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Antrópico lançou a próxima geração de Claude Hoje, os modelos – OPUS 4 e o Sonnet 4 – projetados para codificação, raciocínio avançado e o apoio da próxima geração de agentes de IA capazes e capazes. Ambos os modelos agora estão geralmente disponíveis em Amazon Bedrockdando aos desenvolvedores acesso imediato aos recursos avançados e de raciocínio avançado do modelo.
Amazon Bedrock expande suas escolhas de IA com os modelos mais avançados do Antrópico, oferecendo a liberdade de criar aplicativos transformadores com Segurança de nível corporativo e AI responsável controles. Ambos os modelos estendem o que é possível com os sistemas de IA, melhorando o planejamento de tarefas, o uso de ferramentas e a direção de agentes.
Com a inteligência avançada da Opus 4, você pode construir agentes que lidam com tarefas de longo prazo e de alto contexto, como refatorar grandes bases de código, sintetizar pesquisas ou coordenar operações de empresas multifuncionais. O Sonnet 4 é otimizado para eficiência em escala, tornando-o um ajuste forte como uma subagente ou para tarefas de alto quantity, como revisões de código, correções de bugs e geração de conteúdo de grau de produção.
Ao construir com AI generativamuitos desenvolvedores trabalham em tarefas de longo horizonte. Esses fluxos de trabalho requerem raciocínio profundo e sustentado, geralmente envolvendo processos de várias etapas, planejando em grandes contextos e sintetizando diversos insumos sobre os prazos prolongados. Bons exemplos desses fluxos de trabalho são desenvolvedores Agentes da IA Isso o ajuda a refatorar ou transformar grandes projetos. Os modelos existentes podem responder de maneira rápida e fluida, mas manter a coerência e o contexto ao longo do tempo – especialmente em áreas como codificação, pesquisa ou fluxos de trabalho corporativos – ainda podem ser desafiadores.
Claude Opus 4
Claude Opus 4 é o modelo mais avançado até o momento, de antropia, projetado para a construção de agentes sofisticados de IA que podem raciocinar, planejar e executar tarefas complexas com o mínimo de supervisão. Os benchmarks antrópicos mostram que é o melhor modelo de codificação disponível no mercado hoje. Ele se destaca em cenários de desenvolvimento de software program em que o contexto estendido, o raciocínio profundo e a execução adaptativa são críticos. Os desenvolvedores podem usar o Opus 4 para escrever e refatorar o código em projetos inteiros, gerenciar arquiteturas de pilha completa ou projetar sistemas agênticos que dividam metas de alto nível em etapas executáveis. Demonstra forte desempenho em benchmarks de codificação e foco em agentes como Swe-banch e Tau-bancotornando -o uma escolha pure para os agentes de construção que lidam com os fluxos de trabalho de desenvolvimento de várias etapas. Por exemplo, o Opus 4 pode analisar a documentação técnica, planejar uma implementação de software program, escrever o código necessário e refiná -lo iterativamente – enquanto rastreia requisitos e contexto arquitetônico ao longo do processo.
Claude Sonnet 4
O Soneto Claude 4 complementa o Opus 4, equilibrando o desempenho, a capacidade de resposta e o custo, tornando-o adequado para cargas de trabalho de produção de alto quantity. É otimizado para tarefas de desenvolvimento cotidiano com desempenho aprimorado, como revisões de código de alimentação, implementação de fé -bugs e desenvolvimento de novos recursos com loops de suggestions imediatos. Também pode ser alimentado com os assistentes de IA prontos para produção para aplicações quase em tempo actual. O Sonnet 4 é uma substituição de queda do Soneto Claude 3.7. Em sistemas multi-agentes, o Sonnet 4 tem um desempenho bem como um subagente específico de tarefa-responsabilidades de manipulação como revisões de código direcionadas, pesquisa e recuperação ou desenvolvimento de recursos isolados em um pipeline mais amplo. Você também pode usar o Sonnet 4 para gerenciar pipelines contínuos de integração e entrega (CI/CD), executar a triagem de bugs ou integrar APIs, mantendo o alto rendimento e a saída alinhada ao desenvolvedor.
Opus 4 e Sonnet 4 são modelos de raciocínio híbrido que oferecem dois modos: respostas quase instantes e pensamento estendido para um raciocínio mais profundo. Você pode escolher respostas próximas ao instante para aplicativos interativos ou permitir o pensamento estendido quando uma solicitação se beneficiar de análises e planejamento mais profundos. O pensamento é especialmente útil para tarefas de raciocínio de longo contexto em áreas como engenharia de software program, matemática ou pesquisa científica. Ao configurar o orçamento de pensamento do modelo – por exemplo, definindo uma contagem máxima de token – você pode ajustar a troca entre latência e profundidade de resposta para se ajustar à sua carga de trabalho.
Como começar
Para ver o Opus 4 ou o Sonnet 4 em ação, Habilite o novo modelo em sua conta da AWS. Então, você pode começar a codificar usando o Bedrock Converse API com ID do modeloanthropic.claude-opus-4-20250514-v1:0 para Opus 4 e anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0 Para o Sonnet 4. Recomendamos o uso da API Converse, porque fornece uma API consistente que funciona com todos os modelos da Amazon Bedrock que suportam mensagens. Isso significa que você pode escrever código uma vez e usá -lo com modelos diferentes.
