제공자 비교
| 기능 | Anthropic | Amazon Bedrock | Google Vertex AI | Microsoft Foundry |
|---|---|---|---|---|
| 지역 | 지원되는 국가 | 여러 AWS 지역 | 여러 GCP 지역 | 여러 Azure 지역 |
| 프롬프트 캐싱 | 기본적으로 활성화됨 | 기본적으로 활성화됨 | 기본적으로 활성화됨 | 기본적으로 활성화됨 |
| 인증 | API 키 | API 키 또는 AWS 자격증명 | GCP 자격증명 | API 키 또는 Microsoft Entra ID |
| 비용 추적 | 대시보드 | AWS Cost Explorer | GCP Billing | Azure Cost Management |
| 엔터프라이즈 기능 | 팀, 사용량 모니터링 | IAM 정책, CloudTrail | IAM 역할, Cloud Audit Logs | RBAC 정책, Azure Monitor |
클라우드 제공자
Amazon Bedrock
API 키 또는 IAM 기반 인증 및 AWS 네이티브 모니터링을 통해 AWS 인프라를 통해 Claude 모델 사용
Google Vertex AI
엔터프라이즈급 보안 및 규정 준수를 통해 Google Cloud Platform을 통해 Claude 모델에 액세스
Microsoft Foundry
API 키 또는 Microsoft Entra ID 인증 및 Azure 청구를 통해 Azure를 통해 Claude에 액세스
기업 인프라
엔터프라이즈 네트워크
조직의 프록시 서버 및 SSL/TLS 요구사항과 함께 작동하도록 Claude Code 구성
LLM Gateway
사용량 추적, 예산 책정 및 감사 로깅을 통해 중앙 집중식 모델 액세스 배포
구성 개요
Claude Code는 다양한 제공자 및 인프라를 결합할 수 있는 유연한 구성 옵션을 지원합니다:다음의 차이점을 이해하세요:
- 기업 프록시: 트래픽 라우팅을 위한 HTTP/HTTPS 프록시 (
HTTPS_PROXY또는HTTP_PROXY를 통해 설정) - LLM Gateway: 인증을 처리하고 제공자 호환 엔드포인트를 제공하는 서비스 (
ANTHROPIC_BASE_URL,ANTHROPIC_BEDROCK_BASE_URL또는ANTHROPIC_VERTEX_BASE_URL을 통해 설정)
기업 프록시를 사용한 Bedrock
기업 HTTP/HTTPS 프록시를 통해 Bedrock 트래픽 라우팅:LLM Gateway를 사용한 Bedrock
Bedrock 호환 엔드포인트를 제공하는 게이트웨이 서비스 사용:기업 프록시를 사용한 Foundry
기업 HTTP/HTTPS 프록시를 통해 Azure 트래픽 라우팅:LLM Gateway를 사용한 Foundry
Azure 호환 엔드포인트를 제공하는 게이트웨이 서비스 사용:기업 프록시를 사용한 Vertex AI
기업 HTTP/HTTPS 프록시를 통해 Vertex AI 트래픽 라우팅:LLM Gateway를 사용한 Vertex AI
중앙 집중식 관리를 위해 Google Vertex AI 모델을 LLM 게이트웨이와 결합:인증 구성
Claude Code는 필요할 때Authorization 헤더에 대해 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN을 사용합니다. SKIP_AUTH 플래그 (CLAUDE_CODE_SKIP_BEDROCK_AUTH, CLAUDE_CODE_SKIP_VERTEX_AUTH)는 게이트웨이가 제공자 인증을 처리하는 LLM 게이트웨이 시나리오에서 사용됩니다.
올바른 배포 구성 선택
배포 방식을 선택할 때 다음 요소를 고려하세요:직접 제공자 액세스
다음과 같은 조직에 최적:- 가장 간단한 설정을 원함
- 기존 AWS 또는 GCP 인프라 보유
- 제공자 네이티브 모니터링 및 규정 준수 필요
기업 프록시
다음과 같은 조직에 최적:- 기존 기업 프록시 요구사항 보유
- 트래픽 모니터링 및 규정 준수 필요
- 모든 트래픽을 특정 네트워크 경로를 통해 라우팅해야 함
LLM Gateway
다음과 같은 조직에 최적:- 팀 전체의 사용량 추적 필요
- 모델 간 동적 전환 원함
- 사용자 정의 속도 제한 또는 예산 필요
- 중앙 집중식 인증 관리 필요
디버깅
배포를 디버깅할 때:claude /status슬래시 명령어를 사용하세요. 이 명령어는 적용된 인증, 프록시 및 URL 설정에 대한 관찰성을 제공합니다.- 환경 변수
export ANTHROPIC_LOG=debug를 설정하여 요청을 로깅합니다.
조직을 위한 모범 사례
1. 문서화 및 메모리에 투자
Claude Code가 코드베이스를 이해하도록 문서화에 투자할 것을 강력히 권장합니다. 조직은 여러 수준에서 CLAUDE.md 파일을 배포할 수 있습니다:-
조직 전체: 회사 전체 표준을 위해
/Library/Application Support/ClaudeCode/CLAUDE.md(macOS)와 같은 시스템 디렉토리에 배포 -
저장소 수준: 프로젝트 아키텍처, 빌드 명령 및 기여 지침을 포함하는 저장소 루트에
CLAUDE.md파일 생성. 소스 제어에 체크인하여 모든 사용자가 이점을 얻도록 함 자세히 알아보기.
2. 배포 단순화
사용자 정의 개발 환경이 있는 경우, Claude Code를 설치하는 “원클릭” 방식을 만드는 것이 조직 전체에서 채택을 늘리는 핵심이라고 생각합니다.3. 안내된 사용으로 시작
새 사용자가 코드베이스 Q&A 또는 더 작은 버그 수정이나 기능 요청에 Claude Code를 시도하도록 권장합니다. Claude Code에 계획을 세우도록 요청하세요. Claude의 제안을 확인하고 잘못된 경우 피드백을 제공하세요. 시간이 지남에 따라 사용자가 이 새로운 패러다임을 더 잘 이해하게 되면, Claude Code를 더 자율적으로 실행하는 데 더 효과적이 될 것입니다.4. 보안 정책 구성
보안 팀은 Claude Code가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것에 대한 관리 권한을 구성할 수 있으며, 이는 로컬 구성으로 덮어쓸 수 없습니다. 자세히 알아보기.5. MCP를 통합에 활용
MCP는 Claude Code에 더 많은 정보를 제공하는 좋은 방법입니다. 예를 들어 티켓 관리 시스템이나 오류 로그에 연결할 수 있습니다. 한 중앙 팀이 MCP 서버를 구성하고.mcp.json 구성을 코드베이스에 체크인하여 모든 사용자가 이점을 얻도록 할 것을 권장합니다. 자세히 알아보기.
Anthropic에서는 Claude Code가 모든 Anthropic 코드베이스 전체에서 개발을 강화하도록 신뢰합니다. Claude Code를 우리만큼 즐기시기를 바랍니다.
다음 단계
- Amazon Bedrock 설정 - AWS 네이티브 배포
- Google Vertex AI 구성 - GCP 배포
- Microsoft Foundry 설정 - Azure 배포
- 엔터프라이즈 네트워크 구성 - 네트워크 요구사항
- LLM Gateway 배포 - 엔터프라이즈 관리
- 설정 - 구성 옵션 및 환경 변수