本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

Workspaces （與 Anthropic 相容）

Amazon Bedrock Workspaces 使用bedrock-mantle端點上的 Anthropic 相容訊息 API，為您的生成式 AI 工作負載提供應用程式層級隔離。Workspaces 可讓您分割 AI 應用程式，以進行成本追蹤、可觀測性和存取控制。

什麼是工作區？

工作區是邏輯界限，用於在使用 Anthropic Messages API 時隔離 Amazon Bedrock 內的應用程式、環境或實驗等工作負載。工作區的基礎資源與 相同 專案 (OpenAI 相容） — 它們是使用專案 API 進行管理，並提供相同的功能：

工作區可讓您在生產環境中管理多個生成式 AI 工作負載，而無需建立單獨的 AWS 帳戶或組織，從而降低操作複雜性，同時保持安全和控管。

每個 AWS 帳戶都有一個預設工作區 （專案），其中所有推論請求都已關聯。您可以使用專案 API 建立其他工作區，並使用 anthropic-workspace標頭在訊息 API 請求中參考它們。

何時使用工作區

當您需要以下項目時，應使用工作區：

工作區與專案

Workspaces 和 專案 (OpenAI 相容）是相同的基礎資源，兩者都是透過 Projects API 管理。差別在於您在推論請求中參考它們的方式，取決於您使用的 API：

Workspaces 入門

本節會逐步引導您建立工作區、將其與訊息 API 請求建立關聯，以及驗證您的設定。

先決條件

開始前，請確保您具備以下條件：

步驟 1：設定您的環境

使用 Amazon Bedrock 登入資料設定您的環境變數：

export BEDROCK_API_KEY="<your-bedrock-key>"
export BEDROCK_REGION="us-east-1"

步驟 2：建立工作區

工作區是使用 Projects API 建立。使用名稱和標籤建立工作區 （專案） 以進行成本監控：

curl -X POST "https://bedrock-mantle.$BEDROCK_REGION.api.aws/v1/organization/projects" \
  -H "Authorization: Bearer $BEDROCK_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "name": "Claude Chatbot Production",
    "tags": {
      "Application": "CustomerChatbot",
      "Environment": "Production",
      "Team": "NLPEngineering",
      "CostCenter": "41250"
    }
  }'

回應：

{
  "arn": "arn:aws:bedrock-mantle:us-east-1:123456789012:project/proj_abc123def456",
  "created_at": 1772135628,
  "id": "proj_abc123def456",
  "name": "Claude Chatbot Production",
  "object": "organization.project",
  "status": "active",
  "tags": {
    "Application": "CustomerChatbot",
    "Environment": "Production",
    "Team": "NLPEngineering",
    "CostCenter": "41250"
  }
}

請注意 id 欄位 — 這是您在 anthropic-workspace 標頭中傳遞的值。

步驟 3：將請求與工作區建立關聯

若要將 Messages API 請求與工作區建立關聯，請包含具有專案 ID 的 anthropic-workspace 標頭：

curl

curl -X POST "https://bedrock-mantle.$BEDROCK_REGION.api.aws/anthropic/v1/messages" \
  -H "x-api-key: $BEDROCK_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "anthropic-workspace: proj_abc123def456" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "anthropic.claude-sonnet-4-6-v1",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "Hello, how can you help me today?"}
    ]
  }'

Python (Anthropic SDK)

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    base_url=f"https://bedrock-mantle.{region}.api.aws/anthropic",
    api_key=bedrock_api_key,
)

response = client.messages.create(
    model="anthropic.claude-sonnet-4-6-v1",
    max_tokens=1024,
    extra_headers={"anthropic-workspace": "proj_abc123def456"},
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello, how can you help me today?"}
    ]
)

print(response.content[0].text)

使用相同工作區 ID 提出的所有推論請求會分組在一起，以啟用每個工作區的成本追蹤、存取控制和可觀測性。

步驟 4：驗證工作區設定

列出所有工作區 （專案），以確認您的工作區已成功建立：

curl -X GET "https://bedrock-mantle.$BEDROCK_REGION.api.aws/v1/organization/projects" \
  -H "Authorization: Bearer $BEDROCK_API_KEY"

管理工作區

由於工作區是透過 Projects API 管理，因此所有專案管理操作都適用。如需以下詳細資訊使用 專案，請參閱 ：

最佳實務

建議的工作區結構

每個應用程式一個工作區：為每個不同的應用程式或服務建立個別工作區。

├── Claude-Chatbot-Production
├── Claude-Chatbot-Staging
├── Claude-Chatbot-Development
├── Claude-Summarizer-Production
└── Claude-Summarizer-Development

工作區生命週期管理