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Prévia de Claude Mythos
Anthropic — Prévia de Claude Mythos
Detalhes do modelo
De acordo com a Anthropic, Claude Mythos Preview (prévia de pesquisa fechada) é uma nova classe de inteligência criada para projetos ambiciosos com foco em segurança cibernética, codificação autônoma e agentes de longa duração.
Disponível somente como uma prévia de pesquisa fechada com acesso priorizado para casos de uso de cibersegurança defensiva.
Data de lançamento do modelo: 07 de abril de 2026
Data de EOL do modelo: N/A
Contratos de licença de usuário final e termos de uso: Exibir
Ciclo de vida do modelo: pré-visualização
Janela de contexto: 1 milhão de tokens
Tokens de saída máximos: 128K
Raciocínio: Suportado (
thinking.type: "adaptive"somente). Para obter mais informações, consulte Pensamento adaptativo.Limite de conhecimento: dezembro de 2025
| Modalidades de entrada | Modalidades de saída | APIs suportadas | Endpoints suportados |
|---|---|---|---|
 Áudio | Incorporação | Responses | bedrock-runtime |
 Imagem | Imagem | Chat Completions | bedrock-mantle |
| Discurso | Discurso | Invoke | |
| Texto | Texto | Converse | |
| Vídeo | Vídeo | Messages |
Capacidades e recursos
Características do Bedrock
Recursos compatíveis com o bedrock-mantle endpoint
Cache imediato usando endpoint bedrock-runtime
Para obter mais informações, consulte Prompt caching para uma inferência mais rápida do modelo.
| Suporte para cache imediato | Número mínimo de tokens por ponto de verificação de cache | Máximo de pontos de verificação de cache por solicitação | TTL suportado | Campos que aceitam pontos de verificação de cache imediatos |
|---|---|---|---|---|
| Sim | 4.096 | 4 | 5 minutos, 1 hora | system, messages, e tools |
Preços
Para obter os preços, consulte a página de preços do Amazon Bedrock
Acesso programático
Use os seguintes IDs de modelo e URLs de endpoint para acessar esse modelo programaticamente. Para obter mais informações sobre as APIs e os endpoints disponíveis, consulte APIs suportadas e Endpoints suportados.
| Endpoint | ID do modelo | In-Region URL do endpoint | ID de inferência geográfica | ID de inferência global |
|---|---|---|---|---|
bedrock-mantle |
anthropic.claude-mythos-preview |
https://bedrock-mantle.{region}.api.aws |
N/A | N/A |
Por exemplo, se a região for us-east-1 (Norte da Virgínia), o URL do endpoint bedrock-mantle será "“. https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws
Níveis de serviço
O Amazon Bedrock oferece vários níveis de serviço para atender às suas necessidades de carga de trabalho. O Standard fornece acesso pago por token sem compromisso. O Priority oferece maior produtividade com um compromisso baseado em tempo. O Flex fornece acesso de baixo custo para cargas de trabalho flexíveis e não urgentes. O Reserved fornece taxa de transferência dedicada com um compromisso de longo prazo para cargas de trabalho previsíveis. Para obter mais informações, consulte níveis de serviço.
| Padrão | Priority | Flexionar | Reservado |
|---|---|---|---|
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Disponibilidade regional
Visão geral da disponibilidade regional
O Bedrock oferece três opções de inferência: In-Regionmantém as solicitações em uma única região para conformidade estrita, Cross-Region rotas geográficas entre regiões dentro de uma geografia (EUA, UE etc.) para maior produtividade, respeitando a residência dos dados, e Cross-Region rotas globais em qualquer lugar do mundo para obter a máxima produtividade quando não há restrições de residência. Consulte a Disponibilidade regional página para obter mais detalhes.
| Região | In-Region | Geo | Global |
|---|---|---|---|
us-east-1(Norte da Virgínia) | | | |
Código de exemplo
Etapa 1 - Conta da AWS: se você já tem uma conta da AWS, pule esta etapa. Se você é novo na AWS, cadastre-se em uma conta da AWS
Etapa 2 - Chave de API: acesse o console do Amazon Bedrock
Etapa 3 - Obtenha o SDK: para usar este guia de introdução, você deve ter o Python já instalado. Em seguida, instale o software relevante.
pip install -U "anthropic[bedrock]"
Etapa 4 - Definir variáveis de ambiente: configure seu ambiente para usar a chave de API para autenticação.
AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<provide your Bedrock API key>"
Etapa 5 - Execute sua primeira solicitação de inferência: salve o arquivo como bedrock-first-request.py
