Claude Code mit Bedrock oder Vertex AI nutzen

Änderungen beim Betrieb von Claude Code im eigenen Cloud-Konto

Sie können Claude Code auf Amazon Bedrock oder Google Vertex AI ausführen. Dafür müssen Sie zwei oder drei Umgebungsvariablen sowie die Cloud-Anmeldedaten setzen, die Ihr Team bereits verwendet. Lokal bleibt alles gleich: die CLI, Subagents, Hooks, Skills, MCP-Server und Ihre CLAUDE.md-Dateien. Nur der Modellaufruf wird verlagert. Damit ändern sich vier Dinge: das Netzwerk, über das die Anfrage übertragen wird, das Konto, über das die Nutzung abgerechnet wird, die Claude-Modelle, die Sie aufrufen dürfen, und die serverseitigen Funktionen, die überhaupt verfügbar sind.

Die Frage ist selten, ob es funktioniert. Es funktioniert. Entscheidend ist, welcher dieser vier Punkte für Sie am wichtigsten ist.

Die drei Routing-Varianten und welche Kosten jeweils entstehen

Direkte Nutzung von Anthropic mit einem Abonnement. Sie melden sich mit einem claude.ai-Konto im Tarif Pro, Max, Team oder Enterprise an. Die Anfragen gehen an die API von Anthropic. Sie zahlen pro Benutzerkonto. Die Nutzung ist durch die Tarifgrenzen begrenzt und wird nicht pro Token abgerechnet. Nur bei dieser Routing-Variante erreichen Sie die auf dem Konto aufbauenden Oberflächen, beispielsweise Claude Code im Web, die mobile App, Desktop und Remote Control. Für ein Team ergänzt der Claude-Enterprise-Tarif diese Funktionen um Single Sign-on und zentral verwaltete Richtlinieneinstellungen.

Direkte Nutzung von Anthropic mit einem API-Schlüssel. Sie erstellen einen Schlüssel in der Anthropic Console und zahlen pro Token. Infrastruktur und Regionen entsprechen denen des Abonnements. Es gibt keine Benutzerkontingente. Die Nutzung wird im eigenen Dashboard von Anthropic angezeigt. Welche der beiden Varianten günstiger ist, hängt davon ab, wie viele Stunden pro Tag der Agent tatsächlich läuft. Genau darum geht es im Kostenvergleich zwischen API und Abonnement sowie bei den tatsächlichen Kosten von Claude Code.

Ein Drittanbieter-Endpunkt auf Bedrock oder Vertex. Ihr eigenes AWS- oder Google-Cloud-Konto stellt das Modell bereit. Anthropic befindet sich zur Inferenzzeit nicht im Anfragepfad. Die Token werden auf einer Rechnung abgerechnet, die Sie bereits erhalten. Dabei gelten die IAM-Richtlinien (Identity and Access Management) und Audit-Logs, die Sie bereits betreiben. Zwei weitere Drittanbieteroptionen sind Microsoft Foundry und Claude Platform on AWS. Sie funktionieren nach demselben Prinzip: Eine Umgebungsvariable wählt den Anbieter aus, und das Cloud-Konto übernimmt die Abrechnung.

Hinweis zur Bezeichnung, Stand August 2026: Google hat Vertex AI in Google Cloud's Agent Platform umbenannt. Die Dokumentation von Anthropic verwendet den neuen Namen. Die Anmeldeaufforderung von Claude Code zeigt weiterhin Google Vertex AI an. Die Umgebungsvariablen enthalten weiterhin VERTEX.

Datenresidenz ist der eigentliche Grund, warum Teams das tun

Auf Bedrock geht die Anfrage an einen Bedrock-Endpunkt in einer AWS-Region Ihrer Wahl, innerhalb Ihres eigenen Kontos. Daten im Ruhezustand werden mit AES-256 unter Verwendung von von AWS verwalteten Schlüsseln verschlüsselt. Sie können über AWS KMS (key management service) auch einen eigenen Schlüssel bereitstellen. Bei Vertex sind die entsprechenden Schlüssel von Google verwaltete Verschlüsselungsschlüssel; CMEK (customer-managed encryption keys) ist ebenfalls verfügbar. Der Zugriff wird über die IAM-Rollen gesteuert, die Sie bereits verwenden. Die Aufrufe erscheinen wie jeder andere API-Aufruf in CloudTrail oder Cloud Audit Logs. Für ein reguliertes Team ist das die vollständige Begründung. Und sie ist überzeugend.

