Usar os modelos Claude da Anthropic

Os modelos Anthropic Claude na Vertex AI oferecem modelos totalmente gerenciados e sem servidor como APIs. Para usar um modelo Claude na Vertex AI, envie uma solicitação diretamente para o endpoint da API Vertex AI. Como os modelos do Anthropic Claude usam uma API gerenciada, não é necessário provisionar nem gerenciar a infraestrutura.

É possível transmitir as respostas do Claude para reduzir a percepção de latência do usuário final. Uma resposta transmitida usa eventos enviados pelo servidor (SSE) para transmitir a resposta de forma incremental.

Você paga pelos modelos do Claude conforme os usa (pagamento por uso) ou paga uma taxa fixa ao usar a capacidade de processamento provisionada. Para preços de pagamento por uso, consulte Modelos Claude da Anthropic na página de preços da Vertex AI.

Modelos Claude disponíveis

Os modelos a seguir estão disponíveis pela Anthropic para uso na Vertex AI. Para acessar um modelo Claude, acesse o card de modelo do Model Garden.

Claude 3.5 Sonnet v2

O Claude 3.5 Sonnet v2 é um modelo de ponta para tarefas de engenharia de software do mundo real e recursos de agente. O Claude 3.5 Sonnet v2 oferece esses avanços pelo mesmo preço e velocidade que o Claude 3.5 Sonnet.

O modelo Claude 3.5 Sonnet atualizado é capaz de interagir com ferramentas que podem manipular um ambiente de computador. Para mais informações, consulte a documentação do Anthropic.

O Claude 3.5 Sonnet é otimizado para os seguintes casos de uso:

  • Tarefas e uso de ferramentas: o Claude 3.5 Sonnet oferece instruções superiores de acompanhamento, seleção de ferramentas, correção de erros e raciocínio avançado para fluxos de trabalho de agentes que exigem o uso de ferramentas.
  • Programação: para tarefas de desenvolvimento de software, como migrações, correções e traduções de código, o Claude 3.5 Sonnet oferece um bom desempenho no planejamento e na solução de tarefas de programação complexas.
  • Document Q&A - Claude 3.5 Sonnet combina uma compreensão forte de contexto, raciocínio avançado e síntese para fornecer respostas precisas e semelhantes a humanos.
  • Extração de dados visuais: com as principais habilidades de visão do Claude 3.5 Sonnet, ele pode extrair dados brutos de recursos visuais, como gráficos ou diagramas, como parte dos fluxos de trabalho de IA.
  • Geração e análise de conteúdo: o Claude 3.5 Sonnet pode entender nuances e tons no conteúdo, gerando conteúdo mais envolvente e analisando o conteúdo em um nível mais profundo.

Acesse o card do modelo Claude 3.5 Sonnet v2

Claude 3.5 Haiku

O Claude 3.5 Haiku, a próxima geração do modelo mais rápido e econômico da Anthropic, é ideal para casos de uso em que a velocidade e a acessibilidade são importantes. Ela é melhor que a versão anterior em todos os conjuntos de habilidades. O Claude 3.5 Haiku é otimizado para os seguintes casos de uso:

  • Preenchimento de código: com o tempo de resposta rápido e o entendimento de padrões de programação, o Claude 3.5 Haiku se destaca por fornecer sugestões e preenchimentos de código rápidos e precisos em fluxos de trabalho de desenvolvimento em tempo real.
  • Bots de chat interativos: o raciocínio aprimorado e as habilidades de conversa natural do Claude 3.5 Haiku o tornam ideal para criar bots de chat responsivos e engajadores que podem lidar com grandes volumes de interações do usuário com eficiência.
  • Extração e rotulagem de dados: aproveitando as habilidades de análise aprimoradas, o Claude 3.5 Haiku processa e categoriza dados com eficiência, o que é útil para a extração rápida de dados e tarefas de rotulagem automatizadas.
  • Moderação de conteúdo em tempo real: com habilidades de raciocínio e compreensão de conteúdo fortes, o Claude 3.5 Haiku oferece moderação de conteúdo rápida e confiável para plataformas que exigem tempos de resposta imediatos em grande escala.

Acesse o card do modelo Claude 3.5 Haiku

Claude 3 Opus

O Claude 3 Opus da Anthropic é um modelo de IA poderoso com desempenho de alto nível em tarefas altamente complexas. Ele é capaz de lidar com comandos abertos e cenários não vistos com fluência notável e de compreensão semelhante à humana. O Claude 3 Opus é otimizado para os seguintes casos de uso:

  • Automação de tarefas, como programação e planejamento interativos, ou execução de ações complexas em APIs e bancos de dados.

