Claude Code को Amazon Bedrock या Vertex AI पर कैसे चलाएं

जब Claude Code आपके अपने क्लाउड अकाउंट पर चलता है तो क्या बदलता है

आप Claude Code को Amazon Bedrock या Google Vertex AI पर चला सकते हैं। इसके लिए केवल दो या तीन environment variables और आपकी टीम के पास पहले से मौजूद cloud credentials की आवश्यकता होती है। स्थानीय स्तर पर सब कुछ वैसा ही काम करता है: CLI, subagents, hooks, skills, MCP servers और आपकी CLAUDE.md फाइलें। केवल model call का स्थान बदलता है, और इसके साथ चार चीजें बदलती हैं: वह नेटवर्क जिससे अनुरोध गुजरता है, वह अकाउंट जो इसका भुगतान करता है, वे Claude models जिन्हें आप invoke करने के लिए अधिकृत हैं, और वे server-side फीचर्स जो उपलब्ध हैं।

सवाल यह नहीं है कि क्या यह काम करता है। यह काम करता है। सवाल यह है कि उन चार चीजों में से आपके लिए सबसे महत्वपूर्ण क्या है।

तीन राउटिंग और उनकी लागत

Anthropic direct, सब्सक्रिप्शन के साथ। आप Pro, Max, Team या Enterprise प्लान पर claude.ai अकाउंट के साथ साइन इन करते हैं। अनुरोध Anthropic के API पर जाते हैं। आप प्रति सीट भुगतान करते हैं, और उपयोग की सीमा प्लान की सीमाओं द्वारा तय होती है, न कि प्रति टोकन के आधार पर। यह एकमात्र राउटिंग है जो अकाउंट के ऊपर बने इंटरफेस तक पहुँचती है, जैसे वेब पर Claude Code, मोबाइल ऐप, डेस्कटॉप और रिमोट कंट्रोल। एक टीम के लिए, Claude Enterprise प्लान इसमें सिंगल साइन-ऑन और प्रबंधित पॉलिसी सेटिंग्स जोड़ता है।

Anthropic direct, API key के साथ। आप Anthropic Console में एक की (key) बनाते हैं और प्रति टोकन भुगतान करते हैं। इंफ्रास्ट्रक्चर और क्षेत्र सब्सक्रिप्शन वाले ही हैं, कोई सीट नहीं है, और उपयोग Anthropic के अपने डैशबोर्ड में दिखाई देता है। दोनों में से कौन सा सस्ता है, यह इस पर निर्भर करता है कि एजेंट वास्तव में दिन में कितने घंटे चलता है, जो कि API बनाम सब्सक्रिप्शन लागत तुलना और Claude Code की वास्तविक लागत का पूरा विषय है।

Bedrock या Vertex पर थर्ड-पार्टी एंडपॉइंट। आपका अपना AWS या Google Cloud अकाउंट मॉडल को सर्व करता है। इन्फरेंस (inference) के समय Anthropic अनुरोध पथ में नहीं होता है। टोकन उस बिल पर आते हैं जो आपको पहले से प्राप्त होता है, उन IAM (आइडेंटिटी एंड एक्सेस मैनेजमेंट) नीतियों और ऑडिट लॉग्स के तहत जिन्हें आप पहले से चला रहे हैं। दो अन्य थर्ड-पार्टी विकल्प मौजूद हैं, Microsoft Foundry और AWS पर Claude Platform, और वे एक ही तरह से काम करते हैं: एक एनवायरनमेंट वेरिएबल प्रदाता का चयन करता है, और क्लाउड अकाउंट भुगतान करता है।

नामकरण संबंधी नोट, अगस्त 2026 तक: Google ने Vertex AI का नाम बदलकर Google Cloud's Agent Platform कर दिया है। Anthropic का डॉक्यूमेंटेशन नए नाम का उपयोग करता है, Claude Code लॉगिन प्रॉम्प्ट अभी भी Google Vertex AI कहता है, और एनवायरनमेंट वेरिएबल्स अभी भी VERTEX कहते हैं।