Zwei Details machen diese Aussage weniger absolut, als es die Marketingaussagen nahelegen.

Ein regionsübergreifendes Inferenzprofil ist keine einzelne Region. Auf Bedrock löst Claude Code seine integrierten Standardmodelle zu regionsübergreifenden Inferenzprofil-IDs auf. Das bevorzugte Präfix stammt aus der Region, in die die Auflösung erfolgt: us. in einer us-*-Region, eu. in einer eu-*-Region, apac. in einer ap-*-Region und us-gov. in GovCloud. Ein regionsübergreifendes Profil kann eine Anfrage aus einer anderen Region innerhalb dieser Geografie bedienen. Die Garantie bezieht sich daher auf eine Geografie, nicht auf eine Stadt. Wenn Ihre Anforderung eine einzelne Region vorgibt, leiten Sie die Anfrage über ein Anwendungsinferenzprofil, das Sie selbst verwalten, und setzen Sie ANTHROPIC_MODEL auf dessen ARN.

Ein Teil des Datenverkehrs erreicht weiterhin Anthropic, und keiner davon enthält Ihren Code. Telemetrie, Fehlerberichte und der Befehl /feedback sind sowohl auf Bedrock als auch auf Vertex standardmäßig deaktiviert. /feedback schreibt unter ~/.claude/feedback-bundles/ ein Archiv auf Ihrem eigenen Rechner, anstatt Daten hochzuladen. Zwei Ausnahmen gelten für jeden Anbieter. Vor dem Abrufen einer URL sendet das WebFetch-Tool den Hostnamen, und nur den Hostnamen, an api.anthropic.com, um eine Sicherheits-Blockliste zu prüfen. Außerdem werden weiterhin Umfragen zur Sitzungsqualität angezeigt. Deaktivieren Sie die erste Funktion mit skipWebFetchPreflight in Ihrer Einstellungsdatei und die zweite mit CLAUDE_CODE_DISABLE_FEEDBACK_SURVEY=1. Alternativ können Sie den gesamten nicht erforderlichen Datenverkehr mit CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC auf einmal deaktivieren.

Zum Training: Nach den kommerziellen Bedingungen trainiert Anthropic keine Modelle mit dem Code oder den Prompts, die über Claude Code gesendet werden. Die Nutzung der Drittanbieterplattformen erfolgt kommerziell. Das Development Partner Program, die Opt-in-Option, die Training erlaubt, wird für Bedrock- oder Vertex-Benutzer überhaupt nicht angeboten. Eine Speicherung von Daten über diese Endpunkte ohne Aufbewahrung ist Gegenstand Ihrer Vereinbarung mit AWS oder Google.

Claude Code auf Amazon Bedrock ausrichten

Pro AWS-Konto müssen zwei Dinge erledigt werden, bevor eine Client-Konfiguration relevant ist. Öffnen Sie die Amazon-Bedrock-Konsole, wählen Sie im Modellkatalog ein Anthropic-Modell aus und reichen Sie das Formular zum Anwendungsfall ein. Der Zugriff wird unmittelbar nach dem Absenden freigeschaltet. Fügen Sie anschließend eine IAM-Policy hinzu, die die von Claude Code ausgeführten Aufrufe erlaubt.

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

ListInferenceProfiles ermöglicht Claude Code, beim Start zu prüfen, welche Modelle Ihr Konto tatsächlich aufrufen kann. GetInferenceProfile ermöglicht die Auflösung der ARN eines Application Inference Profile zum dahinterliegenden Foundation Model, damit Claude Code die richtige Request-Struktur auswählen kann. Ohne diese Berechtigung sind Aufrufe weiterhin erfolgreich, weil Claude Code die Anfrage einmal mit der anderen Struktur wiederholt. Das führt bei jedem neuen Modell zu einem zusätzlichen Round Trip, nicht zu einem Fehler.

