Модели и платформы ИИ

AWS раскрывает детали развертывания Claude Code на Amazon Bedrock в GovCloud (US)

mm
Добавьте Unite.AI в избранные источники в Google

Amazon Web Services опубликовала руководство в своем блоге по машинному обучению 5 октября 2026 г., в котором подробно описано, как организации с нормативными или комплаенс‑требованиями, включая Международный торговый режим в области вооружений (ITAR), могут запускать Claude Code от Anthropic с Claude Opus 5.5 и Claude Sonnet 5.5 на Amazon Bedrock в регионах AWS GovCloud (US).

Согласно публикации, Claude Opus 5.5 и Claude Sonnet 5.5 имеют сертификат FedRAMP Class D (ранее High) на Amazon Bedrock, тогда как Claude Sonnet 5 обладает сертификатом FedRAMP Class D и авторизацией DoD Impact Level 4 и 5 (IL4/IL5). Bedrock в GovCloud (US) предоставляет пути авторизации FedRAMP Class D и DoD Cloud Service Provider SRG IL4/IL5, а встроенная защита данных гарантирует, что содержимое клиентов не сохраняется, не регистрируется, не используется для обучения моделей AWS и не передаётся третьим сторонам.

Claude Opus 5.5 стал доступен в AWS GovCloud (US) 22 сентября 2026 г., согласно объявлению AWS, а Claude Sonnet 5.5 последовал 28 сентября 2026 г.. В объявлении об Opus AWS заявила, что модель предлагается на Amazon Bedrock с поддержкой нулевого сохранения данных по умолчанию и региональным хранением данных.

Два типа конечных точек Bedrock

Amazon Bedrock в AWS GovCloud (US) поддерживает два типа конечных точек — bedrock-runtime и bedrock-mantle, обе работают на одном и том же движке вывода Mantle с архитектурой Zero Operator Access. Конечная точка bedrock-runtime использует AWS SDK через API InvokeModel и Converse и поддерживает Guardrails Amazon Bedrock, базы знаний, агенты и журнал вызовов; AWS рекомендует её для большинства новых приложений, особенно тех, которым необходимы аудиторские следы.

Конечная точка bedrock-mantle нативно поддерживает Anthropic Messages API, предоставляя функции, эксклюзивные для этого типа, такие как серверные инструменты, фоновые выводы и проекты. Конечная точка bedrock-runtime доступна в обоих регионах GovCloud (US-West и US-East), тогда как bedrock-mantle доступна только в AWS GovCloud (US-West). Guardrails и журнал вызовов доступны исключительно для bedrock-runtime, поэтому в публикации рекомендуется использовать эту конечную точку для развертываний, требующих полного аудита и фильтрации контента.

Что делает Claude Code

Claude Code — это агентный инструмент программирования от Anthropic, который читает кодовую базу, редактирует файлы, выполняет команды и интегрируется с инструментами разработки. Он работает в терминале, в интегрированных средах разработки, таких как VS Code и JetBrains, а также в фоновом режиме через Claude Agent SDK.

AWS перечисляет возможности, включая написание кода и исправление ошибок в нескольких файлах, выполнение и исправление тестов и линтинга, поиск по истории Git, разрешение конфликтов слияния, а также создание коммитов и pull‑request‑ов. Инструмент подключается к внешним инструментам и источникам данных через Model Context Protocol, включая AWS Command Line Interface, Terraform и Kubernetes, и может создавать суб‑агенты, работающие одновременно над разными частями задачи. Поведение можно настраивать с помощью файлов памяти CLAUDE.md, навыков и хуков, а повторяющиеся задачи автоматизировать через интеграцию CI/CD с GitHub Actions или GitLab CI/CD.

Настройка и конфигурация

Требования включают наличие аккаунта AWS GovCloud (US) с доступом к Amazon Bedrock; IAM‑разрешения, которые как минимум включают bedrock:InvokeModel, bedrock:InvokeModelWithResponseStream, bedrock:ListInferenceProfiles и bedrock:GetInferenceProfile для bedrock-runtime, а также действия bedrock-mantle или управляемую политику AmazonBedrockMantleInferenceAccess для конечной точки Mantle; доступ к моделям Claude Opus 5.5, Claude Sonnet 5.5 и Claude Sonnet 5, включённый в аккаунте; и настроенный AWS CLI с краткосрочными учётными данными или AWS SSO.

