使用 Anthropic 中的 Claude 模型

Vertex AI 上的 Anthropic Claude 模型以 API 形式提供全托管式无服务器模型。如需在 Vertex AI 上使用 Claude 模型，请直接向 Vertex AI API 端点发送请求。由于 Anthropic Claude 模型使用托管式 API，因此无需预配或管理基础设施。

您可以流式传输 Claude 回答，以降低对最终用户延迟的感知度。流式回答使用服务器发送的事件 (SSE) 来逐步流式传输回答。

您可以按实际用量（随用随付）或按固定费用（使用预配吞吐量时）为 Claude 模型付费。如需了解随用随付定价，请参阅 Vertex AI 定价页面上的 Anthropic 的 Claude 模型。

如需查看在 Vertex AI 上使用 Anthropic Claude 模型的示例，请在以下其中一个环境中运行“在 Vertex AI 上使用 Anthropic Claude 模型”Jupyter 笔记本：

在 Colab 中打开 | 在 Colab Enterprise 中打开 | 在 Vertex AI Workbench 用户管理的笔记本中打开 | 在 GitHub 上查看

可用的 Anthropic Claude 模型

Anthropic 提供了以下模型，可在 Vertex AI 中使用。如需访问 Anthropic Claude 模型，请前往其 Model Garden 模型卡片。

Claude 3.5 Sonnet

Claude 3.5 Sonnet 是 Anthropic 最强大的 AI 模型，可维护 Claude 3 Sonnet（中层模型）的速度和成本。Claude 3.5 Sonnet 展示了生成式 AI 的可能性。Claude 3.5 Sonnet 针对以下应用场景进行了优化：

• 使用复杂的推理和问题排查功能进行编码，例如编写、编辑和运行代码。

• 了解用户上下文并编排多步骤工作流，处理来自客户服务的复杂查询。

• 通过浏览非结构化数据并利用多个工具生成数据洞见，来进行数据科学和分析。

• 视觉处理，例如解释需要视觉理解的图形和图表。

• 以更自然、更像人类的语气撰写内容。

前往 Claude 3.5 Sonnet 模型卡片

Claude 3 Opus

Anthropic Claude 3 Opus 是 Anthropic 的第二强大的 AI 模型，在高度复杂的任务上具有出色的表现。它能够处理开放式提示和背后可能的方案，具有出色的流利度和真人理解能力。Claude 3 Opus 针对以下应用场景进行了优化：

• 任务自动化，例如交互式编码和规划，或跨 API 和数据库运行复杂的操作。

• 研究和开发任务，例如研究审核、头脑风暴和假设生成以及产品测试。

• 战略任务，例如图表和图形的高级分析、财务和市场趋势以及预测。

• 视觉任务，例如处理图片以返回文本输出。此外，还可以分析图表、图形、技术图表、报告和其他直观内容。

前往 Claude 3 Opus 模型卡片

Claude 3 Haiku

Anthropic Claude 3 Haiku 是 Anthropic 最快、最紧凑的视觉和文本模型，能够近乎即时地响应简单的查询，旨在打造模仿人类互动的无缝 AI 体验。Claude 3 Haiku 针对以下应用场景进行了优化：

• 实时的客户互动和翻译。

• 内容审核，发现可疑行为或客户请求。

• 节省费用的任务，例如库存管理以及从非结构化数据中提取知识。

• 视觉任务，例如处理图片以返回文本输出，分析图表、图形、技术图表、报告和其他视觉内容。

前往 Claude 3 Haiku 模型卡片

Claude 3 Sonnet

Anthropic Claude 3 Sonnet 是 Anthropic 可靠的技能和速度组合。旨在在各种应用场景中可靠地进行扩缩 AI 部署。Claude 3 Sonnet 针对以下应用场景进行了优化：