Data residency ही वह मुख्य कारण है जिसके लिए टीमें ऐसा करती हैं

Bedrock पर, अनुरोध आपके द्वारा चुने गए AWS region में, आपके अपने account के भीतर, एक Bedrock endpoint पर जाता है। Data at rest को AWS-managed keys के तहत AES-256 के साथ encrypt किया जाता है, और आप AWS KMS (key management service) के माध्यम से अपनी खुद की key प्रदान कर सकते हैं। Vertex पर इसके समकक्ष Google-managed encryption keys हैं, साथ ही CMEK (customer-managed encryption keys) भी उपलब्ध हैं। Access उन IAM roles द्वारा नियंत्रित होता है जिनका आप पहले से उपयोग कर रहे हैं, और ये calls किसी भी अन्य API call की तरह CloudTrail या Cloud Audit Logs में दिखाई देती हैं। एक विनियमित (regulated) टीम के लिए, यही पूरा तर्क है, और यह एक ठोस तर्क है।

दो विवरण इसे मार्केटिंग द्वारा सुझाए गए दावों की तुलना में कम पूर्ण बनाते हैं।

एक cross-region inference profile एक एकल region नहीं होता है। Bedrock पर, Claude Code अपने इन-बिल्ट डिफ़ॉल्ट मॉडल्स को cross-region inference profile IDs में resolve करता है, और यह जिस prefix को प्राथमिकता देता है वह उस region से आता है जहाँ इसे resolve किया गया है: us. एक us-* region में, eu. एक eu-* region में, apac. एक ap-* region में, और us-gov. GovCloud में। एक cross-region profile उस भौगोलिक क्षेत्र (geography) के भीतर किसी अन्य region से अनुरोध पूरा कर सकता है, इसलिए आपको जो गारंटी मिलती है वह एक भौगोलिक क्षेत्र की है, न कि किसी शहर की। यदि आपकी आवश्यकता एक विशिष्ट region का नाम लेती है, तो application inference profile के माध्यम से route करें जिसे आप नियंत्रित करते हैं और ANTHROPIC_MODEL को इसके ARN पर सेट करें।

कुछ traffic अभी भी Anthropic तक पहुँचता है, और इसमें आपका code शामिल नहीं होता है। Telemetry, error reporting और /feedback command Bedrock और Vertex दोनों पर डिफ़ॉल्ट रूप से बंद होते हैं, और /feedback कुछ भी upload करने के बजाय आपकी अपनी मशीन पर ~/.claude/feedback-bundles/ के तहत एक archive लिखता है। हर provider पर दो अपवाद चलते हैं। URL fetch करने से पहले, WebFetch tool केवल hostname को, और केवल hostname को, सुरक्षा ब्लॉकलिस्ट की जाँच करने के लिए api.anthropic.com पर भेजता है। Session quality surveys भी अभी भी दिखाई देते हैं। पहले वाले को अपनी settings file में skipWebFetchPreflight के साथ बंद करें और दूसरे को CLAUDE_CODE_DISABLE_FEEDBACK_SURVEY=1 के साथ, या CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC के साथ सभी गैर-आवश्यक traffic को एक साथ disable करें।

Training के संबंध में: व्यावसायिक शर्तों के तहत Anthropic, Claude Code के माध्यम से भेजे गए code या prompts पर मॉडल्स को train नहीं करता है, और third-party platform का उपयोग व्यावसायिक है। Development Partner Program, जो एक opt-in सुविधा है और training की अनुमति देता है, Bedrock या Vertex उपयोगकर्ताओं को बिल्कुल भी पेश नहीं किया जाता है। इन endpoints पर zero data retention का विषय AWS या Google के साथ आपके समझौते पर निर्भर करता है।

Claude Code को Amazon Bedrock पर पॉइंट करें

किसी भी client config के मायने रखने से पहले, प्रत्येक AWS account के लिए दो चीजें एक बार करनी होती हैं। Amazon Bedrock console खोलें, model catalog से एक Anthropic model चुनें और use case form सबमिट करें: सबमिशन के तुरंत बाद access मिल जाता है। इसके बाद एक IAM policy attach करें जो Claude Code द्वारा किए जाने वाले calls की अनुमति देती हो।

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

ListInferenceProfiles वह है जो Claude Code को startup पर यह जांचने देता है कि आपका account वास्तव में किन models को invoke कर सकता है। GetInferenceProfile इसे एक application inference profile ARN को उसके पीछे के foundation model में resolve करने देता है, ताकि यह सही request shape चुन सके। इसके बिना भी requests सफल होती हैं, क्योंकि Claude Code दूसरे shape के साथ एक बार retry करता है। इसका लक्षण हर नए model के लिए एक अतिरिक्त round trip है, न कि कोई error।

