如果你已经了解过 AWS Bedrock 这个大模型服务平台，可能会注意到它汇集了多家顶尖 AI 公司的基础模型，其中 Anthropic 的 Claude 系列是最受欢迎的选择之一。那么，在 AWS 上到底有哪些方式可以使用 Claude？不同方式有什么区别？Claude 各版本模型各有什么特点？

今天这篇文章，就为你全面梳理 AWS 上使用 Claude 的三种方式、各版本模型的能力对比与接入实践。

在 AWS 上使用 Claude 的三种方式

随着 2026 年 5 月 Claude Platform on AWS 的全面上线，AWS 客户现在可以通过三种不同的路径使用 Claude 模型 ：

接入方式服务运营方数据边界适用场景Amazon BedrockAWS 运营AWS 基础设施内严格区域数据驻留要求，需要 AWS 托管功能（Guardrails/知识库）Claude Platform on AWSAnthropic 运营离开 AWS 安全边界想要 Claude 原生平台全部功能，从第一天起同步最新特性 Claude Code + BedrockAWS 运营AWS 基础设施内开发者希望用命令行 AI 编程助手，保持数据在 AWS 内

方式一：Amazon Bedrock 上的 Claude（数据留在 AWS）

这是最成熟、最广泛使用的方式。AWS 作为数据处理方，所有推理请求和数据都留在 AWS 基础设施内，满足严格的数据驻留要求 。

优势：

  • 数据安全：AWS 不存储提示词、文件、工具输入输出或模型响应，也不用于训练模型

  • AWS 托管功能：支持 Guardrails（安全护栏）、Knowledge Bases（知识库）、VPC 网络隔离、CloudTrail 审计

  • 统一的 AWS 账单和 IAM 权限管理

适合：对数据驻留有严格合规要求的团队，以及需要深度集成 AWS 服务的场景。

方式二：Claude Platform on AWS（Anthropic 原生体验）

这是 2026 年 5 月正式上线的新服务，通过 AWS 账号直接访问 Anthropic 的完整 Claude 平台，无需额外的账号、合同或计费关系 。

核心特点：

  • 认证：使用现有 AWS IAM 凭证，无需管理独立的 API Key（也支持生成 workspace API Key）

  • 计费：通过 AWS Marketplace 按用量计费，承诺折扣可抵用

  • 审计：活动记录到 AWS CloudTrail

  • 功能同步：所有 Claude API 新功能和 Beta 特性，与原生 Claude API 同一天上线

包含的 Claude 原生功能 ：

  • Claude Managed Agents（Beta）：大规模构建和部署 AI Agent

  • Web Search & Web Fetch：让 Claude 获取当前实时网络数据

  • Code Execution：在 API 调用内直接运行 Python 代码、创建可视化

  • Files API（Beta）：跨对话上传和引用文档

  • Skills（Beta）：教 Claude 最佳实践，保证输出一致性

  • MCP Connector（Beta）：连接任意远程 MCP 服务器

  • Prompt Caching：降低成本和延迟

  • Citations：在来源文档中定位响应依据

  • Batch Processing：高吞吐量异步工作负载

适合：想要 Claude 完整平台能力、不依赖特定 AWS 托管功能的团队。

方式三：Claude Code 通过 Amazon Bedrock

对于开发者来说，Claude Code 是一个可以在终端中运行的 AI 编程助手。通过 Amazon Bedrock 配置后，所有推理请求都通过你的 AWS 账户中的 Bedrock 路由，数据留在 AWS 边界内 。

配置方式：

  1. 在 Bedrock 控制台开启所需 Claude 模型的访问权限

  2. 运行 claude 命令，在登录提示处选择 3rd-party platform → Amazon Bedrock

  3. 按向导配置 AWS 认证方式（配置文件、API Key、访问密钥等）

  4. 设置环境变量 CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1 启用 Bedrock 集成

注意：在 Amazon Bedrock 上使用时，WebSearch 工具不可用 。

Claude 模型家族：各版本特点与选型建议

AWS 上目前提供的 Claude 模型覆盖了从旗舰级到经济型的完整梯队 ：

Claude Opus 系列（旗舰级）

Claude Opus 4.8 是目前 AWS 上可用能力最强的通用模型，于 2026 年 5 月上线 。

核心能力：

  • Agentic Coding：像工程师一样阅读代码库，编辑前先规划，在真实代码库的长会话中保持上下文

  • 自主推理与恢复：遇到障碍时能找到绕过路径，从自身错误中恢复，知道何时寻求帮助 vs 何时继续

  • 专业知识工作：跨长文档和复杂来源综合信息，自我检查输出，交付经得起审查的结构化成果

适用场景：复杂的 Agent 任务、大规模代码库操作、深度知识工作、生产级 AI 应用。

Claude Sonnet 系列（黄金平衡）

Claude Sonnet 5 于 2026 年 6 月上线，是 Anthropic 最新一代 Sonnet 模型，在编码、Agent 和日常专业工作中提供顶尖智能，同时保持 Sonnet 级别的定价 。

