วิธีรัน Claude Code บน Amazon Bedrock และ Google Vertex AI

สิ่งที่เปลี่ยนไปเมื่อ Claude Code ทำงานบนบัญชีคลาวด์ของคุณเอง

คุณสามารถรัน Claude Code บน Amazon Bedrock หรือ Google Vertex AI ได้ โดยการสลับใช้งานทำได้เพียงแค่ตั้งค่า environment variable เพิ่มเติม 2-3 รายการ และใช้ cloud credentials ที่ทีมของคุณมีอยู่แล้ว ทุกอย่างที่ทำงานในเครื่องจะยังคงเหมือนเดิม ไม่ว่าจะเป็น CLI, subagents, hooks, skills, MCP servers และไฟล์ CLAUDE.md ของคุณ สิ่งเดียวที่เปลี่ยนไปคือการเรียกใช้โมเดล ซึ่งจะส่งผลต่อ 4 ประเด็นหลัก ได้แก่ เครือข่ายที่คำขอวิ่งผ่าน, บัญชีผู้รับผิดชอบค่าใช้จ่าย, โมเดล Claude ที่คุณได้รับอนุญาตให้เรียกใช้งาน และฟีเจอร์ฝั่งเซิร์ฟเวอร์ที่รองรับ

คำถามมักไม่ใช่ว่ามันทำงานได้หรือไม่ เพราะมันทำงานได้แน่นอน แต่คำถามคือคุณให้ความสำคัญกับประเด็นใดมากที่สุดใน 4 ข้อนี้

เส้นทางการเชื่อมต่อทั้งสามรูปแบบและค่าใช้จ่ายของแต่ละวิธี

การเชื่อมต่อตรงกับ Anthropic ผ่านการสมัครสมาชิก (Subscription): คุณลงชื่อเข้าใช้ด้วยบัญชี claude.ai ในแผน Pro, Max, Team หรือ Enterprise คำขอจะถูกส่งไปยัง API ของ Anthropic คุณชำระค่าบริการเป็นรายที่นั่ง (per seat) และการใช้งานจะถูกจำกัดตามโควตาของแผนที่เลือกแทนการคิดเงินตามจำนวน token นี่เป็นเส้นทางเดียวที่สามารถเข้าถึงฟีเจอร์ที่สร้างขึ้นบนบัญชีนั้นได้ เช่น Claude Code บนเว็บ, แอปมือถือ, เวอร์ชัน Desktop และ Remote Control สำหรับทีมงาน แผน Claude Enterprise จะเพิ่มฟีเจอร์การลงชื่อเข้าใช้แบบ Single Sign-On และการตั้งค่าจัดการนโยบายการใช้งานเพิ่มเติมเข้ามา

การเชื่อมต่อตรงกับ Anthropic ผ่าน API key: คุณสร้างคีย์ใน Anthropic Console และชำระค่าบริการตามจำนวน token ที่ใช้จริง โดยใช้โครงสร้างพื้นฐานและภูมิภาคเดียวกันกับการสมัครสมาชิก แต่ไม่มีการคิดค่าบริการรายที่นั่ง และข้อมูลการใช้งานจะปรากฏในแดชบอร์ดของ Anthropic เอง ความคุ้มค่าระหว่างสองวิธีนี้ขึ้นอยู่กับจำนวนชั่วโมงที่เอเจนต์ทำงานจริงต่อวัน ซึ่งเป็นหัวข้อหลักของ การเปรียบเทียบต้นทุนระหว่าง API กับการสมัครสมาชิก และ ค่าใช้จ่ายของ Claude Code ในการใช้งานจริง

การเชื่อมต่อผ่าน Third-party endpoint บน Bedrock หรือ Vertex: คุณใช้บัญชี AWS หรือ Google Cloud ของคุณเองในการเรียกใช้งานโมเดล โดย Anthropic จะไม่อยู่ในเส้นทางการส่งคำขอในขณะประมวลผล (inference) ค่าใช้จ่ายของ token จะถูกรวมอยู่ในบิลที่คุณได้รับตามปกติ ภายใต้นโยบาย IAM (Identity and Access Management) และบันทึกการตรวจสอบ (audit logs) ที่คุณใช้งานอยู่แล้ว นอกจากนี้ยังมีตัวเลือก Third-party อื่นอีกสองรายการคือ Microsoft Foundry และ Claude Platform บน AWS ซึ่งมีรูปแบบการทำงานเดียวกัน คือใช้ตัวแปรสภาพแวดล้อม (environment variable) เพียงตัวเดียวในการเลือกผู้ให้บริการ และชำระค่าใช้จ่ายผ่านบัญชีคลาวด์นั้นๆ

