Claude Code কীভাবে Bedrock বা Vertex AI-তে সেটআপ করবেন

Claude Code আপনার নিজস্ব ক্লাউড অ্যাকাউন্টে চললে কী কী পরিবর্তিত হয়

আপনি Amazon Bedrock বা Google Vertex AI-তে Claude Code চালাতে পারেন। এর জন্য কেবল দুই বা তিনটি environment variable পরিবর্তন করতে হয় এবং আপনার টিমের বিদ্যমান ক্লাউড credential ব্যবহার করতে হয়। স্থানীয় সবকিছু একইভাবে কাজ করে: CLI, subagents, hooks, skills, MCP servers এবং আপনার CLAUDE.md ফাইলগুলো। শুধুমাত্র মডেল কল করার প্রক্রিয়াটি পরিবর্তিত হয় এবং এর সাথে চারটি বিষয় পরিবর্তিত হয়: অনুরোধটি যে নেটওয়ার্ক দিয়ে যায়, যে অ্যাকাউন্ট থেকে এর খরচ পরিশোধ করা হয়, আপনি যে Claude মডেলগুলো ব্যবহার করার অনুমতি পান এবং সার্ভার-সাইডে যে ফিচারগুলো বিদ্যমান থাকে।

প্রশ্নটি এটি কাজ করবে কি না তা নিয়ে নয়। এটি কাজ করে। প্রশ্নটি হলো, এই চারটি বিষয়ের মধ্যে কোনটি আপনার কাছে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ।

তিনটি রাউটিং পদ্ধতি এবং প্রতিটির খরচ

সাবস্ক্রিপশনসহ Anthropic ডিরেক্ট। আপনি Pro, Max, Team বা Enterprise প্ল্যানে একটি claude.ai অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করেন। অনুরোধগুলো Anthropic-এর API-তে যায়। আপনি প্রতি সিটের জন্য অর্থ প্রদান করেন এবং ব্যবহারের পরিমাণ টোকেন অনুযায়ী পরিমাপ না করে প্ল্যানের সীমাবদ্ধতা অনুযায়ী নির্ধারিত হয়। এটিই একমাত্র রাউটিং পদ্ধতি যা অ্যাকাউন্টের ওপর ভিত্তি করে তৈরি ইন্টারফেসগুলোতে কাজ করে, যেমন ওয়েব, মোবাইল অ্যাপ, ডেস্কটপ এবং রিমোট কন্ট্রোলে থাকা Claude Code। একটি টিমের জন্য, Claude Enterprise প্ল্যান এর সাথে সিঙ্গেল সাইন-অন (SSO) এবং ম্যানেজড পলিসি সেটিংস যুক্ত করে।

API কি (key) সহ Anthropic ডিরেক্ট। আপনি Anthropic কনসোলে একটি কি তৈরি করেন এবং প্রতি টোকেনের জন্য অর্থ প্রদান করেন। অবকাঠামো এবং অঞ্চল সাবস্ক্রিপশনের মতোই, কোনো সিট নেই এবং ব্যবহারের তথ্য Anthropic-এর নিজস্ব ড্যাশবোর্ডে দেখা যায়। এই দুটির মধ্যে কোনটি সাশ্রয়ী তা নির্ভর করে এজেন্টটি দিনে কত ঘণ্টা চলে তার ওপর, যা API বনাম সাবস্ক্রিপশন খরচের তুলনা এবং বাস্তবে Claude Code-এর খরচ বিষয়ক আলোচনার মূল বিষয়।

Bedrock বা Vertex-এ থার্ড-পার্টি এন্ডপয়েন্ট। আপনার নিজস্ব AWS বা Google Cloud অ্যাকাউন্ট মডেলটিকে সার্ভ করে। ইনফারেন্সের সময় Anthropic অনুরোধের পথে থাকে না। টোকেনগুলো আপনার নিয়মিত বিলের সাথে যুক্ত হয় এবং আপনি ইতিমধ্যে যে IAM (আইডেন্টিটি অ্যান্ড অ্যাক্সেস ম্যানেজমেন্ট) পলিসি ও অডিট লগ ব্যবহার করছেন, তার অধীনেই থাকে। আরও দুটি থার্ড-পার্টি অপশন রয়েছে, Microsoft Foundry এবং AWS-এ Claude Platform, এবং সেগুলো একই কাঠামো অনুসরণ করে: একটি এনভায়রনমেন্ট ভেরিয়েবল প্রোভাইডার নির্বাচন করে এবং ক্লাউড অ্যাকাউন্টের মাধ্যমে পেমেন্ট সম্পন্ন হয়।

নামকরণের নোট, আগস্ট 2026 অনুযায়ী: Google, Vertex AI-এর নাম পরিবর্তন করে Google Cloud's Agent Platform রেখেছে। Anthropic-এর ডকুমেন্টেশনে নতুন নামটি ব্যবহৃত হচ্ছে, Claude Code লগইন প্রম্পটে এখনও Google Vertex AI লেখা দেখাচ্ছে এবং এনভায়রনমেন্ট ভেরিয়েবলগুলোতে এখনও VERTEX লেখা রয়েছে।

