本頁面提供可用部署選項的概述，並幫助您為組織選擇正確的配置。

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提供商比較

功能AnthropicAmazon BedrockGoogle Vertex AI
區域支援的國家多個 AWS 區域多個 GCP 區域
提示快取預設啟用預設啟用預設啟用
身份驗證API 金鑰AWS 憑證 (IAM)GCP 憑證 (OAuth/服務帳戶)
成本追蹤儀表板AWS Cost ExplorerGCP Billing
企業功能團隊、使用監控IAM 政策、CloudTrailIAM 角色、Cloud Audit Logs

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雲端提供商

Amazon Bedrock

透過 AWS 基礎設施使用 Claude 模型，具備基於 IAM 的身份驗證和 AWS 原生監控

Google Vertex AI

透過 Google Cloud Platform 存取 Claude 模型，具備企業級安全性和合規性

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企業基礎設施

企業網路

配置 Claude Code 以與您組織的代理伺服器和 SSL/TLS 需求配合使用

LLM 閘道

部署集中式模型存取，具備使用追蹤、預算編列和稽核記錄功能

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配置概述

Claude Code 支援靈活的配置選項，允許您結合不同的提供商和基礎設施：
了解以下差異：
  • 企業代理：用於路由流量的 HTTP/HTTPS 代理（透過 HTTPS_PROXY 或 HTTP_PROXY 設定）
  • LLM 閘道：處理身份驗證並提供與提供商相容端點的服務（透過 ANTHROPIC_BASE_URL、ANTHROPIC_BEDROCK_BASE_URL 或 ANTHROPIC_VERTEX_BASE_URL 設定）
兩種配置可以同時使用。

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使用 Bedrock 搭配企業代理

透過企業 HTTP/HTTPS 代理路由 Bedrock 流量： 
# 啟用 Bedrock
export CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1
export AWS_REGION=us-east-1

# 配置企業代理
export HTTPS_PROXY='https://proxy.example.com:8080'

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使用 Bedrock 搭配 LLM 閘道

使用提供 Bedrock 相容端點的閘道服務： 
# 啟用 Bedrock
export CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1

# 配置 LLM 閘道
export ANTHROPIC_BEDROCK_BASE_URL='https://your-llm-gateway.com/bedrock'
export CLAUDE_CODE_SKIP_BEDROCK_AUTH=1  # 如果閘道處理 AWS 身份驗證

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使用 Vertex AI 搭配企業代理

透過企業 HTTP/HTTPS 代理路由 Vertex AI 流量： 
# 啟用 Vertex
export CLAUDE_CODE_USE_VERTEX=1
export CLOUD_ML_REGION=us-east5
export ANTHROPIC_VERTEX_PROJECT_ID=your-project-id

# 配置企業代理
export HTTPS_PROXY='https://proxy.example.com:8080'

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使用 Vertex AI 搭配 LLM 閘道

結合 Google Vertex AI 模型與 LLM 閘道進行集中管理： 
# 啟用 Vertex
export CLAUDE_CODE_USE_VERTEX=1

# 配置 LLM 閘道
export ANTHROPIC_VERTEX_BASE_URL='https://your-llm-gateway.com/vertex'
export CLAUDE_CODE_SKIP_VERTEX_AUTH=1  # 如果閘道處理 GCP 身份驗證

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身份驗證配置

Claude Code 在需要時使用 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 作為 Authorization 標頭。SKIP_AUTH 標誌（CLAUDE_CODE_SKIP_BEDROCK_AUTH、CLAUDE_CODE_SKIP_VERTEX_AUTH）用於 LLM 閘道情境，其中閘道處理提供商身份驗證。

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選擇正確的部署配置

選擇部署方法時請考慮以下因素：

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直接提供商存取

最適合以下組織：
  • 希望最簡單的設定
  • 擁有現有的 AWS 或 GCP 基礎設施
  • 需要提供商原生監控和合規性

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企業代理

最適合以下組織：
  • 有現有的企業代理需求
  • 需要流量監控和合規性
  • 必須透過特定網路路徑路由所有流量

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LLM 閘道

最適合以下組織：
  • 需要跨團隊的使用追蹤
  • 希望在模型之間動態切換
  • 需要自訂速率限制或預算
  • 需要集中式身份驗證管理

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除錯

除錯部署時：
  • 使用 claude /status 斜線命令。此命令提供對任何已套用的身份驗證、代理和 URL 設定的可觀察性。
  • 設定環境變數 export ANTHROPIC_LOG=debug 來記錄請求。

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組織最佳實務

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1. 投資於文件和記憶

我們強烈建議投資於文件，讓 Claude Code 了解您的程式碼庫。組織可以在多個層級部署 CLAUDE.md 檔案：
  • 組織範圍：部署到系統目錄，如 /Library/Application Support/ClaudeCode/CLAUDE.md（macOS）用於公司範圍的標準
  • 儲存庫層級：在儲存庫根目錄建立包含專案架構、建置命令和貢獻指南的 CLAUDE.md 檔案。將這些檔案檢入原始碼控制，讓所有使用者受益 了解更多。

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2. 簡化部署

如果您有自訂開發環境，我們發現建立「一鍵」安裝 Claude Code 的方式是在組織內推廣採用的關鍵。

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3. 從引導使用開始

鼓勵新使用者嘗試使用 Claude Code 進行程式碼庫問答，或處理較小的錯誤修復或功能請求。要求 Claude Code 制定計劃。檢查 Claude 的建議，如果偏離軌道請給予回饋。隨著時間推移，當使用者更好地理解這種新範式時，他們將更有效地讓 Claude Code 更自主地運行。

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4. 配置安全政策

安全團隊可以配置 Claude Code 允許和不允許執行的託管權限，這些權限無法被本地配置覆寫。了解更多。

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5. 利用 MCP 進行整合

MCP 是為 Claude Code 提供更多資訊的絕佳方式，例如連接到票務管理系統或錯誤日誌。我們建議由一個中央團隊配置 MCP 伺服器，並將 .mcp.json 配置檢入程式碼庫，讓所有使用者受益。了解更多。 在 Anthropic，我們信任 Claude Code 為每個 Anthropic 程式碼庫的開發提供動力。我們希望您像我們一樣享受使用 Claude Code！

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後續步驟