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Amazon Bedrock 中推出 Anthropic Claude Opus 4.7 模型

今天，我们将在 Amazon Bedrock 中推出 Claude Opus 4.7，这是 Anthropic 最智能的 Opus 系列模型，可在编码、长期运行的代理任务以及专业工作中全面提升性能。

Claude Opus 4.7 由 Amazon Bedrock 的下一代推理引擎提供支持，为生产工作负载提供企业级基础设施。Bedrock 的新推理引擎具有全新的调度和扩展逻辑，可为请求动态分配容量，从而提高可用性，尤其是稳定状态工作负载的可用性，同时为快速扩展服务腾出空间。其提供零操作员访问权限，这意味着 Anthropic 或 AWS 运营商永远看不到客户的提示和响应，从而保持敏感数据的私密性。

Anthropic 表示，Claude Opus 4.7 模型改进了团队在生产中运行的工作流程，例如代理编码、知识工作、视觉理解、长期运行任务。Opus 4.7 可以更好地解决歧义，解决问题更彻底，并且可以更精确地遵循指令。

  • 代理编码：该模型延续了 Opus 4.6 在代理编码领域的领先地位，在长时程自主性、系统工程和复杂的代码推理任务方面表现更强。根据 Anthropic 的数据，该模型在 SWE-bench Pro 上取得了 64.3% 的高性能分数，在 SWE-bench Verified 上的分数为 87.6%，在 Terminal-Bench 2.0 上的分数为 69.4%。
  • 知识工作：该模型在专业知识工作方面取得了进步，在文档创建、财务分析和多步研究工作流程方面表现更强。该模型能够对不明确的请求进行推理，做出合理的假设并清晰地陈述出来，同时还能自我验证其输出，以期在第一步就提高质量。根据 Anthropic 的数据，该模型在 Finance Agent v1.1 上取得了 64.4% 的成绩。
  • 长期运行任务：该模型能够在更长的时程内保持一切正常，其能够对有歧义之处进行推理并自我验证输出，因此在其完整的 100 万词元上下文窗口中表现更强。
  • 视觉能力：该模型新增了对高分辨率图像的支持，并针对图表、密集文档以及注重细节的屏幕 UI 提升了准确性。

该模型是对 Opus 4.6 的升级，但可能需要更改提示并调整调用框架才能充分发挥模型的性能。要了解更多信息，请访问 Anthropic 提示指南。

运行中的 Claude Opus 4.7 模型
您可以在 Amazon Bedrock 控制台中开始使用 Claude Opus 4.7 模型。在“测试”菜单下选择“演练场”，在选择模型时选择 Claude Opus 4.7。现在，您可以使用模型测试复杂的编码提示。

我运行了以下有关技术架构决策的示例提示：
在 AWS 上设计一个分布式的 Python 架构，该架构需要跨多个地理区域支持每秒 10 万次请求。

您还可以使用 Anthropic Messages API，通过 Anthropic SDK 或 bedrock-mantle 端点调用 bedrock-runtime，从而以编程方式访问模型，或者继续使用 AWS 命令行界面（AWS CLI）和 AWS SDK 通过 bedrock-runtime 调用 Invoke 和 Converse API。

要在几分钟内开始对 Amazon Bedrock 进行首次 API 调用，请在控制台的左侧导航窗格中选择快速入门。选择使用案例后，您可以生成一个短期 API 密钥来验证您的请求，用于测试目的。

当您选择 API 方法（例如兼容 OpenAI 的 Responses API）时，您可以获取示例代码，运行您的提示并使用模型进行推理请求。


要通过 Anthropic Claude Messages API 调用模型，您可以使用 anthropic[bedrock] SDK 包获得简单便捷的体验，操作如下：

from anthropic import AnthropicBedrockMantle
# 初始化 Bedrock Mantle 客户端（自动使用 SigV4 身份验证）
mantle_client = AnthropicBedrockMantle(aws_region="us-east-1")
# 使用 Messages API 创建消息
message = mantle_client.messages.create(
    model="us.anthropic.claude-opus-4-7",
    max_tokens=32000,
    messages=[ 
	    {"role": "user", "content": "在 AWS 上设计一个分布式的 Python 架构，该架构需要跨多个地理区域支持每秒 10 万次请求"}
    ]
)
print(message.content[0].text)

您还可以运行以下命令，使用 AWS CLI 和 Invoke API 将模型直接调用到 bedrock-runtime 端点：

aws bedrock-runtime invoke-model \ 
 --model-id us.anthropic.claude-opus-4-7 \ 
 --region us-east-1 \ 
 --body '{"messages": [{"role": "user", "content": "在 AWS 上设计一个分布式的 Python 架构，该架构需要跨多个地理区域支持每秒 10 万次请求。"}], "max_tokens": 32000}' \ 
 --cli-binary-format raw-in-base64-out \ 
invoke-model-output.txt

为了获得更强的智能推理能力，您可以对 Claude Opus 4.7 使用自适应思考，该功能允许 Claude 根据每个请求的复杂度，动态分配思考词元预算。

要了解更多信息，请访问 Anthropic Claude Messages API，并查看多个使用案例和各种编程语言的代码示例。

注意事项
接下来，我将分享一些重要的技术细节，我认为这些细节会对您有用。

  • 选择 API：您可以从多种 Bedrock API 中进行选择，用于模型推理，也可以选择 Anthropic Messages API。Bedrock 原生的 Converse API 支持多轮对话和护栏集成。Invoke API 提供直接的模型调用和最低级别的控制。
  • 扩缩和容量：Bedrock 的新推理引擎旨在快速预置并提供跨多种模型的容量。在接受请求时，我们优先保持稳定状态工作负载运行，并根据需求变化，快速增加使用量和容量。在高需求期间，请求会排队而不是被拒绝。每个账户每个区域每分钟可立即处理 1 万个请求（RPM），并可申请更高配额。

现已推出
Anthropic 的 Claude Opus 4.7 型号现已在美国东部（弗吉尼亚州北部）、亚太地区（东京）、欧洲地区（爱尔兰）和欧洲地区（斯德哥尔摩）区域推出；请查看完整区域列表，了解未来更新。要了解更多信息，请访问 Amazon Bedrock 中的 Claude by Anthropic 页面和 Amazon Bedrock 定价页面。

立即在 Amazon Bedrock 控制台中试试 Anthropic Claude Opus 4.7 吧，然后将反馈发送至 Amazon Bedrock AWS re:Post，也可以通过您常用的 AWS Support 联系人发送。

— Channy