หมายเหตุเรื่องชื่อเรียก ณ เดือนสิงหาคม 2026: Google ได้เปลี่ยนชื่อ Vertex AI เป็น Google Cloud's Agent Platform แล้ว เอกสารของ Anthropic ใช้ชื่อใหม่นี้ แต่หน้าจอเข้าสู่ระบบของ Claude Code ยังคงแสดงชื่อ Google Vertex AI และตัวแปรสภาพแวดล้อมยังคงใช้ชื่อ VERTEX อยู่

Data residency คือเหตุผลที่แท้จริงที่ทีมต่างๆ เลือกใช้วิธีนี้

บน Bedrock คำขอจะถูกส่งไปยัง endpoint ของ Bedrock ใน AWS region ที่คุณเลือก ซึ่งอยู่ภายในบัญชีของคุณเอง ข้อมูลที่จัดเก็บ (data at rest) จะถูกเข้ารหัสด้วย AES-256 โดยใช้คีย์ที่จัดการโดย AWS และคุณสามารถระบุคีย์ของคุณเองผ่าน AWS KMS (key management service) ได้ สำหรับบน Vertex จะมีกลไกที่เทียบเท่ากันคือการเข้ารหัสที่จัดการโดย Google และรองรับ CMEK (customer-managed encryption keys) การเข้าถึงจะถูกควบคุมโดย IAM roles ที่คุณใช้งานอยู่แล้ว และการเรียกใช้งานจะปรากฏใน CloudTrail หรือ Cloud Audit Logs เช่นเดียวกับการเรียก API อื่นๆ สำหรับทีมที่อยู่ภายใต้กฎระเบียบ นี่คือเหตุผลทั้งหมดที่จำเป็น และเป็นเหตุผลที่ฟังขึ้น

มีรายละเอียดสองประการที่ทำให้เรื่องนี้ไม่ได้เบ็ดเสร็จเด็ดขาดอย่างที่การตลาดกล่าวอ้าง

Cross-region inference profile ไม่ใช่การจำกัดอยู่แค่ region เดียว บน Bedrock ตัว Claude Code จะแปลงโมเดลเริ่มต้นที่ติดตั้งมาให้เป็น ID ของ cross-region inference profile และ prefix ที่มันเลือกใช้จะขึ้นอยู่กับ region ที่มันแปลงได้ ได้แก่ us. ใน region us-*, eu. ใน region eu-*, apac. ใน region ap-* และ us-gov. ใน GovCloud เนื่องจาก cross-region profile สามารถให้บริการคำขอจาก region อื่นภายในภูมิภาคเดียวกันได้ ดังนั้นการรับประกันที่คุณได้รับจึงเป็นระดับภูมิภาค ไม่ใช่ระดับเมือง หากข้อกำหนดของคุณระบุเจาะจงที่ region เดียว ให้กำหนดเส้นทางผ่าน application inference profile ที่คุณควบคุมเอง และตั้งค่า ANTHROPIC_MODEL ให้เป็น ARN ของ profile นั้น

Traffic บางส่วนยังคงถูกส่งไปยัง Anthropic แต่ไม่มีส่วนใดที่เป็นโค้ดของคุณ ระบบ telemetry, การรายงานข้อผิดพลาด และคำสั่ง /feedback จะถูกปิดไว้เป็นค่าเริ่มต้นทั้งบน Bedrock และ Vertex และ /feedback จะเขียนไฟล์ archive ไว้ที่ ~/.claude/feedback-bundles/ บนเครื่องของคุณเองแทนการอัปโหลดข้อมูลใดๆ อย่างไรก็ตาม มีข้อยกเว้นสองประการที่เกิดขึ้นกับทุกผู้ให้บริการ ก่อนที่จะดึงข้อมูลจาก URL เครื่องมือ WebFetch จะส่งเฉพาะชื่อโฮสต์ (hostname) ไปยัง api.anthropic.com เพื่อตรวจสอบกับรายการบล็อกด้านความปลอดภัย นอกจากนี้ยังมีแบบสอบถามคุณภาพของเซสชันปรากฏขึ้นด้วย คุณสามารถปิดการทำงานส่วนแรกได้ด้วย skipWebFetchPreflight ในไฟล์การตั้งค่าของคุณ และปิดส่วนที่สองด้วย CLAUDE_CODE_DISABLE_FEEDBACK_SURVEY=1 หรือปิด traffic ที่ไม่จำเป็นทั้งหมดได้ในคราวเดียวด้วย CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC

ในส่วนของการฝึกสอนโมเดล: ภายใต้เงื่อนไขเชิงพาณิชย์ Anthropic จะไม่นำโค้ดหรือ prompt ที่ส่งผ่าน Claude Code ไปใช้ฝึกสอนโมเดล และการใช้งานผ่านแพลตฟอร์มของบุคคลที่สามถือเป็นเชิงพาณิชย์ ส่วน Development Partner Program ซึ่งเป็นตัวเลือกเสริมที่อนุญาตให้มีการฝึกสอนโมเดลนั้น ไม่ได้เปิดให้ผู้ใช้ Bedrock หรือ Vertex ใช้งานแต่อย่างใด สำหรับนโยบายการไม่เก็บรักษาข้อมูล (zero data retention) บน endpoint เหล่านี้ ขึ้นอยู่กับข้อตกลงของคุณกับ AWS หรือ Google โดยตรง

