Hoy, estamos emocionados de anunciar la disponibilidad de Claude Haiku 5.5 en Amazon Bedrock y Claude Platform on AWS. Según Anthropic, Claude Haiku 5.5 es el modelo más rápido y eficiente de la familia Claude 5.5, diseñado para subagentes y trabajo de alto volumen y sensible a los costos. También cuesta alrededor del 75 por ciento menos que Claude Haiku 4.5 para la mayoría de las tareas.
Amazon Bedrock le ofrece las capacidades de Haiku 5.5 mientras mantiene sus datos dentro de la infraestructura de AWS con residencia de datos regional. Funciona con los controles de AWS que su equipo ya utiliza, incluidos AWS Identity and Access Management (IAM) para el acceso, AWS CloudTrail para auditoría, Amazon CloudWatch para monitoreo y Amazon Bedrock Guardrails. El uso aparece en su factura de AWS.
Claude Platform on AWS le brinda acceso directo a la experiencia y las capacidades de la plataforma nativa de Anthropic a través de la AWS Management Console. Cree, pruebe e implemente con las mismas API, funciones y experiencia de consola que obtendría al trabajar directamente con Anthropic, unificado con la facturación y autenticación de AWS.
Esta publicación cubre las mejoras de Claude Haiku 5.5, una guía práctica sobre cuándo elegir Haiku 5.5 y cómo comenzar en Amazon Bedrock.
Qué hace diferente a Claude Haiku 5.5
Claude Haiku 5.5 es el modelo Haiku más capaz de Anthropic, en programación, uso de herramientas, uso de computadora y tareas agénticas. También es el primer modelo Haiku con controles de esfuerzo, por lo que puede ajustar el costo frente a la inteligencia para cada tarea en lugar de elegir una única configuración para toda una carga de trabajo.
Las mejoras destacan en el trabajo rápido y repetible a gran escala. Para tareas de programación, actúa como un subagente que enruta solicitudes, revisa código y clasifica documentos largos. Para el trabajo de conocimiento, Haiku 5.5 extrae información clave de documentos pequeños y medianos, realiza escaneos iniciales y responde preguntas rápidas sobre una base de conocimiento. Para aplicaciones interactivas, responde lo suficientemente rápido para que conversaciones simples tengan respuestas rápidas y útiles. También maneja tareas tradicionales de procesamiento de lenguaje natural (NLP), como clasificación, resumen y generación de texto, con el volumen y el costo que requieren las funciones de producción.
Haiku 5.5 maneja programación agéntica y uso de herramientas de varios pasos, y admite imágenes de alta resolución. Haiku 5.5 puede usarse como un potente subagente de uso de computadora para tareas repetitivas de navegador y escritorio, a un costo que se mantiene a gran escala. En flujos de trabajo de desarrollo, es adecuado para iterar rápidamente en cambios de UI y UX y para cambios pequeños y específicos de la base de código en varios archivos.
Combinando Claude Haiku 5.5 con Opus 5.5
Haiku 5.5 se combina con el recién anunciado Claude Opus 5.5. Juntos, forman un equipo sólido: Opus 5.5 planifica y toma las decisiones de criterio, y Haiku 5.5 ejecuta tareas bien definidas de manera rápida y a escala. Usted obtiene razonamiento cuidadoso donde importa, y menor costo y latencia en todo lo demás.
- Claude Opus 5.5 planifica el trabajo y toma las decisiones de criterio. Descompone problemas complejos, decide el enfoque y asume el razonamiento más difícil, como la depuración de lanzamientos, la revisión de seguridad de pull requests grandes y análisis largos que terminan en un informe terminado.
- Claude Haiku 5.5 asume la capa rápida de los subagentes. Maneja tareas rápidas y de alto volumen, como enrutar solicitudes, clasificar y resumir, reescribir documentos largos y aplicar cambios pequeños y específicos en muchos archivos. Como subagente de revisión, puede verificar rápidamente el orden de las operaciones y la dirección general, de modo que Opus 5.5 pueda gastar sus tokens en el razonamiento más difícil. Debido a que es rápido y eficiente en costos, puede ejecutar muchos subagentes Haiku en paralelo.