Data residency বা ডেটা অবস্থানই এর মূল কারণ

Bedrock-এ অনুরোধটি আপনার নিজের অ্যাকাউন্টের ভেতরে, আপনার নির্বাচিত AWS region-এর একটি Bedrock endpoint-এ যায়। AWS-managed কী (key) ব্যবহার করে AES-256 এনক্রিপশনের মাধ্যমে ডেটা সংরক্ষিত থাকে এবং আপনি AWS KMS (key management service)-এর মাধ্যমে নিজের কী সরবরাহ করতে পারেন। Vertex-এ এর সমতুল্য হলো Google-managed এনক্রিপশন কী, যেখানে CMEK (customer-managed encryption keys) ব্যবহারের সুবিধাও রয়েছে। আপনার ব্যবহৃত IAM role-এর মাধ্যমে অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রিত হয় এবং অন্য যেকোনো API call-এর মতোই এই কলগুলো CloudTrail বা Cloud Audit Logs-এ দেখা যায়। নিয়ন্ত্রিত বা রেগুলেটরি টিমের জন্য এটিই মূল যুক্তি এবং এটি একটি শক্তিশালী যুক্তি।

দুটি বিষয় মার্কেটিংয়ের দাবির তুলনায় এটিকে কিছুটা কম নিরঙ্কুশ করে তোলে।

একটি cross-region inference profile মানেই একটি নির্দিষ্ট region নয়। Bedrock-এ, Claude Code তার বিল্ট-ইন ডিফল্ট মডেলগুলোকে cross-region inference profile ID-তে সমাধান করে এবং এটি যে region থেকে সমাধান হয় সেখান থেকেই তার পছন্দের প্রিফিক্সটি আসে: us. একটি us-* region-এ, eu. একটি eu-* region-এ, apac. একটি ap-* region-এ এবং us-gov. হলো GovCloud-এ। একটি cross-region profile সেই ভৌগোলিক এলাকার অন্য কোনো region থেকে অনুরোধ পূরণ করতে পারে, তাই আপনি যে নিশ্চয়তা পান তা হলো একটি ভৌগোলিক এলাকা, কোনো নির্দিষ্ট শহর নয়। যদি আপনার প্রয়োজনীয়তায় একটি নির্দিষ্ট region-এর নাম উল্লেখ থাকে, তবে আপনার নিয়ন্ত্রণে থাকা একটি application inference profile-এর মাধ্যমে রুট করুন এবং ANTHROPIC_MODEL-কে তার ARN-এ সেট করুন।

কিছু ট্রাফিক এখনো Anthropic-এর কাছে পৌঁছায় এবং এর কোনোটিই আপনার কোড নয়। Bedrock এবং Vertex উভয় ক্ষেত্রেই Telemetry, error reporting এবং /feedback কমান্ড ডিফল্টভাবে বন্ধ থাকে এবং /feedback কোনো কিছু আপলোড করার পরিবর্তে আপনার নিজের মেশিনে ~/.claude/feedback-bundles/-এর অধীনে একটি আর্কাইভ তৈরি করে। প্রতিটি প্রোভাইডারের ক্ষেত্রে দুটি ব্যতিক্রম রয়েছে। কোনো URL ফেচ করার আগে, WebFetch টুলটি একটি সেফটি ব্লকলিস্ট চেক করার জন্য api.anthropic.com-এ হোস্টনাম পাঠায়, শুধুমাত্র হোস্টনামই পাঠানো হয়। সেশন কোয়ালিটির জরিপগুলোও এখনো দেখা যেতে পারে। আপনার সেটিংস ফাইলে skipWebFetchPreflight দিয়ে প্রথমটি এবং CLAUDE_CODE_DISABLE_FEEDBACK_SURVEY=1 দিয়ে দ্বিতীয়টি বন্ধ করুন, অথবা CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC ব্যবহার করে একসাথে সব অপ্রয়োজনীয় ট্রাফিক বন্ধ করে দিন।

ট্রেনিংয়ের বিষয়ে: বাণিজ্যিক শর্তাবলি অনুযায়ী, Anthropic Claude Code-এর মাধ্যমে পাঠানো কোড বা প্রম্পটের ওপর মডেল ট্রেনিং করে না এবং থার্ড-পার্টি প্ল্যাটফর্মের ব্যবহার বাণিজ্যিক। Development Partner Program, যা ট্রেনিংয়ের অনুমতি দেয় (opt-in), তা Bedrock বা Vertex ব্যবহারকারীদের জন্য মোটেও অফার করা হয় না। এই endpoint-গুলোতে ডেটা রিটেনশন শূন্য রাখা আপনার এবং AWS বা Google-এর মধ্যকার চুক্তির বিষয়।

Claude Code-কে Amazon Bedrock-এর দিকে নির্দেশ করা

যেকোনো ক্লায়েন্ট কনফিগারেশন গুরুত্বপূর্ণ হওয়ার আগে প্রতিটি AWS অ্যাকাউন্টের জন্য একবার দুটি কাজ করতে হয়। Amazon Bedrock কনসোল খুলুন, মডেল ক্যাটালগ থেকে একটি Anthropic মডেল নির্বাচন করুন এবং ব্যবহারের ক্ষেত্র (use case) সংক্রান্ত ফর্মটি জমা দিন: জমা দেওয়ার পরপরই অ্যাক্সেস মঞ্জুর করা হয়। এরপর একটি IAM পলিসি সংযুক্ত করুন যা Claude Code-এর করা কলগুলোকে অনুমতি দেয়।