सबसे तेज़ client path wizard है। claude चलाएं, 3rd-party platform और फिर Amazon Bedrock चुनें, या पहले से signed-in session में /setup-bedrock टाइप करें। यह आपकी ~/.aws directory में profiles को पढ़ता है, सत्यापित करता है कि आप किन models को invoke कर सकते हैं, और परिणाम को ~/.claude/settings.json के env block में लिख देता है, ताकि कुछ भी आपके shell profile पर निर्भर न रहे।

Scripted rollout के लिए, variables को स्वयं सेट करें।

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

Credentials मानक AWS SDK credential chain से आते हैं, इसलिए जो कुछ भी aws CLI के लिए पहले से काम करता है, वह यहाँ भी काम करेगा: aws configure, एक SSO profile, एक assumed role, या एक 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

Bearer token सबसे सरल विकल्प है और इसे सावधानी से संभालना चाहिए, क्योंकि यह एक environment variable में स्थित एक long-lived secret है। Shared build box पर, ऐसे role को प्राथमिकता दें जो expire हो जाता है। यही तर्क उन सभी अन्य credentials पर लागू होता है जिन्हें agent पढ़ सकता है, जो AI agent की पहुंच से secrets को दूर रखने का विषय है।

Region का जाल। Claude Code इस क्रम में region को resolve करता है: AWS_REGION, फिर AWS_DEFAULT_REGION, फिर आपके active AWS profile पर region, और फिर us-east-1। वह अंतिम चरण एक default है, error नहीं, इसलिए जिस टीम ने कहीं भी region सेट नहीं किया है और European routing मान लिया है, वह बिना किसी चेतावनी के अपनी requests को US region में भेज देगी। Resolved region और उसके स्रोत को देखने के लिए Claude Code के अंदर /status चलाएं। यह पुष्टि करने के लिए कि आपका account किसी region में क्या call कर सकता है, aws bedrock list-inference-profiles --region your-region चलाएं।

Google Vertex AI पर Claude Code चलाएं

API को सक्षम करें और क्रेडेंशियल्स प्राप्त करें।

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

Model Garden में उन Claude मॉडल्स के लिए एक्सेस का अनुरोध करें जिन्हें आप चाहते हैं। अनुमोदन तुरंत नहीं मिलता है, इसलिए 24 से 48 घंटे का समय दें। roles/aiplatform.user प्रदान करें, जिसमें aiplatform.endpoints.predict अनुमति होती है, जिसका उपयोग मॉडल इनवोकेशन और टोकन काउंटिंग दोनों के लिए किया जाता है।

फिर प्रदाता (provider) का चयन करें।

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

CLOUD_ML_REGION में global की आवश्यकता होती है, जो कि eu या us जैसा एक मल्टी-रीजन लोकेशन, या कोई सिंगल रीजन हो सकता है। ग्लोबल एंडपॉइंट सबसे अच्छी उपलब्धता देता है और इस पर सबसे कम नियंत्रण होता है कि अनुरोध कहाँ सर्व किया जा रहा है, इसलिए रेजिडेंसी आवश्यकताओं के लिए आमतौर पर किसी विशिष्ट लोकेशन का नाम देना पड़ता है। तीनों रूपों में मॉडल कवरेज अलग-अलग होता है। जब आपको आवश्यक कोई मॉडल ग्लोबल एंडपॉइंट पर उपलब्ध न हो, तो उस मॉडल को केवल उसके VERTEX_REGION_CLAUDE_* वेरिएबल के साथ एक लोकेशन पर पिन करें और बाकी सब कुछ ग्लोबल रहने दें। वर्तमान Vertex AI locations पेज देखें, बजाय इसके कि किसी पुरानी सूची पर भरोसा करें।

प्रोजेक्ट ट्रैप। ANTHROPIC_VERTEX_PROJECT_ID प्रोजेक्ट ID का सबसे कम प्राथमिकता वाला स्रोत है। GCLOUD_PROJECT, GOOGLE_CLOUD_PROJECT और GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS द्वारा नामित क्रेडेंशियल फाइल, इन सभी की प्राथमिकता इससे अधिक है। ऐसी मशीन पर जहाँ इनमें से कोई पहले से एक्सपोर्ट किया गया है, शुल्क उस दूसरे प्रोजेक्ट पर लगेगा, और सेशन में कहीं भी इसका उल्लेख नहीं होगा।

