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# Inferenza utilizzando l'API Anthropic Messages
L'API Anthropic Messages fornisce l'accesso nativo ai modelli di Claude utilizzando il formato di richiesta e risposta Anthropic. Puoi utilizzare l'API Messages sia sugli endpoint che sugli `bedrock-runtime` endpoint, offrendoti la `bedrock-mantle` flessibilità di scegliere lo stile di autenticazione e integrazione più adatto alla tua applicazione.
| **Endpoint** | **URL di base** | **Caso d'uso** |
| --- | --- | --- |
| bedrock-mantle | https://bedrock-mantle.{region}.api.aws/anthropic/v1/messages | Consigliato per nuove applicazioni. Supporta l'autenticazione delle chiavi API e[Spazi di lavoro () Anthropic-compatible](workspaces.md). |
| bedrock-runtime | https://bedrock-runtime.{region}.amazonaws.com | Utilizzalo con le integrazioni AWS SDK esistenti e la registrazione delle chiamate. |
## Regioni supportate
L'API Messages è disponibile sull'`bedrock-mantle`endpoint in tutte le regioni che supportano (vedi). `bedrock-mantle` [Regioni ed endpoint supportati](bedrock-mantle.md#bedrock-mantle-supported) Sull'`bedrock-runtime`endpoint, è disponibile in tutte le regioni in cui sono disponibili i modelli Claude. Per informazioni dettagliate, vedi [Disponibilità regionale](models-region-compatibility.md).
## Prerequisiti
Prima di utilizzare l'API Messages, assicurati di disporre di quanto segue:
+ **Accesso ai modelli**: richiedi l'accesso ai modelli Claude nella console Amazon Bedrock. Per informazioni, consulta [Richiedi l'accesso ai modelli](model-access.md).
+ **Autenticazione**: dipende dall'endpoint:
+ `bedrock-mantle`— Utilizza una chiave API Amazon Bedrock (vedi[Chiavi API](api-keys.md)) o credenziali AWS SigV4.
+ `bedrock-runtime`— Usa le credenziali AWS SigV4 tramite l' AWS SDK (boto3, ecc.).
+ **Intestazione della versione antropica: tutte le richieste richiedono una versione** API:
+ `bedrock-mantle`: Imposta `anthropic-version: 2023-06-01` come intestazione HTTP.
+ `bedrock-runtime`: impostato `"anthropic_version": "bedrock-2023-05-31"` nel corpo della richiesta.
## Richiesta di base
Per inviare un messaggio di base a un modello Claude, scegli la scheda corrispondente al metodo che preferisci, quindi segui i passaggi:
------
#### [ 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) ]
Usa la AWS CLI per richiamare il modello:
```
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
```
------
## Risposte in streaming
Per ricevere i token di risposta in modo incrementale man mano che vengono generati, scegli la scheda corrispondente al tuo metodo preferito, quindi segui i passaggi:
------
#### [ 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="")
```
------
## Funzionalità supportate
L'API Messages supporta le seguenti funzionalità avanzate con i modelli Claude:
+ **Istruzioni di sistema:** imposta il comportamento del modello con un parametro. `system`
+ **Multi-turn conversazioni** — Passa messaggi alternati. `user` `assistant`
+ **Uso dell'utensile**: definisce gli strumenti che il modello può chiamare. Per informazioni, consulta [Utilizzo di uno strumento per completare una risposta al modello Amazon Bedrock](tool-use.md).
+ **Visione**: invia immagini nell'`content`array insieme al testo.
+ **Pensiero esteso**: abilita il ragionamento basato sulla catena di pensiero. Per informazioni, consulta [Migliorare le risposte del modello con il ragionamento basato su modello](inference-reasoning.md).
+ **Memorizzazione rapida nella** cache: memorizza nella cache il contesto utilizzato di frequente per ridurre latenza e costi.
Per il formato completo di richiesta e risposta dell'API Messages, inclusi tutti i parametri e le funzionalità, consulta. [Anthropic Claude API Messages di ](model-parameters-anthropic-claude-messages.md)
## Conta i token
Per contare il numero di token di input che una richiesta consumerebbe prima di inviarla per l'inferenza, usa il `count_tokens` percorso Anthropic sull'endpoint. `bedrock-mantle` Questo è l'unico percorso di conteggio dei token supportato per i modelli Claude che non sono disponibili su un Region-specific endpoint, inclusi i modelli Claude che vengono avviati solo `bedrock-runtime` con l'inferenza tra regioni (CRIS). Per informazioni dettagliate e un esempio, consulta [Conta i token usando l'endpoint bedrock-mantle](count-tokens.md#count-tokens-mantle).