• 数据处理，包括检索增强生成 (RAG) 和搜索检索。

• 销售任务，例如产品推荐、预测和精准营销。

• 节省时间的任务，例如代码生成、质量控制和图片中的光学字符识别 (OCR)。

• 视觉任务，例如处理图片以返回文本输出。此外，还可以分析图表、图形、技术图表、报告和其他直观内容。

前往 Claude 3 Sonnet 模型卡片

使用 Claude 模型

您可以使用 Anthropic SDK 或 curl 命令通过以下模型名称向 Vertex AI 端点发送请求：

• 对于 Claude 3.5 Sonnet，请使用 claude-3-5-sonnet@20240620。
• 对于 Claude 3 Opus，请使用 claude-3-opus@20240229。
• 对于 Claude 3 Haiku，请使用 claude-3-haiku@20240307。
• 对于 Claude 3 Sonnet，请使用 claude-3-sonnet@20240229。

由于模型版本之间可能存在差异，我们建议使用包含以 @ 符号开头的后缀的 Anthropic Claude 模型版本（例如 claude-3-5-sonnet@20240620 或 claude-3-haiku@20240307）版本。如果未指定模型版本，则始终使用最新版本。当模型版本更改时，这可能会无意中影响您的工作流。

注意：允许的图片文件大小上限为 5 MB，一个请求最多可以包含 20 张图片。

准备工作

如需将 Anthropic Claude 模型与 Vertex AI 搭配使用，您必须执行以下步骤。必须启用 Vertex AI API (aiplatform.googleapis.com) 才能使用 Vertex AI。如果您已有启用了 Vertex AI API 的项目，则可以使用该项目，而无需创建新项目。

确保您拥有启用和使用合作伙伴模型所需的权限。如需了解详情，请参阅授予所需权限。

1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Go to project selector

3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

4. Enable the Vertex AI API.

   Enable the API

5. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Go to project selector

6. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

7. Enable the Vertex AI API.

   Enable the API

8. 转到以下 Model Garden 模型卡片之一，然后点击启用：
   • 前往 Claude 3.5 Sonnet 模型卡片
   • 前往 Claude 3 Opus 模型卡片
   • 前往 Claude 3 Haiku 模型卡片
   • 前往 Claude 3 Sonnet 模型卡片

使用 Anthropic SDK

您可以使用 Anthropic Claude SDK 向 Anthropic Claude 模型发出 API 请求。如需了解详情，请参阅以下内容：

• Claude Messages API 参考文档
• Anthropic Python API 库
• Anthropic Vertex AI TypeScript API 库

使用 Anthropic Vertex SDK 对 Claude 模型进行流式调用

以下代码示例使用 Anthropic Vertex SDK 对 Anthropic Claude 模型执行流式调用。

Python

如需了解如何安装或更新 Vertex AI SDK for Python，请参阅安装 Vertex AI SDK for Python。 如需了解详情，请参阅 Python API 参考文档。

#     # TODO(developer): Vertex AI SDK - uncomment below & run
#     # pip3 install --upgrade --user google-cloud-aiplatform
#     # gcloud auth application-default login
#     # pip3 install -U 'anthropic[vertex]'
#
#     # TODO(developer): Update and un-comment below line
#     # PROJECT_ID = "your-project-id"
#
#     from anthropic import AnthropicVertex
#
#     client = AnthropicVertex(project_id=PROJECT_ID, region="us-east5")
#     result = []
#
#     with client.messages.stream(
#         model="claude-3-5-sonnet@20240620",
#         max_tokens=1024,
#         messages=[
#             {
#                 "role": "user",
#                 "content": "Send me a recipe for banana bread.",
#             }
#         ],
#     ) as stream:
#         for text in stream.text_stream:
#             print(text, end="", flush=True)
#             result.append(text)
#
#     # Example response:
#     # Here's a simple recipe for delicious banana bread:
#     # Ingredients:
#     # - 2-3 ripe bananas, mashed
#     # - 1/3 cup melted butter
#     # ...
#     # ...
#     # 8. Bake for 50-60 minutes, or until a toothpick inserted into the center comes out clean.
#     # 9. Let cool in the pan for a few minutes, then remove and cool completely on a wire rack.
#