किसी भी प्रदाता परिवर्तन के बाद सत्यापन करें। /status चलाएं: API provider लाइन Google Vertex AI को पढ़ती है, और GCP project, Default region तथा Model लाइनें दिखाती हैं कि Claude Code ने वास्तव में क्या रिज़ॉल्व किया है। यदि प्रदाता लाइन गायब है, तो वेरिएबल्स प्रोसेस तक नहीं पहुँच रहे हैं, क्योंकि उन्हें उस शेल से अलग शेल में एक्सपोर्ट किया गया था जिसने claude को लॉन्च किया था। उन्हें सेटिंग्स फाइल के env ब्लॉक में ले जाएं, जो यह भी सुनिश्चित करने का तरीका है कि AWS_PROFILE जैसा मान आपके द्वारा शुरू की जाने वाली किसी अन्य प्रोसेस में न जाए।

आपको कौन से मॉडल मिलते हैं, और वे कितनी देरी से आते हैं

sonnet और opus जैसे उपनामों (aliases) का मतलब यह नहीं है कि वे सबसे नए मॉडल हैं। किसी थर्ड-पार्टी एंडपॉइंट पर, ये उस प्रदाता के लिए Claude Code के इनबिल्ट डिफ़ॉल्ट पर रिज़ॉल्व होते हैं, जो वर्तमान रिलीज़ से पीछे हो सकते हैं और हो सकता है कि आपके अकाउंट में सक्षम ही न हों। जब डिफ़ॉल्ट उपलब्ध नहीं होता है, तो Claude Code उस सत्र के लिए किसी पुराने या निचले स्तर के मॉडल पर वापस चला जाता है और एक सूचना प्रिंट करता है। यह फॉलबैक सेव नहीं होता है, इसलिए अगला सत्र फिर से प्रयास करता है और फिर से सूचना प्रिंट करता है।

पूरी टीम में रोलआउट के लिए, वर्ज़न को पिन करें।

# 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 और अपने प्रदाता के कैटलॉग से ID लें, क्योंकि प्रारूप प्रदाता के अनुसार अलग-अलग होता है: Bedrock को एक inference profile ID या ARN की आवश्यकता होती है, जबकि Vertex को एक साधारण मॉडल नाम की। इन्हें किसी लेख से कॉपी न करें, जिसमें यह लेख भी शामिल है। पिनिंग लागत नियंत्रण का भी एक तरीका है, क्योंकि डिफ़ॉल्ट प्राथमिक मॉडल एक Opus-class मॉडल होता है और Opus की कीमत Sonnet की तुलना में प्रति टोकन अधिक होती है, इसलिए जो डिप्लॉयमेंट कुछ भी पिन नहीं करता है, उसे उच्च दर पर बिल किया जाता है। इसके बजाय किसी एक मॉडल को सत्र डिफ़ॉल्ट के रूप में सेट करने के लिए, ANTHROPIC_MODEL को उसकी पूर्ण ID पर सेट करें।

मॉडल का आगमन इस तुलना में सबसे स्पष्ट अंतर है। Anthropic की अपनी API पर, मॉडल लॉन्च होने के दिन ही काम करने लगता है। Bedrock और Vertex पर, यह तब काम करता है जब आपके क्लाउड प्रदाता ने इसे आपके क्षेत्र में सक्षम कर दिया हो और आपके अकाउंट को एक्सेस मिल गया हो, जिसमें कम से कम कुछ दिन और कभी-कभी काफी अधिक समय लग जाता है। यदि कुछ काम सबसे नए मॉडल पर ही चलना चाहिए, तो एक ऐसी रूटिंग रखें जो उस तक पहुँच सके। यही विभिन्न कार्यों के लिए अलग-अलग मॉडल रूट करने का व्यावहारिक कारण है।

Bedrock और Vertex पर आप किन सुविधाओं का त्याग करते हैं

स्थानीय स्तर पर सब कुछ हर प्रदाता पर काम करता है: subagents, hooks, slash commands, skills, plugins, checkpoints, sandboxing, managed settings file और OpenTelemetry metrics। कमियां पूरी तरह से सर्वर-साइड पर हैं।

दोनों endpoints पर अनुपलब्ध: fast mode, Advisor, Channels, cross-session messaging, analytics dashboard और server-managed settings। इसके अलावा वह सब कुछ भी अनुपलब्ध है जिसके लिए claude.ai account की आवश्यकता होती है, जिसमें web पर Claude Code, mobile app, Desktop, Remote Control, routines और artifacts शामिल हैं।