  • Tarefas de pesquisa e desenvolvimento, como revisão de pesquisa, brainstorming, geração de hipóteses e teste de produtos.

  • Tarefas estratégicas, como análise avançada de gráficos, finanças e tendências de mercado, e previsões.

  • Tarefas de visão, como processar imagens para retornar saídas de texto. Além disso, análise de tabelas, gráficos, diagramas técnicos, relatórios e outros conteúdos visuais.

Acesse o card do modelo Claude 3 Opus

Claude 3 Haiku

O Anthropic Claude 3 Haiku é o modelo de texto e visão mais rápido da Anthropic para respostas quase instantâneas a consultas básicas, voltado para experiências de IA perfeitas que imitam interações humanas.

  • Interações com o cliente e traduções ao vivo.

  • Moderação de conteúdo para detectar comportamentos suspeitos ou solicitações de clientes.

  • Tarefas de economia de custos, como gerenciamento de inventário e extração de conhecimento de dados não estruturados.

  • Tarefas de visão, como processamento de imagens para retornar resultados de texto, análise de tabelas, gráficos, diagramas técnicos, relatórios e outros conteúdos visuais.

Acesse o card do modelo Claude 3 Haiku

Claude 3.5 Sonnet

O Claude 3.5 Sonnet da Anthropic supera o Claude 3 Opus em uma ampla gama de avaliações da Anthropic, com a velocidade e o custo do modelo de nível intermediário Claude 3 Sonnet da Anthropic. O Claude 3.5 Sonnet é otimizado para os seguintes casos de uso:

  • Programação, como escrever, editar e executar código com recursos sofisticados de raciocínio e solução de problemas.

  • Processe consultas complexas do suporte ao cliente entendendo o contexto do usuário e orquestando fluxos de trabalho de várias etapas.

  • Ciência e análise de dados navegando em dados não estruturados e usando várias ferramentas para gerar insights.

  • Processamento visual, como interpretar gráficos que exigem compreensão visual.

  • Escrever conteúdo com um tom mais natural e humano.

Acesse o card do modelo Claude 3.5 Sonnet

Usar modelos de Claude

É possível usar o SDK do Anthropic ou comandos curl para enviar solicitações ao endpoint da Vertex AI usando os seguintes nomes de modelos:

  • Para o Claude 3.5 Sonnet v2, use claude-3-5-sonnet-v2@20241022.
  • Para o Claude 3.5 Haiku, use claude-3-5-haiku@20241022.
  • Para o Claude 3 Opus, use claude-3-opus@20240229.
  • Para o Claude 3.5 Sonnet, use claude-3-5-sonnet@20240620.
  • Para o Claude 3 Haiku, use claude-3-haiku@20240307.

As versões do modelo Anthropic Claude precisam ser usadas com um sufixo que comece com um símbolo @ (como claude-3-5-sonnet-v2@20241022 ou claude-3-5-haiku@20241022) para garantir um comportamento consistente.

Antes de começar

Para usar os modelos do Anthropic Claude com a Vertex AI, siga as etapas abaixo. A API Vertex AI (aiplatform.googleapis.com) precisa estar ativada para usar a Vertex AI. Se você já tiver um projeto existente com a API do Vertex AI ativada, poderá usar esse projeto em vez de criar um novo.

Verifique se você tem as permissões necessárias para ativar e usar modelos do parceiro. Para mais informações, consulte Conceder as permissões necessárias.

  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.

  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.
  8. Acesse um dos seguintes cards de modelo do Model Garden e clique em Ativar:

Usar o SDK do Anthropic

É possível fazer solicitações de API para os modelos do Anthropic Claude usando o SDK do Anthropic Claude (link em inglês). Para saber mais, consulte:

Fazer uma chamada de streaming para um modelo Claude usando o SDK Vertex Anthropic

O exemplo de código a seguir usa o SDK Vertex Anthropic para realizar uma chamada de streaming para um modelo Claude.

SDK da Vertex AI para Python

Para saber como instalar o SDK da Vertex AI para Python, consulte Instalar o SDK da Vertex AI para Python. Saiba mais na documentação de referência da API SDK da Vertex AI para Python. 

# 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-v2@20241022",
    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.

Fazer uma chamada unária para um modelo Claude usando o SDK Vertex Anthropic

O exemplo de código a seguir usa o SDK Vertex Anthropic para realizar uma chamada unária para um modelo Claude.

SDK da Vertex AI para Python

Para saber como instalar o SDK da Vertex AI para Python, consulte Instalar o SDK da Vertex AI para Python. Saiba mais na documentação de referência da API SDK da Vertex AI para Python. 

# 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-v2@20241022",
    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...
#   ...