Der schnellste Weg auf Client-Seite führt über den Assistenten. Führen Sie claude aus, wählen Sie 3rd-party platform und anschließend Amazon Bedrock, oder geben Sie /setup-bedrock in einer bereits angemeldeten Sitzung ein. Der Assistent liest die Profile aus Ihrem Verzeichnis ~/.aws, prüft, welche Modelle Sie aufrufen können, und schreibt das Ergebnis in den Block env von ~/.claude/settings.json. Dadurch ist die Konfiguration nicht von Ihrem Shell-Profil abhängig.

Für ein skriptgesteuertes Rollout setzen Sie die Variablen selbst.

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

Die Zugangsdaten stammen aus der standardmäßigen AWS-SDK-Credential-Chain. Alles, was bereits für die aws-CLI funktioniert, funktioniert daher auch hier: aws configure, ein SSO-Profil, eine angenommene Rolle oder ein Bedrock API Key.

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

export AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK=your-bedrock-api-key

Das Bearer-Token ist die einfachste Option. Sie müssen damit jedoch sorgfältig umgehen, weil es sich um ein langlebiges Secret in einer Umgebungsvariablen handelt. Verwenden Sie auf einem gemeinsam genutzten Build-Server bevorzugt eine Rolle mit begrenzter Laufzeit. Die gleiche Überlegung gilt für alle anderen Zugangsdaten, die der Agent lesen kann. Dieses Thema wird unter Secrets außerhalb der Reichweite eines AI-Agenten halten behandelt.

Die Regionsfalle. Claude Code ermittelt die Region in dieser Reihenfolge: AWS_REGION, dann AWS_DEFAULT_REGION, anschließend region im aktiven AWS-Profil und zuletzt us-east-1. Der letzte Schritt ist ein Default und kein Fehler. Ein Team, das an keiner Stelle eine Region festgelegt und europäisches Routing angenommen hat, sendet seine Requests daher ohne Warnung an eine Region in den USA. Führen Sie innerhalb von Claude Code /status aus, um die ermittelte Region und ihre Quelle anzuzeigen. Um zu prüfen, welche Aufrufe Ihr Konto in einer Region ausführen kann, führen Sie aws bedrock list-inference-profiles --region your-region aus.

Claude Code auf Google Vertex AI ausführen

Aktivieren Sie die API und übernehmen Sie die Zugangsdaten.

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

Fordern Sie im Model Garden Zugriff auf die gewünschten Claude-Modelle an. Die Genehmigung erfolgt nicht sofort. Planen Sie daher 24 bis 48 Stunden ein. Gewähren Sie roles/aiplatform.user. Diese Rolle enthält die Berechtigung aiplatform.endpoints.predict, die sowohl für die Modellaufrufe als auch für die Token-Zählung verwendet wird.

Wählen Sie anschließend den Provider aus.

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

CLOUD_ML_REGION akzeptiert global, einen regionsübergreifenden Standort wie eu oder us, oder eine einzelne Region. Der globale Endpunkt bietet die beste Verfügbarkeit, lässt aber am wenigsten Kontrolle darüber, wo eine Anfrage verarbeitet wird. Eine Anforderung an den Datenstandort bedeutet daher normalerweise, dass Sie stattdessen einen Standort angeben. Die Modellabdeckung unterscheidet sich bei diesen drei Optionen. Wenn ein benötigtes Modell am globalen Endpunkt fehlt, weisen Sie nur dieses Modell über die Variable VERTEX_REGION_CLAUDE_* einem Standort zu und lassen alle anderen Modelle global. Prüfen Sie die aktuelle Seite zu den Vertex-AI-Standorten, statt einer veralteten Liste zu vertrauen.

