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Command R+

Cohere — 命令 R+

模型詳細資訊

Command R+ 是 Cohere 的模型，適用於複雜的 RAG 工作流程、多步驟工具使用，以及具有 128K 內容視窗的企業任務。如需模型開發和效能的詳細資訊，請參閱模型/服務卡。

功能和功能

Bedrock 功能

使用bedrock-runtime端點支援的功能

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 region 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"，bedrock-mantle 則為 "https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws/v1"。

服務層

Amazon Bedrock 提供多個服務層，以符合您的工作負載需求。Standard 提供pay-per-token存取。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的工作負載提供低成本存取。預留提供專用輸送量，並承諾可預測工作負載的期間。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 （美國、歐洲等） 內區域間的地理跨區域路由可提高輸送量，同時遵守資料駐留，而全球跨區域路由則可在無駐留限制的情況下，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。

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。

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

Invoke API

import json
import boto3

client = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')
response = client.invoke_model(
    modelId='cohere.command-r-plus-v1:0',
    body=json.dumps({
            'message': '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='cohere.command-r-plus-v1:0',
    messages=[
        {
            'role': 'user',
            'content': [{'text': 'Can you explain the features of Amazon Bedrock?'}]
        }
    ]
)
print(response)