Claude 平台正式登陆 AWS：用 AWS 身份认证直接调用 Anthropic 原生服务

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Anthropic 宣布 Claude Platform on AWS 正式 GA。这意味着 AWS 用户不再需要绕到 Anthropic 官网注册账号、管理 API Key，而是直接在 AWS 体系内完成认证、计费和监控，调用 Anthropic 原生的 Claude 平台。对于已经在 AWS 上跑业务团队来说，这是一条更短的接入路径。

和 Amazon Bedrock 有什么不同？

Amazon Bedrock 是 AWS 自建的模型托管服务，里面包含 Claude 等多家模型，统一走 Bedrock 的 API 规范和定价体系。而 Claude Platform on AWS 则是 Anthropic 原生平台的 AWS 集成版本——你用的是 Anthropic 自己的 API 接口和模型版本，但认证、账单、日志全部挂在 AWS 账号上。

简单对比：

维度	Amazon Bedrock	Claude Platform on AWS
API 规范	Bedrock 统一格式	Anthropic 原生 Messages API
模型版本	Bedrock 上线的版本	与 Anthropic 官网同步
认证方式	AWS IAM（Bedrock 端点）	AWS IAM（Anthropic 端点）
计费	Bedrock 定价	Anthropic 定价，AWS 账单出账
监控	CloudWatch（Bedrock 指标）	CloudWatch（Anthropic 端点指标）

如果你的应用已经按 Anthropic Messages API 写好了逻辑，迁移到 Claude Platform on AWS 只需要换端点和认证方式，不用重写请求体。

认证与接入：AWS IAM 替代 API Key

过去调用 Anthropic API 需要生成一个 x-api-key，手动轮换、小心别泄露。现在换成 AWS IAM 签名，好处是：

不再硬编码 API Key——用 IAM Role / IAM User 的临时凭证签名请求。
权限粒度可控——通过 IAM Policy 限制谁能调用、能调哪个模型。
审计天然集成——所有调用记录进入 CloudTrail。

下面是一个最小 IAM Policy，只允许调用 Claude 3.5 Sonnet：

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Action": [
        "anthropic:InvokeModel"
      ],
      "Resource": [
        "arn:aws:anthropic:us-east-1::model/claude-3-5-sonnet-*"
      ]
    }
  ]
}

把这个 Policy 绑到运行你应用的 IAM Role 上，EC2、Lambda、EKS 里的代码就能直接拿到临时凭证签名请求，不再需要环境变量里塞密钥。

实操示例：用 boto3 签名调用 Claude Messages API

以下示例假设你在 EC2 或 Lambda 上运行，实例已绑定上述 IAM Role。代码用 AWS SigV4 签名替代 x-api-key，直接请求 Anthropic 原生端点。

import boto3
import json
import requests
from botocore.auth import SigV4Auth
from botocore.awsrequest import AWSRequest

# --- 配置 ---
REGION = "us-east-1"
MODEL = "claude-3-5-sonnet-20241022"
ENDPOINT = f"https://api.anthropic.aws/v1/messages"

# --- 构造请求体（Anthropic 原生 Messages API 格式） ---
payload = {
    "model": MODEL,
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "用三句话解释什么是向量数据库"}
    ]
}

# --- 用 IAM 临时凭证做 SigV4 签名 ---
session = boto3.Session()  # 自动从实例元数据/环境变量取凭证
credentials = session.get_credentials()

request = AWSRequest(
    method="POST",
    url=ENDPOINT,
    data=json.dumps(payload),
    headers={
        "Content-Type": "application/json",
        "anthropic-version": "2023-06-01"
    }
)

SigV4Auth(credentials, "anthropic", REGION).sign(request)

# --- 发送请求 ---
response = requests.post(
    ENDPOINT,
    headers=dict(request.headers),
    data=request.body
)

result = response.json()
print(result["content"][0]["text"])

运行前确认：

你的 IAM Role 已经绑了上文 Policy。
运行环境在 AWS 内（EC2 / Lambda / EKS），能自动获取临时凭证。如果在本地开发机，需要先 aws configure 配置 profile 或设置 AWS_ACCESS_KEY_ID / AWS_SECRET_ACCESS_KEY 环境变量。
requests 和 boto3 已安装：pip install boto3 requests。

计费与监控：一张 AWS 账单看全貌

Claude Platform on AWS 的计费走 AWS 账单体系——输入 token、输出 token 的费用直接出现在你的 AWS Cost Explorer 里，和 EC2、S3 费用并列。这意味着：

不需要单独管 Anthropic 的信用卡和账单。
可以用 AWS Budgets 设阈值告警，防止某个实验跑出天价。
Cost Explorer 标签体系可用，按项目 / 环境拆分 LLM 费用。

监控方面，调用延迟、错误率、token 消耗会进入 CloudWatch Metrics，你可以直接配 Dashboard 和 Alarm：

# 查看最近 1 小时 Claude 调用的平均延迟
aws cloudwatch get-metric-statistics \
  --namespace AWS/Anthropic \
  --metric-name InvocationLatency \
  --dimensions Name=Model,Value=claude-3-5-sonnet-20241022 \
  --statistics Average \
  --period 300 \
  --start-time $(date -u -d '1 hour ago' +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ) \
  --end-time $(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ) \
  --region us-east-1

上面 CloudWatch namespace 和 metric 名称是基于合理推断的示例命名。实际指标名称以 AWS 文档为准，上线后建议先 aws cloudwatch list-metrics --namespace AWS/Anthropic 确认。

选用建议与注意事项

适合走 Claude Platform on AWS 的场景：

应用已经跑在 AWS 上，不想多维护一套 Anthropic 账号体系。
团队有 IAM 权限管理流程，希望 LLM 调用也纳入这套流程。
需要把 LLM 费用和基础设施费用合并做预算管控。
代码已经按 Anthropic Messages API 写好，不想为了 Bedrock 再适配一层请求格式。

仍需斟酌的点：

定价差异——Anthropic 原生定价和 Bedrock 定价不完全一致，大批量使用前建议两边算一下月成本。
端点区域——目前仅 us-east-1 可用，如果你的架构强依赖本地区域低延迟，需要评估跨区域调用的影响。
模型覆盖——Bedrock 上可能提供某些 Anthropic 还未在 AWS 端同步的模型版本，反之亦然，选模型前对照两边的模型列表。
合规与数据驻留——Claude Platform on AWS 的请求仍走 Anthropic 基础设施处理，数据驻留策略和 Bedrock 的"数据不离开 AWS 区域"承诺不同，合规团队需要确认。

快速上手清单：

在 AWS Console 搜索 Anthropic / Claude Platform，确认订阅状态。
创建 IAM Policy，限定模型和操作范围，绑到目标 Role。
用上文 Python 示例跑一次请求，验证认证和响应正常。
在 Cost Explorer 确认 LLM 费用单独可见，配 Budget 告警。
CloudWatch 配 Dashboard 监控调用延迟和错误率。

一句话总结：Claude Platform on AWS 把 Anthropic 原生 API 的灵活性和 AWS 的认证/计费/监控基础设施缝合在一起，对 AWS 深度用户来说，接入成本显著降低，但定价和合规细节仍需逐项核对。