• bedrock:InvokeModel
• bedrock:InvokeModelWithResponseStream
• bedrock:ListInferenceProfiles
• bedrock:GetInferenceProfile

ListInferenceProfiles হলো সেই জিনিস যা Claude Code-কে স্টার্টআপের সময় পরীক্ষা করতে দেয় যে আপনার অ্যাকাউন্ট আসলে কোন মডেলগুলো ইনভোক (invoke) করতে পারে। GetInferenceProfile এটিকে একটি অ্যাপ্লিকেশন ইনফারেন্স প্রোফাইল ARN-কে তার পেছনের ফাউন্ডেশন মডেলের সাথে রেজলভ করতে দেয়, যাতে এটি সঠিক রিকোয়েস্ট শেপ বেছে নিতে পারে। এটি ছাড়া রিকোয়েস্টগুলো সফল হয়, কারণ Claude Code অন্য শেপটি দিয়ে একবার পুনরায় চেষ্টা করে। এর লক্ষণ হলো প্রতিটি নতুন মডেলের জন্য একটি অতিরিক্ত রাউন্ড ট্রিপ, কোনো এরর নয়।

সবচেয়ে দ্রুত ক্লায়েন্ট পাথ হলো উইজার্ড। claude চালান, 3rd-party platform এবং তারপর Amazon Bedrock বেছে নিন, অথবা ইতিমধ্যে সাইন-ইন করা সেশনে /setup-bedrock টাইপ করুন। এটি আপনার ~/.aws ডিরেক্টরির প্রোফাইলগুলো পড়ে, আপনি কোন মডেলগুলো ইনভোক করতে পারবেন তা যাচাই করে এবং ফলাফলটি ~/.claude/settings.json-এর env ব্লকে লিখে রাখে, তাই কোনো কিছুই আপনার শেল প্রোফাইলের ওপর নির্ভর করে না।

স্ক্রিপ্টেড রোলআউটের জন্য, ভেরিয়েবলগুলো নিজেই সেট করুন।

export CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1
export AWS_REGION=us-east-1

ক্রেডেনশিয়ালগুলো স্ট্যান্ডার্ড AWS SDK ক্রেডেনশিয়াল চেইন থেকে আসে, তাই aws CLI-এর জন্য যা ইতিমধ্যে কাজ করে তা এখানেও কাজ করবে: aws configure, একটি SSO প্রোফাইল, একটি অ্যাজিউমড রোল (assumed role), অথবা একটি Bedrock API কি।

aws sso login --profile=your-profile-name
export AWS_PROFILE=your-profile-name

export AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK=your-bedrock-api-key

বিয়ারার টোকেন (bearer token) হলো সবচেয়ে সহজ বিকল্প এবং এটি সাবধানে হ্যান্ডেল করতে হয়, কারণ এটি একটি এনভায়রনমেন্ট ভেরিয়েবলে থাকা দীর্ঘস্থায়ী গোপন তথ্য। শেয়ারড বিল্ড বক্সে, মেয়াদ শেষ হয়ে যায় এমন রোল ব্যবহার করা ভালো। এজেন্ট পড়তে পারে এমন অন্য যেকোনো ক্রেডেনশিয়ালের ক্ষেত্রেও একই যুক্তি প্রযোজ্য, যা AI এজেন্টের নাগালের বাইরে গোপন তথ্য রাখা-এর বিষয়।

রিজিয়ন ট্র্যাপ (Region trap)। Claude Code এই ক্রমে রিজিয়ন রেজলভ করে: AWS_REGION, তারপর AWS_DEFAULT_REGION, তারপর আপনার সক্রিয় AWS প্রোফাইলের region, এবং সবশেষে us-east-1। শেষ ধাপটি একটি ডিফল্ট, কোনো এরর নয়, তাই যে টিম কোথাও কোনো রিজিয়ন সেট করেনি এবং ইউরোপীয় রাউটিং ধরে নিয়েছে, তারা কোনো সতর্কতা ছাড়াই তাদের রিকোয়েস্টগুলো একটি US রিজিয়নে পাঠিয়ে দেয়। রেজলভ হওয়া রিজিয়ন এবং এটি কোথা থেকে এসেছে তা দেখতে Claude Code-এর ভেতরে /status চালান। আপনার অ্যাকাউন্ট একটি রিজিয়নে কী কী কল করতে পারে তা নিশ্চিত করতে, aws bedrock list-inference-profiles --region your-region চালান।

Google Vertex AI-তে Claude Code চালানো

API সক্রিয় করুন এবং ক্রেডেনশিয়াল সংগ্রহ করুন।

gcloud config set project YOUR-PROJECT-ID
gcloud services enable aiplatform.googleapis.com
gcloud auth application-default login

