Claude Opus 5.5 现已在 AWS Bedrock 可用

今天，我们兴奋地宣布 Claude Opus 5.5 已在 Amazon Bedrock 和 AWS 上的 Claude Platform 可用，这是 Claude 5.5 模型家族的首款模型。Claude Opus 5.5 是 Anthropic 最强大的 Opus 模型，适用于 Agent 编程、知识工作和长时间运行的任务。

本文介绍 Claude Opus 5.5 的改进、实用指南，以及如何在 Amazon Bedrock 上开始使用该模型进行构建。

Claude Opus 5.5 的差异化之处

根据 Anthropic 的说法，Claude Opus 5.5 相比 Claude Opus 5 用更少的 token 完成了更多工作，新的定价策略将这些收益直接传递给客户。每 token 单价更低，缓存读取成本也便宜得多，再加上效率提升，最终实现每个任务平均成本低于 Claude Opus 5，因此团队可以在更大规模上运行更具雄心的 Agent 工作。

Claude Opus 5.5 经过训练能够更清晰地沟通。在工作过程中，它会主动呈现它做了什么、发现了什么、以及需要什么，让长时间运行的任务更容易追踪。Adaptive thinking 始终开启，Opus 5.5 会自行决定每个任务需要多少推理。你可以用 effort 作为控制手段，而不必手动设定 thinking budget。

Claude Opus 5.5 是首款内置安全分类器的 Opus 模型，类似于 Claude Fable 5.1，涵盖生物安全、网络安全和 AI 开发领域。与之前的 Opus 版本相比，请求被拒绝的频率会更高。

Claude Opus 5.5 的能力非常适合一致性要求高和深度重要的行业。在软件开发中，Opus 5.5 在更长时间的会话中表现优于 Opus 5，沟通清晰且可解释性强，使其更易于使用、审查和信任。在知识工作方面，在处理和创建长文档及报告时，相比 Opus 5 需要更少的修正。

在 Amazon Bedrock 上开始使用 Claude Opus 5.5

要试用 Claude Opus 5.5，请打开 Amazon Bedrock 控制台，选择 Test，然后进入 Playground，并选择 Claude Opus 5.5 作为模型。之后你可以直接向它运行 prompt。

Figure 1: 在 Amazon Bedrock 控制台 Playground 中选择 Anthropic Claude 模型

Figure 2: 在 Amazon Bedrock 控制台 Playground 中向 Claude 模型运行 prompt

通过编程方式，你可以通过 Anthropic Messages API 调用模型，访问 bedrock-runtime 和 bedrock-mantle（通过 Anthropic SDK）。你也可以继续通过 AWS 命令行界面（AWS CLI）和 AWS SDK 在 bedrock-runtime 上使用 Invoke 和 Converse API。

• 可用且能访问 Amazon Bedrock 的 AWS 账户。
• 已安装并配置好 AWS 命令行界面（AWS CLI）。
• 已安装 Boto3：pip install boto3。
• 已安装 Anthropic SDK：pip install anthropic。
• 已安装 Amazon Bedrock Token Generator（用于 Amazon Bedrock 认证）：pip install aws_bedrock_token_generator。
• AWS Identity and Access Management（IAM）权限：bedrock:InvokeModel 和 bedrock:InvokeModelWithResponseStream。

以下是通过 Python 版 AWS SDK（Boto3）的一个快速示例：

import boto3
import json

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

# Invoke Claude Opus 5.5
response = bedrock_runtime.invoke_model(
    modelId="global.anthropic.claude-opus-5-5",
    contentType="application/json",
    accept="application/json",
    body=json.dumps({
        "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
        "max_tokens": 4096,
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": "An S3 bucket serves 40 TB/month egress. Estimate the monthly egress cost at $0.09/GB, and state one architecture change to cut it. Show the calculation, keep it under 120 words."
            }
        ]
    })
)

result = json.loads(response["body"].read())
# Opus 5.5 is a reasoning model: the response may include 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"))

你也可以使用 Amazon Bedrock Converse API 来获得统一的多模型体验：

import boto3

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

# Invoke Claude Opus 5.5
response = bedrock_runtime.converse(
    modelId="global.anthropic.claude-opus-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))

你还可以通过 anthropic SDK 包使用 Anthropic Messages API，获得更流畅的体验：

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 Opus 5.5
response = client.messages.create(
    model="global.anthropic.claude-opus-5-5",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Can you explain the features of Amazon Bedrock?"}],
)
print(response)

你可以探索 Getting Started notebook 获取更多示例。可以通过 Amazon CloudWatch 和 AWS Cost Explorer 监控使用情况、性能和成本，以便随着需求增长扩展你的应用。

Claude Opus 5.5 现已在 Amazon Bedrock 上可用，通过以下推理配置文件提供：US Geo CRIS（us.）、EU Geo CRIS（eu.）、AU Geo CRIS（au.）、JP Geo CRIS（jp.）和 Global CRIS（global.），在 bedrock-runtime 上可用。该模型也可以在 US East（N. Virginia）区域（us-east-1）和 AP SouthEast（Melbourne）区域（ap-southeast-4）的 bedrock-mantle 上运行。

有关支持的区域完整列表，请参阅 Amazon Bedrock 文档。定价信息请参阅 Amazon Bedrock pricing。Claude Platform on AWS 在北美也已提供该模型。

在 Amazon Bedrock 控制台、Claude Platform on AWS 中试用 Claude Opus 5.5，或探索 GitHub 上的 Getting Started notebooks。