Por exemplo, vamos imaginar que escrevo um agente para revisar o código antes de mesclar alterações em um repositório de código. Eu escrevo o seguinte código que usa o Bedrock Converse API Para enviar um sistema e avisos de usuário. Em seguida, o agente consome o resultado transmitido.
personal let modelId = "us.anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0"
// Outline the system immediate that instructs Claude find out how to reply
let systemPrompt = """
You're a senior iOS developer with deep experience in Swift, particularly Swift 6 concurrency. Your job is to carry out a code assessment targeted on figuring out concurrency-related edge circumstances, potential race circumstances, and misuse of Swift concurrency primitives reminiscent of Job, TaskGroup, Sendable, @MainActor, and @preconcurrency.
It is best to assessment the code fastidiously and flag any patterns or logic which will trigger sudden conduct in concurrent environments, reminiscent of accessing shared mutable state with out correct isolation, incorrect actor utilization, or non-Sendable varieties crossing concurrency boundaries.
Clarify your reasoning in exact technical phrases, and supply suggestions to enhance security, predictability, and correctness. When acceptable, recommend concrete code adjustments or refactorings utilizing idiomatic Swift 6
"""
@preconcurrency import AWSBedrockRuntime
@foremost
struct Claude {
static func foremost() async throws {
// Create a Bedrock Runtime shopper within the AWS Area you need to use.
let config =
strive await BedrockRuntimeClient.BedrockRuntimeClientConfiguration(
area: "us-east-1"
)
let bedrockClient = BedrockRuntimeClient(config: config)
// set the mannequin id
let modelId = "us.anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0"
// Outline the system immediate that instructs Claude find out how to reply
let systemPrompt = """
You're a senior iOS developer with deep experience in Swift, particularly Swift 6 concurrency. Your job is to carry out a code assessment targeted on figuring out concurrency-related edge circumstances, potential race circumstances, and misuse of Swift concurrency primitives reminiscent of Job, TaskGroup, Sendable, @MainActor, and @preconcurrency.
It is best to assessment the code fastidiously and flag any patterns or logic which will trigger sudden conduct in concurrent environments, reminiscent of accessing shared mutable state with out correct isolation, incorrect actor utilization, or non-Sendable varieties crossing concurrency boundaries.
Clarify your reasoning in exact technical phrases, and supply suggestions to enhance security, predictability, and correctness. When acceptable, recommend concrete code adjustments or refactorings utilizing idiomatic Swift 6
"""
let system: BedrockRuntimeClientTypes.SystemContentBlock = .textual content(systemPrompt)
// Create the person message with textual content immediate and picture
let userPrompt = """
Are you able to assessment the next Swift code for concurrency points? Let me know what might go unsuitable and find out how to repair it.
"""
let immediate: BedrockRuntimeClientTypes.ContentBlock = .textual content(userPrompt)
// Create the person message with each textual content and picture content material
let userMessage = BedrockRuntimeClientTypes.Message(
content material: (immediate),
position: .person
)
// Initialize the messages array with the person message
var messages: (BedrockRuntimeClientTypes.Message) = ()
messages.append(userMessage)
var streamedResponse: String = ""
// Configure the inference parameters
let inferenceConfig: BedrockRuntimeClientTypes.InferenceConfiguration = .init(maxTokens: 4096, temperature: 0.0)
// Create the enter for the Converse API with streaming
let enter = ConverseStreamInput(inferenceConfig: inferenceConfig, messages: messages, modelId: modelId, system: (system))
// Make the streaming request
do {
// Course of the stream
let response = strive await bedrockClient.converseStream(enter: enter)
// confirm the response
guard let stream = response.stream else {
print("No stream discovered")
return
}
// Iterate by means of the stream occasions
for strive await occasion in stream {
change occasion {
case .messagestart:
print("AI-assistant began to stream")
case let .contentblockdelta(deltaEvent):
// Deal with textual content content material because it arrives
if case let .textual content(textual content) = deltaEvent.delta {
streamedResponse.append(textual content)
print(textual content, terminator: "")
}
case .messagestop:
print("nnStream ended")
// Create an entire assistant message from the streamed response
let assistantMessage = BedrockRuntimeClientTypes.Message(
content material: (.textual content(streamedResponse)),
position: .assistant
)
messages.append(assistantMessage)
default:
break
}
}
}
}
}
Para ajudá -lo a começar, meu colega Dennis mantém um ampla gama de exemplos de código Para vários casos de uso e uma variedade de linguagens de programação.
Disponível hoje na Amazon Bedrock
Esta versão oferece aos desenvolvedores acesso imediato na Amazon Bedrock, um serviço sem servidor, totalmente gerenciado, para a próxima geração de modelos Claude desenvolvidos por antropia. Se você já está construindo com Claude no Amazon Bedrock ou apenas começando, esse acesso contínuo torna mais rápido experimentar, protótipo e escalar com modelos de fundação de ponta-sem gerenciamento de infraestrutura ou integrações complexas.
Claude Opus 4 está disponível no seguinte Regiões da AWS Na América do Norte: US East (Ohio, N. Virgínia) e US West (Oregon). O Soneto 4 de Claude está disponível não apenas nas regiões da AWS na América do Norte, mas também na APAC e na Europa: US East (Ohio, N. Virgínia), US West (Oregon), Ásia -Pacífico (Hyderabad, Mumbai, Osaka, Seul, Cingapura, Sydney, Tóquio) e Europa (Europa). Você pode acessar os dois modelos através Inferência de região cruzada. A inferência entre região ajuda a selecionar automaticamente a região splendid da AWS em sua geografia para processar sua solicitação de inferência.
O Opus 4 aborda suas tarefas de desenvolvimento mais desafiadoras, enquanto o Sonnet 4 se destaca no trabalho de rotina com seu equilíbrio splendid de velocidade e capacidade.
Saiba mais sobre o Preço e Como usar esses novos modelos na Amazon Bedrock hoje!