Halaman ini memberikan gambaran umum tentang opsi deployment yang tersedia dan membantu Anda memilih konfigurasi yang tepat untuk organisasi Anda.

​
Perbandingan provider

FiturAnthropicAmazon BedrockGoogle Vertex AI
WilayahNegara yang didukungBeberapa wilayah AWSBeberapa wilayah GCP
Prompt cachingDiaktifkan secara defaultDiaktifkan secara defaultHubungi Google untuk aktivasi
AutentikasiAPI keyKredensial AWS (IAM)Kredensial GCP (OAuth/Service Account)
Pelacakan biayaDashboardAWS Cost ExplorerGCP Billing
Fitur enterpriseTeams, pemantauan penggunaanKebijakan IAM, CloudTrailPeran IAM, Cloud Audit Logs

​
Provider cloud

Amazon Bedrock

Gunakan model Claude melalui infrastruktur AWS dengan autentikasi berbasis IAM dan pemantauan native AWS

Google Vertex AI

Akses model Claude melalui Google Cloud Platform dengan keamanan dan kepatuhan tingkat enterprise

​
Infrastruktur korporat

Corporate Proxy

Konfigurasi Claude Code untuk bekerja dengan server proxy organisasi Anda dan persyaratan SSL/TLS

LLM Gateway

Deploy akses model terpusat dengan pelacakan penggunaan, penganggaran, dan audit logging

​
Gambaran umum konfigurasi

Claude Code mendukung opsi konfigurasi yang fleksibel yang memungkinkan Anda menggabungkan provider dan infrastruktur yang berbeda:

Pahami perbedaan antara:

  • Corporate proxy: Proxy HTTP/HTTPS untuk merutekan lalu lintas (diatur melalui HTTPS_PROXY atau HTTP_PROXY)
  • LLM Gateway: Layanan yang menangani autentikasi dan menyediakan endpoint yang kompatibel dengan provider (diatur melalui ANTHROPIC_BASE_URL, ANTHROPIC_BEDROCK_BASE_URL, atau ANTHROPIC_VERTEX_BASE_URL)

Kedua konfigurasi dapat digunakan bersamaan.

​
Menggunakan Bedrock dengan corporate proxy

Rutekan lalu lintas Bedrock melalui proxy HTTP/HTTPS korporat:

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

# Konfigurasi corporate proxy
export HTTPS_PROXY='https://proxy.example.com:8080'

​
Menggunakan Bedrock dengan LLM Gateway

Gunakan layanan gateway yang menyediakan endpoint yang kompatibel dengan Bedrock:

# Aktifkan Bedrock
export CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1

# Konfigurasi LLM gateway
export ANTHROPIC_BEDROCK_BASE_URL='https://your-llm-gateway.com/bedrock'
export CLAUDE_CODE_SKIP_BEDROCK_AUTH=1  # Jika gateway menangani auth AWS

​
Menggunakan Vertex AI dengan corporate proxy

Rutekan lalu lintas Vertex AI melalui proxy HTTP/HTTPS korporat:

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

# Konfigurasi corporate proxy
export HTTPS_PROXY='https://proxy.example.com:8080'

​
Menggunakan Vertex AI dengan LLM Gateway

Gabungkan model Google Vertex AI dengan LLM gateway untuk manajemen terpusat:

# Aktifkan Vertex
export CLAUDE_CODE_USE_VERTEX=1

# Konfigurasi LLM gateway
export ANTHROPIC_VERTEX_BASE_URL='https://your-llm-gateway.com/vertex'
export CLAUDE_CODE_SKIP_VERTEX_AUTH=1  # Jika gateway menangani auth GCP

​
Konfigurasi autentikasi

Claude Code menggunakan ANTHROPIC_AUTH_TOKEN untuk header Authorization dan Proxy-Authorization ketika diperlukan. Flag SKIP_AUTH (CLAUDE_CODE_SKIP_BEDROCK_AUTH, CLAUDE_CODE_SKIP_VERTEX_AUTH) digunakan dalam skenario LLM gateway di mana gateway menangani autentikasi provider.

​
Memilih konfigurasi deployment yang tepat

Pertimbangkan faktor-faktor ini ketika memilih pendekatan deployment Anda:

​
Akses provider langsung

Terbaik untuk organisasi yang:

  • Menginginkan setup yang paling sederhana
  • Memiliki infrastruktur AWS atau GCP yang sudah ada
  • Membutuhkan pemantauan dan kepatuhan native provider

​
Corporate proxy

Terbaik untuk organisasi yang:

  • Memiliki persyaratan corporate proxy yang sudah ada
  • Membutuhkan pemantauan lalu lintas dan kepatuhan
  • Harus merutekan semua lalu lintas melalui jalur jaringan tertentu

​
LLM Gateway

Terbaik untuk organisasi yang:

  • Membutuhkan pelacakan penggunaan lintas tim
  • Ingin beralih secara dinamis antara model
  • Memerlukan pembatasan rate atau anggaran khusus
  • Membutuhkan manajemen autentikasi terpusat

​
Debugging

Ketika melakukan debugging deployment Anda:

  • Gunakan perintah slash claude /status. Perintah ini memberikan observabilitas ke dalam pengaturan autentikasi, proxy, dan URL yang diterapkan.
  • Atur variabel lingkungan export ANTHROPIC_LOG=debug untuk mencatat permintaan.

​
Praktik terbaik untuk organisasi

  1. Kami sangat merekomendasikan berinvestasi dalam dokumentasi agar Claude Code memahami codebase Anda. Banyak organisasi membuat file CLAUDE.md (yang juga kami sebut sebagai memory) di root repository yang berisi arsitektur sistem, cara menjalankan tes dan perintah umum lainnya, dan praktik terbaik untuk berkontribusi pada codebase. File ini biasanya di-check in ke source control sehingga semua pengguna dapat memanfaatkannya. Pelajari lebih lanjut.
  2. Jika Anda memiliki lingkungan pengembangan khusus, kami menemukan bahwa membuat cara “satu klik” untuk menginstal Claude Code adalah kunci untuk meningkatkan adopsi di seluruh organisasi.
  3. Dorong pengguna baru untuk mencoba Claude Code untuk Q&A codebase, atau pada perbaikan bug kecil atau permintaan fitur. Minta Claude Code untuk membuat rencana. Periksa saran Claude dan berikan umpan balik jika tidak sesuai jalur. Seiring waktu, ketika pengguna memahami paradigma baru ini dengan lebih baik, maka mereka akan lebih efektif dalam membiarkan Claude Code berjalan lebih agentik.
  4. Tim keamanan dapat mengkonfigurasi izin yang dikelola untuk apa yang boleh dan tidak boleh dilakukan Claude Code, yang tidak dapat ditimpa oleh konfigurasi lokal. Pelajari lebih lanjut.
  5. MCP adalah cara yang bagus untuk memberikan Claude Code lebih banyak informasi, seperti menghubungkan ke sistem manajemen tiket atau log error. Kami merekomendasikan agar satu tim pusat mengkonfigurasi server MCP dan memeriksa konfigurasi .mcp.json ke dalam codebase sehingga semua pengguna mendapat manfaat. Pelajari lebih lanjut.

Di Anthropic, kami mempercayai Claude Code untuk mendukung pengembangan di setiap codebase Anthropic. Kami berharap Anda menikmati menggunakan Claude Code sebanyak yang kami lakukan!

​
Langkah selanjutnya