Vertex AI API

ClaudeにアクセスするためのVertex APIはMessages APIとほぼ同一であり、同じオプションをすべてサポートしていますが、2つの重要な違いがあります：

• Vertexでは、modelはリクエストボディに渡されません。代わりに、Google Cloudエンドポイント URLで指定されます。
• Vertexでは、anthropic_versionはリクエストボディに渡され（ヘッダーではなく）、値をvertex-2023-10-16に設定する必要があります。

Vertexは、Anthropicの公式クライアントSDKでもサポートされています。このガイドでは、PythonまたはTypeScriptでVertex AI上のClaudeにリクエストを行うプロセスを説明します。

このガイドでは、すでにVertex AIを使用できるGCPプロジェクトがあることを前提としています。必要なセットアップの詳細および完全なウォークスルーについては、Anthropicからのクロード3モデルの使用を参照してください。

​

Vertex AIにアクセスするためのSDKをインストールする

まず、選択した言語用のAnthropicのクライアントSDKをインストールします。

pip install -U google-cloud-aiplatform "anthropic[vertex]"

​

Vertex AIへのアクセス

​

モデルの可用性

AnthropicモデルはリージョンによってはAvailabilityが異なることに注意してください。最新情報については、Vertex AI Model Gardenで「Claude」を検索するか、Claude 3を使用するにアクセスしてください。

​

API モデル名

​

リクエストの実行

リクエストを実行する前に、GCPで認証するためにgcloud auth application-default loginを実行する必要がある場合があります。

以下の例は、Vertex AI上のClaudeからテキストを生成する方法を示しています：

from anthropic import AnthropicVertex

project_id = "MY_PROJECT_ID"
# モデルが実行されている場所
region = "us-east5"

client = AnthropicVertex(project_id=project_id, region=region)

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4@20250514",
    max_tokens=100,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Hey Claude!",
        }
    ],
)
print(message)

詳細については、クライアントSDKと公式のVertex AIドキュメントを参照してください。

​

アクティビティログ

Vertexは、使用に関連するプロンプトと補完をログに記録できるリクエスト-レスポンスログサービスを提供しています。

Anthropicは、アクティビティを理解し、潜在的な誤用を調査するために、少なくとも30日間のローリングベースでアクティビティをログに記録することをお勧めします。