Claude モデルで予測をリクエストする

Anthropic の SDK または curl コマンドを使用すると、次のモデル名を使用して Gemini Enterprise Agent Platform エンドポイントにリクエストを送信できます。

• Google Cloud の Claude Sonnet 5.5 の場合は claude-sonnet-5-5 を使用します。
• Google Cloud の Claude Fable 5.1 の場合は、claude-fable-5-1 を使用します。
• Google Cloud の Claude Sonnet 5 の場合は claude-sonnet-5 を使用します。
• Google Cloud の Claude Opus 5.5 の場合は claude-opus-5-5 を使用します。
• Google Cloud の Claude Opus 5 の場合は claude-opus-5 を使用します。
• Google Cloud の Claude Fable 5 の場合は claude-fable-5 を使用します。
• Google Cloud の Claude Opus 4.8 の場合は claude-opus-4-8 を使用します。
• Google Cloud の Claude Opus 4.7 の場合は claude-opus-4-7 を使用します。
• Google Cloud の Claude Opus 4.6 の場合は claude-opus-4-6 を使用します。
• Google Cloud の Claude Sonnet 4.6 の場合は claude-sonnet-4-6 を使用します。
• Google Cloud の Claude Opus 4.5 の場合は claude-opus-4-5 を使用します。
• Google Cloud の Claude Opus 4.1 の場合は claude-opus-4-1 を使用します。
• Google Cloud の Claude Opus 4 の場合は claude-opus-4 を使用します。
• Google Cloud の Claude Sonnet 4.5 の場合は claude-sonnet-4-5 を使用します。
• Google Cloud の Claude Sonnet 4 の場合は claude-sonnet-4 を使用します。
• Google Cloud の Claude 3.7 Sonnet の場合は claude-3-7-sonnet を使用します
• Google Cloud の Claude 3.5 Sonnet v2 の場合は claude-3-5-sonnet-v2 を使用します。
• Google Cloud の Claude Haiku 5.5 の場合は claude-haiku-5-5 を使用します。
• Google Cloud の Claude Haiku 4.5 の場合は claude-haiku-4-5 を使用します。
• Google Cloud の Claude 3.5 Haiku の場合は claude-3-5-haiku を使用します。
• Google Cloud の Claude 3.5 Sonnet の場合は claude-3-5-sonnet を使用します。
• Google Cloud の Claude 3 Opus の場合は claude-3-opus を使用します。
• Google Cloud の Claude 3 Haiku の場合は claude-3-haiku を使用します。

始める前に

Anthropic は、特定の販売パートナーがプロダクトを再販することを禁止するポリシーを適用しています。 Cloud de Confiance by S3NS 請求先アカウントが禁止されている販売業者によって管理されている場合、利用規約に同意したり、Claude モデルを有効にしたりすることはできません。この場合は、販売パートナーに直接お問い合わせください。

Gemini Enterprise Agent Platform で Anthropic Claude モデルを使用するには、次の操作を行う必要があります。Gemini Enterprise Agent Platform を使用するには、Agent Platform API（aiplatform.googleapis.com）を有効にする必要があります。既存のプロジェクトで Agent Platform API が有効になっている場合は、新しいプロジェクトを作成する代わりに、そのプロジェクトを使用できます。

パートナー モデルを有効にして使用するために必要な権限があることを確認します。詳細については、必要な権限を付与するをご覧ください。

1. In the Cloud de Confiance console, on the project selector page, select or create a Cloud de Confiance project.

   Roles required to select or create a project

   • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
   • Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

   Go to project selector

2. Verify that billing is enabled for your Cloud de Confiance project.

3. Enable the Gemini Enterprise Agent Platform API, if it is not already enabled.

   Roles required to enable APIs

   To enable APIs, you need the serviceusage.services.enable permission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Learn how to grant roles.

   Enable the API

4. 次のいずれかの Model Garden モデルカードに移動し、[有効にする] をクリックします。
   • Google Cloud の Claude Sonnet 5.5 モデルカードに移動
   • Google Cloud の Claude Fable 5.1 モデルカードに移動
   • Google Cloud の Claude Sonnet 5 モデルカードに移動
   • Google Cloud の Claude Opus 5.5 モデルカードに移動
   • Google Cloud の Claude Opus 5 モデルカードに移動
   • Google Cloud の Claude Fable 5 モデルカードに移動
   • Google Cloud の Claude Opus 4.8 モデルカードに移動
   • Google Cloud の Claude Opus 4.7 モデルカードに移動
   • Google Cloud の Claude Opus 4.6 モデルカードに移動
   • Google Cloud の Claude Sonnet 4.6 モデルカードに移動
   • Google Cloud の Claude Opus 4.5 モデルカードに移動
   • Google Cloud の Claude Opus 4.1 モデルカードに移動
   • Google Cloud の Claude Opus 4 モデルカードに移動
   • Google Cloud の Claude Sonnet 4.5 モデルカードに移動
   • Google Cloud の Claude Sonnet 4 モデルカードに移動
   • Google Cloud の Claude Haiku 5.5 モデルカードに移動
   • Google Cloud の Claude Haiku 4.5 モデルカードに移動
   • Google Cloud の Claude 3.5 Haiku モデルカードに移動