Die Projektfalle. ANTHROPIC_VERTEX_PROJECT_ID ist die Quelle mit der niedrigsten Priorität für die Projekt-ID. GCLOUD_PROJECT, GOOGLE_CLOUD_PROJECT und die in GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS angegebene Anmeldedatendatei haben Vorrang. Wenn auf einem Rechner bereits eine dieser Variablen exportiert wurde, werden die Kosten dem anderen Projekt zugeordnet. In der Sitzung ist das nicht ersichtlich.

Prüfen Sie die Konfiguration nach jeder Provider-Änderung. Führen Sie /status aus: Die Zeile API provider zeigt Google Vertex AI an. Die Zeilen GCP project, Default region und Model zeigen, welche Werte Claude Code tatsächlich aufgelöst hat. Fehlt die Provider-Zeile, erreichen die Variablen den Prozess nicht, weil sie in einer anderen Shell als der Shell exportiert wurden, in der claude gestartet wurde. Verschieben Sie sie in den Block env der Einstellungsdatei. So halten Sie auch einen Wert wie AWS_PROFILE von allen anderen Prozessen fern, die Sie starten.

Welche Modelle Sie erhalten und wie spät sie verfügbar werden

Aliase wie sonnet und opus bedeuten nicht, dass Sie das neueste Modell erhalten. An einem Drittanbieter-Endpunkt verweisen sie auf den integrierten Standard von Claude Code für diesen Anbieter. Dieser kann hinter der aktuellen Version zurückliegen und in Ihrem Konto möglicherweise überhaupt nicht aktiviert sein. Wenn der Standard nicht verfügbar ist, verwendet Claude Code für diese Sitzung ein älteres oder niedriger eingestuftes Modell und gibt einen Hinweis aus. Der Fallback wird nicht gespeichert. Daher wird in der nächsten Sitzung erneut versucht, das Standardmodell zu verwenden, und der Hinweis wird erneut ausgegeben.

Für einen Rollout im gesamten Team sollten Sie die Versionen festlegen.

# 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>'

Übernehmen Sie die IDs aus der Modellübersicht und aus dem Katalog Ihres Anbieters, da sich das Format je nach Anbieter unterscheidet: Bedrock erwartet eine Inference-Profile-ID oder einen ARN, Vertex erwartet einen einfachen Modellnamen. Kopieren Sie die IDs nicht aus einem Artikel, auch nicht aus diesem. Das Festlegen einer Version dient außerdem der Kostenkontrolle, da das primäre Standardmodell ein Modell der Opus-Klasse ist und Opus pro Token mehr kostet als Sonnet. Eine Bereitstellung ohne festgelegte Version wird daher zum höheren Tarif abgerechnet. Um stattdessen ein Modell als Sitzungsstandard festzulegen, setzen Sie ANTHROPIC_MODEL auf dessen vollständige ID.

Die Verfügbarkeit eines Modells ist der deutlichste Unterschied in diesem Vergleich. Über die eigene API von Anthropic funktioniert ein Modell am Tag seiner Veröffentlichung. Auf Bedrock und Vertex funktioniert es erst, wenn Ihr Cloud-Anbieter es in Ihrer Region aktiviert und Ihrem Konto Zugriff gewährt hat. Das dauert frühestens einige Tage und manchmal deutlich länger. Wenn bestimmte Aufgaben mit dem neuesten Modell ausgeführt werden müssen, sollte eine Routing-Konfiguration erhalten bleiben, die dieses Modell erreichen kann. Das ist der praktische Anwendungsfall für das Routing verschiedener Modelle zu unterschiedlichen Aufgaben.

Was Sie bei Bedrock und Vertex aufgeben

Lokal funktioniert alles mit jedem Anbieter: Subagents, Hooks, Slash-Befehle, Skills, Plugins, Checkpoints, Sandboxing, die verwaltete Einstellungsdatei und OpenTelemetry-Metriken. Die Einschränkungen liegen ausschließlich auf der Serverseite.

