AWS上でのClaude Haiku 5.5のご紹介

本日、私たちは Claude Haiku 5.5 の提供開始を発表できることを嬉しく思います。 Amazon Bedrock および AWS 上の Claude プラットフォーム。Anthropicによると、Claude Haiku 5.5はClaude 5.5ファミリーの中で最も高速かつ効率的なモデルであり、サブエージェントや大量の価格重視のワークロード向けに構築されている。また、ほとんどのタスクでClaude Haiku 4.5より約75%低コストである。

Amazon Bedrock では、リージョナルなデータレジデンシーによりデータを AWS インフラストラクチャ内に保持しながら、Haiku 5.5 の機能を利用できます。アクセス管理の AWS Identity and Access Management (IAM)、監査の AWS CloudTrail、モニタリングの Amazon CloudWatch、そして Amazon Bedrock Guardrails など、チームがすでに使用している AWS のコントロールと連携します。利用料金は AWS の請求書に表示されます。

AWS上のClaude Platformは、AWS Management Consoleを通じてAnthropicのネイティブプラットフォームのエクスペリエンスと機能への直接アクセスを提供します。Anthropicと直接作業する場合と同じAPI、機能、コンソールエクスペリエンスを使って構築、テスト、デプロイでき、AWSの請求と認証と統合されています。

この投稿では、Claude Haiku 5.5 の改善点、Haiku 5.5 を選択すべき状況についての実用的なガイダンス、および Amazon Bedrock での利用開始方法について説明します。

Claude Haiku 5.5 の違いとは

Claude Haiku 5.5は、コーディング、ツール利用、コンピュータ操作、エージェント型タスクのすべてにおいて、Anthropicの最も高性能なHaikuモデルです。また、effort制御を備えた初のHaikuモデルであり、ワークロード全体で1つの設定を選ぶ代わりに、タスクごとにコストと知能のバランスを調整できます。

これらの改良は、大規模かつ高速で反復的な作業において際立っています。コーディングタスクでは、サブエージェントとしてリクエストをルーティングし、コードレビューを行い、長文ドキュメントを分類します。ナレッジワークでは、Haiku 5.5 が中小規模のドキュメントから重要な情報を抽出し、初期スキャンを実行し、ナレッジベースに対する簡単な質問に回答します。インタラクティブなアプリケーションでは、シンプルな会話に対しても迅速で有用な回答を返せるほど高速に応答します。さらに、分類、要約、テキスト生成といった従来の自然言語処理(NLP)タスクも、本番機能に求められるボリュームとコストで処理します。

Haiku 5.5は、エージェント型コーディングや複数ステップのツール使用を処理し、高解像度の画像にも対応しています。Haiku 5.5は、繰り返し発生するブラウザやデスクトップのタスクに対して、大規模利用でも耐えうるコストで強力なcomputer useサブエージェントとして使用できます。開発ワークフローでは、UIやUXの変更を素早く反復することや、複数のファイルにわたる小規模で限定的なコードベースの変更に適しています。

Claude Haiku 5.5とOpus 5.5の組み合わせ

Haiku 5.5は、 recently に発表されたClaude Opus 5.5と組み合わせて使用できます。 — いや、自然に: Haiku 5.5は、最近発表されたClaude Opus 5.5と組み合わせて活用できます。両者を組み合わせると強力なチームになります。Opus 5.5が計画を立てて判断を下し、Haiku 5.5が明確に定義されたタスクを迅速かつ大規模に実行します。重要な箇所では綿密な推論を得られ、それ以外の場面では低コストと低レイテンシを実現できます。

1. Claude Opus 5.5 は作業を計画し、判断を下します。 複雑な問題を分解し、アプローチを決め、リリースのデバッグ、大きなプルリクエストのセキュリティレビュー、完成したレポートに至る長時間の分析といった、最も難しい推論に取り組みます。
2. Claude Haiku 5.5がサブエージェントの高速レイヤーを担う。 「リクエストのルーティング、分類・要約、長文ドキュメントの書き換え、多数のファイルへの小規模かつ具体的な変更の適用など、迅速で大量のタスクを処理します。レビュー用サブエージェントとして、操作の順序や大まかな方向性を素早くチェックできるため、Opus 5.5 は最も難しい推論にトークンを費やすことができます。高速かつコスト効率に優れているため、複数の Haiku サブエージェントを並行して実行できます。」

Amazon BedrockでClaude Haiku 5.5を始める

Haiku 5.5を試すには、 Amazon Bedrock コンソール、選択します テスト、その後 プレイグラウンド, Haiku 5.5 をモデルとして選択します。そこから、プロンプトを直接実行することができます。

図1：Amazon BedrockコンソールのPlaygroundでAnthropic Claudeモデルを選択する

プログラム上では、次のコードでモデルを呼び出すことができます。 Anthropic Messages API に対して bedrock-runtime Anthropic SDKを通じて。また、以下のものも使用できます。 呼び出す および コンバース APIは bedrock-runtime …を通じて AWS Command Line Interface (AWS CLI) および AWS SDK.

前提条件

以下の前提条件を満たしている必要があります:

1. Amazon Bedrockへのアクセス権を持つ有効なAWSアカウント。
2. AWS Command Line Interface(AWS CLI)がインストールおよび設定されていること。
3. Python 3.10 以降。
4. Boto3がインストール済み: pip install boto3.
5. Anthropic SDKがインストールされました: pip install anthropic.
6. インストール済みの Amazon Bedrock 認証用 Amazon Bedrock Token Generator: pip install aws_bedrock_token_generator.
7. AWS Identity and Access Management (IAM) のアクセス許可: bedrock:InvokeModel, bedrock:InvokeModelWithResponseStream.

AWS SDK for Python (Boto3) と InvokeModel API を使用した簡単な例を以下に示します:

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"))

統一されたマルチモデルのエクスペリエンスを実現するために、Amazon Bedrock Converse API を使用することもできます:

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))

anthropic SDK パッケージ経由で Anthropic Messages API を使用し、より効率的なエクスペリエンスを実現することもできます:

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)

さらなる例については、 Getting Started ノートブック をご覧ください。使用状況、パフォーマンス、コストは、 Amazon CloudWatch と AWS Cost Explorer から監視でき、需要の拡大に合わせてアプリケーションをスケールできます。

提供状況

Claude Haiku 5.5 は本日、Amazon Bedrock で、US Geo CRIS (us.)、EU Geo CRIS (eu.)、AU Geo CRIS (au.)、JP Geo CRIS (jp.) および Global CRIS (global.) の推論プロファイルを通じて以下で利用可能になりました bedrock-runtime上で、US Geo CRIS (us.)、EU Geo CRIS (eu.)、AU Geo CRIS (au.)、JP Geo CRIS (jp.) および Global CRIS (global.) の推論プロファイルを通じて Amazon Bedrock で利用可能になりました。AWS GovCloud (US) では、 bedrock-runtime と bedrock-mantle の両方のエンドポイントで利用できます。

サポートされている AWS リージョンの全リストについては、 Amazon Bedrock のドキュメント をご覧ください。料金情報については、 Amazon Bedrock の料金をご覧ください。また、北米では Claude Platform on AWS からも利用できます。

Claude Haiku 5.5 を、 Amazon Bedrock コンソールまたは Claude Platform on AWSでお試しいただくか、GitHub 上の Getting Started ノートブック をご覧ください。

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