Bedrock、Vertex、およびプロキシ

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モデル設定

デフォルトでは、Claude Codeはclaude-opus-4-20250514を使用します。以下の環境変数を使用してこれをオーバーライドできます：

# Anthropic API
ANTHROPIC_MODEL='claude-opus-4-20250514'
ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL='claude-3-5-haiku-20241022'

# Amazon Bedrock (モデルIDを使用)
ANTHROPIC_MODEL='us.anthropic.claude-opus-4-20250514-v1:0'
ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL='us.anthropic.claude-3-5-haiku-20241022-v1:0'

# Amazon Bedrock (推論プロファイルARNを使用)
ANTHROPIC_MODEL='arn:aws:bedrock:us-east-2:your-account-id:application-inference-profile/your-model-id'
ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL='arn:aws:bedrock:us-east-2:your-account-id:application-inference-profile/your-small-model-id'

# Google Vertex AI
ANTHROPIC_MODEL='claude-3-7-sonnet@20250219'
ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL='claude-3-5-haiku@20241022'

グローバル設定を使用してこれらの変数を設定することもできます：

# Anthropic API用に設定
claude config set --global env '{"ANTHROPIC_MODEL": "claude-opus-4-20250514"}'

# Bedrock用に設定 (モデルIDを使用)
claude config set --global env '{"CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK": "true", "ANTHROPIC_MODEL": "us.anthropic.claude-opus-4-20250514-v1:0"}'

# Bedrock用に設定 (推論プロファイルARNを使用)
claude config set --global env '{"CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK": "true", "ANTHROPIC_MODEL": "arn:aws:bedrock:us-east-2:your-account-id:application-inference-profile/your-model-id"}'

# Vertex AI用に設定
claude config set --global env '{"CLAUDE_CODE_USE_VERTEX": "true", "ANTHROPIC_MODEL": "claude-3-7-sonnet@20250219"}'

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サードパーティAPIとの使用

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Amazon Bedrockへの接続

CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1

プロンプトキャッシングを有効にしていない場合は、以下も設定してください：

DISABLE_PROMPT_CACHING=1

コスト削減と高いレート制限のためのプロンプトキャッシングについては、Amazon Bedrockにお問い合わせください。

標準のAWS SDK認証情報（例：~/.aws/credentialsまたはAWS_ACCESS_KEY_ID、AWS_SECRET_ACCESS_KEYなどの関連環境変数）が必要です。AWS認証情報を設定するには、次のコマンドを実行します：

aws configure

プロキシを通じてClaude Codeにアクセスしたい場合は、ANTHROPIC_BEDROCK_BASE_URL環境変数を使用できます：

ANTHROPIC_BEDROCK_BASE_URL='https://your-proxy-url'

プロキシが独自のAWS認証情報を維持している場合は、CLAUDE_CODE_SKIP_BEDROCK_AUTH環境変数を使用して、Claude CodeのAWS認証情報要件を削除できます。

CLAUDE_CODE_SKIP_BEDROCK_AUTH=1

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Google Vertex AIへの接続

CLAUDE_CODE_USE_VERTEX=1
CLOUD_ML_REGION=us-east5
ANTHROPIC_VERTEX_PROJECT_ID=your-project-id

プロンプトキャッシングを有効にしていない場合は、以下も設定してください：

DISABLE_PROMPT_CACHING=1

google-auth-libraryを通じて設定された標準のGCP認証情報が必要です。GCP認証情報を設定するには、次のコマンドを実行します：

gcloud auth application-default login

プロキシを通じてClaude Codeにアクセスしたい場合は、ANTHROPIC_VERTEX_BASE_URL環境変数を使用できます：

ANTHROPIC_VERTEX_BASE_URL='https://your-proxy-url'

プロキシが独自のGCP認証情報を維持している場合は、CLAUDE_CODE_SKIP_VERTEX_AUTH環境変数を使用して、Claude CodeのGCP認証情報要件を削除できます。

CLAUDE_CODE_SKIP_VERTEX_AUTH=1

最良の体験を得るには、レート制限の引き上げについてGoogleにお問い合わせください。

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プロキシを通じた接続

Claude CodeをLLMプロキシで使用する場合、以下の環境変数と設定を使用して認証動作を制御できます。これらの設定はBedrockおよびVertex固有の設定と組み合わせることができます。