Bei beiden Endpunkten nicht verfügbar sind: Fast Mode, Advisor, Channels, sitzungsübergreifende Nachrichten, das Analytics-Dashboard und serverseitig verwaltete Einstellungen. Ebenfalls nicht verfügbar ist alles, was ein claude.ai-Konto benötigt. Dazu gehören Claude Code im Web, die mobile App, Desktop, Remote Control, Routinen und Artefakte.

Nur bei Bedrock: Das Tool WebSearch ist dort nicht vorhanden. Claude kann daher aus einer Sitzung, die über Bedrock geleitet wird, keine Suche ausführen. Mit WebFetch kann Claude weiterhin eine Seite lesen, wenn Sie ihm eine URL geben. Bei Vertex funktioniert die Websuche für Claude-4-Generierungsmodelle und spätere Modelle.

Bei beiden teilweise verfügbar: Der automatische Modus läuft nur mit einer begrenzten Auswahl neuerer Modelle. Für /loop müssen Sie außerdem ein Intervall explizit angeben, weil der Modus es nicht selbst auswählen kann. Prüfen Sie die Seite zur Feature-Verfügbarkeit von Anthropic, bevor Sie Ihrem Team ein Feature zusagen, weil sich diese Liste ändert.

Wem wird die Rechnung belastet

Ein Abonnement und ein Endpunkt eines Drittanbieters sind separate Käufe. Keines ersetzt das andere.

Das sollte klar gesagt werden, weil der Fehler unbemerkt bleibt. Wenn Sie CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1 auf einem Rechner setzen, auf dem Sie gleichzeitig mit einem Max-Sitz angemeldet sind, wird jedes Token von AWS zu den Bedrock-Tarifen abgerechnet. Für den Sitz fällt weiterhin die monatliche Gebühr an, aber keiner dieser Aufrufe ist damit abgedeckt. Eine zusammengefasste Ansicht gibt es ebenfalls nicht: Die Ausgaben finden Sie im AWS Cost Explorer oder in Google Cloud Billing. Das Anthropic-Analyse-Dashboard ist bei keinem der beiden Anbieter verfügbar. Auch der Befehl /logout ist nicht verfügbar, weil keine Anthropic-Sitzung beendet werden kann. Die Cloud-Anmeldedaten sind hier maßgeblich.

Die Tarife stehen auf der jeweiligen Anbieterseite und können sich ändern. Lesen Sie daher Preise für Amazon Bedrock oder Preise für Vertex AI, statt sich auf einen Wert aus einem Artikel zu verlassen. Ein struktureller Punkt bleibt unverändert: Bei diesen Endpunkten bezahlen Sie die Inferenz pro Token. Ein Agent, der den ganzen Tag läuft, verursacht entsprechend Kosten. Es gibt keine Planobergrenze, die ihn automatisch stoppt.

Limits und Kontingente funktionieren je nach Routing unterschiedlich

Bei einem Abonnement gehören die Limits zum Konto, werden nach einem Zeitplan zurückgesetzt, und bei Erreichen muss gewartet werden. Dieses Verhalten wird unter Funktionsweise der Nutzungslimits beschrieben.

Bei einem Anthropic API-Schlüssel gehören die Limits zur Organisation. Sie werden als Anfragen und Tokens pro Minute angegeben und steigen mit Ihrer Nutzungsstufe.

Bei Bedrock und Vertex handelt es sich um Cloud-Kontingente. Sie gelten je nach Konto oder Projekt, Modell und Region und stehen in keinem Zusammenhang mit einem Anthropic-Tarif. Ein 429 bedeutet, dass das Konto sein Kontingent für dieses Modell in dieser Region erreicht hat. Die Lösung finden Sie daher in der Konsole des Anbieters: Beantragen Sie eine Erhöhung oder wechseln Sie in eine Region mit verfügbaren Kapazitäten. Bedrock rechnet das Kontingent nach einer Token-Burndown-Regel ab und nicht anhand einer festen Anzahl von Anfragen. Reservierte Kapazität wird als provisionierter Durchsatz erworben. Bei Vertex bedeuten 429-Fehler häufig, dass der Endpunkt in einer einzelnen Region weder das primäre Modell noch das kleine schnelle Modell bereitstellt. Deshalb ist CLOUD_ML_REGION=global der dokumentierte Ausgangspunkt. Die Seite mit den Google-Kontingenten beschreibt den Antrag auf eine Erhöhung.