Comenzando con Claude Haiku 5.5 en Amazon Bedrock
Para probar Haiku 5.5, abra la consola de Amazon Bedrock, elija Test, luego Playground, y seleccione Haiku 5.5 como el modelo. Desde allí, puede ejecutar un prompt directamente contra él.
Figura 1: Selección de un modelo Anthropic Claude en el Playground de la consola de Amazon Bedrock
De manera programática, puede llamar al modelo con la Anthropic Messages API contra bedrock-runtime a través del SDK de Anthropic. También puedes usar las APIs Invoke y Converse en bedrock-runtime a través de la AWS Command Line Interface (AWS CLI) y el AWS SDK.
Requisitos previos
Debes cumplir los siguientes requisitos previos:
- Cuenta de AWS activa con acceso a Amazon Bedrock.
- AWS Command Line Interface (AWS CLI) instalada y configurada.
- Python 3.10+.
- Boto3 instalado:
pip install boto3. - SDK de Anthropic instalado:
pip install anthropic. - El Amazon Bedrock Token Generator para la autenticación de Amazon Bedrock instalado:
pip install aws_bedrock_token_generator. - Permisos de AWS Identity and Access Management (IAM):
bedrock:InvokeModel,bedrock:InvokeModelWithResponseStream.
Aquí hay un ejemplo rápido usando el AWS SDK for Python (Boto3) con la API InvokeModel:
import boto3
import json
# Create a Bedrock Runtime client
bedrock_runtime = boto3.client(
service_name="bedrock-runtime",
region_name="us-east-1"
)
# Invoke Claude Haiku 5.5
response = bedrock_runtime.invoke_model(
modelId="global.anthropic.claude-haiku-5-5",
contentType="application/json",
accept="application/json",
body=json.dumps({
"anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
"max_tokens": 4096,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Can you explain the features of Amazon Bedrock?"
}
]
})
)
result = json.loads(response["body"].read())
# Haiku 5.5 may return a thinking block before the text block,
# so select the text block rather than a fixed index.
print(next(b["text"] for b in result["content"] if b["type"] == "text"))También puedes usar la Amazon Bedrock Converse API para una experiencia unificada multimodelo:
import boto3
# Create a Bedrock Runtime client
bedrock_runtime = boto3.client(
service_name="bedrock-runtime",
region_name="us-east-1"
)
# Invoke Claude Haiku 5.5
response = bedrock_runtime.converse(
modelId="global.anthropic.claude-haiku-5-5",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"text": "Can you explain the features of Amazon Bedrock?"
}
]
}
],
inferenceConfig={
"maxTokens": 4096
}
)
if 'output' in response:
blocks = response['output']['message']['content']
print('\n'.join(b.get('text', '') for b in blocks if 'text' in b))También puedes usar la Anthropic Messages API a través del paquete de SDK anthropic para una experiencia más ágil:
from anthropic import Anthropic
from aws_bedrock_token_generator import provide_token
token = provide_token(region="us-east-1")
client = Anthropic(
base_url="https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com/anthropic",
api_key=token,
)
# Invoke Claude Haiku 5.5
response = client.messages.create(
model="global.anthropic.claude-haiku-5-5",
max_tokens=1024,
messages=[{"role": "user", "content": "Can you explain the features of Amazon Bedrock?"}],
)
print(response)Puedes explorar el cuaderno de introducción (Getting Started notebook) para ver más ejemplos. Puedes monitorear el uso, el rendimiento y los costos a través de Amazon CloudWatch y AWS Cost Explorer para escalar tus aplicaciones a medida que crece la demanda.
Disponibilidad
Claude Haiku 5.5 está disponible hoy en Amazon Bedrock a través de los perfiles de inferencia US Geo CRIS (us.), EU Geo CRIS (eu.), AU Geo CRIS (au.), JP Geo CRIS (jp.) y Global CRIS (global.) en bedrock-runtime. En AWS GovCloud (US), está disponible tanto en el punto de conexión bedrock-runtime como en bedrock-mantle .
Consulta la documentación de Amazon Bedrock para ver la lista completa de las regiones de AWS admitidas. Para obtener información sobre precios, consulta los precios de Amazon Bedrock. También está disponible a través de Claude Platform on AWS en Norteamérica
Prueba Claude Haiku 5.5 en la consola de Amazon Bedrock, en Claude Platform on AWS, o explora los cuadernos de introducción (Getting Started notebooks) en GitHub.