Questa pagina fornisce una panoramica delle opzioni di deployment disponibili e ti aiuta a scegliere la configurazione giusta per la tua organizzazione.

Confronto tra provider

FunzionalitàAnthropicAmazon BedrockGoogle Vertex AI
RegioniPaesi supportatiMolteplici regioni AWSMolteplici regioni GCP
Prompt cachingAbilitato per impostazione predefinitaAbilitato per impostazione predefinitaContatta Google per l’abilitazione
AutenticazioneChiave APICredenziali AWS (IAM)Credenziali GCP (OAuth/Service Account)
Tracciamento dei costiDashboardAWS Cost ExplorerGCP Billing
Funzionalità aziendaliTeams, monitoraggio dell’utilizzoPolitiche IAM, CloudTrailRuoli IAM, Cloud Audit Logs

Provider cloud

Infrastruttura aziendale

Panoramica della configurazione

Claude Code supporta opzioni di configurazione flessibili che ti permettono di combinare diversi provider e infrastrutture:

Comprendi la differenza tra:

  • Proxy aziendale: Un proxy HTTP/HTTPS per instradare il traffico (impostato tramite HTTPS_PROXY o HTTP_PROXY)
  • LLM Gateway: Un servizio che gestisce l’autenticazione e fornisce endpoint compatibili con i provider (impostato tramite ANTHROPIC_BASE_URL, ANTHROPIC_BEDROCK_BASE_URL, o ANTHROPIC_VERTEX_BASE_URL)

Entrambe le configurazioni possono essere utilizzate insieme.

Utilizzo di Bedrock con proxy aziendale

Instrada il traffico Bedrock attraverso un proxy HTTP/HTTPS aziendale:

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

# Configura proxy aziendale
export HTTPS_PROXY='https://proxy.example.com:8080'

Utilizzo di Bedrock con LLM Gateway

Utilizza un servizio gateway che fornisce endpoint compatibili con Bedrock:

# Abilita Bedrock
export CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1

# Configura LLM gateway
export ANTHROPIC_BEDROCK_BASE_URL='https://your-llm-gateway.com/bedrock'
export CLAUDE_CODE_SKIP_BEDROCK_AUTH=1  # Se il gateway gestisce l'autenticazione AWS

Utilizzo di Vertex AI con proxy aziendale

Instrada il traffico Vertex AI attraverso un proxy HTTP/HTTPS aziendale:

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

# Configura proxy aziendale
export HTTPS_PROXY='https://proxy.example.com:8080'

Utilizzo di Vertex AI con LLM Gateway

Combina i modelli Google Vertex AI con un gateway LLM per la gestione centralizzata:

# Abilita Vertex
export CLAUDE_CODE_USE_VERTEX=1

# Configura LLM gateway
export ANTHROPIC_VERTEX_BASE_URL='https://your-llm-gateway.com/vertex'
export CLAUDE_CODE_SKIP_VERTEX_AUTH=1  # Se il gateway gestisce l'autenticazione GCP

Configurazione dell’autenticazione

Claude Code utilizza ANTHROPIC_AUTH_TOKEN sia per gli header Authorization che Proxy-Authorization quando necessario. I flag SKIP_AUTH (CLAUDE_CODE_SKIP_BEDROCK_AUTH, CLAUDE_CODE_SKIP_VERTEX_AUTH) sono utilizzati negli scenari di gateway LLM dove il gateway gestisce l’autenticazione del provider.

Scegliere la configurazione di deployment giusta

Considera questi fattori quando selezioni il tuo approccio di deployment:

Accesso diretto al provider

Migliore per organizzazioni che:

  • Vogliono la configurazione più semplice
  • Hanno infrastruttura AWS o GCP esistente
  • Necessitano di monitoraggio e conformità nativi del provider

Proxy aziendale

Migliore per organizzazioni che:

  • Hanno requisiti di proxy aziendale esistenti
  • Necessitano di monitoraggio del traffico e conformità
  • Devono instradare tutto il traffico attraverso percorsi di rete specifici

LLM Gateway

Migliore per organizzazioni che:

  • Necessitano di tracciamento dell’utilizzo tra team
  • Vogliono cambiare dinamicamente tra modelli
  • Richiedono limitazione di velocità personalizzata o budget
  • Necessitano di gestione centralizzata dell’autenticazione

Debug

Quando esegui il debug del tuo deployment:

  • Utilizza il comando slash claude /status. Questo comando fornisce osservabilità su qualsiasi impostazione di autenticazione, proxy e URL applicata.
  • Imposta la variabile d’ambiente export ANTHROPIC_LOG=debug per registrare le richieste.

Migliori pratiche per le organizzazioni

  1. Raccomandiamo vivamente di investire nella documentazione in modo che Claude Code comprenda la tua base di codice. Molte organizzazioni creano un file CLAUDE.md (che chiamiamo anche memoria) nella radice del repository che contiene l’architettura del sistema, come eseguire i test e altri comandi comuni, e le migliori pratiche per contribuire alla base di codice. Questo file è tipicamente inserito nel controllo di versione in modo che tutti gli utenti possano beneficiarne. Scopri di più.
  2. Se hai un ambiente di sviluppo personalizzato, troviamo che creare un modo “con un clic” per installare Claude Code sia fondamentale per far crescere l’adozione in un’organizzazione.
  3. Incoraggia i nuovi utenti a provare Claude Code per domande e risposte sulla base di codice, o su correzioni di bug più piccole o richieste di funzionalità. Chiedi a Claude Code di fare un piano. Controlla i suggerimenti di Claude e fornisci feedback se è fuori strada. Nel tempo, man mano che gli utenti comprendono meglio questo nuovo paradigma, saranno più efficaci nel lasciare che Claude Code funzioni in modo più agentivo.
  4. I team di sicurezza possono configurare permessi gestiti per quello che Claude Code può e non può fare, che non possono essere sovrascritti dalla configurazione locale. Scopri di più.
  5. MCP è un ottimo modo per dare a Claude Code più informazioni, come connettersi a sistemi di gestione dei ticket o log degli errori. Raccomandiamo che un team centrale configuri i server MCP e inserisca una configurazione .mcp.json nella base di codice in modo che tutti gli utenti ne beneficino. Scopri di più.

In Anthropic, ci fidiamo di Claude Code per alimentare lo sviluppo in ogni base di codice Anthropic. Speriamo che tu possa godere dell’utilizzo di Claude Code tanto quanto noi!

Prossimi passi