使用 Anthropic Vertex SDK 对 Claude 模型进行一元调用

以下代码示例使用 Anthropic Vertex SDK 对 Anthropic Claude 模型执行一元调用。

Python

如需了解如何安装或更新 Vertex AI SDK for Python，请参阅安装 Vertex AI SDK for Python。 如需了解详情，请参阅 Python API 参考文档。

# TODO(developer): Vertex AI SDK - uncomment below & run
# pip3 install --upgrade --user google-cloud-aiplatform
# gcloud auth application-default login
# pip3 install -U 'anthropic[vertex]'

# TODO(developer): Update and un-comment below line
# PROJECT_ID = "your-project-id"

from anthropic import AnthropicVertex

client = AnthropicVertex(project_id=PROJECT_ID, region="us-east5")
message = client.messages.create(
    model="claude-3-5-sonnet@20240620",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Send me a recipe for banana bread.",
        }
    ],
)
print(message.model_dump_json(indent=2))
# Example response:
# {
#   "id": "msg_vrtx_0162rhgehxa9rvJM5BSVLZ9j",
#   "content": [
#     {
#       "text": "Here's a simple recipe for delicious banana bread:\n\nIngredients:\n- 2-3 ripe bananas...
#   ...

使用 curl 命令

您可以使用 curl 命令向 Vertex AI 端点发出请求。curl 命令指定要使用的受支持的 Anthropic Claude 模型：

由于模型版本之间可能存在差异，我们建议使用包含以 @ 符号开头的后缀的 Anthropic Claude 模型版本（例如 claude-3-5-sonnet@20240620 或 claude-3-haiku@20240307）版本。如果未指定模型版本，则始终使用最新版本。当模型版本更改时，这可能会无意中影响您的工作流。

以下主题介绍如何创建 curl 命令并包含示例 curl 命令。

REST

如需使用 Vertex AI API 测试文本提示，请向发布方模型端点发送 POST 请求。

在使用任何请求数据之前，请先进行以下替换：

• LOCATION：支持 Anthropic Claude 模型的区域。
  
  注意：我们建议您将 API 请求发送到 us-east5（俄亥俄州）或 europe-west1（比利时）区域端点，因为这些区域的可用容量最高。
  Claude 3.5 Sonnet 可在以下区域使用：
  • us-east5 (Ohio)
  • asia-southeast1 (Singapore)
  • europe-west1 (Belgium)
  Claude 3 Opus 可在以下区域使用：
  • us-east5 (Ohio)
  Claude 3 Haiku 可在以下区域使用：
  • us-east5 (Ohio)
  • asia-southeast1 (Singapore)
  • europe-west1 (Belgium)
  Claude 3 Sonnet 可在以下区域使用：
  • us-east5 (Ohio)
• MODEL：您要使用的模型名称。
• ROLE：与消息关联的角色。您可以指定 user 或 assistant。第一条消息必须使用 user 角色。 Claude 模型使用交替的 user 和 assistant 回合运行。如果最终消息使用 assistant 角色，则回答内容会立即从该消息中的内容继续。您可以使用它来限制模型的部分回答。
• STREAM：一个布尔值，用于指定是否流式传输回答。流式传输您的回答，以降低对最终使用延迟的感知度。设置为 true 可流式传输回答，设置为 false 可一次性返回所有回答。
• CONTENT：user 或 assistant 消息的内容（如文本）。
• MAX_OUTPUT_TOKENS：回答中可生成的词元数量上限。一个词元约为　3.5 个字符。100 个词元对应大约 60-80 个单词。

  指定较低的值可获得较短的回答，指定较高的值可获得可能较长的回答。

• TOP_P（可选）：Top-p 可更改模型选择输出词元的方式。系统会按照概率从最高（见 top-K）到最低的顺序选择词元，直到所选词元的概率总和等于 top-P 的值。例如，如果词元 A、B 和 C 的概率分别为 0.3、0.2 和 0.1，并且 top-P 值为 0.5，则模型将选择 A 或 B 作为下一个词元（通过温度确定），并会排除 C，将其作为候选词元。

