Claude sur Google Vertex AI : Guide d'Intégration GCP

Pourquoi Claude sur Vertex AI ?

Si votre infrastructure est sur Google Cloud, Vertex AI est le chemin le plus direct vers Claude.

Setup : Étape par Étape

1. Activer Claude dans le Model Garden

1. →Accédez à la console GCP > Vertex AI > Model Garden
2. →Cherchez "Claude" dans le catalogue
3. →Cliquez Enable pour les modèles souhaités
4. →Acceptez les conditions d'utilisation Anthropic

2. Configurer un Service Account

# Créer un service account
gcloud iam service-accounts create claude-vertex \
    --display-name="Claude Vertex AI"

# Attribuer le rôle Vertex AI User
gcloud projects add-iam-policy-binding YOUR_PROJECT_ID \
    --member="serviceAccount:claude-vertex@YOUR_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
    --role="roles/aiplatform.user"

# Générer une clé (pour le développement local)
gcloud iam service-accounts keys create key.json \
    --iam-account=claude-vertex@YOUR_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

3. Installer les SDKs

pip install anthropic[vertex] google-auth

Exemples de Code

Appel Basique avec le SDK Anthropic

import anthropic

client = anthropic.AnthropicVertex(
    project_id="your-gcp-project-id",
    region="us-east5"
)

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4@20250514",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Explique les avantages de BigQuery pour l'analyse de données."}
    ]
)

print(message.content[0].text)

Avec System Prompt

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4@20250514",
    max_tokens=2048,
    system="Tu es un architecte cloud GCP expert. Recommande des solutions Google Cloud.",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "J'ai besoin d'une architecture pour un pipeline de données temps réel."}
    ]
)

Streaming

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

Authentification sur GCP (pas de clé JSON)

# Authentification automatique via Application Default Credentials
# Fonctionne sur GCE, Cloud Run, GKE, Cloud Functions
client = anthropic.AnthropicVertex(
    project_id="your-project-id",
    region="us-east5"
    # Pas besoin de credentials explicites !
)

Tarification : Vertex AI vs API Directe

Avantages tarifaires Vertex :

• →Committed Use Discounts (CUDs) : Remises pour engagement de volume
• →Facturation à la seconde : Pas de minimum
• →Crédits GCP : Utilisables pour Claude (y compris les crédits gratuits startups)
• →Batch predictions : Réduction pour le traitement en lot

Intégration BigQuery

Un cas d'usage puissant : utiliser Claude pour analyser des données BigQuery.

from google.cloud import bigquery
import anthropic

# Récupérer des données BigQuery
bq_client = bigquery.Client()
query = """
    SELECT product_name, SUM(revenue) as total_revenue, COUNT(*) as orders
    FROM `project.dataset.sales`
    WHERE date >= DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 30 DAY)
    GROUP BY product_name
    ORDER BY total_revenue DESC
    LIMIT 20
"""
results = bq_client.query(query).to_dataframe()

# Analyser avec Claude
vertex_client = anthropic.AnthropicVertex(
    project_id="your-project-id",
    region="us-east5"
)

message = vertex_client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4@20250514",
    max_tokens=2048,
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": f"""Analyse ces données de ventes des 30 derniers jours :

{results.to_markdown()}

Fournis :
1. Les 3 produits les plus performants et pourquoi
2. Les tendances notables
3. Des recommandations pour le mois prochain"""
    }]
)

print(message.content[0].text)

Architecture Enterprise sur GCP

Architecture Type

Cloud Run + Claude

# app.py - Service Cloud Run avec Claude
from flask import Flask, request, jsonify
import anthropic

app = Flask(__name__)
client = anthropic.AnthropicVertex(
    project_id="your-project-id",
    region="us-east5"
)

@app.route("/analyze", methods=["POST"])
def analyze():
    data = request.json
    
    message = client.messages.create(
        model="claude-sonnet-4@20250514",
        max_tokens=2048,
        messages=[{"role": "user", "content": data["question"]}]
    )
    
    return jsonify({
        "answer": message.content[0].text,
        "model": message.model,
        "tokens": {
            "input": message.usage.input_tokens,
            "output": message.usage.output_tokens
        }
    })

if __name__ == "__main__":
    app.run(host="0.0.0.0", port=8080)

FROM python:3.11-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY app.py .
CMD ["python", "app.py"]

# Déployer sur Cloud Run
gcloud run deploy claude-service \
    --source . \
    --region us-east5 \
    --service-account claude-vertex@YOUR_PROJECT.iam.gserviceaccount.com

Comparaison Bedrock vs Vertex AI

Régions Disponibles

Recommandation : Utilisez europe-west1 pour les applications françaises et européennes (latence minimale + conformité GDPR facilitée).

Migration depuis l'API Directe