Claude Platform on AWS 实战：用 AWS 账号直接跑 Anthropic 原生平台，IAM 认证 + 统一计费

事情是这样的

上周老板扔过来一句话："咱们能不能直接用 Claude 的原生平台？Bedrock 挺好，但有些功能只有原生平台才有。"

我当时想，这不就是得另外注册个 Anthropic 账号嘛？又多一套认证体系、又多一份账单。光是找财务报销就够折腾的。

结果翻了一圈发现——5 月 11 号，Anthropic 和亚马逊云科技一起发了个东西叫 Claude Platform on AWS。简单说：用你现有的 AWS 账号，直接接入 Anthropic 的原生 Claude 平台。IAM 认证、CloudTrail 审计、Marketplace 统一计费，全套打通了。

折腾了两天跑通了，记录一下。

这东西到底是什么

Claude Platform on AWS 不是 Bedrock 的一个新功能，它是 Anthropic 的原生平台。区别在哪？

Bedrock 里的 Claude：通过 Bedrock API 调用 Claude 模型，受 Bedrock 的功能框架约束。

Claude Platform on AWS：直接用 Anthropic 的原生平台，所有 Anthropic 的功能你都能用——Messages API、Managed Agents、MCP Connector、Agent Skills、Code Execution、Files API。

而且认证走 AWS IAM，账单走 AWS Marketplace，CloudTrail 自动记录所有 API 调用。对企业来说，不用额外搞一套身份管理和费用审批流程。

支持 17 个 Region，覆盖面够广。

第一步：创建 Workspace

先说结论：整个流程没我想的那么复杂，但有几个地方容易踩坑。

打开 Claude Platform 控制台
点击 "Create workspace"
填 workspace 名称
选择 Region
确认 Marketplace 订阅

坑 1：创建 workspace 的 IAM 用户/角色需要有 Marketplace 订阅权限。我第一次用的角色没有这个权限，卡了半小时才发现。

Workspace 创建好之后会拿到一个 workspace_id，后面 API 调用都要用到。

第二步：配置认证

Claude Platform on AWS 支持两种认证方式：

方式一：IAM 认证（推荐）

企业场景建议用 IAM 认证。原理是通过 SigV4 签名调用 API，跟你调其他 AWS 服务一样。

需要给 IAM 用户/角色加上对应的权限策略：

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Action": [
        "claude-platform:InvokeModel",
        "claude-platform:ListWorkspaces"
      ],
      "Resource": "arn:aws:claude-platform:us-east-1:123456789012:workspace/your-workspace-id"
    }
  ]
}

方式二：API Key 认证

如果你就想快速跑个 demo，也可以在 workspace 里生成 API Key，跟用普通 REST API 一样。

export ANTHROPIC_API_KEY="your-api-key-here"
export ANTHROPIC_WORKSPACE_ID="your-workspace-id"

坑 2：API Key 方式虽然简单，但没有细粒度权限控制。正式环境还是走 IAM。

第三步：用 Python SDK 调用

先装 SDK：

pip install anthropic

基本调用：

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    api_key="your-api-key",
)

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "用 Python 写一个快速排序"}
    ]
)

print(message.content[0].text)

如果用 IAM 认证，需要配合 AWS SDK 做 SigV4 签名：

import anthropic
import boto3

session = boto3.Session(region_name="us-east-1")

client = anthropic.AnthropicBedrock(
    aws_session=session,
)

# 指定 workspace
message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "解释一下 Python GIL 的原理"}
    ],
)

print(message.content[0].text)

跑通这一步大概用了 20 分钟。主要时间花在检查 IAM 权限上。

核心功能拆解

跑通基本调用之后，说说 Claude Platform 上那些 Bedrock 没有的功能。

1. Managed Agents

这个比较重要。Anthropic 原生的 Agent 框架，支持多步推理、工具调用、自主决策。

# 创建一个能调用工具的 Agent
agent = client.agents.create(
    name="data-analyst",
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    instructions="你是一个数据分析助手，帮用户分析数据集。",
    tools=[
        {
            "type": "code_execution"
        }
    ]
)

2. MCP Connector

Model Context Protocol 连接器——可以让 Claude 直接连接外部数据源和工具。

比如你有个内部 API，通过 MCP Server 暴露出去，Claude 就能直接调用，不用你写胶水代码。

3. Code Execution

Claude 可以在沙箱环境里直接跑代码。这对数据分析场景很实用：

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=4096,
    tools=[
        {
            "type": "code_execution"
        }
    ],
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "帮我生成 100 个随机数，画个直方图，计算均值和标准差"
        }
    ]
)

Claude 会自己写 Python 代码、执行、返回结果。不用你搭 Jupyter 环境。

4. Files API

可以上传文件让 Claude 分析。支持 PDF、图片、CSV 等格式：

# 上传文件
uploaded_file = client.files.create(
    file=open("report.pdf", "rb"),
    purpose="assistants"
)

# 在对话中引用
message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    max_tokens=2048,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "file",
                    "file_id": uploaded_file.id
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "总结这份报告的核心发现"
                }
            ]
        }
    ]
)

把 Claude Code 指向 Workspace

这个功能让我眼前一亮。如果你在用 Claude Code（Anthropic 的 AI 编程工具），可以直接指向你的 AWS workspace：

# 配置 Claude Code 使用 AWS workspace
claude config set workspace_id your-workspace-id
claude config set auth_mode aws_iam

这样 Claude Code 的所有调用都走你的 AWS 账号，统一计费、统一审计。团队里每个开发者用 Claude Code，账单都汇到同一个 AWS 账户下。

Claude Cowork 也是同理。

安全和合规

对企业来说这块比较重要：

IAM 认证：复用现有的 AWS 身份管理体系
CloudTrail 审计：每一次 API 调用都有记录，谁在什么时候调了什么模型、输入输出是什么
Marketplace 计费：不用单独走采购流程，AWS 账单统一结算
数据驻留：17 个 Region 可选，满足不同地区的数据合规要求

踩的几个坑

Marketplace 订阅：创建 workspace 前必须先完成 Marketplace 订阅，否则创建会失败。错误信息不太明显，排查了一会儿。
Region 选择：不是所有 Region 都支持所有模型。建议先看文档确认你要用的模型在哪些 Region 可用。
权限最小化：别图省事给 * 权限。Claude Platform 的 IAM Action 列表不长，老老实实按需配置。
API Key 轮换：如果用 API Key 方式，记得设置定期轮换。控制台里有过期时间设置。

适用场景

什么时候该用 Claude Platform on AWS，什么时候继续用 Bedrock？

用 Claude Platform on AWS：

需要 Managed Agents、MCP Connector 这些原生功能
团队已经在用 Claude Code/Cowork，想统一管理
需要 Files API 做文档分析
想用 Code Execution 做数据处理

继续用 Bedrock：

需要在多个模型之间切换（Bedrock 支持多家模型）
已有大量基于 Bedrock API 的代码
需要 Bedrock 特有的功能（如 Guardrails、Knowledge Bases）

两者不冲突，可以并行用。

参考链接

搞完之后我的感受是：对于重度使用 Claude 全家桶的团队来说，这个方案确实省事。一套 AWS 账号管到底，不用再维护额外的认证体系和费用流程。折腾两天，值了。

posted @ 2026-05-18 09:08 亚马逊云开发者阅读(57) 评论(0) 收藏举报

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