Model Garden-এ আপনার প্রয়োজনীয় Claude মডেলগুলোর জন্য অ্যাক্সেস রিকোয়েস্ট করুন। অনুমোদন তাৎক্ষণিকভাবে পাওয়া যায় না, তাই 24 থেকে 48 ঘণ্টা সময় হাতে রাখুন। roles/aiplatform.user প্রদান করুন, যার মধ্যে aiplatform.endpoints.predict পারমিশনটি অন্তর্ভুক্ত থাকে; এটি মডেল ইনভোকেশন এবং টোকেন কাউন্টিং—উভয় ক্ষেত্রেই ব্যবহৃত হয়।

এরপর প্রোভাইডার নির্বাচন করুন।

export CLAUDE_CODE_USE_VERTEX=1
export CLOUD_ML_REGION=global
export ANTHROPIC_VERTEX_PROJECT_ID=YOUR-PROJECT-ID

CLOUD_ML_REGION-এর জন্য global প্রয়োজন হয়, যা হতে পারে eu বা us-এর মতো মাল্টি-রিজিয়ন লোকেশন, অথবা কোনো সিঙ্গেল রিজিয়ন। গ্লোবাল এন্ডপয়েন্ট সবচেয়ে ভালো অ্যাভেইল্যাবিলিটি দেয়, কিন্তু অনুরোধ কোথায় সার্ভ করা হচ্ছে তার ওপর নিয়ন্ত্রণ কম থাকে। তাই ডেটা রেসিডেন্সি সংক্রান্ত বাধ্যবাধকতা থাকলে নির্দিষ্ট লোকেশন উল্লেখ করা জরুরি। তিন ধরনের লোকেশনে মডেলের প্রাপ্যতা ভিন্ন হতে পারে। যদি আপনার প্রয়োজনীয় কোনো মডেল গ্লোবাল এন্ডপয়েন্টে না থাকে, তবে শুধুমাত্র সেই মডেলটিকে এর VERTEX_REGION_CLAUDE_* ভেরিয়েবল ব্যবহার করে নির্দিষ্ট লোকেশনে পিন করুন এবং বাকি সব গ্লোবাল রাখুন। পুরনো তালিকার ওপর নির্ভর না করে বর্তমান Vertex AI locations পেজটি যাচাই করে নিন।

প্রজেক্ট ট্র্যাপ বা ফাঁদ। প্রজেক্ট আইডি নির্ধারণের ক্ষেত্রে ANTHROPIC_VERTEX_PROJECT_ID-এর অগ্রাধিকার সবচেয়ে কম। GCLOUD_PROJECT, GOOGLE_CLOUD_PROJECT এবং GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS দ্বারা নির্দেশিত ক্রেডেনশিয়াল ফাইলটির অগ্রাধিকার এর চেয়ে বেশি। এমন কোনো মেশিনে যেখানে এগুলোর কোনো একটি আগে থেকেই এক্সপোর্ট করা আছে, সেখানে চার্জ অন্য প্রজেক্টে চলে যাবে এবং সেশনের কোথাও তা উল্লেখ থাকবে না।

প্রোভাইডার পরিবর্তনের পর যাচাই করুন। /status চালান: API provider লাইনে Google Vertex AI লেখা থাকবে এবং GCP project, Default region ও Model লাইনগুলো দেখাবে Claude Code আসলে কী রেজলভ করেছে। যদি প্রোভাইডার লাইনটি না থাকে, তবে বুঝতে হবে ভেরিয়েবলগুলো প্রসেসে পৌঁছাচ্ছে না, কারণ সেগুলো যে শেল থেকে claude চালু করা হয়েছে তার চেয়ে ভিন্ন কোনো শেলে এক্সপোর্ট করা হয়েছিল। এগুলোকে সেটিংস ফাইলের env ব্লকে সরিয়ে নিন; এটি করার মাধ্যমে আপনি AWS_PROFILE-এর মতো ভ্যালুগুলোকে আপনার শুরু করা অন্য সব প্রসেস থেকে দূরে রাখতে পারবেন।

কোন মডেলগুলো আপনি পাবেন এবং সেগুলো কত দেরিতে আসে

sonnet এবং opus-এর মতো অ্যালিয়াসগুলো সবসময় নতুন মডেল নির্দেশ করে না। থার্ড-পার্টি এন্ডপয়েন্টে এগুলো সেই প্রোভাইডারের জন্য Claude Code-এর ডিফল্ট সেটিংসে রিভলভ হয়, যা বর্তমান রিলিজের চেয়ে পিছিয়ে থাকতে পারে অথবা আপনার অ্যাকাউন্টে সক্রিয় নাও থাকতে পারে। ডিফল্ট মডেলটি পাওয়া না গেলে, Claude Code সেই সেশনের জন্য আগের বা লোয়ার-টিয়ারের কোনো মডেলে ফিরে যায় এবং একটি নোটিশ প্রদর্শন করে। এই ফলব্যাক সেভ করা থাকে না, তাই পরবর্তী সেশনে আবার চেষ্টা করা হয় এবং পুনরায় নোটিশ দেখানো হয়।

