Claude sur Amazon Bedrock : Guide d'Intégration AWS

Pourquoi Claude sur Bedrock ?

Si votre infrastructure est déjà sur AWS, Bedrock est le moyen le plus naturel d'intégrer Claude. Voici les avantages :

Setup : Étape par Étape

1. Activer l'Accès au Modèle

Dans la console AWS :

1. →Naviguez vers Amazon Bedrock > Model access
2. →Cliquez Manage model access
3. →Sélectionnez les modèles Anthropic (Claude Opus, Sonnet, Haiku)
4. →Soumettez la demande (approbation généralement instantanée)

2. Configurer IAM

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Action": [
        "bedrock:InvokeModel",
        "bedrock:InvokeModelWithResponseStream"
      ],
      "Resource": [
        "arn:aws:bedrock:us-east-1::foundation-model/anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0",
        "arn:aws:bedrock:us-east-1::foundation-model/anthropic.claude-opus-4-20250918-v1:0"
      ]
    }
  ]
}

Bonnes pratiques IAM :

• →Utilisez le principe du moindre privilège (un modèle par rôle)
• →Créez des rôles spécifiques par application
• →Ajoutez des conditions (IP source, heures d'accès)
• →Activez CloudTrail pour l'audit

3. Installer le SDK

pip install boto3 anthropic[bedrock]

Exemples de Code

Appel Basique avec boto3

import boto3
import json

# Client Bedrock Runtime
client = boto3.client(
    service_name="bedrock-runtime",
    region_name="us-east-1"
)

# Requête Claude
body = json.dumps({
    "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "Explique les avantages de l'infrastructure as code."
        }
    ]
})

response = client.invoke_model(
    modelId="anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0",
    contentType="application/json",
    accept="application/json",
    body=body
)

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

Avec le SDK Anthropic (Recommandé)

import anthropic

# Utilise automatiquement les credentials AWS
client = anthropic.AnthropicBedrock(
    aws_region="us-east-1"
)

message = client.messages.create(
    model="anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Quels sont les services AWS pour le machine learning ?"}
    ]
)

print(message.content[0].text)

Streaming

import anthropic

client = anthropic.AnthropicBedrock(aws_region="us-east-1")

with client.messages.stream(
    model="anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0",
    max_tokens=2048,
    messages=[{"role": "user", "content": "Écris un guide de migration vers les microservices."}]
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)

Tarification Bedrock vs API Directe

Options de réduction Bedrock :

• →Provisioned Throughput : Débit garanti, prix réduit pour les gros volumes
• →Batch Inference : Traitement en lot avec réduction de 50%
• →Cross-Region Inference : Optimisation automatique de la région

Guardrails Bedrock

Les guardrails Bedrock ajoutent une couche de sécurité configurable autour de Claude.

# Appel avec guardrails
response = client.invoke_model(
    modelId="anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0",
    contentType="application/json",
    accept="application/json",
    body=body,
    guardrailIdentifier="my-guardrail-id",
    guardrailVersion="1"
)

Architecture Enterprise

Architecture Type

Lambda + Claude

import json
import boto3

bedrock = boto3.client("bedrock-runtime")

def lambda_handler(event, context):
    """Lambda function appelant Claude via Bedrock."""
    user_question = event.get("question", "")
    
    body = json.dumps({
        "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
        "max_tokens": 1024,
        "messages": [{"role": "user", "content": user_question}]
    })
    
    response = bedrock.invoke_model(
        modelId="anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0",
        body=body
    )
    
    result = json.loads(response["body"].read())
    
    return {
        "statusCode": 200,
        "body": json.dumps({
            "answer": result["content"][0]["text"],
            "tokens_used": result["usage"]
        })
    }

Monitoring avec CloudWatch

import boto3

cloudwatch = boto3.client("cloudwatch")

# Créer une alarme sur le nombre d'invocations
cloudwatch.put_metric_alarm(
    AlarmName="bedrock-claude-high-usage",
    MetricName="Invocations",
    Namespace="AWS/Bedrock",
    Statistic="Sum",
    Period=3600,
    Threshold=10000,
    ComparisonOperator="GreaterThanThreshold",
    EvaluationPeriods=1,
    AlarmActions=["arn:aws:sns:us-east-1:123456:alerts"],
    Dimensions=[{
        "Name": "ModelId",
        "Value": "anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0"
    }]
)

Métriques Disponibles

Migration depuis l'API Directe

Si vous utilisez déjà l'API directe Anthropic, la migration vers Bedrock est simple :

# Avant (API directe)
# client = anthropic.Anthropic(api_key="sk-ant-...")
# model = "claude-sonnet-4-20250514"

# Après (Bedrock)
client = anthropic.AnthropicBedrock(aws_region="us-east-1")
model = "anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0"

# Le reste du code est identique
message = client.messages.create(
    model=model,
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}]
)