केवल Bedrock पर: WebSearch tool वहां मौजूद नहीं है, इसलिए Claude Bedrock पर रूट किए गए session से search नहीं चला सकता। जब आप इसे URL देते हैं तो यह WebFetch के साथ page पढ़ सकता है। Vertex पर web search काम करता है, Claude 4 generation models और उसके बाद के वर्ज़न के लिए।

दोनों पर आंशिक: auto mode केवल नए models के एक सीमित सेट पर चलता है, और /loop को एक स्पष्ट interval की आवश्यकता होती है क्योंकि यह स्वयं एक का चयन नहीं कर सकता है। अपनी टीम से किसी सुविधा का वादा करने से पहले Anthropic के feature availability page की जाँच करें, क्योंकि यह सूची बदलती रहती है।

बिल किसका बनता है

Subscription और third-party endpoint दोनों अलग-अलग खरीदारी हैं। एक दूसरे का विकल्प नहीं है।

यह स्पष्ट रूप से बताना आवश्यक है, क्योंकि यह गलती चुपचाप होती है। यदि आप किसी ऐसी मशीन पर CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1 सेट करते हैं जहाँ आप Max seat के साथ भी signed in हैं, तो हर token का शुल्क AWS द्वारा Bedrock की दरों पर लिया जाएगा। Seat का मासिक शुल्क कटता रहेगा और वह इस traffic के लिए भुगतान नहीं करेगा। इनका कोई संयुक्त दृश्य (combined view) भी नहीं है: खर्च AWS Cost Explorer या Google Cloud Billing में चला जाता है, और Anthropic analytics dashboard किसी भी provider पर उपलब्ध नहीं होता। /logout command भी गायब हो जाती है, क्योंकि समाप्त करने के लिए कोई Anthropic session नहीं होता। Credential ही cloud credential होता है।

दरें provider के अपने पेज पर होती हैं और बदलती रहती हैं, इसलिए किसी लेख में दिए गए आंकड़ों के बजाय Amazon Bedrock pricing या Vertex AI pricing पढ़ें। एक संरचनात्मक बिंदु नहीं बदलता है: इन endpoints पर आप प्रति-token inference खरीदते हैं, इसलिए पूरे दिन चलने वाला agent उतना ही खर्च करेगा जितना उसका उपयोग होगा, और इसे रोकने के लिए कोई plan cap नहीं है।

Rate limits और quotas प्रत्येक routing पर अलग तरह से काम करते हैं

Subscription पर, सीमाएँ account से संबंधित होती हैं, एक schedule पर reset होती हैं, और सीमा पार करने का अर्थ है प्रतीक्षा करना। यह व्यवहार usage limits कैसे काम करती हैं में बताया गया है।

Anthropic API key पर, सीमाएँ organization से संबंधित होती हैं, इन्हें प्रति मिनट requests और tokens के रूप में व्यक्त किया जाता है, और ये आपके usage tier के साथ बढ़ती हैं।

Bedrock और Vertex पर, सीमाएँ cloud quotas हैं, जो प्रति account या project, प्रति model और प्रति region सीमित होती हैं, और इनका किसी भी Anthropic plan से कोई संबंध नहीं है। 429 error का अर्थ है कि उस account ने उस region में उस model के लिए अपना quota पूरा कर लिया है, इसलिए इसका समाधान provider के console में है: quota बढ़ाने का अनुरोध करें, या ऐसे location पर जाएँ जहाँ क्षमता उपलब्ध हो। Bedrock, flat request count के बजाय token burndown नियम के आधार पर quota charge करता है और reserved capacity को provisioned throughput के रूप में खरीदा जाता है। Vertex पर, 429 error का अक्सर अर्थ यह होता है कि आपका single-region endpoint primary model और small fast model दोनों को serve नहीं करता है, यही कारण है कि CLOUD_ML_REGION=global को documented starting point माना गया है। Google का quotas page quota बढ़ाने के अनुरोध को कवर करता है।

विफलता के प्रकार और उनसे संबंधित संदेश

Could not load the default credentials, Vertex पर। Application Default Credentials अनुपलब्ध हैं या उनकी समय-सीमा समाप्त हो गई है। gcloud auth application-default login चलाएं, या GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS को किसी service account key फ़ाइल पर पॉइंट करें।

