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# Inferenz mithilfe der Anthropic Messages API
Die Anthropic Messages API bietet systemeigenen Zugriff auf Claude-Modelle im Anforderungs- und Antwortformat von Anthropic. Sie können die Messages-API sowohl auf den Endpunkten als auch auf den `bedrock-mantle` `bedrock-runtime` Endpunkten verwenden, sodass Sie flexibel den Authentifizierungs- und Integrationsstil wählen können, der zu Ihrer Anwendung passt.
| **Endpunkt** | **Basis-URL** | **Anwendungsfall** |
| --- | --- | --- |
| bedrock-mantle | https://bedrock-mantle.{region}.api.aws/anthropic/v1/messages | Für neue Anwendungen empfohlen. Unterstützt API-Schlüsselauthentifizierung und[Arbeitsbereiche () Anthropic-compatible](workspaces.md). |
| bedrock-runtime | https://bedrock-runtime.{region}.amazonaws.com | Verwendung mit vorhandenen AWS SDK-Integrationen und Aufrufprotokollierung. |
## Unterstützte Regionen
Die Nachrichten-API ist auf dem `bedrock-mantle` Endpunkt in allen Regionen verfügbar, die dies unterstützen `bedrock-mantle` (siehe[Unterstützte Regionen und Endpunkte](bedrock-mantle.md#bedrock-mantle-supported)). Am `bedrock-runtime` Endpunkt ist sie in allen Regionen verfügbar, in denen Claude-Modelle verfügbar sind. Details dazu finden Sie unter [Regionale Verfügbarkeit](models-region-compatibility.md).
## Voraussetzungen
Bevor Sie die Nachrichten-API verwenden, stellen Sie sicher, dass Sie über Folgendes verfügen:
+ **Modellzugriff** — Fordern Sie Zugriff auf Claude-Modelle in der Amazon Bedrock-Konsole an. Siehe [Zugriff auf Modelle beantragen](model-access.md).
+ **Authentifizierung** — Hängt vom Endpunkt ab:
+ `bedrock-mantle`— Verwenden Sie einen Amazon Bedrock API-Schlüssel (siehe[API-Schlüssel](api-keys.md)) oder AWS SigV4-Anmeldeinformationen.
+ `bedrock-runtime`— Verwenden Sie AWS SigV4-Anmeldeinformationen über das AWS SDK (boto3 usw.).
+ **Anthropischer Versionsheader** — Alle Anfragen erfordern eine API-Version:
+ `bedrock-mantle`: `anthropic-version: 2023-06-01` Als HTTP-Header festgelegt.
+ `bedrock-runtime`: Wird `"anthropic_version": "bedrock-2023-05-31"` im Hauptteil der Anfrage festgelegt.
## Grundlegende Anfrage
Um eine einfache Nachricht an ein Claude-Modell zu senden, wählen Sie die Registerkarte für Ihre bevorzugte Methode und folgen Sie dann den Schritten:
------
#### [ bedrock-mantle (curl) ]
```
curl -X POST https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws/anthropic/v1/messages \
-H "x-api-key: $BEDROCK_API_KEY" \
-H "anthropic-version: 2023-06-01" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "anthropic.claude-sonnet-4-6-v1",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{"role": "user", "content": "Explain quantum computing in one sentence."}
]
}'
```
------
#### [ bedrock-runtime (Python) ]
```
import boto3
import json
client = boto3.client("bedrock-runtime", region_name="us-east-1")
response = client.invoke_model(
modelId="anthropic.claude-sonnet-4-6-v1",
body=json.dumps({
"anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{"role": "user", "content": "Explain quantum computing in one sentence."}
]
})
)
result = json.loads(response["body"].read())
print(result["content"][0]["text"])
```
------
#### [ bedrock-runtime (curl) ]
Verwenden Sie die AWS CLI, um das Modell aufzurufen:
```
aws bedrock-runtime invoke-model \
--model-id anthropic.claude-sonnet-4-6-v1 \
--body '{
"anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{"role": "user", "content": "Explain quantum computing in one sentence."}
]
}' \
--cli-binary-format raw-in-base64-out \
output.json
```
------
## Antworten streamen
Um Antwort-Token während ihrer Generierung inkrementell zu erhalten, wählen Sie die Registerkarte für Ihre bevorzugte Methode und folgen Sie dann den Schritten:
------
#### [ bedrock-mantle (curl) ]
```
curl -X POST https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws/anthropic/v1/messages \
-H "x-api-key: $BEDROCK_API_KEY" \
-H "anthropic-version: 2023-06-01" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "anthropic.claude-sonnet-4-6-v1",
"max_tokens": 1024,
"stream": true,
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a short poem about cloud computing."}
]
}'
```
------
#### [ bedrock-runtime (Python) ]
```
import boto3
import json
client = boto3.client("bedrock-runtime", region_name="us-east-1")
response = client.invoke_model_with_response_stream(
modelId="anthropic.claude-sonnet-4-6-v1",
body=json.dumps({
"anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a short poem about cloud computing."}
]
})
)
for event in response["body"]:
chunk = json.loads(event["chunk"]["bytes"])
if chunk["type"] == "content_block_delta":
print(chunk["delta"]["text"], end="")
```
------
## Unterstützte Features
Die Nachrichten-API unterstützt die folgenden erweiterten Funktionen mit Claude-Modellen:
+ **Systemaufforderungen** — Legen Sie das Modellverhalten mit einem `system` Parameter fest.
+ **Multi-turn Konversationen** — Geben Sie `user` abwechselnd `assistant` Nachrichten weiter.
+ **Werkzeugverwendung** — Definieren Sie Werkzeuge, die das Modell aufrufen kann. Siehe [Verwenden eines Tools, um eine Amazon-Bedrock-Modellantwort zu vervollständigen](tool-use.md).
+ **Vision** — Senden Sie Bilder im `content` Array zusammen mit Text.
+ **Erweitertes Denken** — Ermöglichen Sie das Denken in Gedankenketten. Siehe [So verbessern Sie die Modellantworten mit Modellargumentation](inference-reasoning.md).
+ **Promptes Caching — Zwischenspeichern** Sie häufig verwendeten Kontext im Cache, um Latenz und Kosten zu reduzieren.
Das vollständige Anforderungs- und Antwortformat der Messages-API, einschließlich aller Parameter und Funktionen, finden Sie unter[Anthropic Claude Nachrichten-API von](model-parameters-anthropic-claude-messages.md).
## Tokens zählen
Um die Anzahl der Eingabe-Token zu zählen, die eine Anfrage verbrauchen würde, bevor sie zur Inferenz gesendet wird, verwenden Sie den anthropischen `count_tokens` Pfad auf dem `bedrock-mantle` Endpunkt. Dies ist der einzige Pfad zum Zählen von Tokens, der für Claude-Modelle unterstützt wird, die nicht auf einem Region-specific Endpunkt verfügbar sind, einschließlich Claude-Modellen, die nur `bedrock-runtime` mit Cross-Region Inference (CRIS) gestartet werden. Einzelheiten und ein Beispiel finden Sie unter [Zählen Sie Token mithilfe des Bedrock-Mantle-Endpunkts](count-tokens.md#count-tokens-mantle).