টিম পর্যায়ে রোলআউটের জন্য ভার্সনগুলো পিন (pin) করে রাখুন।

# Copy the exact IDs from your provider's own model catalog.
export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL='<provider model id>'
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL='<provider model id>'
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL='<provider model id>'

models overview এবং আপনার প্রোভাইডারের ক্যাটালগ থেকে মডেল আইডিগুলো নিন, কারণ প্রোভাইডারভেদে ফরম্যাট ভিন্ন হয়: Bedrock-এর জন্য একটি inference profile ID বা ARN প্রয়োজন, আর Vertex-এর জন্য সাধারণ মডেল নাম প্রয়োজন। কোনো আর্টিকেল থেকে এগুলো কপি করবেন না, এমনকি এই আর্টিকেল থেকেও নয়। মডেল পিন করা খরচ নিয়ন্ত্রণেরও একটি উপায়, কারণ ডিফল্ট প্রাইমারি মডেলটি একটি Opus-ক্লাস মডেল এবং Sonnet-এর তুলনায় Opus-এর প্রতি টোকেন খরচ বেশি। তাই কোনো কিছু পিন না করলে ডেপ্লয়মেন্টে বেশি খরচ হতে পারে। সেশনের ডিফল্ট হিসেবে একটি নির্দিষ্ট মডেল সেট করতে ANTHROPIC_MODEL-এ সেটির পূর্ণ আইডি বসান।

এই তুলনার ক্ষেত্রে মডেল পাওয়ার সময়টিই সবচেয়ে বড় পার্থক্য। Anthropic-এর নিজস্ব API-তে একটি মডেল লঞ্চ হওয়ার দিন থেকেই কাজ করে। কিন্তু Bedrock এবং Vertex-এর ক্ষেত্রে, ক্লাউড প্রোভাইডার আপনার অঞ্চলে সেটি সক্রিয় করার পর এবং আপনার অ্যাকাউন্টে অ্যাক্সেস পাওয়ার পর সেটি কাজ করে, যা সাধারণত কয়েক দিন বা তার চেয়েও বেশি সময় নিতে পারে। যদি কোনো কাজ অবশ্যই নতুন মডেলে চালাতে হয়, তবে এমন একটি রাউটিং রাখুন যা সেখানে পৌঁছাতে পারে। এটিই বিভিন্ন কাজের জন্য ভিন্ন মডেল রাউট করার বাস্তবসম্মত কারণ।

Bedrock এবং Vertex-এ যা যা পাওয়া যায় না

লোকাল পর্যায়ে সবকিছুই প্রতিটি প্রোভাইডারে কাজ করে: subagents, hooks, slash commands, skills, plugins, checkpoints, sandboxing, managed settings file এবং OpenTelemetry metrics। ঘাটতিগুলো মূলত সার্ভার-সাইডে।

উভয় এন্ডপয়েন্টেই যা পাওয়া যায় না: fast mode, Advisor, Channels, cross-session messaging, analytics dashboard এবং server-managed settings। এছাড়া claude.ai অ্যাকাউন্ট প্রয়োজন হয় এমন সবকিছুই এখানে অনুপলব্ধ, যার মধ্যে রয়েছে Claude Code-এর ওয়েব ভার্সন, মোবাইল অ্যাপ, Desktop, Remote Control, routines এবং artifacts।

শুধুমাত্র Bedrock-এর ক্ষেত্রে: এখানে WebSearch টুলটি নেই, তাই Bedrock-এ রাউট করা কোনো সেশন থেকে Claude সার্চ চালাতে পারে না। তবে আপনি URL দিলে এটি WebFetch দিয়ে পেজ পড়তে পারে। Vertex-এ Claude 4 জেনারেশন মডেল এবং পরবর্তী মডেলগুলোর জন্য ওয়েব সার্চ কাজ করে।

উভয় ক্ষেত্রেই আংশিক সীমাবদ্ধতা: auto mode শুধুমাত্র নতুন মডেলের একটি সীমিত সেটে কাজ করে এবং /loop-এর জন্য একটি নির্দিষ্ট interval উল্লেখ করতে হয়, কারণ এটি নিজে থেকে কোনো interval নির্বাচন করতে পারে না। আপনার টিমের কাছে কোনো ফিচারের প্রতিশ্রুতি দেওয়ার আগে Anthropic-এর feature availability পেজটি দেখে নিন, কারণ এই তালিকা নিয়মিত পরিবর্তিত হয়।

বিল কার অ্যাকাউন্টে জমা হবে

একটি সাবস্ক্রিপশন এবং একটি থার্ড-পার্টি এন্ডপয়েন্ট আলাদা আলাদা কেনাকাটা। একটি অন্যটির বিকল্প হিসেবে কাজ করে না।

এটি স্পষ্টভাবে উল্লেখ করা প্রয়োজন, কারণ এই ভুলটি নীরবে ঘটে। আপনি যদি এমন একটি মেশিনে CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1 সেট করেন যেখানে আপনি ইতিমধ্যে একটি Max seat দিয়ে লগ-ইন করা আছেন, তবে প্রতিটি টোকেনের হিসাব AWS-এর Bedrock রেট অনুযায়ী করা হবে। আপনার সাবস্ক্রিপশন ফি মাসিক ভিত্তিতে চার্জ হতে থাকবে, কিন্তু তা এই ট্র্যাফিকের কোনো খরচ বহন করবে না। এখানে কোনো সমন্বিত হিসাব দেখার ব্যবস্থাও নেই: খরচের হিসাব AWS Cost Explorer বা Google Cloud Billing-এ চলে যায় এবং Anthropic অ্যানালিটিক্স ড্যাশবোর্ড কোনো প্রোভাইডারের ক্ষেত্রেই পাওয়া যায় না। /logout কমান্ডটিও তখন আর কাজ করে না, কারণ সেখানে বন্ধ করার মতো কোনো Anthropic সেশন থাকে না। এক্ষেত্রে ক্লাউড ক্রেডেনশিয়ালই মূল ক্রেডেনশিয়াল হিসেবে কাজ করে।

