Recursos compatíveis com o bedrock-runtime endpoint

Características do Bedrock

Recursos compatíveis com o bedrock-mantle endpoint

Cache imediato

Para obter mais informações, consulte Prompt caching para uma inferência mais rápida do modelo.

Restrições de conteúdo

Claude Fable 5 inclui classificadores de bloqueio para conteúdo de dupla utilização em cibersegurança e biologia. Quando um classificador bloqueia uma solicitação, a API retorna uma resposta HTTP 200 padrão com stop_reason: "refusal" e um stop_details objeto contendo a categoria de restrição. As taxas de recusa neste modelo são materialmente mais altas do que nos modelos Claude anteriores.

Os clientes devem ser stop_reason: "refusal" tratados como o principal caminho de resposta. Prompt-stage as recusas (bloqueadas antes do início da inferência) não são cobradas. Mid-stream as recusas (bloqueadas após a saída parcial) são cobradas pelos tokens gerados antes do bloqueio.

Preços

Para obter os preços, consulte a página de preços do Amazon Bedrock.

Acesso programático

Use os seguintes IDs de modelo e URLs de endpoint para acessar esse modelo programaticamente. Para obter mais informações sobre as APIs e os endpoints disponíveis, consulte APIs suportadas e Endpoints suportados.

Por exemplo, se a região for us-east-1 (Norte da Virgínia), a URL do endpoint bedrock-runtime será "" e para bedrock-mantle será https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com "“. https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws

Níveis de serviço

O Amazon Bedrock oferece vários níveis de serviço para atender às suas necessidades de carga de trabalho. O Standard fornece acesso pago por token sem compromisso. O Priority oferece maior produtividade com um compromisso baseado em tempo. O Flex fornece acesso de baixo custo para cargas de trabalho flexíveis e não urgentes. O Reserved fornece taxa de transferência dedicada com um compromisso de longo prazo para cargas de trabalho previsíveis. Para obter mais informações, consulte níveis de serviço.

Disponibilidade regional

Visão geral da disponibilidade regional

O Bedrock oferece três opções de inferência: In-Regionmantém as solicitações em uma única região para conformidade estrita, Cross-Region rotas geográficas entre regiões dentro de uma geografia (EUA, UE etc.) para maior produtividade, respeitando a residência dos dados, e Cross-Region rotas globais em qualquer lugar do mundo para obter a máxima produtividade quando não há restrições de residência. Consulte a Disponibilidade regional por modelos página para obter mais detalhes.

Retenção de dados

Para usar esse modelo, você deve optar pelo compartilhamento de dados do provedor definindo seu modo de retenção de dados por provider_data_share meio da API de retenção de dados. Não há interface de usuário do console para essa configuração no lançamento. Para obter mais informações, consulte Detecção de abuso no Amazon Bedrock.

Cotas e limites

Sua conta da AWS tem cotas padrão para manter o desempenho do serviço e garantir o uso adequado do Amazon Bedrock. As cotas padrão atribuídas a uma conta podem ser atualizadas dependendo de fatores regionais, histórico de pagamentos, uso fraudulento e and/or aprovação de uma solicitação de aumento de cota. Para obter mais detalhes, consulte a Cotas do Amazon Bedrock documentação e veja os limites do modelo.

Código de exemplo

Etapa 1 - Conta da AWS: se você já tem uma conta da AWS, pule esta etapa. Se você é novo na AWS, cadastre-se em uma conta da AWS.

Etapa 2 - Chave de API: acesse o console do Amazon Bedrock e gere uma chave de API de longo prazo.

Etapa 3 - Obtenha o SDK: para usar este guia de introdução, você deve ter o Python já instalado. Em seguida, instale o software relevante, dependendo das APIs que você está usando.

Invoque e converse

pip install boto3

Etapa 4 - Definir variáveis de ambiente: configure seu ambiente para usar a chave de API para autenticação.

AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<provide your Bedrock API key>"

Etapa 5 - Execute sua primeira solicitação de inferência: salve o arquivo como bedrock-first-request.py

import json
import boto3

client = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')
response = client.invoke_model(
    modelId='anthropic.claude-fable-5',
    body=json.dumps({
        'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Can you explain the features of Amazon Bedrock?'}],
        'max_tokens': 1024
    })
)
print(json.loads(response['body'].read()))

Mensagens

pip install -U "anthropic[bedrock]"

Etapa 4 - Definir variáveis de ambiente: configure seu ambiente para usar a chave de API para autenticação.

AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<provide your Bedrock API key>"

Etapa 5 - Execute sua primeira solicitação de inferência: salve o arquivo como bedrock-first-request.py

from anthropic import AnthropicBedrockMantle

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

message = client.messages.create(
    model="anthropic.claude-fable-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello, Claude"}],
)

print(message.content[0].text)