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Prérequis

Avant de configurer Claude Code avec Vertex AI, assurez-vous que vous avez :
  • Un compte Google Cloud Platform (GCP) avec la facturation activée
  • Un projet GCP avec l’API Vertex AI activée
  • Accès aux modèles Claude souhaités (par exemple, Claude Sonnet 4.5)
  • Google Cloud SDK (gcloud) installé et configuré
  • Un quota alloué dans la région GCP souhaitée

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Configuration de la région

Claude Code peut être utilisé avec les points de terminaison Vertex AI globaux et régionaux.
Vertex AI peut ne pas supporter les modèles par défaut de Claude Code dans toutes les régions. Vous devrez peut-être basculer vers une région ou un modèle pris en charge.
Vertex AI peut ne pas supporter les modèles par défaut de Claude Code sur les points de terminaison globaux. Vous devrez peut-être basculer vers un point de terminaison régional ou un modèle pris en charge.

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Configuration

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1. Activer l’API Vertex AI

Activez l’API Vertex AI dans votre projet GCP : 
# Définissez votre ID de projet
gcloud config set project YOUR-PROJECT-ID

# Activez l'API Vertex AI
gcloud services enable aiplatform.googleapis.com

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2. Demander l’accès au modèle

Demandez l’accès aux modèles Claude dans Vertex AI :
  1. Accédez au Vertex AI Model Garden
  2. Recherchez les modèles « Claude »
  3. Demandez l’accès aux modèles Claude souhaités (par exemple, Claude Sonnet 4.5)
  4. Attendez l’approbation (peut prendre 24 à 48 heures)

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3. Configurer les identifiants GCP

Claude Code utilise l’authentification Google Cloud standard. Pour plus d’informations, consultez la documentation d’authentification Google Cloud.
Lors de l’authentification, Claude Code utilisera automatiquement l’ID de projet de la variable d’environnement ANTHROPIC_VERTEX_PROJECT_ID. Pour remplacer cela, définissez l’une de ces variables d’environnement : GCLOUD_PROJECT, GOOGLE_CLOUD_PROJECT ou GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS.

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4. Configurer Claude Code

Définissez les variables d’environnement suivantes : 
# Activez l'intégration Vertex AI
export CLAUDE_CODE_USE_VERTEX=1
export CLOUD_ML_REGION=global
export ANTHROPIC_VERTEX_PROJECT_ID=YOUR-PROJECT-ID

# Optionnel : Désactiver la mise en cache des invites si nécessaire
export DISABLE_PROMPT_CACHING=1

# Quand CLOUD_ML_REGION=global, remplacez la région pour les modèles non pris en charge
export VERTEX_REGION_CLAUDE_3_5_HAIKU=us-east5

# Optionnel : Remplacer les régions pour d'autres modèles spécifiques
export VERTEX_REGION_CLAUDE_3_5_SONNET=us-east5
export VERTEX_REGION_CLAUDE_3_7_SONNET=us-east5
export VERTEX_REGION_CLAUDE_4_0_OPUS=europe-west1
export VERTEX_REGION_CLAUDE_4_0_SONNET=us-east5
export VERTEX_REGION_CLAUDE_4_1_OPUS=europe-west1
La mise en cache des invites est automatiquement prise en charge lorsque vous spécifiez l’indicateur éphémère cache_control. Pour la désactiver, définissez DISABLE_PROMPT_CACHING=1. Pour des limites de débit accrues, contactez le support Google Cloud.
Lors de l’utilisation de Vertex AI, les commandes /login et /logout sont désactivées car l’authentification est gérée via les identifiants Google Cloud.

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5. Configuration du modèle

Claude Code utilise ces modèles par défaut pour Vertex AI :
Type de modèleValeur par défaut
Modèle principalclaude-sonnet-4-5@20250929
Modèle petit/rapideclaude-haiku-4-5@20251001
Pour les utilisateurs de Vertex AI, Claude Code ne sera pas automatiquement mis à niveau de Haiku 3.5 vers Haiku 4.5. Pour basculer manuellement vers un modèle Haiku plus récent, définissez la variable d’environnement ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL sur le nom complet du modèle (par exemple, claude-haiku-4-5@20251001).
Pour personnaliser les modèles : 
export ANTHROPIC_MODEL='claude-opus-4-1@20250805'
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL='claude-haiku-4-5@20251001'

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Configuration IAM

Attribuez les autorisations IAM requises : Le rôle roles/aiplatform.user inclut les autorisations requises :
  • aiplatform.endpoints.predict - Requis pour l’invocation du modèle et le comptage des jetons
Pour des autorisations plus restrictives, créez un rôle personnalisé avec uniquement les autorisations ci-dessus. Pour plus de détails, consultez la documentation IAM de Vertex.
Nous recommandons de créer un projet GCP dédié pour Claude Code afin de simplifier le suivi des coûts et le contrôle d’accès.

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Fenêtre de contexte de 1M de jetons

Claude Sonnet 4 et Sonnet 4.5 prennent en charge la fenêtre de contexte de 1M de jetons sur Vertex AI.
La fenêtre de contexte de 1M de jetons est actuellement en version bêta. Pour utiliser la fenêtre de contexte étendue, incluez l’en-tête bêta context-1m-2025-08-07 dans vos demandes Vertex AI.

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Dépannage

Si vous rencontrez des problèmes de quota :
  • Vérifiez les quotas actuels ou demandez une augmentation de quota via la Console Cloud
Si vous rencontrez des erreurs « modèle non trouvé » 404 :
  • Confirmez que le modèle est activé dans Model Garden
  • Vérifiez que vous avez accès à la région spécifiée
  • Si vous utilisez CLOUD_ML_REGION=global, vérifiez que vos modèles prennent en charge les points de terminaison globaux dans Model Garden sous « Fonctionnalités prises en charge ». Pour les modèles qui ne prennent pas en charge les points de terminaison globaux, soit :
    • Spécifiez un modèle pris en charge via ANTHROPIC_MODEL ou ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL, soit
    • Définissez un point de terminaison régional en utilisant les variables d’environnement VERTEX_REGION_<MODEL_NAME>
Si vous rencontrez des erreurs 429 :
  • Pour les points de terminaison régionaux, assurez-vous que le modèle principal et le modèle petit/rapide sont pris en charge dans votre région sélectionnée
  • Envisagez de basculer vers CLOUD_ML_REGION=global pour une meilleure disponibilité

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Ressources supplémentaires