การตั้งค่า Claude Code ให้ใช้งาน Amazon Bedrock

มีสองสิ่งที่ต้องทำต่อหนึ่งบัญชี AWS ก่อนที่การตั้งค่าฝั่งไคลเอนต์จะมีผล ให้เปิดคอนโซล Amazon Bedrock เลือกโมเดลของ Anthropic จากแคตตาล็อกโมเดล แล้วส่งแบบฟอร์มกรณีการใช้งาน (use case form): ระบบจะให้สิทธิ์เข้าถึงทันทีหลังจากส่งแบบฟอร์ม จากนั้นให้แนบ IAM policy ที่อนุญาตให้ Claude Code เรียกใช้งานได้

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

ListInferenceProfiles คือสิ่งที่ทำให้ Claude Code ตรวจสอบได้ในขณะเริ่มต้นว่าบัญชีของคุณสามารถเรียกใช้โมเดลใดได้จริง ส่วน GetInferenceProfile ช่วยให้มันแปลง ARN ของ application inference profile กลับไปเป็น foundation model ที่อยู่เบื้องหลัง เพื่อให้เลือกรูปแบบคำขอ (request shape) ได้ถูกต้อง หากไม่มีตัวนี้ คำขอก็ยังคงสำเร็จเนื่องจาก Claude Code จะลองส่งใหม่หนึ่งครั้งด้วยรูปแบบอื่น อาการที่พบคือจะมี round trip เพิ่มขึ้นหนึ่งครั้งต่อโมเดลใหม่ ไม่ใช่ข้อผิดพลาด

วิธีที่เร็วที่สุดสำหรับไคลเอนต์คือการใช้ตัวช่วยตั้งค่า (wizard) ให้รัน claude เลือก 3rd-party platform แล้วเลือก Amazon Bedrock หรือพิมพ์ /setup-bedrock ในเซสชันที่ล็อกอินอยู่แล้ว ระบบจะอ่านโปรไฟล์ในไดเรกทอรี ~/.aws ของคุณ ตรวจสอบว่าโมเดลใดที่คุณเรียกใช้ได้ และเขียนผลลัพธ์ลงในบล็อก env ของไฟล์ ~/.claude/settings.json ดังนั้นจึงไม่มีส่วนใดขึ้นอยู่กับ shell profile ของคุณ

สำหรับการติดตั้งแบบสคริปต์ ให้ตั้งค่าตัวแปรด้วยตนเอง

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

ข้อมูลรับรอง (credentials) มาจากมาตรฐาน AWS SDK credential chain ดังนั้นสิ่งที่ใช้งานได้กับ aws CLI อยู่แล้วก็จะใช้งานได้ที่นี่เช่นกัน ไม่ว่าจะเป็น aws configure, SSO profile, assumed role หรือ 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 เป็นตัวเลือกที่ง่ายที่สุดและเป็นสิ่งที่ต้องจัดการอย่างระมัดระวัง เพราะเป็นความลับที่มีอายุการใช้งานยาวนานซึ่งอยู่ในตัวแปรสภาพแวดล้อม (environment variable) บนเครื่อง build ที่ใช้งานร่วมกัน ควรเลือกใช้ role ที่มีวันหมดอายุ เหตุผลเดียวกันนี้ครอบคลุมถึงข้อมูลรับรองอื่น ๆ ทั้งหมดที่เอเจนต์สามารถอ่านได้ ซึ่งเป็นหัวข้อของ การป้องกันไม่ให้ AI agent เข้าถึงความลับ

กับดักเรื่อง region. Claude Code จะตรวจสอบ region ตามลำดับดังนี้: AWS_REGION, ตามด้วย AWS_DEFAULT_REGION, ต่อด้วย region ในโปรไฟล์ AWS ที่ใช้งานอยู่ และสุดท้ายคือ us-east-1 ขั้นตอนสุดท้ายนั้นเป็นค่าเริ่มต้น ไม่ใช่ข้อผิดพลาด ดังนั้นทีมที่ไม่ได้ตั้งค่า region ไว้ที่ใดเลยและคาดหวังการกำหนดเส้นทางในยุโรป อาจส่งคำขอไปยัง region ในสหรัฐฯ โดยไม่มีการแจ้งเตือนใด ๆ ให้รัน /status ภายใน Claude Code เพื่อดู region ที่ถูกเลือกใช้และแหล่งที่มาของมัน หากต้องการยืนยันว่าบัญชีของคุณสามารถเรียกใช้งานอะไรได้บ้างใน region นั้น ให้รัน aws bedrock list-inference-profiles --region your-region

