​
Конфигурация модели

По умолчанию Claude Code использует claude-opus-4-20250514. Вы можете изменить это, используя следующие переменные окружения:

# Anthropic API
ANTHROPIC_MODEL='claude-opus-4-20250514'
ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL='claude-3-5-haiku-20241022'

# Amazon Bedrock (с ID модели)
ANTHROPIC_MODEL='us.anthropic.claude-opus-4-20250514-v1:0'
ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL='us.anthropic.claude-3-5-haiku-20241022-v1:0'

# Amazon Bedrock (с ARN профиля вывода)
ANTHROPIC_MODEL='arn:aws:bedrock:us-east-2:your-account-id:application-inference-profile/your-model-id'
ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL='arn:aws:bedrock:us-east-2:your-account-id:application-inference-profile/your-small-model-id'

# Google Vertex AI
ANTHROPIC_MODEL='claude-3-7-sonnet@20250219'
ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL='claude-3-5-haiku@20241022'

Вы также можете установить эти переменные, используя глобальную конфигурацию:

# Настройка для Anthropic API
claude config set --global env '{"ANTHROPIC_MODEL": "claude-opus-4-20250514"}'

# Настройка для Bedrock (с ID модели)
claude config set --global env '{"CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK": "true", "ANTHROPIC_MODEL": "us.anthropic.claude-opus-4-20250514-v1:0"}'

# Настройка для Bedrock (с ARN профиля вывода)
claude config set --global env '{"CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK": "true", "ANTHROPIC_MODEL": "arn:aws:bedrock:us-east-2:your-account-id:application-inference-profile/your-model-id"}'

# Настройка для Vertex AI
claude config set --global env '{"CLAUDE_CODE_USE_VERTEX": "true", "ANTHROPIC_MODEL": "claude-3-7-sonnet@20250219"}'

См. наш справочник по названиям моделей для всех доступных моделей у разных провайдеров.

​
Использование с API третьих сторон

Claude Code требует доступа к моделям Claude Sonnet 3.7 и Claude Haiku 3.5, независимо от того, какого провайдера API вы используете.

​
Подключение к Amazon Bedrock

CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1

Если у вас не включено кэширование запросов, также установите:

DISABLE_PROMPT_CACHING=1

Обратитесь в Amazon Bedrock для кэширования запросов для снижения затрат и повышения лимитов запросов.

Требуются стандартные учетные данные AWS SDK (например, ~/.aws/credentials или соответствующие переменные окружения, такие как AWS_ACCESS_KEY_ID, AWS_SECRET_ACCESS_KEY). Для настройки учетных данных AWS выполните:

aws configure

Если вы хотите получить доступ к Claude Code через прокси, вы можете использовать переменную окружения ANTHROPIC_BEDROCK_BASE_URL:

ANTHROPIC_BEDROCK_BASE_URL='https://your-proxy-url'

Если ваш прокси поддерживает собственные учетные данные AWS, вы можете использовать переменную окружения CLAUDE_CODE_SKIP_BEDROCK_AUTH, чтобы убрать требование Claude Code к учетным данным AWS.

CLAUDE_CODE_SKIP_BEDROCK_AUTH=1

Пользователям потребуется доступ к моделям Claude Sonnet 3.7 и Claude Haiku 3.5 в их учетной записи AWS. Если у вас есть роль доступа к модели, вам может потребоваться запросить доступ к этим моделям, если они еще не доступны. Доступ к Bedrock в каждом регионе необходим, потому что профили вывода требуют возможности работы между регионами.

​
Подключение к Google Vertex AI

CLAUDE_CODE_USE_VERTEX=1
CLOUD_ML_REGION=us-east5
ANTHROPIC_VERTEX_PROJECT_ID=your-project-id

Если у вас не включено кэширование запросов, также установите:

DISABLE_PROMPT_CACHING=1

Claude Code на Vertex AI в настоящее время поддерживает только регион us-east5. Убедитесь, что ваш проект имеет выделенную квоту именно в этом регионе.

Пользователям потребуется доступ к моделям Claude Sonnet 3.7 и Claude Haiku 3.5 в их проекте Vertex AI.

Требуются стандартные учетные данные GCP, настроенные через google-auth-library. Для настройки учетных данных GCP выполните:

gcloud auth application-default login

Если вы хотите получить доступ к Claude Code через прокси, вы можете использовать переменную окружения ANTHROPIC_VERTEX_BASE_URL:

ANTHROPIC_VERTEX_BASE_URL='https://your-proxy-url'

Если ваш прокси поддерживает собственные учетные данные GCP, вы можете использовать переменную окружения CLAUDE_CODE_SKIP_VERTEX_AUTH, чтобы убрать требование Claude Code к учетным данным GCP.

CLAUDE_CODE_SKIP_VERTEX_AUTH=1

Для наилучшего опыта обратитесь в Google для повышения лимитов запросов.

