Amazon Bedrock prend désormais en charge l'inférence interrégionale mondiale pour Anthropic Claude Sonnet 4

Publié le: 3 sept. 2025

Claude Sonnet 4 d'Anthropic est désormais disponible avec l'inférence interrégionale globale dans Amazon Bedrock. Vous pouvez donc utiliser le profil d'inférence global Claude Sonnet 4 pour acheminer vos demandes d'inférence vers n'importe quelle région AWS commerciale prise en charge à des fins de traitement, d'optimisation des ressources disponibles et d'augmentation du débit des modèles.

Amazon Bedrock est un service complet, sécurisé et flexible destiné à la création d’applications d’IA générative et d’agents. Lorsque vous utilisez l'inférence à la demande et par lots dans Amazon Bedrock, vos demandes peuvent être limitées par des quotas de service ou pendant les périodes de pointe d'utilisation. L'inférence interrégionale vous permet de gérer de manière fluide les pics de trafic imprévus en utilisant le calcul dans différentes régions AWS. Grâce à l'inférence entre régions, vous pouvez répartir le trafic entre plusieurs régions AWS, ce qui permet d'augmenter le débit. Auparavant, vous pouviez choisir des profils d'inférence interrégionaux liés à une zone géographique spécifique, telle que les États-Unis, l'UE ou l'APAC, qui sélectionnaient automatiquement la région AWS commerciale optimale au sein de cette zone géographique pour traiter vos demandes d'inférence. Pour vos cas d'utilisation d'IA générative qui ne vous obligent pas à choisir des profils d'inférence liés à une zone géographique spécifique, vous pouvez désormais utiliser le profil d'inférence interrégionale mondiale pour augmenter encore le débit de votre modèle.

Pour en savoir plus sur l'inférence interrégionale mondiale dans Amazon Bedrock, vous pouvez consulter notre documentation relative à l'augmentation du débit grâce à l'inférence interrégionale, consulter la section Régions et modèles pris en charge pour les profils d'inférence, et suivre les étapes décrites dans la page Utiliser un profil d'inférence lors de l'invocation de modèles pour commencer.