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# 使用 Anthropic 消息 API 进行推理
Anthropic Messages API 使用 Anthropic 请求和响应格式提供对 Claude 模型的原生访问权限。您可以在`bedrock-mantle`和`bedrock-runtime`端点上使用 Messages API，从而可以灵活地选择适合您的应用程序的身份验证和集成风格。
| **Endpoint** | **基本网址** | **使用案例** |
| --- | --- | --- |
| bedrock-mantle | https://bedrock-mantle.{region}.api.aws/anthropic/v1/messages | 推荐用于新应用程序。支持 API 密钥身份验证和[工作空间 () Anthropic-compatible](workspaces.md). |
| bedrock-runtime | https://bedrock-runtime.{region}.amazonaws.com | 与现有的 AWS SDK 集成和调用日志一起使用。 |
## 支持的区域：
消息 API 可在所有支持的区域的`bedrock-mantle`终端节点上使用`bedrock-mantle`（请参阅[支持的区域和终端节点](bedrock-mantle.md#bedrock-mantle-supported)）。在`bedrock-runtime`终端上，它适用于所有可用 Claude 模型的区域。有关详细信息，请参阅 [区域可用性](models-region-compatibility.md)。
## 先决条件
在使用消息 API 之前，请确保您具备以下条件：
+ **模型访问权限** — 在 Amazon Bedrock 控制台中请求访问 Claude 模型。请参阅[请求访问模型](model-access.md)。
+ **身份验证**-取决于端点：
+ `bedrock-mantle`— 使用 Amazon Bedrock API 密钥（参见[API 密钥](api-keys.md)）或 AWS Sigv4 凭证。
+ `bedrock-runtime`— 通过 S AWS DK（boto3 等）使用 S AWS igv4 凭证。
+ **Anthropic 版本标头** — 所有请求都需要 API 版本：
+ `bedrock-mantle`：设置`anthropic-version: 2023-06-01`为 HTTP 标头。
+ `bedrock-runtime`：`"anthropic_version": "bedrock-2023-05-31"`在请求正文中设置。
## 基本请求
要向 Claude 模型发送基本信息，请选择首选方法的选项卡，然后按照以下步骤操作：
------
#### [ 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) ]
使用 C AWS LI 调用模型：
```
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
```
------
## 直播回复
要在生成响应令牌时以增量方式接收它们，请选择首选方法对应的选项卡，然后按照以下步骤操作：
------
#### [ 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="")
```
------
## 支持的功能
消息 API 在 Claude 模型中支持以下高级功能：
+ **系统提示**-使用`system`参数设置模型行为。
+ **Multi-turn 对话** —传递交替`user`和`assistant`消息。
+ **工具使用**-定义模型可以调用的工具。请参阅[使用工具完成 Amazon Bedrock 模型响应](tool-use.md)。
+ **Vision** — 将`content`数组中的图像与文本一起发送。
+ **扩展思维** — 启用思维链推理。请参阅[使用模型推理增强模型响应](inference-reasoning.md)。
+ **提示缓存**-缓存常用的上下文以减少延迟和成本。
有关完整的 Messages API 请求和响应格式（包括所有参数和功能），请参阅[Anthropic Claude Messages API](model-parameters-anthropic-claude-messages.md)。
## 计算代币
要计算请求在发送请求进行推断之前将消耗的输入令牌数量，请使用端点上的 Anthropic `count_tokens` 路径。`bedrock-mantle`这是唯一支持 Region-specific 终端节点的 Claude 模型的代币计数路径，包括仅`bedrock-runtime`使用跨区域推理 (CRIS) 启动的 Claude 模型。有关详细信息和示例，请参阅[使用基岩地幔端点计算代币](count-tokens.md#count-tokens-mantle)。