  指定较低的值可获得随机程度较低的回答，指定较高的值可获得随机程度较高的回答。

• TOP_K（可选）：Top-K 可更改模型选择输出词元的方式。如果 top-K 设为 1，表示所选词元是模型词汇表的所有词元中概率最高的词元（也称为贪心解码）。如果 top-K 设为 3，则表示系统将从 3 个概率最高的词元（通过温度确定）中选择下一个词元。

  在每个词元选择步骤中，系统都会对概率最高的 top-K 词元进行采样。然后，系统会根据 top-P 进一步过滤词元，并使用温度采样选择最终的词元。

  指定较低的值可获得随机程度较低的回答，指定较高的值可获得随机程度较高的回答。

HTTP 方法和网址：

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/anthropic/models/MODEL:streamRawPredict

请求 JSON 正文：

{
  "anthropic_version": "vertex-2023-10-16",
  "messages": [
   {
    "role": "ROLE",
    "content": "CONTENT"
   }],
  "max_tokens": MAX_TOKENS,
  "stream": STREAM
}

如需发送请求，请选择以下方式之一：

curl

注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI，或者使用了 Cloud Shell，这会使您自动登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令：

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/anthropic/models/MODEL:streamRawPredict"

PowerShell

注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令：

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/anthropic/models/MODEL:streamRawPredict" | Select-Object -Expand Content

您应该收到类似以下内容的 JSON 响应。

响应

{
  "id":"msg_012NDLxqh6LsztWCU7zTb14C",
  "type":"message",
  "role":"assistant",
  "content":[{
    "type":"text",
    "text":"Hello! Nice to meet you."
  }],
  "model":"claude-2.1",
  "stop_reason":"end_turn",
  "stop_sequence":null,
  "usage":{
    "input_tokens":11,
    "output_tokens":11
  }
}

示例 curl 命令

MODEL_ID="MODEL"
LOCATION="us-central1"
PROJECT_ID="PROJECT_ID"

curl \
-X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://${LOCATION}-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/${LOCATION}/publishers/anthropic/models/${MODEL_ID}:streamRawPredict -d \
'{
  "anthropic_version": "vertex-2023-10-16",
  "messages": [{
    "role": "user",
    "content": "Hello!"
  }],
  "max_tokens": 50,
  "stream": true}'

工具使用（函数调用）

Anthropic Claude 模型支持工具和函数调用，以增强模型的功能。如需了解详情，请参阅 Anthropic 文档中的工具使用概览。

以下示例演示了如何通过 Anthropic SDK 或 curl 命令使用工具。这些示例会搜索旧金山附近当前正在营业的餐厅。

Python

如需了解如何安装或更新 Vertex AI SDK for Python，请参阅安装 Vertex AI SDK for Python。 如需了解详情，请参阅 Python API 参考文档。

# TODO(developer): Vertex AI SDK - uncomment below & run
# pip3 install --upgrade --user google-cloud-aiplatform
# gcloud auth application-default login
# pip3 install -U 'anthropic[vertex]'
from anthropic import AnthropicVertex

# TODO(developer): Update and un-comment below line
# PROJECT_ID = "your-project-id"

client = AnthropicVertex(project_id=PROJECT_ID, region="us-east5")
message = client.messages.create(
    model="claude-3-5-sonnet@20240620",
    max_tokens=1024,
    tools=[
        {
            "name": "text_search_places_api",
            "description": "returns information about a set of places based on a string",
            "input_schema": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "textQuery": {
                        "type": "string",
                        "description": "The text string on which to search",
                    },
                    "priceLevels": {
                        "type": "array",
                        "description": "Price levels to query places, value can be one of [PRICE_LEVEL_INEXPENSIVE, PRICE_LEVEL_MODERATE, PRICE_LEVEL_EXPENSIVE, PRICE_LEVEL_VERY_EXPENSIVE]",
                    },
                    "openNow": {
                        "type": "boolean",
                        "description": "whether those places are open for business.",
                    },
                },
                "required": ["textQuery"],
            },
        }
    ],
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "What are some affordable and good Italian restaurants open now in San Francisco??",
        }
    ],
)
print(message.model_dump_json(indent=2))
# Example response:
# {
#   "id": "msg_vrtx_018pk1ykbbxAYhyWUdP1bJoQ",
#   "content": [
#     {
#       "text": "To answer your question about affordable and good Italian restaurants
#       that are currently open in San Francisco....
# ...