核心能力：

  • 导航大型代码库，落地多文件变更，以更少的修正轮次完成调试和重构

  • Agent 精确调用工具，在多步骤中保持状态，更多运行首次即正确完成

  • 构建电子表格、起草文档，将非结构化材料转化为结构化分析

适用场景：日常编码、Agent 任务、专业工作效率工具——在能力、成本和速度间取得最佳平衡。

Claude Haiku 系列（经济快速）

Haiku 是 Claude 系列中最快速、最经济的模型，适合对延迟敏感的轻量级任务。

适用场景：简单的对话交互、分类任务、摘要生成、大规模并行处理。

Claude Fable 5（新层级——Mythos-class）

Claude Fable 5 于 2026 年 6 月在 AWS 上线，这是第一个普遍可用的 Mythos-class 模型——将此前仅限少数客户的顶级能力向所有客户开放，并内置了强大的安全防护 。

核心突破：

  • 长时间自主执行：能在复杂知识和编码任务上持续运行数十分钟甚至数小时，无需人工干预——这代表了大模型能解决的问题类型的根本性转变

  • 高级视觉理解：理解嵌套在文件和 PDF 中的图表、流程图和表格，为金融、法律、数据分析、架构等文档密集型工作打开新可能

  • 主动自我验证：模型基于学习更新自身技能，开发自己的评估工具和验证框架，交付前自我检查

  • 在几乎所有测试基准上都达到了 state-of-the-art

安全防护：
Claude Fable 5 内置了安全分类器，在网络安全、生物、化学、健康等高危领域，有害提示会被回退到 Opus 4.8 响应 。同模型无安全限制的版本（Claude Mythos 5）仅限少数经过审核的客户使用 。

数据保留要求：使用 Fable 5 需要调用 Data Retention API 开启 provider_data_share 模式，允许 Anthropic 保留 30 天的输入和输出数据用于滥用检测 。

适用场景：金融分析、法律文档处理、营销与销售策略、数据工程、需要长时间运行的复杂任务。

快速开始：在 AWS 上调用 Claude

通过 Amazon Bedrock 调用

最简单的方式——使用 Bedrock 的 invoke_model API：

python

import json
import boto3

bedrock = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')

response = bedrock.invoke_model(
    modelId='us.anthropic.claude-sonnet-5',
    contentType='application/json',
    accept='application/json',
    body=json.dumps({
        "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
        "max_tokens": 4096,
        "messages": [
            {"role": "user", "content": "用一句话解释什么是云计算"}
        ]
    })
)

result = json.loads(response['body'].read())
print(result['content'][0]['text'])

通过 Claude Platform on AWS 调用（使用 API Key）

如果你的账号已激活 Claude Platform on AWS，可以用更简洁的方式：

python

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    base_url="https://aws-external-anthropic.us-east-1.api.aws/anthropic",
    api_key="your-workspace-api-key"  # 从 Claude Console 生成
)

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=4096,
    messages=[{"role": "user", "content": "你好，请介绍一下你自己"}]
)

print(message.content[0].text)

通过 Claude Code 使用 Bedrock

运行 Claude Code 并选择 Amazon Bedrock 作为后端：

bash

# 设置环境变量
export CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1
export AWS_REGION=us-east-1

# 启动 Claude Code
claude

登录时选择 "3rd-party platform" → "Amazon Bedrock"，按向导完成认证即可 。

模型选型总结

需求推荐模型接入方式日常编码与 Agent 任务Claude Sonnet 5Bedrock / Claude Platform复杂推理与生产级任务Claude Opus 4.8Bedrock / Claude Platform轻量级、高吞吐任务Claude HaikuBedrock / Claude Platform长时间复杂自主任务Claude Fable 5Bedrock（需开启数据保留）命令行 AI 编程助手Claude Code via BedrockClaude Code + Bedrock需要 Claude 原生全部功能任意模型Claude Platform on AWS

AWS 为 Claude 提供了三种灵活的接入方式——无论是追求数据驻留安全的 Bedrock、还是追求原生平台体验的 Claude Platform on AWS、或是开发者友好的 Claude Code，都能满足不同场景的需求。随着 Claude Fable 5 代表的 Mythos-class 模型进入普遍可用阶段，开发者能够解决的问题边界正在被重新定义。