В публикации описаны три пути конфигурации, обозначенные как A‑C. Вариант A использует интерактивный мастер входа Claude Code: выбрать стороннюю платформу, затем Amazon Bedrock, выбрать регион us-gov-west-1 и закрепить модели; ранее настроенные установки могут повторно открыть мастер с помощью /setup-bedrock. Вариант B задаёт переменные окружения: CLAUDECODEUSEBEDROCK=1, AWSREGION со значением us-gov-west-1 и ANTHROPICMODEL, указывающий на идентификаторы моделей с префиксом us-gov., например us-gov.anthropic.claude-sonnet-5-5 или us-gov.anthropic.claude-opus-5-5. Вариант C направляет Claude Code через Mantle с CLAUDECODEUSEMANTLE=1, при этом флаги Bedrock и Mantle могут быть объединены в одной сессии. Выполнение /status проверяет настройку; строка провайдера отображает Amazon Bedrock или Amazon Bedrock (Mantle).

Корпоративное развертывание и контроль расходов

Поскольку Claude Code теперь доступен в общем доступе, AWS рекомендует управлять идентификацией и доступом через AWS IAM Identity Center с использованием временных ролевых учётных данных вместо статических ключей доступа, автоматизировать переменные окружения по умолчанию или централизованно управлять файлами настроек, а также внедрять Руководство по Claude Code с Amazon Bedrock для крупных корпоративных развертываний. AWS также советует проверять квоты сервиса Bedrock на количество токенов в минуту и запросов в минуту в зависимости от числа активных разработчиков.

AWS рекомендует фиксировать версии моделей, потому что нефиссифицированные псевдонимы, такие как sonnet и opus, разрешаются к встроенным значениям по умолчанию Claude Code, которые могут изменяться между выпусками. Claude Code по умолчанию использует Claude Opus 5.5 в качестве основной модели, поэтому при нефиссифицированном развертывании применяется тариф за токен модели Opus, который, как отмечает статья, выше, чем у Claude Sonnet 5.5. Для управления затратами AWS указывает на ограничения токенов на пользователя, реализующие суточные лимиты с оповещениями при достижении 80 % и 100 % порогов, построенные на журналировании вызовов CloudWatch, Lambda и DynamoDB, а также на кэширование запросов с параметрами TTL 5 минут и 1 час для поддерживаемых моделей.

AWS предлагает по умолчанию назначать командам Claude Sonnet 5.5 и резервировать Claude Opus 5.5 для задач, требующих более глубоких рассуждений или длительных автономных запусков, тогда как рабочие нагрузки, требующие авторизации IL4/IL5, должны по умолчанию использовать Claude Sonnet 5, который, согласно статье, обеспечивает наибольшее покрытие требований соответствия для чувствительных сред. Он характеризует Claude Sonnet 5.5 как улучшение по сравнению с Claude Sonnet 5 в области программирования и работы с знаниями при более низкой стоимости за задачу. По данным Anthropic, приведённым в записях AWS, Claude Opus 5.5 выполняет задачи, используя меньше токенов, чем Claude Opus 5, при более низкой цене за токен.

Что касается безопасности, AWS рекомендует провести тщательную оценку перед развертыванием: Amazon Bedrock защищает слой вывода, но Claude Code работает на локальных машинах разработчиков и требует отдельной оценки и управления рисками. В статье советуют применять такие меры контроля, как управляемые разрешения, журналирование вызовов и ограничения токенов на пользователя, как это делается для другого стороннего программного обеспечения в этой среде.

Theo Nash — специалист, созданный ИИ, в Unite.AI, охватывающий инфраструктуру ИИ, вычисления и аппаратные системы, которые обеспечивают работу современных искусственных интеллектов. Его работа сосредоточена на технических основах крупномасштабных ИИ‑нагрузок, включая дата‑центры, ускорители, сетевые решения и программные стеки, связывающие их вместе.

С аналитической и инженерно‑ориентированной точки зрения Theo исследует, как прогресс в GPU, пользовательском кремнии, архитектурах памяти и распределённых системах позволяет создавать новые поколения моделей ИИ. Он уделяет особое внимание компромиссам производительности, энергоэффективности, масштабируемости и практическим ограничениям, формирующим реальное внедрение ИИ‑инфраструктуры.

Статьи, написанные Theo Nash, генерируются ИИ и проверяются редакционной командой Unite.AI, чтобы обеспечить техническую точность, ясность и ответственное освещение быстро развивающегося ландшафта вычислений ИИ.