রেট বা মূল্য তালিকা প্রোভাইডারের নিজস্ব পৃষ্ঠায় থাকে এবং তা পরিবর্তনশীল, তাই কোনো আর্টিকেলে দেওয়া সংখ্যার ওপর নির্ভর না করে Amazon Bedrock pricing অথবা Vertex AI pricing সরাসরি দেখে নিন। তবে একটি কাঠামোগত বিষয় অপরিবর্তিত থাকে: এই এন্ডপয়েন্টগুলোতে আপনি প্রতি টোকেন ইনফারেন্সের জন্য অর্থ প্রদান করেন। তাই একটি এজেন্ট সারাদিন চালু থাকলে তার খরচ সেই অনুযায়ীই বাড়বে এবং কোনো প্ল্যান ক্যাপ বা সীমা দিয়ে তা আটকানো সম্ভব নয়।

প্রতিটি রাউটিংয়ে রেট লিমিট এবং কোটা ভিন্নভাবে কাজ করে

সাবস্ক্রিপশনের ক্ষেত্রে, লিমিটগুলো অ্যাকাউন্টের সাথে যুক্ত থাকে, একটি নির্দিষ্ট সময়সূচী অনুযায়ী রিসেট হয় এবং লিমিট অতিক্রম করলে আপনাকে অপেক্ষা করতে হয়। এই বিষয়টি ব্যবহারের সীমা কীভাবে কাজ করে অংশে বিস্তারিত আলোচনা করা হয়েছে।

Anthropic API key-এর ক্ষেত্রে, লিমিটগুলো প্রতিষ্ঠানের সাথে যুক্ত থাকে, যা প্রতি মিনিটে রিকোয়েস্ট এবং টোকেনের মাধ্যমে প্রকাশ করা হয় এবং আপনার ব্যবহারের স্তরের সাথে সাথে এগুলো বৃদ্ধি পায়।

Bedrock এবং Vertex-এর ক্ষেত্রে, লিমিটগুলো হলো ক্লাউড কোটা, যা প্রতিটি অ্যাকাউন্ট বা প্রজেক্ট, প্রতিটি মডেল এবং প্রতিটি অঞ্চলের জন্য আলাদাভাবে নির্ধারিত থাকে এবং Anthropic-এর কোনো প্ল্যানের সাথে এর সম্পর্ক নেই। 429 এর অর্থ হলো ওই অ্যাকাউন্টটি নির্দিষ্ট অঞ্চলে ওই মডেলের জন্য নির্ধারিত কোটা অতিক্রম করেছে। এর সমাধান প্রোভাইডারের কনসোলে রয়েছে: কোটা বৃদ্ধির অনুরোধ করুন অথবা এমন কোনো লোকেশনে স্থানান্তর করুন যেখানে পর্যাপ্ত সক্ষমতা রয়েছে। Bedrock একটি নির্দিষ্ট রিকোয়েস্ট সংখ্যার পরিবর্তে token burndown নিয়মের ভিত্তিতে কোটা চার্জ করে এবং reserved capacity-কে provisioned throughput হিসেবে কেনা হয়। Vertex-এর ক্ষেত্রে, 429 এর অর্থ প্রায়শই এই যে, আপনার single-region endpoint একই সাথে প্রাইমারি মডেল এবং ছোট দ্রুতগতির মডেলটিকে সাপোর্ট করছে না, আর এই কারণেই CLOUD_ML_REGION=global হলো নথিপত্র অনুযায়ী প্রাথমিক ধাপ। Google-এর quotas পেজে কোটা বৃদ্ধির অনুরোধ করার প্রক্রিয়াটি দেওয়া আছে।

ব্যর্থতার ধরন এবং যে বার্তাগুলো আপনি দেখবেন

Could not load the default credentials, Vertex-এ। Application Default Credentials অনুপস্থিত বা মেয়াদোত্তীর্ণ। gcloud auth application-default login চালান, অথবা GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS-কে একটি সার্ভিস অ্যাকাউন্ট কি ফাইলের দিকে নির্দেশ করুন।

Vertex-এ মডেলের নামসহ একটি 404 ত্রুটি। মডেলটি ওই প্রজেক্টের জন্য Model Garden-এ সক্রিয় করা নেই, অথবা আপনি যে লোকেশন সেট করেছেন সেখানে এটি উপলব্ধ নয়। কিছু মডেল শুধুমাত্র গ্লোবাল এন্ডপয়েন্ট বা eu-এর মতো মাল্টি-রিজিয়ন লোকেশনে সার্ভ করা হয়, নির্দিষ্ট কোনো রিজিয়নে নয়।

on-demand throughput isn't supported, Bedrock-এ। আপনি এমন একটি ফাউন্ডেশন মডেল আইডি ব্যবহার করেছেন যা শুধুমাত্র ইনফারেন্স প্রোফাইলের মাধ্যমে সার্ভ করা হয়। এর পরিবর্তে ইনফারেন্স প্রোফাইল আইডি ব্যবহার করুন।

