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Claude Sonnet 5

Anthropic — Claude Sonnet 5

模型詳細資訊

Claude Sonnet 5 是 Anthropic 中功能最強大的 Sonnet 模型，專為編碼、客服人員和大規模專業工作而打造。它為模型團隊每天執行的智慧帶來接近 Opus，在功能、成本和速度團隊已經依賴 Sonnet 的情況下取得相同的平衡。

功能和功能

Bedrock 功能

使用bedrock-runtime端點支援的功能

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。

使用 bedrock-runtime和 bedrock-mantle端點的電腦使用

如需詳細資訊，請參閱電腦使用。

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 為 "https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com"，bedrock-mantle 端點 URL 為 "https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws/anthropic/v1/messages"。

服務層

Amazon Bedrock 提供多種服務層，以符合您的工作負載需求。Standard 提供pay-per-token存取 （設定"service_tier": "default"或省略 欄位）。Priority 提供價格溢價最快的回應時間 （設定 "service_tier": "priority")。Flex 為彈性、non-time-sensitive的工作負載提供較低成本的存取 （設定 "service_tier": "flex")。預留會提供專用輸送量與可預測工作負載的期限承諾；它會在帳戶層級設定，而不是根據請求設定 （請聯絡您的 AWS 帳戶團隊啟用）。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

Amazon Bedrock 提供三種推論選項：

如需詳細資訊，請參閱 依模型的區域可用性頁面。

資料落地

配額和限制

AWS 您的帳戶具有 Amazon Bedrock 的預設配額。這些配額可能會根據區域因素、付款歷史記錄或配額增加請求的核准而有所不同。如需詳細資訊，請參閱 Amazon Bedrock 的配額和模型的限制。

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。如果您是新手 AWS，請註冊 AWS 帳戶。

步驟 2 - API 金鑰：開啟 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。

Messages API

pip install -U "anthropic[bedrock]"

Invoke/Converse API

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。

Messages API

AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<provide your Bedrock API key>"

Invoke/Converse API

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

Messages API

from anthropic import AnthropicBedrockMantle

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

message = client.messages.create(
    model="anthropic.claude-sonnet-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Can you explain the features of Amazon Bedrock?"}],
)

print(message.content[0].text)

Invoke API

import json
import boto3

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