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Claude Fable 5

Anthropic — Claude Fable 5

模型詳細資訊

Claude Fable 5 是 Anthropic 的新一代模型，用於複雜的知識工作和編碼，能夠跨多天任務持續自動操作。它跨階段規劃、委派給子代理程式，並自我驗證其工作。

功能和功能

Bedrock 功能

使用bedrock-runtime端點支援的功能

Bedrock 功能

使用bedrock-mantle端點支援的功能

提示快取

如需詳細資訊，請參閱提示快取以取得更快速的模型推論。

內容限制

Claude Fable 5 包含封鎖網路安全和生物學中兩用內容的分類器。當分類器封鎖請求時，API 會傳回標準 HTTP 200 回應stop_reason: "refusal"與包含限制類別的stop_details物件。此模型的拒絕率明顯高於先前的 Claude 模型。

客戶應處理 stop_reason: "refusal"做為主要回應路徑。提示階段拒絕 （在推論開始之前封鎖） 不會計費。中串流拒絕 （在部分輸出後封鎖） 會針對區塊之前產生的權杖計費。

定價

如需定價，請參閱 Amazon Bedrock 定價頁面。

程式設計存取

使用以下模型 IDs和端點 URLs以程式設計方式存取此模型。如需可用 APIs和端點的詳細資訊，請參閱支援的 APIs和支援的端點。

例如，如果區域是 us-east-1 （維吉尼亞北部），則 bedrock-runtime 端點 URL 將為 "https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com"，而 bedrock-mantle 則為 "https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws"。

服務層

Amazon Bedrock 提供多個服務層，以符合您的工作負載需求。標準 提供pay-per-token存取，無需任何承諾。優先順序透過以時間為基礎的承諾提供更高的輸送量。Flex 為彈性、non-time-sensitive工作負載提供較低成本的存取。預留為可預測工作負載提供專用輸送量與期限承諾。如需詳細資訊，請參閱 服務方案。

區域可用性

區域可用性一目了然

Bedrock 提供三種推論選項：為嚴格合規，區域內將請求保留在單一 區域內，地理位置 （美國、歐洲等） 內區域間的地理跨區域路由可提高輸送量，同時遵守資料落地，而全球跨區域路由則可在無落地限制的情況下，在全球任何地方提供最大輸送量。如需詳細資訊，請參閱 依模型的區域可用性頁面。

資料保留

若要使用此模型，您必須provider_data_share選擇透過資料保留 API 將資料保留模式設定為 來提供資料共用。啟動時此設定沒有主控台 UI。如需詳細資訊，請參閱 Amazon Bedrock 濫用偵測。

配額和限制

您的 AWS 帳戶具有預設配額，可維持服務的效能，並確保適當使用 Amazon Bedrock。指派給帳戶的預設配額可能會根據區域因素、付款歷史記錄、詐騙使用量和/或配額增加請求的核准而更新。如需詳細資訊，請參閱 Amazon Bedrock 的配額 文件並查看模型的限制。

範例程式碼

步驟 1 - AWS 帳戶：如果您已經有 AWS 帳戶，請略過此步驟。如果您是初次使用 AWS，請註冊 AWS 帳戶。

步驟 2 - API 金鑰：前往 Amazon Bedrock 主控台並產生長期 API 金鑰。

步驟 3 - 取得 SDK：若要使用此入門指南，您必須已安裝 Python。然後，根據您使用的 APIs相關軟體。

叫用 & Converse

pip install boto3

步驟 4 - 設定環境變數：設定您的環境以使用 API 金鑰進行身分驗證。

AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<provide your Bedrock API key>"

步驟 5 - 執行您的第一個推論請求：將檔案儲存為 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()))

訊息

pip install -U "anthropic[bedrock]"

步驟 4 - 設定環境變數：設定您的環境以使用 API 金鑰進行身分驗證。

AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<provide your Bedrock API key>"

步驟 5 - 執行您的第一個推論請求：將檔案儲存為 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)