​
Подключение через прокси

При использовании Claude Code с прокси LLM вы можете управлять поведением аутентификации с помощью следующих переменных окружения и конфигураций. Обратите внимание, что вы можете комбинировать их с настройками, специфичными для Bedrock и Vertex.

​
Настройки

Claude Code поддерживает ряд настроек, управляемых через переменные окружения, для настройки использования с Bedrock и Vertex. См. Переменные окружения для полного справочника.

Если вы предпочитаете настраивать через файл вместо переменных окружения, вы можете добавить любые из этих настроек в объект env в ваших файлах настроек Claude Code.

Вы также можете настроить параметр apiKeyHelper, чтобы установить пользовательский скрипт оболочки для получения API-ключа (вызывается один раз при запуске и кэшируется на время каждой сессии или до истечения CLAUDE_CODE_API_KEY_HELPER_TTL_MS).

​
LiteLLM

LiteLLM — это сторонний прокси-сервис. Anthropic не поддерживает, не обслуживает и не проверяет безопасность или функциональность LiteLLM. Это руководство предоставляется в информационных целях и может устареть. Используйте на свой страх и риск.

В этом разделе показана настройка Claude Code с LiteLLM Proxy Server, сторонним прокси LLM, который предлагает отслеживание использования и расходов, централизованную аутентификацию, бюджетирование для каждого пользователя и многое другое.

​
Шаг 1: Предварительные требования

  • Claude Code обновлен до последней версии
  • LiteLLM Proxy Server запущен и доступен по сети для Claude Code
  • Ваш ключ прокси LiteLLM

​
Шаг 2: Настройка аутентификации прокси

Выберите один из этих методов аутентификации:

Вариант A: Статический ключ прокси Установите ваш ключ прокси как переменную окружения:

ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=your-proxy-key

Вариант B: Динамический ключ прокси Если ваша организация использует ротацию ключей или динамическую аутентификацию:

  1. Не устанавливайте переменную окружения ANTHROPIC_AUTH_TOKEN
  2. Создайте вспомогательный скрипт для ключа, чтобы предоставлять токены аутентификации
  3. Зарегистрируйте скрипт в конфигурации apiKeyHelper в ваших настройках Claude Code
  4. Установите время жизни токена для автоматического обновления: 
    CLAUDE_CODE_API_KEY_HELPER_TTL_MS=3600000
    Установите это значение на время жизни (в миллисекундах) токенов, возвращаемых вашим apiKeyHelper.

​
Шаг 3: Настройка вашего развертывания

Выберите, какое развертывание Claude вы хотите использовать через LiteLLM:

  • Anthropic API: Прямое подключение к API Anthropic
  • Bedrock: Amazon Bedrock с моделями Claude
  • Vertex AI: Google Cloud Vertex AI с моделями Claude
Вариант A: Anthropic API через LiteLLM
  1. Настройте конечную точку LiteLLM: 
    ANTHROPIC_BASE_URL=https://litellm-url:4000/anthropic
Вариант B: Bedrock через LiteLLM
  1. Настройте параметры Bedrock: 
    ANTHROPIC_BEDROCK_BASE_URL=https://litellm-url:4000/bedrock
CLAUDE_CODE_SKIP_BEDROCK_AUTH=1
CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1
Вариант C: Vertex AI через LiteLLM

Рекомендуется: Учетные данные, указанные прокси

  1. Настройте параметры Vertex: 
    ANTHROPIC_VERTEX_BASE_URL=https://litellm-url:4000/vertex_ai/v1
CLAUDE_CODE_SKIP_VERTEX_AUTH=1
CLAUDE_CODE_USE_VERTEX=1

Альтернатива: Учетные данные, указанные клиентом

Если вы предпочитаете использовать локальные учетные данные GCP:

  1. Аутентифицируйтесь с GCP локально:

    gcloud auth application-default login

  2. Настройте параметры Vertex:

    ANTHROPIC_VERTEX_BASE_URL=https://litellm-url:4000/vertex_ai/v1
ANTHROPIC_VERTEX_PROJECT_ID=your-gcp-project-id
CLAUDE_CODE_USE_VERTEX=1
CLOUD_ML_REGION=your-gcp-region

  3. Обновите конфигурацию заголовка LiteLLM:

    Убедитесь, что ваша конфигурация LiteLLM имеет general_settings.litellm_key_header_name установленный на Proxy-Authorization, поскольку передаваемый токен GCP будет находиться в заголовке Authorization.

​
Шаг 4. Выбор модели

По умолчанию будут использоваться модели, указанные в Конфигурации модели.

Если вы настроили пользовательские имена моделей в LiteLLM, установите вышеупомянутые переменные окружения на эти пользовательские имена.

Для более подробной информации обратитесь к документации LiteLLM.