การเรียกใช้งาน Claude Code บน Google Vertex AI

เปิดใช้งาน API และเตรียมข้อมูลรับรอง (credentials) ให้พร้อม

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

ขอสิทธิ์เข้าถึงโมเดล Claude ที่คุณต้องการผ่านทาง Model Garden การอนุมัติไม่ได้เกิดขึ้นทันที โปรดเผื่อเวลาไว้ 24 ถึง 48 ชั่วโมง ให้สิทธิ์ roles/aiplatform.user ซึ่งมีสิทธิ์ aiplatform.endpoints.predict ที่จำเป็นสำหรับการเรียกใช้โมเดลและการนับจำนวนโทเค็น

จากนั้นเลือกผู้ให้บริการ (provider)

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

CLOUD_ML_REGION รับค่า global ซึ่งเป็นตำแหน่งที่ตั้งแบบ multi-region เช่น eu หรือ us หรือจะเป็นตำแหน่งแบบ single region ก็ได้ การใช้ global endpoint จะให้ความพร้อมใช้งานสูงสุด แต่คุณจะควบคุมตำแหน่งที่ประมวลผลคำขอได้น้อยที่สุด ดังนั้นหากมีข้อกำหนดเรื่องถิ่นที่อยู่ของข้อมูล (residency requirement) คุณมักจะต้องระบุตำแหน่งที่ตั้งที่เฉพาะเจาะจงแทน ความครอบคลุมของโมเดลในแต่ละรูปแบบจะแตกต่างกัน หากโมเดลที่คุณต้องการไม่มีใน global endpoint ให้กำหนดโมเดลนั้นไว้ที่ตำแหน่งที่ตั้งเฉพาะผ่านตัวแปร VERTEX_REGION_CLAUDE_* และปล่อยให้ส่วนที่เหลือเป็น global ตามเดิม โปรดตรวจสอบหน้า Vertex AI locations ปัจจุบัน แทนการเชื่อถือรายการที่อาจล้าสมัย

กับดักเรื่องโปรเจกต์ ANTHROPIC_VERTEX_PROJECT_ID เป็นแหล่งที่มาของ project ID ที่มีลำดับความสำคัญต่ำที่สุด โดย GCLOUD_PROJECT, GOOGLE_CLOUD_PROJECT และไฟล์ข้อมูลรับรองที่ระบุโดย GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS จะมีความสำคัญเหนือกว่า หากบนเครื่องของคุณมีการส่งออก (export) ค่าเหล่านี้ไว้แล้ว ค่าใช้จ่ายจะถูกเรียกเก็บไปยังโปรเจกต์อื่นนั้นโดยที่คุณไม่ทราบจากเซสชันการทำงาน

ตรวจสอบให้แน่ใจหลังจากเปลี่ยนผู้ให้บริการทุกครั้ง ให้รันคำสั่ง /status โดยบรรทัด API provider จะแสดงค่า Google Vertex AI และบรรทัด GCP project, Default region และ Model จะแสดงค่าที่ Claude Code ใช้งานจริง หากบรรทัดผู้ให้บริการหายไป แสดงว่าตัวแปรเหล่านั้นไม่ถูกส่งไปยังกระบวนการทำงาน เนื่องจากมีการ export ใน shell คนละตัวกับที่ใช้เรียก claude ให้ย้ายค่าเหล่านั้นไปไว้ในบล็อก env ของไฟล์ตั้งค่า ซึ่งเป็นวิธีที่คุณจะเก็บค่าอย่าง AWS_PROFILE ไม่ให้หลุดไปอยู่ในกระบวนการอื่นที่คุณเริ่มทำงาน

คุณได้รับโมเดลรุ่นใดและมีความล่าช้าเพียงใด

นามแฝงอย่าง sonnet และ opus ไม่ได้หมายความว่าเป็นรุ่นใหม่ล่าสุดเสมอไป บน endpoint ของผู้ให้บริการภายนอก นามแฝงเหล่านี้จะอ้างอิงไปยังค่าเริ่มต้นที่ติดตั้งมาพร้อมกับ Claude Code ของผู้ให้บริการรายนั้น ซึ่งอาจล้าหลังกว่ารุ่นที่ปล่อยออกมาปัจจุบันและอาจไม่ได้เปิดใช้งานในบัญชีของคุณเลย เมื่อค่าเริ่มต้นไม่พร้อมใช้งาน Claude Code จะเปลี่ยนไปใช้โมเดลรุ่นก่อนหน้าหรือรุ่นระดับต่ำกว่าสำหรับเซสชันนั้นและแสดงข้อความแจ้งเตือน การเปลี่ยนรุ่นนี้จะไม่ถูกบันทึกไว้ ดังนั้นในเซสชันถัดไป ระบบจะพยายามใหม่อีกครั้งและแสดงข้อความแจ้งเตือนซ้ำ

