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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 operação autônoma sustentada em tarefas de vários dias. Ele planeja em vários estágios, delega a subagentes e verifica seu trabalho por conta própria.

Capacidades e características

Características do Bedrock

Recursos compatíveis com o uso do bedrock-runtime endpoint

Características do Bedrock

Recursos compatíveis com o uso do bedrock-mantle endpoint

Armazenamento imediato em cache

Para obter mais informações, consulte Armazenamento em cache imediato para uma inferência de modelo mais rápida.

Restrições de conteúdo

O Claude Fable 5 inclui classificadores de bloqueio para conteúdo de uso duplo em segurança cibernética 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 maiores do que nos modelos Claude anteriores.

Os clientes devem stop_reason: "refusal" usar como 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 bloco.

Preços

Para obter informações sobre 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 de forma programática. Para obter mais informações sobre as APIs e 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 (defina "service_tier": "default" ou omita o campo). O Priority oferece os tempos de resposta mais rápidos por um preço premium (conjunto"service_tier": "priority"). O Flex fornece acesso de baixo custo para cargas de trabalho flexíveis e não sensíveis ao tempo (conjunto). "service_tier": "flex" O Reserved fornece uma taxa de transferência dedicada com um compromisso de prazo para cargas de trabalho previsíveis; ela é definida no nível da conta e não por solicitação (entre em contato com sua equipe de contas da AWS para habilitar). Para obter mais informações, consulte os níveis bedrock/latest/userguide/service-tiers-inference.html de serviço.

Disponibilidade regional

Visão geral da disponibilidade regional

O Amazon Bedrock oferece três opções de inferência: In-Region mantém as solicitações em uma única região para conformidade estrita, Cross-Region rotas geográficas entre regiões dentro de uma geografia (como EUA, UE e APAC), respeitando a residência de dados, e Cross-Region rotas globais em qualquer lugar do mundo, 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 por fornecer o compartilhamento de dados configurando seu modo de retenção de dados como provider_data_share por meio da API de retenção de dados. Não há interface de usuário de console para essa configuração no lançamento. Para obter mais informações, consulte Detecção de abuso do Amazon Bedrock.

Cotas e limites

Sua AWS conta 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 informações, consulte a Cotas do Amazon Bedrock documentação e os limites do modelo.

Código de exemplo

Etapa 1 - AWS Conta: Se você já tem uma AWS conta, pule esta etapa. Se você não conhece 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)