Vertex पर मॉडल का नाम दर्शाने वाली 404 त्रुटि। वह मॉडल उस प्रोजेक्ट के लिए Model Garden में सक्षम नहीं है, या वह उस स्थान पर उपलब्ध नहीं है जिसे आपने सेट किया है। कुछ मॉडल केवल global endpoint पर या eu जैसे multi-region स्थान पर ही उपलब्ध होते हैं, किसी विशिष्ट क्षेत्र में नहीं।

on-demand throughput isn't supported, Bedrock पर। आपने एक ऐसे मॉडल के लिए bare foundation model ID का उपयोग किया है जो केवल inference profile के माध्यम से ही उपलब्ध है। इसके बजाय inference profile ID का उपयोग करें।

AWS default-chain credential resolve timed out। AWS credential chain का कोई चरण रुक गया है, अक्सर ऐसा credential_process helper के कारण होता है जो ऐसे इनपुट की प्रतीक्षा कर रहा है जिसे वह कभी प्राप्त नहीं कर सकता। चेन का प्रत्येक रिज़ॉल्यूशन 60 सेकंड के बाद टाइम आउट हो जाता है। यदि आपकी चेन को वास्तव में अधिक समय की आवश्यकता है, उदाहरण के लिए किसी wrapper के पीछे MFA (multi-factor authentication) के साथ browser SSO flow, तो CLAUDE_CODE_AWS_CHAIN_RESOLVE_TIMEOUT_MS के साथ मिलीसेकंड में सीमा बढ़ाएं।

Bedrock streaming response has content-type शुरू करने में त्रुटि। Claude Code और Bedrock के बीच कुछ ऐसा है जो स्ट्रीम को फिर से लिख (rewrite) रहा है। Bedrock, application/vnd.amazon.eventstream content type के साथ binary event-stream प्रारूप में स्ट्रीम करता है, इसलिए जो gateway इसे server-sent events के रूप में फिर से भेजता है, वह ऐसा body लौटाता है जिसे Claude Code डिकोड नहीं कर सकता। gateway को ठीक करें ताकि वह response body और उसके Content-Type हेडर को बिना किसी बदलाव के आगे भेज सके।

AWS SSO के दौरान ब्राउज़र टैब का लूप में खुलना। कोई कॉर्पोरेट VPN या TLS-inspecting proxy साइन-इन में बाधा डाल रहा है, Claude Code इस टूटे हुए कनेक्शन को authentication विफलता के रूप में पढ़ता है, awsAuthRefresh कमांड को फिर से चलाता है, और यह प्रक्रिया बार-बार दोहराई जाती है। अपनी सेटिंग्स फ़ाइल से awsAuthRefresh को हटा दें और Claude Code शुरू करने से पहले aws sso login को मैन्युअल रूप से चलाएं।

Routing का चयन

जब आपको लॉन्च के दिन ही नए मॉडल्स और पूर्ण फीचर सेट चाहिए हों, तो Anthropic direct का चयन करें। जब आप बिना सीट खरीदे प्रति-टोकन बिलिंग चाहते हों, तो API key का चयन करें। जब आपकी आवश्यकता यह हो कि inference आपके द्वारा नियंत्रित क्लाउड अकाउंट के भीतर हो, तो Bedrock या Vertex का चयन करें; इसके बदले में आपको धीमा मॉडल पाइपलाइन और सीमित फीचर लिस्ट स्वीकार करनी होगी। बुकमार्क करने योग्य सेटअप पेज Anthropic के अपने Amazon Bedrock और Google Vertex AI के पेज हैं, साथ ही AWS की क्षेत्र-वार मॉडल्स की सूची भी है।

इन तीनों में से कोई भी यह नहीं बदलता कि agent स्वयं कहाँ निष्पादित (execute) होता है। Claude Code एक स्थानीय प्रक्रिया है जो आपकी फाइलों को पढ़ती है और आपके commands चलाती है, चाहे कोई भी endpoint उसे उत्तर दे। यही कारण है कि जो टीमें इसे लैपटॉप के अलावा कहीं और चलाना चाहती हैं, वे coding agent को VPS पर रखती हैं और वहीं इन्हीं variables को export करती हैं।

FAQ

क्या मेरा Claude subscription Bedrock या Vertex पर Claude Code के लिए भुगतान करता है?