สำหรับการใช้งานในทีม ควรระบุเวอร์ชันให้ชัดเจน (pin)

# 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>'

ให้ใช้ ID จาก ภาพรวมโมเดล และจากแคตตาล็อกของผู้ให้บริการของคุณ เนื่องจากรูปแบบ ID จะแตกต่างกันไปตามผู้ให้บริการ: Bedrock ต้องการ inference profile ID หรือ ARN ในขณะที่ Vertex ต้องการชื่อโมเดลแบบปกติ อย่าคัดลอก ID จากบทความใดๆ รวมถึงบทความนี้ด้วย การระบุเวอร์ชันยังช่วยควบคุมค่าใช้จ่ายได้ เนื่องจากโมเดลหลักที่เป็นค่าเริ่มต้นมักเป็นโมเดลระดับ Opus ซึ่งมีค่าใช้จ่ายต่อ token สูงกว่า Sonnet ดังนั้นการใช้งานที่ไม่ได้ระบุเวอร์ชันจะถูกเรียกเก็บเงินในอัตราที่สูงกว่า หากต้องการกำหนดโมเดลเดียวให้เป็นค่าเริ่มต้นของเซสชัน ให้ตั้งค่า ANTHROPIC_MODEL เป็น ID เต็มของโมเดลนั้น

ความล่าช้าในการเข้าถึงโมเดลเป็นข้อแตกต่างที่ชัดเจนที่สุดในการเปรียบเทียบนี้ บน API ของ Anthropic โดยตรง โมเดลจะใช้งานได้ทันทีในวันที่เปิดตัว ส่วนบน Bedrock และ Vertex โมเดลจะใช้งานได้ก็ต่อเมื่อผู้ให้บริการคลาวด์ของคุณเปิดใช้งานในภูมิภาคของคุณและบัญชีของคุณได้รับสิทธิ์เข้าถึงแล้ว ซึ่งอย่างเร็วที่สุดคือหลังจากนั้นหลายวัน หรือบางครั้งอาจนานกว่านั้น หากงานบางอย่างจำเป็นต้องใช้โมเดลใหม่ล่าสุด ให้คงเส้นทางการเชื่อมต่อที่สามารถเข้าถึงโมเดลนั้นไว้ นี่คือเหตุผลเชิงปฏิบัติสำหรับ การกำหนดเส้นทางโมเดลที่แตกต่างกันสำหรับงานที่แตกต่างกัน

What you give up on Bedrock and Vertex

Everything local works on every provider: subagents, hooks, slash commands, skills, plugins, checkpoints, sandboxing, the managed settings file and OpenTelemetry metrics. The gaps are all server-side.

Unavailable on both endpoints: fast mode, Advisor, Channels, cross-session messaging, the analytics dashboard and server-managed settings. Also unavailable is everything that needs a claude.ai account, which includes Claude Code on the web, the mobile app, Desktop, Remote Control, routines and artifacts.

Bedrock only: the WebSearch tool does not exist there, so Claude cannot run a search from a session routed to Bedrock. It can still read a page with WebFetch when you give it a URL. On Vertex web search does work, for Claude 4 generation models and later.

Partial on both: auto mode runs only on a restricted set of newer models, and /loop needs an explicit interval because it cannot choose one for itself. Check Anthropic's feature availability page before you promise a feature to your team, because this list moves.

ค่าใช้จ่ายนี้จะไปปรากฏที่ใด

การสมัครสมาชิก (subscription) และการใช้งานผ่าน third-party endpoint เป็นการซื้อแยกส่วนกัน ทั้งสองอย่างไม่สามารถทดแทนกันได้

เรื่องนี้ควรระบุให้ชัดเจนเนื่องจากความผิดพลาดมักเกิดขึ้นโดยไม่มีการแจ้งเตือน หากคุณตั้งค่า CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1 บนเครื่องที่ล็อกอินด้วย Max seat อยู่ด้วย ทุกโทเค็นจะถูกคิดเงินโดย AWS ตามอัตราของ Bedrock โดยที่ค่าสมาชิกรายเดือนของ seat จะยังคงถูกเรียกเก็บตามปกติและไม่ครอบคลุมค่าใช้จ่ายของทราฟฟิกดังกล่าว นอกจากนี้ยังไม่มีมุมมองค่าใช้จ่ายแบบรวม: ยอดการใช้งานจะไปปรากฏใน AWS Cost Explorer หรือ Google Cloud Billing และแดชบอร์ดการวิเคราะห์ของ Anthropic จะไม่สามารถใช้งานได้บนผู้ให้บริการทั้งสองราย คำสั่ง /logout จะหายไปด้วยเนื่องจากไม่มีเซสชันของ Anthropic ให้สิ้นสุด ข้อมูลรับรอง (credential) ที่ใช้คือข้อมูลรับรองของระบบคลาวด์นั้นๆ

