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Claude Haiku 4.5

Antrópico — Claude Haiku 4.5

Detalhes do modelo

O Claude Haiku 4.5 é o modelo leve da Anthropic otimizado para velocidade e eficiência com forte desempenho de codificação e agente. Para obter mais informações sobre desenvolvimento e desempenho do modelo, consulte o model/service cartão.

Endpoints e APIs suportados

As tabelas a seguir mostram quais endpoints e APIs são compatíveis com o Claude Haiku 4.5. Para obter mais informações, consulte APIs suportadas pelo Amazon Bedrock e Endpoints compatíveis com o Amazon Bedrock.

Suporte para terminais

APIs suportadas no bedrock-runtime endpoint

APIs suportadas no bedrock-mantle endpoint

Capacidades e características

Características do Bedrock

Recursos compatíveis com o uso do bedrock-mantle endpoint

Recursos compatíveis com o uso do bedrock-runtime endpoint

Cache de prompts implícito e explícito

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

Uso do computador usando bedrock-runtime bedrock-mantle terminais

Para obter mais informações, consulte Uso do computador.

Preços

Esse modelo é um modelo de terceiros oferecido e faturado pelo AWS Marketplace. As cobranças aparecem na sua AWS fatura e no AWS Cost Explorer sob o fornecedor do modelo (não no Amazon Bedrock). Para saber 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 de forma programática. Para obter mais informações sobre as APIs e endpoints disponíveis, consulte APIs suportadas e Endpoints suportados.

Por exemplo, para usar a inferência global entre regiões de us-east-1 (Norte da Virgínia), use a URL do endpoint "https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com" com a ID do perfil de inferência “global.anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v 1:0”.

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 níveis 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.

A disponibilidade difere de acordo com o endpoint.

Disponibilidade usando o bedrock-runtime endpoint

Disponibilidade usando o bedrock-mantle endpoint

Detalhes da inferência geográfica

Geolocalização: EUA

ID de inferência geográfica: us.anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0

Geolocalização: UE

ID de inferência geográfica: eu.anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0

Geolocalização: AU

ID de inferência geográfica: au.anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0

Geolocalização: JP

ID de inferência geográfica: jp.anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0

Detalhes da inferência global

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.

Messages API

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

Invoke/Converse API

pip install boto3

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

Messages API

AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<provide your Bedrock API key>"

Invoke/Converse API

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

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)