Fehlerbilder mit den angezeigten Meldungen

Could not load the default credentials auf Vertex. Die Application Default Credentials fehlen oder sind abgelaufen. Führen Sie gcloud auth application-default login aus oder setzen Sie GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS auf eine Datei mit dem Schlüssel eines Servicekontos.

Ein 404-Fehler mit dem Modellnamen auf Vertex. Das Modell ist im Model Garden für dieses Projekt nicht aktiviert oder am festgelegten Standort nicht verfügbar. Einige Modelle werden nur am globalen Endpunkt oder an einem Multi-Region-Standort wie eu bereitgestellt, nicht in einer bestimmten Region.

on-demand throughput isn't supported auf Bedrock. Sie haben eine einfache Foundation-Model-ID für ein Modell übergeben, das nur über ein Inference Profile bereitgestellt wird. Verwenden Sie stattdessen die ID des Inference Profile.

AWS default-chain credential resolve timed out. Ein Schritt in der AWS-Anmeldeinformationskette hängt, meistens ein credential_process-Hilfsprogramm, das auf Eingaben wartet, die es nicht erhalten kann. Jede Auflösung der Kette läuft nach 60 Sekunden ab. Wenn Ihre Kette tatsächlich länger benötigt, beispielsweise bei einem Browser-SSO-Ablauf mit MFA (Multi-Faktor-Authentifizierung) hinter einem Wrapper, erhöhen Sie das Limit in Millisekunden mit CLAUDE_CODE_AWS_CHAIN_RESOLVE_TIMEOUT_MS.

Ein Fehler beim Start von Bedrock streaming response has content-type. Zwischen Claude Code und Bedrock wird der Stream verändert. Bedrock überträgt Streams im binären Event-Stream-Format mit dem Content-Type application/vnd.amazon.eventstream. Ein Gateway, das den Stream erneut als Server-Sent Events ausgibt, liefert daher einen Body zurück, den Claude Code nicht decodieren kann. Konfigurieren Sie das Gateway so, dass es den Response-Body und den Header Content-Type unverändert weiterleitet.

Browser-Tabs werden während AWS SSO in einer Schleife geöffnet. Ein Unternehmens-VPN oder ein TLS-inspektierender Proxy unterbricht die Anmeldung. Claude Code interpretiert die unterbrochene Verbindung als Authentifizierungsfehler, führt den Befehl awsAuthRefresh erneut aus und wiederholt den Vorgang endlos. Entfernen Sie awsAuthRefresh aus Ihrer Einstellungsdatei und führen Sie aws sso login manuell aus, bevor Sie Claude Code starten.

Auswahl des Routings

Wählen Sie Anthropic direct, wenn Sie neue Modelle ab dem Veröffentlichungstag und den vollständigen Funktionsumfang benötigen. Verwenden Sie einen API key, wenn Sie eine Abrechnung pro Token wünschen, ohne Seats zu kaufen. Wählen Sie Bedrock oder Vertex, wenn die Inferenz innerhalb eines Cloud-Kontos erfolgen muss, das Sie bereits verwalten, und Sie dafür eine langsamere Modellpipeline sowie einen geringeren Funktionsumfang akzeptieren. Als Lesezeichen eignen sich die Einrichtungsseiten von Anthropic für Amazon Bedrock und für Google Vertex AI sowie die AWS-Liste der Modelle nach Region.

Keine der drei Optionen ändert, wo der Agent selbst ausgeführt wird. Claude Code ist ein lokaler Prozess, der Ihre Dateien liest und Ihre Befehle ausführt, unabhängig davon, welcher Endpunkt die Anfragen beantwortet. Deshalb richten Teams den Coding-Agent auf einem VPS ein, wenn er nicht auf einem Laptop ausgeführt werden soll, und exportieren dort dieselben Variablen.

FAQ

Deckt mein Claude-Abonnement Claude Code auf Bedrock oder Vertex ab?