Anthropic は、モデルの不正使用を記録するために、プロンプトと補完アクティビティの 30 日間のロギングを有効にすることを推奨しています。ロギングを有効にするには、リクエストとレスポンスをログに記録する方法をご確認ください。

Anthropic SDK を使用する

Anthropic Claude SDK を使用して、Anthropic Claude モデルに API リクエストを行うことができます。詳細については、以下をご覧ください。

• Claude メッセージ API リファレンス
• Anthropic Python API ライブラリ
• Anthropic Gemini Enterprise Agent Platform TypeScript API ライブラリ

Anthropic Vertex SDK を使用して Claude モデルにストリーミング呼び出しを行う

次のコードサンプルでは、Anthropic Vertex SDK を使用して Claude モデルにストリーミング呼び出しを行います。

# TODO(developer): Vertex AI SDK - uncomment below & run
# pip3 install --upgrade --user google-cloud-aiplatform
# gcloud auth application-default login
# pip3 install -U 'anthropic[vertex]'

# TODO(developer): Update and un-comment below line
# PROJECT_ID = "your-project-id"

from anthropic import AnthropicVertex

client = AnthropicVertex(project_id=PROJECT_ID, region="us-east5")
result = []

with client.messages.stream(
    model="claude-3-5-sonnet-v2@20241022",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Send me a recipe for banana bread.",
        }
    ],
) as stream:
    for text in stream.text_stream:
        print(text, end="", flush=True)
        result.append(text)

# Example response:
# Here's a simple recipe for delicious banana bread:
# Ingredients:
# - 2-3 ripe bananas, mashed
# - 1/3 cup melted butter
# ...
# ...
# 8. Bake for 50-60 minutes, or until a toothpick inserted into the center comes out clean.
# 9. Let cool in the pan for a few minutes, then remove and cool completely on a wire rack.

Anthropic Vertex SDK を使用して Claude モデルに単一呼び出しを行う

次のコードサンプルでは、Anthropic Vertex SDK を使用して Claude モデルに単一呼び出しを行います。

# TODO(developer): Vertex AI SDK - uncomment below & run
# pip3 install --upgrade --user google-cloud-aiplatform
# gcloud auth application-default login
# pip3 install -U 'anthropic[vertex]'

# TODO(developer): Update and un-comment below line
# PROJECT_ID = "your-project-id"

from anthropic import AnthropicVertex

client = AnthropicVertex(project_id=PROJECT_ID, region="us-east5")
message = client.messages.create(
    model="claude-3-5-sonnet-v2@20241022",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Send me a recipe for banana bread.",
        }
    ],
)
print(message.model_dump_json(indent=2))
# Example response:
# {
#   "id": "msg_vrtx_0162rhgehxa9rvJM5BSVLZ9j",
#   "content": [
#     {
#       "text": "Here's a simple recipe for delicious banana bread:\n\nIngredients:\n- 2-3 ripe bananas...
#   ...

curl コマンドを使用する

curl コマンドを使用して、Gemini Enterprise Agent Platform エンドポイントにリクエストを送信できます。curl コマンドで、使用するサポート対象の Claude モデルを指定します。

次のトピックでは、curl コマンドの作成方法と curl コマンドの例を示します。

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/anthropic/models/MODEL:streamRawPredict

{
  "anthropic_version": "vertex-2023-10-16",
  "messages": [
   {
    "role": "ROLE",
    "content": "CONTENT"
   }],
  "max_tokens": MAX_TOKENS,
  "stream": STREAM,
  "thinking": {
    "type": "TYPE",
    "budget_tokens": BUDGET_TOKENS
  }
}

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/anthropic/models/MODEL:streamRawPredict"

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/anthropic/models/MODEL:streamRawPredict" | Select-Object -Expand Content

{
  "id":"msg_012NDLxqh6LsztWCU7zTb14C",
  "type":"message",
  "role":"assistant",
  "content":[{
    "type":"text",
    "text":"Hello! Nice to meet you."
  }],
  "model":"claude-2.1",
  "stop_reason":"end_turn",
  "stop_sequence":null,
  "usage":{
    "input_tokens":11,
    "output_tokens":11
  }
}

MODEL_ID="MODEL"
LOCATION="us-central1"
PROJECT_ID="PROJECT_ID"

curl \
-X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://${LOCATION}-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/${LOCATION}/publishers/anthropic/models/${MODEL_ID}:streamRawPredict -d \
'{
  "anthropic_version": "vertex-2023-10-16",
  "messages": [{
    "role": "user",
    "content": "Hello!"
  }],
  "max_tokens": 50,
  "stream": true}'

ツールの使用（関数呼び出し）

Anthropic Claude モデルは、ツールと関数呼び出しをサポートしてモデルの機能を強化します。詳細については、Anthropic のドキュメントのツールの使用の概要をご覧ください。Gemini Enterprise Agent Platform の Claude モデルはクライアント ツールをサポートしていますが、サーバーツールはサポートしていません。

