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Claude Fable 5

Anthropic — Claude Fable 5

モデルの詳細

Claude Fable 5 は、複雑なナレッジ作業とコーディングのための Anthropic の次世代モデルであり、複数日にわたるタスクにわたって持続的な自律運用が可能です。複数のステージにまたがって計画を立て、サブエージェントに委任し、その作業を自己検証します。

機能と機能

Bedrock の機能

bedrock-runtimeエンドポイントを使用してサポートされる機能

Bedrock の機能

bedrock-mantleエンドポイントを使用してサポートされる機能

プロンプトキャッシュ

詳細については、「モデル推論を高速化するためのプロンプトキャッシュ」を参照してください。

コンテンツの制限

Claude Fable 5 には、サイバーセキュリティとバイオロジーにおけるデュアルユースコンテンツのブロック分類子が含まれています。分類子がリクエストをブロックすると、API は stop_reason: "refusal"と制限カテゴリを含むstop_detailsオブジェクトを含む標準の HTTP 200 レスポンスを返します。このモデルの拒否率は、以前の Claude モデルよりも大幅に高くなります。

お客様は、プライマリレスポンスパスstop_reason: "refusal"として を処理する必要があります。プロンプトステージの拒否 (推論の開始前にブロック) は請求されません。中間ストリーム拒否 (部分出力後にブロック) は、ブロックの前に生成されたトークンに対して請求されます。

料金

料金については、Amazon Bedrock の料金ページを参照してください。

プログラムによるアクセス

次のモデル IDs とエンドポイント URLsを使用して、このモデルにプログラムでアクセスします。使用可能な APIs「サポートされている APIs」と「サポートされているエンドポイント」を参照してください。

たとえば、region が us-east-1 (バージニア北部) の場合、bedrock-runtime エンドポイント URL は「https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com」になり、bedrock-mantle の URL は「https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws」になります。

サービス階層

Amazon Bedrock は、ワークロードの要件に合わせて複数のサービス層を提供します。Standard はpay-per-tokenアクセスを提供します。Priority は、時間ベースのコミットメントでより高いスループットを提供します。Flex は、柔軟でnon-time-sensitiveワークロードに低コストのアクセスを提供します。リザーブドは、予測可能なワークロードに対するコミットメントという用語を持つ専用スループットを提供します。詳細については、「 サービス層」を参照してください。

リージョン別の利用可能性

リージョンの可用性の概要

Bedrock には 3 つの推論オプションがあります。In-Region は厳格なコンプライアンスのために 1 つのリージョン内にリクエストを保持し、Geo Cross-Region ルートは 1 つの地域 (米国、欧州など) 内のリージョン間でより高いスループットを実現し、Global Cross-Region ルートは世界中どこでもデータレジデンシーを尊重して、レジデンシーの制約がない場合に最大スループットを実現します。詳細については、リージョン別の可用性「」ページを参照してください。

データの保持

このモデルを使用するには、データ保持 API provider_data_shareを介してデータ保持モードを に設定して、プロバイダーのデータ共有をオプトインする必要があります。起動時にこの設定用のコンソール UI はありません。詳細については、「Amazon Bedrock の悪用検出」を参照してください。

クォータと制限

AWS アカウントには、サービスのパフォーマンスを維持し、Amazon Bedrock の適切な使用を確保するためのデフォルトのクォータがあります。アカウントに割り当てられたデフォルトのクォータは、リージョンの要因、支払い履歴、不正使用、および/またはクォータ引き上げリクエストの承認に応じて更新される場合があります。詳細については、「 Amazon Bedrock のクォータドキュメント」および「 モデルの制限」を参照してください。

サンプルコード

ステップ 1 - AWS アカウント: AWS アカウントがすでにある場合は、このステップをスキップします。AWS を初めて使用する場合は、AWS アカウントにサインアップします。

ステップ 2 - API キー: Amazon Bedrock コンソールに移動し、長期 API キーを生成します。

ステップ 3 - SDK を取得する: この入門ガイドを使用するには、Python がすでにインストールされている必要があります。次に、使用している APIs に応じて、関連するソフトウェアをインストールします。

呼び出しと会話

pip install boto3

ステップ 4 - 環境変数を設定する: API キーを認証に使用するように環境を設定します。

AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<provide your Bedrock API key>"

ステップ 5 - 最初の推論リクエストを実行する: ファイルを として保存する bedrock-first-request.py

import json
import boto3

client = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')
response = client.invoke_model(
    modelId='anthropic.claude-fable-5',
    body=json.dumps({
        'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Can you explain the features of Amazon Bedrock?'}],
        'max_tokens': 1024
    })
)
print(json.loads(response['body'].read()))

メッセージ

pip install -U "anthropic[bedrock]"

ステップ 4 - 環境変数を設定する: API キーを認証に使用するように環境を設定します。

AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<provide your Bedrock API key>"

ステップ 5 - 最初の推論リクエストを実行する: ファイルを として保存する bedrock-first-request.py

from anthropic import AnthropicBedrockMantle

client = AnthropicBedrockMantle(aws_region="us-east-1")

message = client.messages.create(
    model="anthropic.claude-fable-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello, Claude"}],
)

print(message.content[0].text)