Usar um comando curl

É possível usar um comando curl para fazer uma solicitação ao endpoint da Vertex AI. O comando curl especifica qual modelo do Claude compatível você quer usar.

As versões do modelo Anthropic Claude precisam ser usadas com um sufixo que comece com um símbolo @ (como claude-3-5-sonnet-v2@20241022 ou claude-3-5-haiku@20241022) para garantir um comportamento consistente.

O tópico a seguir mostra como criar um comando curl e inclui uma amostra do comando curl.

REST

Para testar um prompt de texto usando a API Vertex AI, envie uma solicitação POST para o endpoint do modelo do editor.

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

  • LOCATION: uma região compatível com modelos do Anthropic Claude.
  • MODEL: o nome do modelo que você quer usar.
  • ROLE: o papel associado a uma mensagem. É possível especificar user ou assistant. A primeira mensagem precisa usar o papel user. Os modelos de Claude funcionam com voltas alternadas de user e assistant. Se a mensagem final usar o papel assistant, o conteúdo da resposta continuará imediatamente a partir do conteúdo dessa mensagem. É possível usar isso para restringir parte da resposta do modelo.
  • STREAM: um booleano que especifica se a resposta será transmitida ou não. Transmita sua resposta para reduzir a percepção de latência do uso final. Defina como true para transmitir a resposta e false para retornar a resposta de uma só vez.
  • CONTENT: o conteúdo, como texto, da mensagem user ou assistant.
  • MAX_OUTPUT_TOKENS: número máximo de tokens que podem ser gerados na resposta. Um token tem aproximadamente 3,5 caracteres. 100 tokens correspondem a cerca de 60 a 80 palavras.

    Especifique um valor mais baixo para respostas mais curtas e um valor mais alto para respostas potencialmente mais longas.

  • TOP_P (opcional): o Top-P muda a forma como o modelo seleciona tokens para saída. Os tokens são selecionados do mais provável (veja o top-K) para o menos provável até que a soma das probabilidades seja igual ao valor do top-P. Por exemplo, se os tokens A, B e C tiverem uma probabilidade de 0,3, 0,2 e 0,1 e o valor de top-P for 0.5, o modelo selecionará A ou B como token seguinte usando temperatura e exclui C como candidato.

    Especifique um valor mais baixo para respostas menos aleatórias e um valor mais alto para respostas mais aleatórias.

  • TOP_K(opcional): o Top-P muda a forma como o modelo seleciona tokens para saída. Um top-K de 1 significa que o próximo token selecionado é o mais provável entre todos os tokens no vocabulário do modelo (também chamado de decodificação gananciosa), enquanto um top-K de 3 significa que o próximo token está selecionado entre os três tokens mais prováveis usando a temperatura.

    Para cada etapa da seleção de tokens, são amostrados os tokens top-K com as maiores probabilidades. Em seguida, os tokens são filtrados com base no valor de top-P com o token final selecionado por meio da amostragem de temperatura.

    Especifique um valor mais baixo para respostas menos aleatórias e um valor mais alto para respostas mais aleatórias.

Método HTTP e URL: 

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

Corpo JSON da solicitação:

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

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir: 

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

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir: 

$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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a seguinte.

Exemplo de comando curl

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}'

Uso de ferramentas (chamadas de função)

Os modelos do Anthropic Claude oferecem suporte a ferramentas e chamadas de função para melhorar os recursos de um modelo. Para mais informações, consulte a Visão geral do uso da ferramenta na documentação do Anthropic.

Os exemplos a seguir demonstram como usar ferramentas com um SDK ou comando curl. Os exemplos pesquisam restaurantes por perto em São Francisco que estão abertos.

SDK da Vertex AI para Python

Para saber como instalar o SDK da Vertex AI para Python, consulte Instalar o SDK da Vertex AI para Python. Saiba mais na documentação de referência da API SDK da Vertex AI para Python. 

# 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-v2@20241022",
    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

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

  • LOCATION: uma região compatível com modelos do Anthropic Claude.
  • MODEL: o nome do modelo a ser usado.
  • ROLE: o papel associado a uma mensagem. É possível especificar user ou assistant. A primeira mensagem precisa usar o papel user. Os modelos de Claude funcionam com voltas alternadas de user e assistant. Se a mensagem final usar o papel assistant, o conteúdo da resposta continuará imediatamente a partir do conteúdo dessa mensagem. É possível usar isso para restringir parte da resposta do modelo.
  • STREAM: um booleano que especifica se a resposta será transmitida ou não. Transmita sua resposta para reduzir a percepção de latência do uso final. Defina como true para transmitir a resposta e false para retornar a resposta de uma só vez.
  • CONTENT: o conteúdo, como texto, da mensagem user ou assistant.
  • MAX_OUTPUT_TOKENS: número máximo de tokens que podem ser gerados na resposta. Um token tem aproximadamente 3,5 caracteres. 100 tokens correspondem a cerca de 60 a 80 palavras.