Nein. Ein Pro-, Max-, Team- oder Enterprise-Sitz und ein Endpunkt eines Drittanbieters sind getrennte Käufe, und keiner deckt den anderen ab. Wenn CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1 oder CLAUDE_CODE_USE_VERTEX=1 gesetzt ist, wird jedes Token von AWS oder Google Cloud zu deren Tarifen abgerechnet und erscheint auf der Rechnung dieser Cloud, während der Sitz weiterhin monatlich für die abgedeckten Oberflächen berechnet wird. Die Ausgabenverfolgung verlagert sich ebenfalls dorthin, also zu AWS Cost Explorer oder Google Cloud Billing, weil das Anthropic-Analyse-Dashboard bei keinem der beiden Anbieter verfügbar ist.

An welche Region sendet Claude Code meine Anfragen auf Amazon Bedrock?

An die aufgelöste Region, die /status anzeigt. Claude Code prüft AWS_REGION, dann AWS_DEFAULT_REGION und anschließend region im aktiven AWS-Profil. Wenn keine dieser Angaben gesetzt ist, verwendet es us-east-1. Die integrierten Standardmodelle werden anschließend zu regionsübergreifenden Inferenzprofilen aufgelöst, deren Präfix dieser Region folgt, beispielsweise us. oder eu.. Ein regionsübergreifendes Profil kann eine Anfrage aus einer anderen Region innerhalb derselben geografischen Region bedienen. Wenn eine bestimmte Region zwingend erforderlich ist, verwenden Sie ein von Ihnen kontrolliertes Anwendungs-Inferenzprofil und setzen Sie ANTHROPIC_MODEL auf dessen ARN.

Warum fehlt das neueste Claude-Modell in meinem Bedrock- oder Vertex-Konto?

Weil jeder Cloud-Anbieter Modelle nach einem eigenen Zeitplan freischaltet und Ihr Konto zusätzlich Zugriff erhalten muss. Auf Vertex beantragen Sie den Zugriff im Model Garden. Die Genehmigung kann 24 bis 48 Stunden dauern. Bis dahin werden Aliase wie sonnet und opus zum integrierten Standard des jeweiligen Anbieters für Claude Code aufgelöst. Wenn dieses Standardmodell in Ihrem Konto nicht verfügbar ist, verwendet Claude Code für die Sitzung ein älteres oder niedriger eingestuftes Modell und zeigt einen Hinweis an. Fixieren Sie ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL und die zugehörigen Variablen auf IDs, deren Freischaltung Sie bestätigt haben.

Ist die Websuche in Claude Code auf Amazon Bedrock verfügbar?

Nein. Das WebSearch-Tool ist auf Bedrock nicht verfügbar. Claude kann daher keine Suche aus einer dorthin gerouteten Sitzung ausführen. Eine bestimmte Seite kann Claude weiterhin mit WebFetch lesen, wenn Sie die URL angeben. Auf Google Vertex AI funktioniert die Websuche dagegen für Claude-4-Generierungsmodelle und spätere Modelle. Das ist einer der wenigen Funktionsunterschiede zugunsten von Vertex.

Benötige ich ein Anthropic-Konto, um Claude Code auf Bedrock oder Vertex auszuführen?

Nein. Für die Authentifizierung verwenden Sie Ihre AWS- oder Google-Cloud-Anmeldedaten. Deshalb ist /logout bei beiden Anbietern nicht verfügbar. Unabhängig vom verwendeten Anbieter besteht eine Verbindung zu Anthropic fort: Bevor das WebFetch-Tool eine URL abruft, sendet es den Hostnamen, und nur den Hostnamen, an api.anthropic.com, um ihn gegen eine Sicherheits-Blockliste zu prüfen. Setzen Sie skipWebFetchPreflight in Ihrer Einstellungsdatei, um diese Prüfung zu deaktivieren. Kombinieren Sie diese Einstellung mit WebFetch-Berechtigungsregeln, wenn Sie weiterhin begrenzen möchten, welche Domains Claude erreichen darf.