Langsung ke konten utama
Halaman ini memberikan ringkasan opsi penyebaran yang tersedia dan membantu Anda memilih konfigurasi yang tepat untuk organisasi Anda.

Perbandingan penyedia

FiturAnthropicAmazon BedrockGoogle Vertex AI
WilayahNegara yang didukungBeberapa wilayah AWSBeberapa wilayah GCP
Prompt cachingDiaktifkan secara defaultDiaktifkan secara defaultDiaktifkan secara default
AutentikasiKunci APIKredensial AWS (IAM)Kredensial GCP (OAuth/Service Account)
Pelacakan biayaDashboardAWS Cost ExplorerGCP Billing
Fitur enterpriseTeams, pemantauan penggunaanKebijakan IAM, CloudTrailPeran IAM, Cloud Audit Logs

Penyedia cloud

Infrastruktur korporat

Ringkasan konfigurasi

Claude Code mendukung opsi konfigurasi yang fleksibel yang memungkinkan Anda menggabungkan penyedia dan infrastruktur yang berbeda:
Pahami perbedaan antara:
  • Proxy korporat: Proxy HTTP/HTTPS untuk merutekan lalu lintas (diatur melalui HTTPS_PROXY atau HTTP_PROXY)
  • LLM Gateway: Layanan yang menangani autentikasi dan menyediakan endpoint yang kompatibel dengan penyedia (diatur melalui ANTHROPIC_BASE_URL, ANTHROPIC_BEDROCK_BASE_URL, atau ANTHROPIC_VERTEX_BASE_URL)
Kedua konfigurasi dapat digunakan secara bersamaan.

Menggunakan Bedrock dengan proxy korporat

Rutekan lalu lintas Bedrock melalui proxy HTTP/HTTPS korporat:
# Aktifkan Bedrock
export CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1
export AWS_REGION=us-east-1

# Konfigurasikan proxy korporat
export HTTPS_PROXY='https://proxy.example.com:8080'

Menggunakan Bedrock dengan LLM Gateway

Gunakan layanan gateway yang menyediakan endpoint yang kompatibel dengan Bedrock:
# Aktifkan Bedrock
export CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1

# Konfigurasikan gateway LLM
export ANTHROPIC_BEDROCK_BASE_URL='https://your-llm-gateway.com/bedrock'
export CLAUDE_CODE_SKIP_BEDROCK_AUTH=1  # Jika gateway menangani autentikasi AWS

Menggunakan Vertex AI dengan proxy korporat

Rutekan lalu lintas Vertex AI melalui proxy HTTP/HTTPS korporat:
# Aktifkan Vertex
export CLAUDE_CODE_USE_VERTEX=1
export CLOUD_ML_REGION=us-east5
export ANTHROPIC_VERTEX_PROJECT_ID=your-project-id

# Konfigurasikan proxy korporat
export HTTPS_PROXY='https://proxy.example.com:8080'

Menggunakan Vertex AI dengan LLM Gateway

Gabungkan model Google Vertex AI dengan gateway LLM untuk manajemen terpusat:
# Aktifkan Vertex
export CLAUDE_CODE_USE_VERTEX=1

# Konfigurasikan gateway LLM
export ANTHROPIC_VERTEX_BASE_URL='https://your-llm-gateway.com/vertex'
export CLAUDE_CODE_SKIP_VERTEX_AUTH=1  # Jika gateway menangani autentikasi GCP

Konfigurasi autentikasi

Claude Code menggunakan ANTHROPIC_AUTH_TOKEN untuk header Authorization ketika diperlukan. Flag SKIP_AUTH (CLAUDE_CODE_SKIP_BEDROCK_AUTH, CLAUDE_CODE_SKIP_VERTEX_AUTH) digunakan dalam skenario gateway LLM di mana gateway menangani autentikasi penyedia.

Memilih konfigurasi penyebaran yang tepat

Pertimbangkan faktor-faktor ini saat memilih pendekatan penyebaran Anda:

Akses penyedia langsung

Terbaik untuk organisasi yang:
  • Menginginkan pengaturan paling sederhana
  • Memiliki infrastruktur AWS atau GCP yang sudah ada
  • Membutuhkan pemantauan dan kepatuhan asli penyedia

Proxy korporat

Terbaik untuk organisasi yang:
  • Memiliki persyaratan proxy korporat yang sudah ada
  • Membutuhkan pemantauan lalu lintas dan kepatuhan
  • Harus merutekan semua lalu lintas melalui jalur jaringan tertentu

LLM Gateway

Terbaik untuk organisasi yang:
  • Membutuhkan pelacakan penggunaan di seluruh tim
  • Ingin beralih secara dinamis antar model
  • Memerlukan pembatasan laju kustom atau anggaran
  • Membutuhkan manajemen autentikasi terpusat

Debugging

Saat men-debug penyebaran Anda:
  • Gunakan perintah slash claude /status. Perintah ini memberikan visibilitas ke dalam autentikasi, proxy, dan pengaturan URL apa pun yang diterapkan.
  • Atur variabel lingkungan export ANTHROPIC_LOG=debug untuk mencatat permintaan.

Praktik terbaik untuk organisasi

1. Investasi dalam dokumentasi dan memori

Kami sangat merekomendasikan investasi dalam dokumentasi sehingga Claude Code memahami basis kode Anda. Organisasi dapat menyebarkan file CLAUDE.md di berbagai tingkat:
  • Seluruh organisasi: Terapkan ke direktori sistem seperti /Library/Application Support/ClaudeCode/CLAUDE.md (macOS) untuk standar perusahaan
  • Tingkat repositori: Buat file CLAUDE.md di akar repositori yang berisi arsitektur proyek, perintah build, dan panduan kontribusi. Periksa ini ke dalam kontrol sumber sehingga semua pengguna mendapat manfaat Pelajari lebih lanjut.

2. Sederhanakan penyebaran

Jika Anda memiliki lingkungan pengembangan kustom, kami menemukan bahwa membuat cara “satu klik” untuk menginstal Claude Code adalah kunci untuk meningkatkan adopsi di seluruh organisasi.

3. Mulai dengan penggunaan terpandu

Dorong pengguna baru untuk mencoba Claude Code untuk Q&A basis kode, atau pada perbaikan bug yang lebih kecil atau permintaan fitur. Minta Claude Code untuk membuat rencana. Periksa saran Claude dan berikan umpan balik jika tidak sesuai jalur. Seiring waktu, ketika pengguna lebih memahami paradigma baru ini, mereka akan lebih efektif dalam membiarkan Claude Code berjalan lebih agentik.

4. Konfigurasikan kebijakan keamanan

Tim keamanan dapat mengonfigurasi izin terkelola untuk apa yang Claude Code diizinkan dan tidak diizinkan untuk dilakukan, yang tidak dapat ditimpa oleh konfigurasi lokal. Pelajari lebih lanjut.

5. Manfaatkan MCP untuk integrasi

MCP adalah cara yang bagus untuk memberikan Claude Code informasi lebih lanjut, seperti menghubungkan ke sistem manajemen tiket atau log kesalahan. Kami merekomendasikan bahwa satu tim pusat mengonfigurasi server MCP dan memeriksa konfigurasi .mcp.json ke dalam basis kode sehingga semua pengguna mendapat manfaat. Pelajari lebih lanjut. Di Anthropic, kami mempercayai Claude Code untuk mendorong pengembangan di seluruh setiap basis kode Anthropic. Kami harap Anda menikmati menggunakan Claude Code seperti yang kami lakukan!

Langkah berikutnya