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Claude Opus 4.7

Anthropic — Claude Opus 4.7

モデルの詳細

Claude Opus 4.7 は Anthropic で最も性能の高い一般提供モデルであり、コーディング、エンタープライズワークフロー、長時間実行されるエージェントタスクにわたってパフォーマンスを向上させます。

機能と機能

Bedrock の機能

bedrock-mantleエンドポイントを使用してサポートされる機能

bedrock-runtimeエンドポイントを使用してサポートされる機能

bedrock-runtimeエンドポイントを使用したプロンプトキャッシュ

詳細については、「モデル推論を高速化するためのプロンプトキャッシュ」を参照してください。

料金

料金については、Amazon Bedrock の料金ページを参照してください。

プログラムによるアクセス

次のモデル IDs とエンドポイント URLsを使用して、このモデルにプログラムでアクセスします。使用可能な APIs「サポートされている APIs」と「サポートされているエンドポイント」を参照してください。

たとえば、region が us-east-1 (バージニア北部) の場合、bedrock-runtime エンドポイント URL は「https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com」になり、bedrock-mantle の URL は「https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws/anthropic/v1/messages」になります。

サービス階層

Amazon Bedrock は、ワークロードの要件に合わせて複数のサービス層を提供します。Standard はpay-per-tokenアクセスを提供します。Priority は、時間ベースのコミットメントでより高いスループットを提供します。Flex は、柔軟でnon-time-sensitiveワークロードに低コストのアクセスを提供します。リザーブドは、予測可能なワークロードに対するコミットメントという用語で、専用のスループットを提供します。詳細については、「 サービス層」を参照してください。

リージョン別の利用可能性

リージョンの可用性の概要

Bedrock には 3 つの推論オプションがあります。In-Region は、厳格なコンプライアンスのために 1 つのリージョン内にリクエストを保持し、Geo Cross-Region ルートは 1 つのリージョン (米国、欧州など) 内にまたがり、データレジデンシーを尊重しながらスループットを向上させます。Global Cross-Region ルートは、レジデンシーの制約がない場合に、世界中のどこでも最大スループットを実現します。詳細については、リージョン別の可用性「」ページを参照してください。

地理推論の詳細

地域: 米国

地理推論 ID: us.anthropic.claude-opus-4-7

地域: EU

地理推論 ID: eu.anthropic.claude-opus-4-7

地域: JP

地理推論 ID: jp.anthropic.claude-opus-4-7

地域: AU

地理推論 ID: au.anthropic.claude-opus-4-7

グローバル推論の詳細

クォータと制限

AWS アカウントには、サービスのパフォーマンスを維持し、Amazon Bedrock の適切な使用を確保するためのデフォルトのクォータがあります。アカウントに割り当てられたデフォルトのクォータは、リージョンの要因、支払い履歴、不正使用、および/またはクォータ引き上げリクエストの承認に応じて更新される場合があります。詳細については、「 Amazon Bedrock のクォータドキュメント」および「 モデルの制限」を参照してください。

Claude Opus 4.7 のデフォルトのクォータは、サポートされているリージョンbedrock-runtimeごとに、 で 10M TPM、 で bedrock-mantle 15M TPM です。

サンプリングパラメータはサポートされなくなりました

Claude Opus 4.7 以降、、top_p、および temperaturetop_kパラメータはサポートされなくなりました。推奨される移行パスは、これらのパラメータをリクエストから完全に省略し、プロンプトを使用してモデルの動作をガイドすることです。以前に決定論的出力で温度 = 0 に依存していた場合、この設定では呼び出し間で同一の応答が保証されなかったことに注意してください。

サンプルコード

ステップ 1 - AWS アカウント: AWS アカウントがすでにある場合は、このステップをスキップします。AWS を初めて使用する場合は、AWS アカウントにサインアップします。

ステップ 2 - API キー: Amazon Bedrock コンソールに移動し、長期 API キーを生成します。

ステップ 3 - SDK を取得する: この入門ガイドを使用するには、Python がすでにインストールされている必要があります。次に、使用している APIs に応じて、関連するソフトウェアをインストールします。

Messages API

pip install -U "anthropic[bedrock]"

Invoke/Converse API

pip install boto3

ステップ 4 - 環境変数を設定する: API キーを認証に使用するように環境を設定します。

Messages API

AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<provide your Bedrock API key>"

Invoke/Converse API

AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<provide your Bedrock API key>"

ステップ 5 - 最初の推論リクエストを実行する: ファイルを として保存する bedrock-first-request.py

Messages API

from anthropic import AnthropicBedrockMantle

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

message = client.messages.create(
    model="anthropic.claude-opus-4-7",
    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-opus-4-7',
    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-opus-4-7',
    messages=[
        {
            'role': 'user',
            'content': [{'text': 'Can you explain the features of Amazon Bedrock?'}]
        }
    ]
)
print(response)