次のサンプルは、SDK または curl コマンドを使用してツールを使用する方法を示しています。これらのサンプルでは、サンフランシスコで営業中の近くのレストランを検索します。

# TODO(developer): Vertex AI SDK - uncomment below & run
# pip3 install --upgrade --user google-cloud-aiplatform
# gcloud auth application-default login
# pip3 install -U 'anthropic[vertex]'
from anthropic import AnthropicVertex

# TODO(developer): Update and un-comment below line
# PROJECT_ID = "your-project-id"

client = AnthropicVertex(project_id=PROJECT_ID, region="us-east5")
message = client.messages.create(
    model="claude-3-5-sonnet-v2@20241022",
    max_tokens=1024,
    tools=[
        {
            "name": "text_search_places_api",
            "description": "returns information about a set of places based on a string",
            "input_schema": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "textQuery": {
                        "type": "string",
                        "description": "The text string on which to search",
                    },
                    "priceLevels": {
                        "type": "array",
                        "description": "Price levels to query places, value can be one of [PRICE_LEVEL_INEXPENSIVE, PRICE_LEVEL_MODERATE, PRICE_LEVEL_EXPENSIVE, PRICE_LEVEL_VERY_EXPENSIVE]",
                    },
                    "openNow": {
                        "type": "boolean",
                        "description": "whether those places are open for business.",
                    },
                },
                "required": ["textQuery"],
            },
        }
    ],
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "What are some affordable and good Italian restaurants open now in San Francisco??",
        }
    ],
)
print(message.model_dump_json(indent=2))
# Example response:
# {
#   "id": "msg_vrtx_018pk1ykbbxAYhyWUdP1bJoQ",
#   "content": [
#     {
#       "text": "To answer your question about affordable and good Italian restaurants
#       that are currently open in San Francisco....
# ...

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/anthropic/models/MODEL:rawPredict

{
  "anthropic_version": "vertex-2023-10-16",
  "max_tokens": MAX_TOKENS,
  "stream": STREAM,
  "tools": [
    {
      "name": "text_search_places_api",
      "description": "Returns information about a set of places based on a string",
      "input_schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "textQuery": {
            "type": "string",
            "description": "The text string on which to search"
          },
          "priceLevels": {
            "type": "array",
            "description": "Price levels to query places, value can be one of [PRICE_LEVEL_INEXPENSIVE, PRICE_LEVEL_MODERATE, PRICE_LEVEL_EXPENSIVE, PRICE_LEVEL_VERY_EXPENSIVE]",
          },
          "openNow": {
            "type": "boolean",
            "description": "Describes whether a place is open for business at
            the time of the query."
          },
        },
        "required": ["textQuery"]
      }
    }
  ],
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "What are some affordable and good Italian restaurants that are open now in San Francisco??"
    }
  ]
}

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/anthropic/models/MODEL:rawPredict"

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/anthropic/models/MODEL:rawPredict" | Select-Object -Expand Content

{
  "id": "msg_vrtx_01ErR7VMNQdnvDt3n7Nmc4ER",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "model": "claude-3-opus-20240229",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "\nTo find affordable and good Italian restaurants that are currently open in San Francisco, the text_search_places_api tool seems most relevant. \n\nThe required textQuery parameter can be inferred as \"Italian restaurants in San Francisco\", since the user specified Italian restaurants and the location of San Francisco.\n\nTwo optional parameters are also relevant:\nopenNow - this should be set to true, since the user specified they want restaurants open now\npriceLevels - to find affordable restaurants, this can be set to [PRICE_LEVEL_INEXPENSIVE, PRICE_LEVEL_MODERATE]\n\nWith the textQuery provided and the two optional parameters that can help narrow the results to match the user's criteria, we have enough information to make a good call to the text_search_places_api tool to try to answer the user's request.\n"
    },
    {
      "type": "tool_use",
      "id": "toolu_vrtx_01TAJCTkxe8HhRoaQ69N4ouP",
      "name": "text_search_places_api",
      "input": {
        "textQuery": "Italian restaurants in San Francisco",
        "openNow": true,
        "priceLevels": [
          "PRICE_LEVEL_INEXPENSIVE",
          "PRICE_LEVEL_MODERATE"
        ]
      }
    }
  ],
  "stop_reason": "tool_use",
  "stop_sequence": null,
  "usage": {
    "input_tokens": 727,
    "output_tokens": 308
  }
}

Gemini Enterprise Agent Platform で Agent Studio を使用する

一部の Anthropic Claude モデルでは、Gemini Enterprise Agent Platform の Agent Studio を使用して、 Cloud de Confiance コンソールで生成 AI モデルのプロトタイプを迅速に作成し、テストできます。たとえば、Gemini Enterprise Agent Platform の Agent Studio を使用して、Claude モデルのレスポンスと Google Gemini などのその他のサポートされているモデルを比較できます。

詳細については、クイックスタート: Gemini Enterprise Agent Platform の Agent Studio を使用して Gemini にテキスト プロンプトを送信するをご覧ください。