공급자 비교
| 기능 | Anthropic | Amazon Bedrock | Google Vertex AI |
|---|---|---|---|
| 지역 | 지원되는 국가 | 여러 AWS 지역 | 여러 GCP 지역 |
| 프롬프트 캐싱 | 기본적으로 활성화됨 | 기본적으로 활성화됨 | 기본적으로 활성화됨 |
| 인증 | API 키 | AWS 자격증명 (IAM) | GCP 자격증명 (OAuth/서비스 계정) |
| 비용 추적 | 대시보드 | AWS Cost Explorer | GCP 청구 |
| 엔터프라이즈 기능 | 팀, 사용량 모니터링 | IAM 정책, CloudTrail | IAM 역할, Cloud Audit Logs |
클라우드 공급자
Amazon Bedrock
IAM 기반 인증 및 AWS 기본 모니터링을 통해 AWS 인프라를 통해 Claude 모델 사용
Google Vertex AI
엔터프라이즈급 보안 및 규정 준수를 통해 Google Cloud Platform을 통해 Claude 모델 액세스
기업 인프라
엔터프라이즈 네트워크
조직의 프록시 서버 및 SSL/TLS 요구사항과 함께 작동하도록 Claude Code 구성
LLM 게이트웨이
사용량 추적, 예산 책정 및 감사 로깅을 통해 중앙화된 모델 액세스 배포
구성 개요
Claude Code는 다양한 공급자 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 게이트웨이: 인증을 처리하고 공급자 호환 엔드포인트를 제공하는 서비스 (
ANTHROPIC_BASE_URL,ANTHROPIC_BEDROCK_BASE_URL또는ANTHROPIC_VERTEX_BASE_URL을 통해 설정)
기업 프록시와 함께 Bedrock 사용
기업 HTTP/HTTPS 프록시를 통해 Bedrock 트래픽 라우팅:LLM 게이트웨이와 함께 Bedrock 사용
Bedrock 호환 엔드포인트를 제공하는 게이트웨이 서비스 사용:기업 프록시와 함께 Vertex AI 사용
기업 HTTP/HTTPS 프록시를 통해 Vertex AI 트래픽 라우팅:LLM 게이트웨이와 함께 Vertex AI 사용
중앙화된 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 공급자 인증을 처리하는 LLM 게이트웨이 시나리오에서 사용됩니다.
올바른 배포 구성 선택
배포 방식을 선택할 때 다음 요소를 고려하세요:직접 공급자 액세스
다음 조직에 최적:- 가장 간단한 설정을 원하는 경우
- 기존 AWS 또는 GCP 인프라가 있는 경우
- 공급자 기본 모니터링 및 규정 준수가 필요한 경우
기업 프록시
다음 조직에 최적:- 기존 기업 프록시 요구사항이 있는 경우
- 트래픽 모니터링 및 규정 준수가 필요한 경우
- 모든 트래픽을 특정 네트워크 경로를 통해 라우팅해야 하는 경우
LLM 게이트웨이
다음 조직에 최적:- 팀 간 사용량 추적이 필요한 경우
- 모델 간 동적 전환을 원하는 경우
- 사용자 정의 속도 제한 또는 예산이 필요한 경우
- 중앙화된 인증 관리가 필요한 경우
디버깅
배포를 디버깅할 때:claude /status슬래시 명령어를 사용하세요. 이 명령어는 적용된 인증, 프록시 및 URL 설정에 대한 관찰성을 제공합니다.- 요청을 로깅하려면 환경 변수
export ANTHROPIC_LOG=debug를 설정하세요.
조직을 위한 모범 사례
1. 문서 및 메모리에 투자
Claude Code가 코드베이스를 이해할 수 있도록 문서에 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. 모든 사용자가 이점을 얻을 수 있도록 소스 제어에 체크인 자세히 알아보기.
2. 배포 단순화
사용자 정의 개발 환경이 있는 경우, Claude Code를 설치하는 “원클릭” 방식을 만드는 것이 조직 전체에서 채택을 늘리는 핵심이라는 것을 알았습니다.3. 안내된 사용으로 시작
새 사용자가 코드베이스 Q&A 또는 더 작은 버그 수정 또는 기능 요청에 Claude Code를 시도하도록 권장하세요. Claude Code에 계획을 세우도록 요청하세요. Claude의 제안을 확인하고 잘못된 경우 피드백을 제공하세요. 시간이 지남에 따라 사용자가 이 새로운 패러다임을 더 잘 이해하면, Claude Code를 더 자율적으로 실행하는 데 더 효과적일 것입니다.4. 보안 정책 구성
보안 팀은 Claude Code가 수행할 수 있고 수행할 수 없는 작업에 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 시스템 또는 오류 로그에 연결할 수 있습니다. 한 중앙 팀이 MCP 서버를 구성하고.mcp.json 구성을 코드베이스에 체크인하여 모든 사용자가 이점을 얻을 수 있도록 할 것을 권장합니다. 자세히 알아보기.
Anthropic에서는 Claude Code를 신뢰하여 모든 Anthropic 코드베이스 전체에서 개발을 강화합니다. Claude Code를 우리만큼 즐기시길 바랍니다!
다음 단계
- Amazon Bedrock 설정 AWS 기본 배포용
- Google Vertex AI 구성 GCP 배포용
- 엔터프라이즈 네트워크 구성 네트워크 요구사항용
- LLM 게이트웨이 배포 엔터프라이즈 관리용
- 설정 구성 옵션 및 환경 변수용