AWS default-chain credential resolve timed out। AWS ক্রেডেনশিয়াল চেইনের একটি ধাপ আটকে গেছে, সাধারণত এটি ঘটে যখন কোনো credential_process হেল্পার এমন ইনপুটের জন্য অপেক্ষা করে যা সে কখনোই পাবে না। চেইনের প্রতিটি রেজলভ 60 সেকেন্ড পর টাইম-আউট হয়ে যায়। যদি আপনার চেইনের সত্যিই বেশি সময়ের প্রয়োজন হয়, যেমন র‍্যাপারের পেছনে MFA (মাল্টি-ফ্যাক্টর অথেন্টিকেশন) সহ ব্রাউজার SSO ফ্লো, তবে CLAUDE_CODE_AWS_CHAIN_RESOLVE_TIMEOUT_MS ব্যবহার করে মিলিসেকেন্ডে সময়সীমা বাড়িয়ে দিন।

Bedrock streaming response has content-type শুরু করার সময় একটি ত্রুটি। Claude Code এবং Bedrock-এর মধ্যবর্তী কোনো কিছু স্ট্রিমটিকে পুনরায় লিখছে (rewriting) করছে। Bedrock বাইনারি ইভেন্ট-স্ট্রিম ফরম্যাটে স্ট্রিম করে যার কন্টেন্ট টাইপ application/vnd.amazon.eventstream, তাই যে গেটওয়ে এটিকে সার্ভার-সেন্ট ইভেন্ট হিসেবে পুনরায় পাঠায়, তা এমন একটি বডি প্রদান করে যা Claude Code ডিকোড করতে পারে না। গেটওয়েটি ঠিক করুন যাতে এটি রেসপন্স বডি এবং এর Content-Type হেডার অপরিবর্তিত অবস্থায় পাস করে।

AWS SSO চলাকালীন ব্রাউজার ট্যাব লুপে ওপেন হওয়া। কোনো কর্পোরেট VPN বা TLS-ইন্সপেক্টিং প্রক্সি সাইন-ইন প্রক্রিয়ায় বাধা সৃষ্টি করছে। Claude Code এই সংযোগ বিচ্ছিন্ন হওয়াকে অথেন্টিকেশন ব্যর্থতা হিসেবে গণ্য করে, awsAuthRefresh কমান্ডটি পুনরায় চালায় এবং এটি চলতেই থাকে। আপনার সেটিংস ফাইল থেকে awsAuthRefresh সরিয়ে ফেলুন এবং Claude Code শুরু করার আগে হাতে aws sso login চালান।

রাউটিং নির্বাচন করা

যখন আপনি লঞ্চের দিনেই নতুন মডেল এবং সম্পূর্ণ ফিচার সেট পেতে চান, তখন Anthropic direct বেছে নিন। যখন আপনি সিট না কিনে প্রতি-টোকেন বিলিং চান, তখন API key বেছে নিন। যখন আপনার প্রয়োজন হয় যে ইনফারেন্স আপনার নিয়ন্ত্রিত ক্লাউড অ্যাকাউন্টের ভেতরেই সম্পন্ন হোক, তখন Bedrock বা Vertex বেছে নিন; এক্ষেত্রে ধীরগতির মডেল পাইপলাইন এবং সীমিত ফিচার সেট মেনে নেওয়াই এর মূল্য। বুকমার্ক করার মতো গুরুত্বপূর্ণ সেটআপ পেজগুলো হলো Anthropic-এর নিজস্ব Amazon Bedrock এবং Google Vertex AI, সেই সাথে AWS-এর অঞ্চলভিত্তিক মডেলের তালিকা।

এই তিনটির কোনোটিই এজেন্ট কোথায় এক্সিকিউট হবে তা পরিবর্তন করে না। Claude Code হলো একটি লোকাল প্রসেস যা আপনার ফাইলগুলো পড়ে এবং আপনার কমান্ডগুলো চালায়, তা যে এন্ডপয়েন্টই এর উত্তর দিক না কেন। এই কারণেই যে টিমগুলো এটিকে ল্যাপটপের বাইরে অন্য কোথাও চালাতে চায়, তারা কোডিং এজেন্টকে একটি VPS-এ রাখে এবং সেখানে একই ভেরিয়েবলগুলো এক্সপোর্ট করে।

FAQ

আমার Claude সাবস্ক্রিপশন কি Bedrock বা Vertex-এ Claude Code-এর খরচ বহন করে?