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設定

Claude CodeはBedrockおよびVertexでの使用を設定するために、環境変数によって制御される多くの設定をサポートしています。完全なリファレンスについては、環境変数をご覧ください。

環境変数ではなくファイルで設定したい場合は、Claude Code設定ファイルのenvオブジェクトにこれらの設定を追加できます。

また、apiKeyHelper設定を構成して、APIキーを取得するためのカスタムシェルスクリプトを設定することもできます（起動時に一度呼び出され、各セッションの期間中、またはCLAUDE_CODE_API_KEY_HELPER_TTL_MSが経過するまでキャッシュされます）。

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LiteLLM

このセクションでは、使用状況と支出の追跡、一元化された認証、ユーザーごとの予算設定などを提供するサードパーティのLLMプロキシであるLiteLLM Proxy ServerでのClaude Codeの設定について説明します。

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ステップ1：前提条件

• 最新バージョンに更新されたClaude Code
• 実行中でClaude Codeからネットワークアクセス可能なLiteLLM Proxy Server
• LiteLLMプロキシキー

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ステップ2：プロキシ認証の設定

以下の認証方法のいずれかを選択してください：

オプションA：静的プロキシキー プロキシキーを環境変数として設定します：

ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=your-proxy-key

オプションB：動的プロキシキー 組織がローテーションキーまたは動的認証を使用している場合：

1. ANTHROPIC_AUTH_TOKEN環境変数を設定しないでください
2. 認証トークンを提供するキーヘルパースクリプトを作成します
3. Claude Code設定のapiKeyHelper設定の下にスクリプトを登録します
4. 自動更新を有効にするためにトークンの有効期間を設定します：

   CLAUDE_CODE_API_KEY_HELPER_TTL_MS=3600000
   

   これをapiKeyHelperから返されるトークンの有効期間（ミリ秒単位）に設定します。

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ステップ3：デプロイメントの設定

LiteLLMを通じて使用したいClaudeデプロイメントを選択します：

• Anthropic API：Anthropic APIへの直接接続
• Bedrock：Claudeモデルを搭載したAmazon Bedrock
• Vertex AI：Claudeモデルを搭載したGoogle Cloud Vertex AI

オプションA：LiteLLMを通じたAnthropic API

1. LiteLLMエンドポイントを設定します：

   ANTHROPIC_BASE_URL=https://litellm-url:4000/anthropic
   

オプションB：LiteLLMを通じたBedrock

1. Bedrock設定を構成します：

   ANTHROPIC_BEDROCK_BASE_URL=https://litellm-url:4000/bedrock
   CLAUDE_CODE_SKIP_BEDROCK_AUTH=1
   CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1
   

オプションC：LiteLLMを通じたVertex AI

推奨：プロキシ指定の認証情報

1. Vertex設定を構成します：

   ANTHROPIC_VERTEX_BASE_URL=https://litellm-url:4000/vertex_ai/v1
   CLAUDE_CODE_SKIP_VERTEX_AUTH=1
   CLAUDE_CODE_USE_VERTEX=1
   

代替：クライアント指定の認証情報

ローカルのGCP認証情報を使用したい場合：

1. ローカルでGCPに認証します：

   gcloud auth application-default login
   

2. Vertex設定を構成します：

   ANTHROPIC_VERTEX_BASE_URL=https://litellm-url:4000/vertex_ai/v1
   ANTHROPIC_VERTEX_PROJECT_ID=your-gcp-project-id
   CLAUDE_CODE_USE_VERTEX=1
   CLOUD_ML_REGION=your-gcp-region
   

3. LiteLLMヘッダー設定を更新します：

   パススルーGCPトークンはAuthorizationヘッダーに配置されるため、LiteLLM設定のgeneral_settings.litellm_key_header_nameがProxy-Authorizationに設定されていることを確認してください。

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ステップ4. モデルの選択

デフォルトでは、モデルはモデル設定で指定されたものを使用します。

LiteLLMでカスタムモデル名を設定している場合は、前述の環境変数をそれらのカスタム名に設定してください。

詳細については、LiteLLMドキュメントを参照してください。