อัตราค่าบริการจะอยู่บนหน้าเว็บของผู้ให้บริการโดยตรงและมีการเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ ดังนั้นโปรดอ่าน ราคาของ Amazon Bedrock หรือ ราคาของ Vertex AI แทนการอ้างอิงตัวเลขจากบทความต่างๆ อย่างไรก็ตาม มีจุดหนึ่งที่ไม่เปลี่ยนแปลงในเชิงโครงสร้างคือ บน endpoint เหล่านี้คุณซื้อการประมวลผลแบบ per-token ดังนั้นเอเจนต์ที่ปล่อยให้ทำงานตลอดทั้งวันจะมีค่าใช้จ่ายตามจริง โดยไม่มีการจำกัดเพดานการใช้งานตามแผนบริการมาคอยหยุดค่าใช้จ่ายนั้นไว้

ขีดจำกัดอัตราและโควตาทำงานแตกต่างกันไปตามช่องทางการเชื่อมต่อ

สำหรับการสมัครสมาชิก ขีดจำกัดจะผูกกับบัญชีผู้ใช้และจะรีเซ็ตตามรอบเวลา หากใช้งานถึงขีดจำกัดจะต้องรอเวลา พฤติกรรมดังกล่าวได้อธิบายไว้ใน วิธีการทำงานของขีดจำกัดการใช้งาน

สำหรับ Anthropic API key ขีดจำกัดจะผูกกับองค์กร โดยระบุเป็นจำนวนคำขอและจำนวนโทเค็นต่อนาที และจะเพิ่มขึ้นตามระดับการใช้งานของคุณ

สำหรับ Bedrock และ Vertex ขีดจำกัดจะเป็นโควตาของระบบคลาวด์ ซึ่งกำหนดตามบัญชีหรือโปรเจกต์ ตามโมเดล และตามภูมิภาค โดยไม่มีความเกี่ยวข้องกับแผนการใช้งานใดๆ ของ Anthropic หากได้รับข้อผิดพลาด 429 หมายความว่าบัญชีนั้นใช้งานถึงโควตาของโมเดลดังกล่าวในภูมิภาคนั้นแล้ว วิธีแก้ไขจึงต้องทำผ่านคอนโซลของผู้ให้บริการ ได้แก่ การขอเพิ่มโควตา หรือย้ายไปใช้งานในภูมิภาคที่มีทรัพยากรเพียงพอ Bedrock จะคำนวณโควตาเทียบกับกฎ token burndown แทนการนับจำนวนคำขอแบบคงที่ และการจองความจุจะซื้อในรูปแบบของ provisioned throughput สำหรับ Vertex ข้อผิดพลาด 429 มักหมายความว่า endpoint ในภูมิภาคเดียวของคุณไม่สามารถรองรับทั้งโมเดลหลักและโมเดลขนาดเล็กที่ทำงานได้รวดเร็วพร้อมกัน ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไม CLOUD_ML_REGION=global จึงเป็นจุดเริ่มต้นที่ระบุไว้ในเอกสารประกอบ หน้า quotas ของ Google จะครอบคลุมถึงวิธีการขอเพิ่มโควตา

รูปแบบความล้มเหลวและข้อความที่คุณจะพบ

Could not load the default credentials บน Vertex: ข้อมูลประจำตัวเริ่มต้นของแอปพลิเคชัน (Application Default Credentials) หายไปหรือหมดอายุ ให้รันคำสั่ง gcloud auth application-default login หรือกำหนดค่า GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS ให้ชี้ไปยังไฟล์คีย์ของบัญชีบริการ (service account key file)

ข้อผิดพลาด 404 ที่ระบุชื่อโมเดลบน Vertex: โมเดลดังกล่าวยังไม่ได้เปิดใช้งานใน Model Garden สำหรับโปรเจกต์นั้น หรือไม่มีให้บริการในตำแหน่ง (location) ที่คุณตั้งค่าไว้ โมเดลบางตัวให้บริการเฉพาะบน endpoint ส่วนกลางหรือในตำแหน่งแบบหลายภูมิภาค (multi-region) เช่น eu เท่านั้น ไม่ได้ให้บริการในภูมิภาคที่ระบุเฉพาะเจาะจง

on-demand throughput isn't supported บน Bedrock: คุณระบุ ID ของโมเดลพื้นฐาน (foundation model) โดยตรงสำหรับโมเดลที่ให้บริการผ่าน inference profile เท่านั้น ให้ใช้ ID ของ inference profile แทน

