Comparación de proveedores
| Característica | Anthropic | Amazon Bedrock | Google Vertex AI |
|---|---|---|---|
| Regiones | Países admitidos | Múltiples regiones de AWS | Múltiples regiones de GCP |
| Almacenamiento en caché de indicaciones | Habilitado de forma predeterminada | Habilitado de forma predeterminada | Habilitado de forma predeterminada |
| Autenticación | Clave de API | Credenciales de AWS (IAM) | Credenciales de GCP (OAuth/Cuenta de servicio) |
| Seguimiento de costos | Panel de control | Explorador de costos de AWS | Facturación de GCP |
| Características empresariales | Equipos, monitoreo de uso | Políticas de IAM, CloudTrail | Roles de IAM, Registros de auditoría en la nube |
Proveedores de nube
Amazon Bedrock
Utiliza modelos de Claude a través de la infraestructura de AWS con autenticación basada en IAM y monitoreo nativo de AWS
Google Vertex AI
Accede a modelos de Claude a través de Google Cloud Platform con seguridad y cumplimiento de nivel empresarial
Infraestructura corporativa
Red empresarial
Configura Claude Code para que funcione con los servidores proxy de tu organización y requisitos de SSL/TLS
Puerta de enlace LLM
Implementa acceso centralizado a modelos con seguimiento de uso, presupuestos y registro de auditoría
Descripción general de la configuración
Claude Code admite opciones de configuración flexibles que te permiten combinar diferentes proveedores e infraestructura:Comprende la diferencia entre:
- Proxy corporativo: Un proxy HTTP/HTTPS para enrutar tráfico (establecido mediante
HTTPS_PROXYoHTTP_PROXY) - Puerta de enlace LLM: Un servicio que maneja la autenticación y proporciona puntos finales compatibles con proveedores (establecido mediante
ANTHROPIC_BASE_URL,ANTHROPIC_BEDROCK_BASE_URLoANTHROPIC_VERTEX_BASE_URL)
Usar Bedrock con proxy corporativo
Enruta el tráfico de Bedrock a través de un proxy HTTP/HTTPS corporativo:Usar Bedrock con puerta de enlace LLM
Utiliza un servicio de puerta de enlace que proporciona puntos finales compatibles con Bedrock:Usar Vertex AI con proxy corporativo
Enruta el tráfico de Vertex AI a través de un proxy HTTP/HTTPS corporativo:Usar Vertex AI con puerta de enlace LLM
Combina modelos de Google Vertex AI con una puerta de enlace LLM para gestión centralizada:Configuración de autenticación
Claude Code utilizaANTHROPIC_AUTH_TOKEN para el encabezado Authorization cuando es necesario. Las banderas SKIP_AUTH (CLAUDE_CODE_SKIP_BEDROCK_AUTH, CLAUDE_CODE_SKIP_VERTEX_AUTH) se utilizan en escenarios de puerta de enlace LLM donde la puerta de enlace maneja la autenticación del proveedor.
Elegir la configuración de implementación correcta
Considera estos factores al seleccionar tu enfoque de implementación:Acceso directo al proveedor
Mejor para organizaciones que:- Quieren la configuración más simple
- Tienen infraestructura existente de AWS o GCP
- Necesitan monitoreo y cumplimiento nativos del proveedor
Proxy corporativo
Mejor para organizaciones que:- Tienen requisitos de proxy corporativo existentes
- Necesitan monitoreo de tráfico y cumplimiento
- Deben enrutar todo el tráfico a través de rutas de red específicas
Puerta de enlace LLM
Mejor para organizaciones que:- Necesitan seguimiento de uso entre equipos
- Quieren cambiar dinámicamente entre modelos
- Requieren limitación de velocidad personalizada o presupuestos
- Necesitan gestión centralizada de autenticación
Depuración
Al depurar tu implementación:- Utiliza el comando de barra
claude /status. Este comando proporciona observabilidad en cualquier autenticación, proxy y configuración de URL aplicados. - Establece la variable de entorno
export ANTHROPIC_LOG=debugpara registrar solicitudes.
Mejores prácticas para organizaciones
1. Invertir en documentación y memoria
Recomendamos encarecidamente invertir en documentación para que Claude Code entienda tu base de código. Las organizaciones pueden implementar archivos CLAUDE.md en múltiples niveles:-
En toda la organización: Implementa en directorios del sistema como
/Library/Application Support/ClaudeCode/CLAUDE.md(macOS) para estándares de toda la empresa -
A nivel de repositorio: Crea archivos
CLAUDE.mden raíces de repositorio que contengan arquitectura del proyecto, comandos de compilación y directrices de contribución. Verifica estos en el control de código fuente para que todos los usuarios se beneficien Aprende más.
2. Simplificar la implementación
Si tienes un entorno de desarrollo personalizado, encontramos que crear una forma de “un clic” para instalar Claude Code es clave para aumentar la adopción en toda una organización.3. Comenzar con uso guiado
Anima a los nuevos usuarios a probar Claude Code para preguntas sobre la base de código, o en correcciones de errores más pequeñas o solicitudes de características. Pide a Claude Code que haga un plan. Verifica las sugerencias de Claude y proporciona retroalimentación si se desvía. Con el tiempo, a medida que los usuarios comprendan mejor este nuevo paradigma, serán más efectivos al permitir que Claude Code funcione de manera más autónoma.4. Configurar políticas de seguridad
Los equipos de seguridad pueden configurar permisos administrados para lo que Claude Code puede y no puede hacer, lo que no puede ser sobrescrito por la configuración local. Aprende más.5. Aprovechar MCP para integraciones
MCP es una excelente manera de darle a Claude Code más información, como conectarse a sistemas de gestión de tickets o registros de errores. Recomendamos que un equipo central configure servidores MCP y verifique una configuración.mcp.json en la base de código para que todos los usuarios se beneficien. Aprende más.
En Anthropic, confiamos en Claude Code para impulsar el desarrollo en todas las bases de código de Anthropic. ¡Esperamos que disfrutes usando Claude Code tanto como nosotros!
Próximos pasos
- Configurar Amazon Bedrock para implementación nativa de AWS
- Configurar Google Vertex AI para implementación de GCP
- Configurar red empresarial para requisitos de red
- Implementar puerta de enlace LLM para gestión empresarial
- Configuración para opciones de configuración y variables de entorno