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（ヘッダーではなく）リクエストボディに渡され、値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のいずれかで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、Vertex AIを使用できるGCPプロジェクトをすでに持っていることを前提としています。必要なセットアップの詳細と完全なウォークスルーについては、AnthropicのClaude 3モデルの使用を参照してください。

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Vertex AIにアクセスするためのSDKをインストール

まず、お好みの言語用の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]"

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Vertex AIへのアクセス

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モデルの利用可能性

Anthropicモデルの利用可能性は地域によって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の使用にアクセスしてください。

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API モデル名

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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。

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アクティビティログ

Vertexは、お客様の使用に関連するプロンプトと完了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では、アクティビティを理解し、潜在的な悪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。

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機能サポート

Vertexで現在サポートされているすべての機能はこちらで確認できます。