AWS default-chain credential resolve timed out: ขั้นตอนหนึ่งในห่วงโซ่การตรวจสอบสิทธิ์ของ AWS เกิดการหยุดชะงัก โดยส่วนใหญ่มักเกิดจากตัวช่วย credential_process ที่รอการป้อนข้อมูลซึ่งไม่มีทางได้รับ การแก้ไขห่วงโซ่แต่ละครั้งจะหมดเวลาหลังจาก 60 วินาที หากห่วงโซ่ของคุณจำเป็นต้องใช้เวลามากกว่านั้น เช่น กรณีการทำ browser SSO ที่มี MFA (multi-factor authentication) อยู่เบื้องหลัง wrapper ให้เพิ่มขีดจำกัดเป็นมิลลิวินาทีด้วย CLAUDE_CODE_AWS_CHAIN_RESOLVE_TIMEOUT_MS

ข้อผิดพลาดขณะเริ่ม Bedrock streaming response has content-type: มีบางอย่างระหว่าง Claude Code และ Bedrock ทำการเขียนสตรีมข้อมูลใหม่ Bedrock จะสตรีมในรูปแบบ binary event-stream โดยมี content type เป็น application/vnd.amazon.eventstream ดังนั้นเกตเวย์ที่ส่งข้อมูลใหม่ในรูปแบบ server-sent events จะส่งเนื้อหาที่ Claude Code ไม่สามารถถอดรหัสได้กลับมา ให้แก้ไขเกตเวย์เพื่อให้ส่งเนื้อหาการตอบกลับและส่วนหัว Content-Type ผ่านไปโดยไม่มีการเปลี่ยนแปลง

แท็บเบราว์เซอร์เปิดวนซ้ำระหว่างการทำ AWS SSO: VPN ขององค์กรหรือพร็อกซีที่ตรวจสอบ TLS ขัดจังหวะการลงชื่อเข้าใช้ ทำให้ Claude Code อ่านการเชื่อมต่อที่เสียหายว่าเป็นความล้มเหลวในการตรวจสอบสิทธิ์ จึงรันคำสั่ง awsAuthRefresh ซ้ำไปเรื่อยๆ ให้ลบ awsAuthRefresh ออกจากไฟล์ตั้งค่าของคุณ และรันคำสั่ง aws sso login ด้วยตนเองก่อนเริ่มใช้งาน Claude Code

การเลือกช่องทางการเชื่อมต่อ

เลือกใช้ Anthropic โดยตรงเมื่อคุณต้องการใช้งานโมเดลใหม่ในวันเปิดตัวและต้องการฟีเจอร์ครบถ้วน เลือกใช้ API key เมื่อคุณต้องการชำระเงินตามจำนวน token ที่ใช้งานจริงโดยไม่ต้องซื้อสิทธิ์การใช้งานรายที่นั่ง เลือกใช้ Bedrock หรือ Vertex เมื่อมีข้อกำหนดว่าการประมวลผล (inference) ต้องเกิดขึ้นภายในบัญชีคลาวด์ที่คุณดูแลอยู่แล้ว โดยคุณต้องยอมรับว่าโมเดลอาจได้รับการอัปเดตช้ากว่าและมีฟีเจอร์น้อยกว่า หน้าตั้งค่าที่ควรบันทึกไว้คือหน้าของ Anthropic เองสำหรับ Amazon Bedrock และ Google Vertex AI รวมถึงรายการ โมเดลแยกตามภูมิภาค ของ AWS

ทั้งสามช่องทางไม่มีผลต่อตำแหน่งที่ตัว agent ทำงาน Claude Code เป็นกระบวนการที่ทำงานในเครื่อง (local process) ซึ่งอ่านไฟล์และรันคำสั่งของคุณ ไม่ว่า endpoint ใดจะเป็นผู้ตอบสนองก็ตาม ด้วยเหตุนี้ ทีมที่ต้องการให้มันทำงานในที่อื่นที่ไม่ใช่แล็ปท็อปจึง ติดตั้ง coding agent ไว้บน VPS และ export ตัวแปรเหล่านี้ไว้ที่นั่นแทน

FAQ

การสมัครสมาชิก Claude ของฉันครอบคลุมค่าใช้จ่ายของ Claude Code บน Bedrock หรือ Vertex หรือไม่?

ไม่ครอบคลุม การสมัครสมาชิกแบบ Pro, Max, Team หรือ Enterprise และการใช้งานผ่าน third-party endpoint เป็นการซื้อแยกส่วนกันและไม่สามารถใช้แทนกันได้ เมื่อตั้งค่า CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1 หรือ CLAUDE_CODE_USE_VERTEX=1 แล้ว ทุก token จะถูกคิดค่าบริการโดย AWS หรือ Google Cloud ตามอัตราของแต่ละผู้ให้บริการและปรากฏในใบแจ้งหนี้ของ cloud นั้นๆ ในขณะที่ค่าสมาชิกรายเดือนยังคงเรียกเก็บตามปกติสำหรับการใช้งานบนแพลตฟอร์มของ Anthropic โดยตรง การติดตามค่าใช้จ่ายจะย้ายไปอยู่ที่ AWS Cost Explorer หรือ Google Cloud Billing เนื่องจากแดชบอร์ดวิเคราะห์ข้อมูลของ Anthropic ไม่สามารถใช้งานได้บนผู้ให้บริการทั้งสองรายนี้

Claude Code ส่งคำขอของฉันไปยัง region ใดบน Amazon Bedrock?