नहीं। Pro, Max, Team या Enterprise सीट और third-party endpoint अलग-अलग खरीदारी हैं, और कोई भी दूसरे को कवर नहीं करता है। CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1 या CLAUDE_CODE_USE_VERTEX=1 सेट होने पर, हर token का हिसाब AWS या Google Cloud द्वारा उनकी दरों पर किया जाता है और यह उसी क्लाउड बिल में जुड़ता है, जबकि सीट उन सेवाओं के लिए मासिक शुल्क लेती रहती है जिन्हें वह कवर करती है। खर्च की ट्रैकिंग AWS Cost Explorer या Google Cloud Billing पर चली जाती है, क्योंकि Anthropic analytics dashboard किसी भी प्रदाता पर उपलब्ध नहीं है।

Amazon Bedrock पर Claude Code मेरे requests किस region में भेजता है?

उस region में जिसे उसने resolve किया है, जिसे /status आपको दिखाएगा। Claude Code पहले AWS_REGION, फिर AWS_DEFAULT_REGION, और फिर आपके सक्रिय AWS profile पर region की जाँच करता है, और जब इनमें से कोई भी सेट नहीं होता है तो us-east-1 पर वापस आ जाता है। इसके इन-बिल्ट डिफ़ॉल्ट मॉडल फिर cross-region inference profiles पर resolve होते हैं जिनका prefix उस region का अनुसरण करता है, जैसे us. या eu., और एक cross-region profile उसी भूगोल के भीतर किसी अन्य region से request को पूरा कर सकता है। जब एक विशिष्ट region की सख्त आवश्यकता हो, तो अपने द्वारा नियंत्रित application inference profile का उपयोग करें और ANTHROPIC_MODEL को उसके ARN पर सेट करें।

मेरे Bedrock या Vertex account में सबसे नया Claude मॉडल क्यों नहीं दिख रहा है?

क्योंकि प्रत्येक क्लाउड प्रदाता अपने स्वयं के शेड्यूल पर मॉडल सक्षम करता है, और आपके account को उसके ऊपर access दिया जाना आवश्यक है। Vertex पर आप Model Garden में access का अनुरोध करते हैं और अनुमोदन में 24 से 48 घंटे लग सकते हैं। तब तक, sonnet और opus जैसे aliases उस प्रदाता के लिए Claude Code के इन-बिल्ट डिफ़ॉल्ट पर resolve होते हैं, और जब वह डिफ़ॉल्ट आपके account में उपलब्ध नहीं होता है, तो Claude Code सत्र के लिए किसी पुराने या निचले स्तर के मॉडल पर वापस आ जाता है और एक सूचना दिखाता है। ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL और उसके समकक्षों को उन IDs पर पिन करें जिन्हें आपने सक्षम होने के लिए पुष्टि की है।

क्या Amazon Bedrock पर Claude Code में web search उपलब्ध है?

नहीं। WebSearch टूल Bedrock पर उपलब्ध नहीं है, इसलिए Claude वहाँ रूट किए गए सत्र से खोज नहीं चला सकता है। जब आप URL प्रदान करते हैं तो यह WebFetch के साथ किसी विशिष्ट पृष्ठ को पढ़ सकता है। Google Vertex AI पर web search काम करता है, Claude 4 generation मॉडल और बाद के संस्करणों के लिए, जो उन कुछ क्षमता अंतरों में से एक है जो Vertex के पक्ष में काम करते हैं।

क्या Bedrock या Vertex पर Claude Code चलाने के लिए मुझे Anthropic account की आवश्यकता है?

नहीं। प्रमाणीकरण (authentication) आपका AWS या Google Cloud credential है, यही कारण है कि /logout दोनों प्रदाताओं पर उपलब्ध नहीं है। Anthropic के साथ एक कनेक्शन बना रहता है, चाहे आप किसी भी प्रदाता का उपयोग करें: URL लाने से पहले, WebFetch टूल सुरक्षा ब्लॉकलिस्ट के विरुद्ध जाँच करने के लिए hostname, और केवल hostname, को api.anthropic.com पर भेजता है। इसे बंद करने के लिए अपनी settings फ़ाइल में skipWebFetchPreflight सेट करें, और यदि आप अभी भी यह सीमित करना चाहते हैं कि Claude किन domains तक पहुँच सकता है, तो इसे WebFetch अनुमति नियमों के साथ जोड़ें।