REST

在使用任何请求数据之前，请先进行以下替换：

• LOCATION：支持 Anthropic Claude 模型的区域。
  
  注意：我们建议您将 API 请求发送到 us-east5（俄亥俄州）或 europe-west1（比利时）区域端点，因为这些区域的可用容量最高。
  Claude 3.5 Sonnet 可在以下区域使用：
  • us-east5 (Ohio)
  • asia-southeast1 (Singapore)
  • europe-west1 (Belgium)
  Claude 3 Opus 可在以下区域使用：
  • us-east5 (Ohio)
  Claude 3 Haiku 可在以下区域使用：
  • us-east5 (Ohio)
  • asia-southeast1 (Singapore)
  • europe-west1 (Belgium)
  Claude 3 Sonnet 可在以下区域使用：
  • us-east5 (Ohio)
• MODEL：您要使用的模型名称。
  • 对于 Claude 3 Opus，请使用 claude-3-opus@20240229。
  • 对于 Claude 3 Sonnet，请使用 claude-3-sonnet@20240229。
  • 对于 Claude 3 Haiku，请使用 claude-3-haiku@20240307。
• ROLE：与消息关联的角色。您可以指定 user 或 assistant。第一条消息必须使用 user 角色。 Claude 模型使用交替的 user 和 assistant 回合运行。如果最终消息使用 assistant 角色，则回答内容会立即从该消息中的内容继续。您可以使用它来限制模型的部分回答。
• STREAM：一个布尔值，用于指定是否流式传输回答。流式传输您的回答，以降低对最终使用延迟的感知度。设置为 true 可流式传输回答，设置为 false 可一次性返回所有回答。
• CONTENT：user 或 assistant 消息的内容（如文本）。
• MAX_OUTPUT_TOKENS：响应中可生成的词元数量上限。一个词元约为　3.5 个字符。100 个词元对应大约 60-80 个单词。

  指定较低的值可获得较短的回答，指定较高的值可获得可能较长的回答。

HTTP 方法和网址：

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/anthropic/models/MODEL:rawPredict

请求 JSON 正文：

{
  "anthropic_version": "vertex-2023-10-16",
  "max_tokens": MAX_TOKENS,
  "stream": STREAM,
  "tools": [
    {
      "name": "text_search_places_api",
      "description": "Returns information about a set of places based on a string",
      "input_schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "textQuery": {
            "type": "string",
            "description": "The text string on which to search"
          },
          "priceLevels": {
            "type": "array",
            "description": "Price levels to query places, value can be one of [PRICE_LEVEL_INEXPENSIVE, PRICE_LEVEL_MODERATE, PRICE_LEVEL_EXPENSIVE, PRICE_LEVEL_VERY_EXPENSIVE]",
          },
          "openNow": {
            "type": "boolean",
            "description": "Describes whether a place is open for business at
            the time of the query."
          },
        },
        "required": ["textQuery"]
      }
    }
  ],
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "What are some affordable and good Italian restaurants that are open now in San Francisco??"
    }
  ]
}

如需发送请求，请选择以下方式之一：

curl

注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI，或者使用了 Cloud Shell，这会使您自动登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令：

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/anthropic/models/MODEL:rawPredict"

PowerShell

注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令：

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/anthropic/models/MODEL:rawPredict" | Select-Object -Expand Content

