Esta página proporciona una descripción general de las opciones de despliegue disponibles y te ayuda a elegir la configuración correcta para tu organización.

Comparación de proveedores

CaracterísticaAnthropicAmazon BedrockGoogle Vertex AI
RegionesPaíses compatiblesMúltiples regiones de AWSMúltiples regiones de GCP
Caché de promptsHabilitado por defectoHabilitado por defectoContacta a Google para habilitación
AutenticaciónClave APICredenciales de AWS (IAM)Credenciales de GCP (OAuth/Cuenta de Servicio)
Seguimiento de costosPanel de controlAWS Cost ExplorerFacturación de GCP
Características empresarialesEquipos, monitoreo de usoPolíticas IAM, CloudTrailRoles IAM, Cloud Audit Logs

Proveedores de nube

Infraestructura corporativa

Descripción general de configuración

Claude Code admite opciones de configuración flexibles que te permiten combinar diferentes proveedores e infraestructura:

Entiende la diferencia entre:

  • Proxy corporativo: Un proxy HTTP/HTTPS para enrutar tráfico (configurado a través de HTTPS_PROXY o HTTP_PROXY)
  • Gateway LLM: Un servicio que maneja la autenticación y proporciona endpoints compatibles con proveedores (configurado a través de ANTHROPIC_BASE_URL, ANTHROPIC_BEDROCK_BASE_URL, o ANTHROPIC_VERTEX_BASE_URL)

Ambas configuraciones pueden usarse en conjunto.

Usando Bedrock con proxy corporativo

Enruta el tráfico de Bedrock a través de un proxy HTTP/HTTPS corporativo:

# Habilitar Bedrock
export CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1
export AWS_REGION=us-east-1

# Configurar proxy corporativo
export HTTPS_PROXY='https://proxy.example.com:8080'

Usando Bedrock con Gateway LLM

Usa un servicio de gateway que proporciona endpoints compatibles con Bedrock:

# Habilitar Bedrock
export CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1

# Configurar gateway LLM
export ANTHROPIC_BEDROCK_BASE_URL='https://your-llm-gateway.com/bedrock'
export CLAUDE_CODE_SKIP_BEDROCK_AUTH=1  # Si el gateway maneja la autenticación de AWS

Usando Vertex AI con proxy corporativo

Enruta el tráfico de Vertex AI a través de un proxy HTTP/HTTPS corporativo:

# Habilitar Vertex
export CLAUDE_CODE_USE_VERTEX=1
export CLOUD_ML_REGION=us-east5
export ANTHROPIC_VERTEX_PROJECT_ID=your-project-id

# Configurar proxy corporativo
export HTTPS_PROXY='https://proxy.example.com:8080'

Usando Vertex AI con Gateway LLM

Combina modelos de Google Vertex AI con un gateway LLM para gestión centralizada:

# Habilitar Vertex
export CLAUDE_CODE_USE_VERTEX=1

# Configurar gateway LLM
export ANTHROPIC_VERTEX_BASE_URL='https://your-llm-gateway.com/vertex'
export CLAUDE_CODE_SKIP_VERTEX_AUTH=1  # Si el gateway maneja la autenticación de GCP

Configuración de autenticación

Claude Code usa el ANTHROPIC_AUTH_TOKEN tanto para los headers Authorization como Proxy-Authorization cuando es necesario. Las banderas SKIP_AUTH (CLAUDE_CODE_SKIP_BEDROCK_AUTH, CLAUDE_CODE_SKIP_VERTEX_AUTH) se usan en escenarios de gateway LLM donde el gateway maneja la autenticación del proveedor.

Elegir la configuración de despliegue correcta

Considera estos factores al seleccionar tu enfoque de despliegue:

Acceso directo al proveedor

Mejor para organizaciones que:

  • Quieren la configuración más simple
  • Tienen infraestructura existente de AWS o GCP
  • Necesitan monitoreo y cumplimiento nativos del proveedor

Proxy corporativo

Mejor para organizaciones que:

  • Tienen requisitos de proxy corporativo existentes
  • Necesitan monitoreo de tráfico y cumplimiento
  • Deben enrutar todo el tráfico a través de rutas de red específicas

Gateway LLM

Mejor para organizaciones que:

  • Necesitan seguimiento de uso entre equipos
  • Quieren cambiar dinámicamente entre modelos
  • Requieren limitación de velocidad personalizada o presupuestos
  • Necesitan gestión de autenticación centralizada

Depuración

Al depurar tu despliegue:

  • Usa el comando slash claude /status. Este comando proporciona observabilidad sobre cualquier configuración de autenticación, proxy y URL aplicada.
  • Establece la variable de entorno export ANTHROPIC_LOG=debug para registrar solicitudes.

Mejores prácticas para organizaciones

  1. Recomendamos encarecidamente invertir en documentación para que Claude Code entienda tu base de código. Muchas organizaciones crean un archivo CLAUDE.md (al que también nos referimos como memoria) en la raíz del repositorio que contiene la arquitectura del sistema, cómo ejecutar pruebas y otros comandos comunes, y mejores prácticas para contribuir a la base de código. Este archivo típicamente se registra en el control de versiones para que todos los usuarios puedan beneficiarse de él. Aprende más.
  2. Si tienes un entorno de desarrollo personalizado, encontramos que crear una forma de “un clic” para instalar Claude Code es clave para hacer crecer la adopción en toda la organización.
  3. Anima a los nuevos usuarios a probar Claude Code para preguntas y respuestas sobre la base de código, o en correcciones de errores más pequeñas o solicitudes de características. Pide a Claude Code que haga un plan. Revisa las sugerencias de Claude y da retroalimentación si está fuera de rumbo. Con el tiempo, a medida que los usuarios entiendan mejor este nuevo paradigma, entonces serán más efectivos permitiendo que Claude Code funcione de manera más agéntica.
  4. Los equipos de seguridad pueden configurar permisos gestionados para lo que Claude Code puede y no puede hacer, que no pueden ser sobrescritos por la configuración local. Aprende más.
  5. MCP es una excelente manera de dar a Claude Code más información, como conectarse a sistemas de gestión de tickets o registros de errores. Recomendamos que un equipo central configure servidores MCP y registre una configuración .mcp.json en la base de código para que todos los usuarios se beneficien. Aprende más.

En Anthropic, confiamos en Claude Code para impulsar el desarrollo en cada base de código de Anthropic. ¡Esperamos que disfrutes usando Claude Code tanto como nosotros!

Próximos pasos