ส่งไปยัง region ที่ระบบตรวจสอบพบ ซึ่ง /status จะแสดงให้คุณเห็น Claude Code จะตรวจสอบ AWS_REGION ตามด้วย AWS_DEFAULT_REGION และ region ใน AWS profile ที่ใช้งานอยู่ หากไม่มีการตั้งค่าใดๆ เลย ระบบจะใช้ us-east-1 เป็นค่าเริ่มต้น จากนั้นโมเดลพื้นฐานที่มาพร้อมกับเครื่องจะเชื่อมต่อไปยัง cross-region inference profile ซึ่งมี prefix ตาม region นั้นๆ เช่น us. หรือ eu. โดย cross-region profile สามารถให้บริการคำขอจาก region อื่นที่อยู่ในพื้นที่ทางภูมิศาสตร์เดียวกันได้ หากคุณมีความจำเป็นต้องระบุ region ที่แน่นอน ให้ใช้ application inference profile ที่คุณจัดการเองและตั้งค่า ANTHROPIC_MODEL ให้เป็น ARN ของ profile นั้น

เหตุใดโมเดล Claude รุ่นล่าสุดจึงไม่ปรากฏในบัญชี Bedrock หรือ Vertex ของฉัน?

เนื่องจากผู้ให้บริการ cloud แต่ละรายมีกำหนดการเปิดให้ใช้งานโมเดลของตนเอง และบัญชีของคุณจำเป็นต้องได้รับสิทธิ์เข้าถึงเพิ่มเติมด้วย สำหรับ Vertex คุณต้องขอสิทธิ์เข้าถึงใน Model Garden ซึ่งการอนุมัติอาจใช้เวลา 24 ถึง 48 ชั่วโมง จนกว่าจะได้รับสิทธิ์ alias เช่น sonnet และ opus จะเชื่อมต่อไปยังค่าเริ่มต้นของ Claude Code สำหรับผู้ให้บริการรายนั้นๆ และเมื่อค่าเริ่มต้นดังกล่าวไม่สามารถใช้งานได้ในบัญชีของคุณ Claude Code จะเปลี่ยนไปใช้โมเดลรุ่นก่อนหน้าหรือรุ่นที่มีประสิทธิภาพต่ำกว่าสำหรับ session นั้นพร้อมแสดงการแจ้งเตือน คุณควรระบุ ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL และรุ่นที่เกี่ยวข้องให้ตรงกับ ID ที่คุณยืนยันแล้วว่าได้รับสิทธิ์ใช้งาน

การค้นหาเว็บสามารถใช้งานได้ใน Claude Code บน Amazon Bedrock หรือไม่?

ไม่ได้ เครื่องมือ WebSearch ไม่สามารถใช้งานได้บน Bedrock ดังนั้น Claude จึงไม่สามารถทำการค้นหาจาก session ที่ส่งผ่านช่องทางนี้ได้ แต่ยังคงสามารถอ่านหน้าเว็บที่ระบุด้วย WebFetch ได้เมื่อคุณระบุ URL สำหรับ Google Vertex AI นั้นการค้นหาเว็บสามารถใช้งานได้สำหรับโมเดล Claude 4 ขึ้นไป ซึ่งถือเป็นหนึ่งในความแตกต่างด้านความสามารถเพียงไม่กี่อย่างที่ Vertex ได้เปรียบ

ฉันจำเป็นต้องมีบัญชี Anthropic เพื่อใช้งาน Claude Code บน Bedrock หรือ Vertex หรือไม่?

ไม่จำเป็น การยืนยันตัวตนจะใช้ credential ของ AWS หรือ Google Cloud ของคุณ ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไม /logout จึงไม่สามารถใช้งานได้บนผู้ให้บริการทั้งสองรายนี้ อย่างไรก็ตาม การเชื่อมต่อไปยัง Anthropic ยังคงมีอยู่หนึ่งส่วนไม่ว่าคุณจะใช้ผู้ให้บริการรายใดก็ตาม คือก่อนที่จะดึงข้อมูลจาก URL เครื่องมือ WebFetch จะส่ง hostname (เฉพาะ hostname เท่านั้น) ไปยัง api.anthropic.com เพื่อตรวจสอบกับรายการบล็อกด้านความปลอดภัย คุณสามารถตั้งค่า skipWebFetchPreflight ในไฟล์การตั้งค่าของคุณเพื่อปิดการทำงานนี้ และควรใช้งานร่วมกับกฎการอนุญาตของ WebFetch หากคุณยังต้องการจำกัดโดเมนที่ Claude สามารถเข้าถึงได้