您应该收到类似以下内容的 JSON 响应。

响应

{
  "id": "msg_vrtx_01ErR7VMNQdnvDt3n7Nmc4ER",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "model": "claude-3-opus-20240229",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "\nTo find affordable and good Italian restaurants that are currently open in San Francisco, the text_search_places_api tool seems most relevant. \n\nThe required textQuery parameter can be inferred as \"Italian restaurants in San Francisco\", since the user specified Italian restaurants and the location of San Francisco.\n\nTwo optional parameters are also relevant:\nopenNow - this should be set to true, since the user specified they want restaurants open now\npriceLevels - to find affordable restaurants, this can be set to [PRICE_LEVEL_INEXPENSIVE, PRICE_LEVEL_MODERATE]\n\nWith the textQuery provided and the two optional parameters that can help narrow the results to match the user's criteria, we have enough information to make a good call to the text_search_places_api tool to try to answer the user's request.\n"
    },
    {
      "type": "tool_use",
      "id": "toolu_vrtx_01TAJCTkxe8HhRoaQ69N4ouP",
      "name": "text_search_places_api",
      "input": {
        "textQuery": "Italian restaurants in San Francisco",
        "openNow": true,
        "priceLevels": [
          "PRICE_LEVEL_INEXPENSIVE",
          "PRICE_LEVEL_MODERATE"
        ]
      }
    }
  ],
  "stop_reason": "tool_use",
  "stop_sequence": null,
  "usage": {
    "input_tokens": 727,
    "output_tokens": 308
  }
}

Anthropic Claude 区域可用性

重要提示：如果对美国的区域级可用 API 发出请求，则所有可用 Anthropic Claude 模型的机器学习 (ML) 处理都会在美国进行；如果对欧洲的区域级可用 API 发出请求，则上述处理会在欧盟进行。

注意：我们建议您将 API 请求发送到 us-east5（俄亥俄州）或 europe-west1（比利时）区域端点，因为这些区域的可用容量最高。

Claude 3.5 Sonnet 可在以下区域使用：

• us-east5 (Ohio)
• asia-southeast1 (Singapore)
• europe-west1 (Belgium)

Claude 3 Opus 可在以下区域使用：

• us-east5 (Ohio)

Claude 3 Haiku 可在以下区域使用：

• us-east5 (Ohio)
• asia-southeast1 (Singapore)
• europe-west1 (Belgium)

Claude 3 Sonnet 可在以下区域使用：

• us-east5 (Ohio)

Anthropic Claude 配额和支持的上下文长度

对于 Claude 模型，可用该模型的每个区域都有配额。配额在每分钟查询次数 (QPM) 和每分钟词元数 (TPM) 中指定。TPM 包括输入和输出词元。

Claude 3.5 Sonnet 的默认配额限制和支持的上下文长度如下：

区域	配额系统	支持的上下文长度
us-east5 (Ohio)	支持动态共享配额	200,000 个词元
asia-southeast1 (Singapore)	支持动态共享配额	200,000 个词元
europe-west1 (Belgium)	支持动态共享配额	200,000 个词元

Claude 3 Opus 的默认配额限制和支持的上下文长度如下：

区域	默认配额限制	支持的上下文长度
us-east5 (Ohio)	支持动态共享配额	200,000 个词元

Claude 3 Haiku 的默认配额限制和支持的上下文长度如下：

区域	默认配额限制	支持的上下文长度
us-east5 (Ohio)	支持动态共享配额	200,000 个词元
asia-southeast1 (Singapore)	支持动态共享配额	200,000 个词元
europe-west1 (Belgium)	支持动态共享配额	200,000 个词元

Claude 3 Sonnet 的默认配额限制和支持的上下文长度如下：

区域	默认配额限制	支持的上下文长度
us-east5 (Ohio)	支持动态共享配额	200,000 个词元

若要增加 Vertex AI 上的生成式 AI 的任何配额，您可以使用 Google Cloud 控制台申请增加配额。如需详细了解配额，请参阅使用配额。