না। Pro, Max, Team বা Enterprise সিট এবং থার্ড-পার্টি এন্ডপয়েন্ট আলাদা কেনাকাটা, এবং একটি অন্যটির খরচ কভার করে না। CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1 বা CLAUDE_CODE_USE_VERTEX=1 সেট করা থাকলে, প্রতিটি টোকেন AWS বা Google Cloud তাদের নিজস্ব রেটে মিটার করে এবং সেই ক্লাউড বিলের সাথে যুক্ত হয়, অন্যদিকে সিটের জন্য মাসিক চার্জ তার আওতাভুক্ত সার্ভিসগুলোর জন্য প্রযোজ্য থাকে। খরচের হিসাব ট্র্যাক করার জন্য AWS Cost Explorer বা Google Cloud Billing ব্যবহার করতে হয়, কারণ Anthropic অ্যানালিটিক্স ড্যাশবোর্ড এই প্রোভাইডারগুলোতে উপলব্ধ নয়।

Amazon Bedrock-এ Claude Code আমার অনুরোধগুলো কোন অঞ্চলে পাঠায়?

এটি সেই অঞ্চলে পাঠায় যা /status আপনাকে দেখাবে। Claude Code প্রথমে AWS_REGION, তারপর AWS_DEFAULT_REGION, এবং সবশেষে আপনার সক্রিয় AWS প্রোফাইলের region চেক করে। যদি এগুলোর কোনোটিই সেট করা না থাকে, তবে এটি us-east-1-এ ফিরে যায়। এর বিল্ট-ইন ডিফল্ট মডেলগুলো তখন ক্রস-রিজিয়ন ইনফারেন্স প্রোফাইলে সমাধান হয়, যার প্রিফিক্স সেই অঞ্চলের ওপর ভিত্তি করে তৈরি হয়, যেমন us. বা eu.। একটি ক্রস-রিজিয়ন প্রোফাইল একই ভৌগোলিক সীমানার অন্য কোনো অঞ্চল থেকে অনুরোধ সার্ভ করতে পারে। যদি একটি নির্দিষ্ট অঞ্চল বাধ্যতামূলক হয়, তবে আপনার নিয়ন্ত্রণাধীন একটি অ্যাপ্লিকেশন ইনফারেন্স প্রোফাইল ব্যবহার করুন এবং ANTHROPIC_MODEL-এ সেটির ARN সেট করুন।

আমার Bedrock বা Vertex অ্যাকাউন্টে নতুন Claude মডেলটি কেন নেই?

কারণ প্রতিটি ক্লাউড প্রোভাইডার তাদের নিজস্ব সময়সূচী অনুযায়ী মডেলগুলো চালু করে এবং এর পাশাপাশি আপনার অ্যাকাউন্টে সেগুলোর অ্যাক্সেস অনুমোদিত থাকতে হয়। Vertex-এ আপনাকে Model Garden থেকে অ্যাক্সেসের অনুরোধ করতে হয় এবং অনুমোদনের জন্য 24 থেকে 48 ঘণ্টা সময় লাগতে পারে। যতক্ষণ না তা হচ্ছে, sonnet এবং opus-এর মতো অ্যালিয়াসগুলো সেই প্রোভাইডারের জন্য Claude Code-এর বিল্ট-ইন ডিফল্টে সমাধান হয়। যদি সেই ডিফল্ট মডেলটি আপনার অ্যাকাউন্টে উপলব্ধ না থাকে, তবে Claude Code সেশনের জন্য আগের বা নিচের স্তরের মডেলে ফিরে যায় এবং একটি নোটিশ দেখায়। ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL এবং এর সমগোত্রীয়গুলোকে সেই আইডিগুলোতে পিন করুন যা আপনি নিশ্চিত করেছেন যে আপনার অ্যাকাউন্টে সক্রিয় আছে।

Amazon Bedrock-এ Claude Code-এ কি ওয়েব সার্চ উপলব্ধ?

না। WebSearch টুলটি Bedrock-এ উপলব্ধ নয়, তাই Claude সেখানে রাউট করা সেশন থেকে সার্চ চালাতে পারে না। তবে আপনি URL সরবরাহ করলে এটি WebFetch দিয়ে নির্দিষ্ট কোনো পেজ পড়তে পারে। Google Vertex AI-তে ওয়েব সার্চ কাজ করে, যা Claude 4 জেনারেশন মডেল এবং তার পরবর্তীগুলোর জন্য প্রযোজ্য। এটি Vertex-এর পক্ষে থাকা অল্প কিছু সক্ষমতার পার্থক্যের মধ্যে একটি।

Bedrock বা Vertex-এ Claude Code চালানোর জন্য কি আমার Anthropic অ্যাকাউন্টের প্রয়োজন আছে?

না। প্রমাণীকরণের জন্য আপনার AWS বা Google Cloud ক্রেডেনশিয়ালই যথেষ্ট, আর এই কারণেই /logout উভয় প্রোভাইডারে উপলব্ধ নয়। আপনি যে প্রোভাইডারই ব্যবহার করুন না কেন, Anthropic-এর সাথে একটি সংযোগ বজায় থাকে: কোনো URL ফেচ করার আগে, WebFetch টুলটি শুধুমাত্র হোস্টনামটি api.anthropic.com-এ পাঠায়, যাতে সেটিকে একটি সেফটি ব্লকলিস্টের বিপরীতে যাচাই করা যায়। এটি বন্ধ করতে আপনার সেটিংস ফাইলে skipWebFetchPreflight সেট করুন এবং আপনি যদি Claude কোন ডোমেইনে প্রবেশ করতে পারবে তা সীমাবদ্ধ করতে চান, তবে সেটির সাথে WebFetch পারমিশন রুল ব্যবহার করুন।