    Especifique um valor mais baixo para respostas mais curtas e um valor mais alto para respostas potencialmente mais longas.

Método HTTP e URL: 

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

Corpo JSON da solicitação:


{
  "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??"
    }
  ]
}

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir: 

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

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir: 

$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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a seguinte.

Usar o Vertex AI Studio

Para alguns modelos do Anthropic Claude, é possível usar o Vertex AI Studio para prototipar e testar rapidamente modelos de IA generativa no console do Google Cloud. Como exemplo, é possível usar o Vertex AI Studio para comparar as respostas do modelo Claude com outros modelos compatíveis, como o Google Gemini.

Para mais informações, consulte Guia de início rápido: enviar comandos de texto para o Gemini usando o Vertex AI Studio.

Disponibilidade na região de Anthropic Claude

O Claude 3.5 Sonnet v2 está disponível nas seguintes regiões:
  • us-east5 (Ohio)
  • europe-west1 (Belgium)
O Claude 3.5 Haiku está disponível nas seguintes regiões:
  • us-east5 (Ohio)
O Claude 3 Opus está disponível na seguinte região:
  • us-east5 (Ohio)
O Claude 3.5 Sonnet está disponível nas seguintes regiões:
  • us-east5 (Ohio)
  • asia-southeast1 (Singapore)
  • europe-west1 (Belgium)
O Claude 3 Haiku está disponível nas seguintes regiões:
  • us-east5 (Ohio)
  • asia-southeast1 (Singapore)
  • europe-west1 (Belgium)

Cotas do Anthropic Claude e tamanho de contexto compatível

Para os modelos do Claude, uma cota se aplica a cada região em que o modelo está disponível. A cota é especificada em consultas por minuto (QPM) e tokens por minuto (TPM). O TPM inclui tokens de entrada e saída.

Para manter o desempenho geral do serviço e o uso aceitável, as cotas máximas podem variar de acordo com a conta e, em alguns casos, o acesso pode ser restrito. Confira as cotas do seu projeto na página Cotas e limites do sistema no console do Google Cloud. Você também precisa ter as seguintes cotas disponíveis:

  • Online prediction requests per base model per minute per region per base_model
  • Online prediction tokens per minute per base model per minute per region per base_model

Claude 3.5 Sonnet v2

A tabela a seguir mostra as cotas máximas e o tamanho de contexto aceito pelo Claude 3.5 Sonnet v2.

Região Cotas Tamanho de contexto compatível
us-east5 (Ohio) Até 90 QPM, 540.000 TPM 200.000 tokens
europe-west1 (Belgium) Até 55 QPM, 330.000 TPM 200.000 tokens

Claude 3.5 Haiku

A tabela a seguir mostra as cotas máximas e o tamanho de contexto aceito no Claude 3.5 Haiku.

Região Cotas Tamanho de contexto compatível
us-east5 (Ohio) Até 80 QPM, 350.000 TPM 200.000 tokens

Claude 3 Opus

A tabela a seguir mostra as cotas máximas e o tamanho de contexto aceito no Claude 3 Opus.

Região Cotas Tamanho de contexto compatível
us-east5 (Ohio) Até 20 QPM, 105.000 TPM 200.000 tokens

Claude 3 Haiku

A tabela a seguir mostra as cotas máximas e o tamanho de contexto aceito no Claude 3 Haiku.

Região Cotas Tamanho de contexto compatível
us-east5 (Ohio) Até 245 QPM, 600.000 TPM 200.000 tokens
asia-southeast1 (Singapore) Até 70 QPM, 174.000 TPM 200.000 tokens
europe-west1 (Belgium) Até 75 QPM, 181.000 TPM 200.000 tokens

Claude 3.5 Sonnet

A tabela a seguir mostra as cotas máximas e o tamanho de contexto aceito pelo Claude 3.5 Sonnet.

Região Cotas Tamanho de contexto compatível
us-east5 (Ohio) Até 120 QPM, 555.000 TPM 200.000 tokens
asia-southeast1 (Singapore) Até 35 QPM, 150.000 TPM 200.000 tokens
europe-west1 (Belgium) Até 130 QPM, 600.000 TPM 200.000 tokens

Para aumentar alguma das suas cotas de IA generativa na Vertex AI, use o console do Google Cloud para solicitar um aumento de cota. Para saber mais sobre cotas, consulte Trabalhar com cotas.