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Esta página fornece uma visão geral das opções de implantação disponíveis e ajuda você a escolher a configuração certa para sua organização.

Comparação de provedores

RecursoAnthropicAmazon BedrockGoogle Vertex AI
Regiõespaíses suportadosregiões AWS múltiplasregiões GCP múltiplas
Cache de promptAtivado por padrãoAtivado por padrãoAtivado por padrão
AutenticaçãoChave de APICredenciais AWS (IAM)Credenciais GCP (OAuth/Conta de Serviço)
Rastreamento de custosPainelAWS Cost ExplorerFaturamento GCP
Recursos empresariaisEquipes, monitoramento de usoPolíticas IAM, CloudTrailFunções IAM, Cloud Audit Logs

Provedores de nuvem

Infraestrutura corporativa

Visão geral da configuração

Claude Code suporta opções de configuração flexíveis que permitem combinar diferentes provedores e infraestrutura:
Entenda a diferença entre:
  • Proxy corporativo: Um proxy HTTP/HTTPS para roteamento de tráfego (definido via HTTPS_PROXY ou HTTP_PROXY)
  • Gateway LLM: Um serviço que lida com autenticação e fornece endpoints compatíveis com provedores (definido via ANTHROPIC_BASE_URL, ANTHROPIC_BEDROCK_BASE_URL ou ANTHROPIC_VERTEX_BASE_URL)
Ambas as configurações podem ser usadas em conjunto.

Usando Bedrock com proxy corporativo

Rotear tráfego Bedrock através de um proxy HTTP/HTTPS corporativo:
# Ativar Bedrock
export CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1
export AWS_REGION=us-east-1

# Configurar proxy corporativo
export HTTPS_PROXY='https://proxy.example.com:8080'

Usando Bedrock com Gateway LLM

Use um serviço de gateway que fornece endpoints compatíveis com Bedrock:
# Ativar Bedrock
export CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1

# Configurar gateway LLM
export ANTHROPIC_BEDROCK_BASE_URL='https://your-llm-gateway.com/bedrock'
export CLAUDE_CODE_SKIP_BEDROCK_AUTH=1  # Se o gateway lidar com autenticação AWS

Usando Vertex AI com proxy corporativo

Rotear tráfego Vertex AI através de um proxy HTTP/HTTPS corporativo:
# Ativar Vertex
export CLAUDE_CODE_USE_VERTEX=1
export CLOUD_ML_REGION=us-east5
export ANTHROPIC_VERTEX_PROJECT_ID=your-project-id

# Configurar proxy corporativo
export HTTPS_PROXY='https://proxy.example.com:8080'

Usando Vertex AI com Gateway LLM

Combine modelos Google Vertex AI com um gateway LLM para gerenciamento centralizado:
# Ativar Vertex
export CLAUDE_CODE_USE_VERTEX=1

# Configurar gateway LLM
export ANTHROPIC_VERTEX_BASE_URL='https://your-llm-gateway.com/vertex'
export CLAUDE_CODE_SKIP_VERTEX_AUTH=1  # Se o gateway lidar com autenticação GCP

Configuração de autenticação

Claude Code usa ANTHROPIC_AUTH_TOKEN para o cabeçalho Authorization quando necessário. Os sinalizadores SKIP_AUTH (CLAUDE_CODE_SKIP_BEDROCK_AUTH, CLAUDE_CODE_SKIP_VERTEX_AUTH) são usados em cenários de gateway LLM onde o gateway lida com autenticação do provedor.

Escolhendo a configuração de implantação correta

Considere estes fatores ao selecionar sua abordagem de implantação:

Acesso direto ao provedor

Melhor para organizações que:
  • Desejam a configuração mais simples
  • Têm infraestrutura AWS ou GCP existente
  • Precisam de monitoramento e conformidade nativos do provedor

Proxy corporativo

Melhor para organizações que:
  • Têm requisitos de proxy corporativo existentes
  • Precisam de monitoramento de tráfego e conformidade
  • Devem rotear todo o tráfego através de caminhos de rede específicos

Gateway LLM

Melhor para organizações que:
  • Precisam de rastreamento de uso entre equipes
  • Desejam alternar dinamicamente entre modelos
  • Exigem limitação de taxa personalizada ou orçamentos
  • Precisam de gerenciamento centralizado de autenticação

Depuração

Ao depurar sua implantação:
  • Use o comando de barra claude /status. Este comando fornece observabilidade em qualquer autenticação, proxy e configurações de URL aplicadas.
  • Defina a variável de ambiente export ANTHROPIC_LOG=debug para registrar solicitações.

Melhores práticas para organizações

1. Investir em documentação e memória

Recomendamos fortemente investir em documentação para que Claude Code entenda sua base de código. As organizações podem implantar arquivos CLAUDE.md em vários níveis:
  • Em toda a organização: Implante em diretórios do sistema como /Library/Application Support/ClaudeCode/CLAUDE.md (macOS) para padrões em toda a empresa
  • Nível de repositório: Crie arquivos CLAUDE.md nas raízes dos repositórios contendo arquitetura do projeto, comandos de compilação e diretrizes de contribuição. Verifique-os no controle de origem para que todos os usuários se beneficiem Saiba mais.

2. Simplificar implantação

Se você tiver um ambiente de desenvolvimento personalizado, descobrimos que criar uma maneira “com um clique” de instalar Claude Code é fundamental para aumentar a adoção em toda a organização.

3. Começar com uso orientado

Incentive novos usuários a experimentar Claude Code para perguntas sobre a base de código, ou em correções de bugs menores ou solicitações de recursos. Peça ao Claude Code para fazer um plano. Verifique as sugestões do Claude e forneça feedback se estiver fora do caminho. Com o tempo, conforme os usuários entendem melhor esse novo paradigma, eles serão mais eficazes em permitir que Claude Code funcione de forma mais autônoma.

4. Configurar políticas de segurança

As equipes de segurança podem configurar permissões gerenciadas para o que Claude Code pode e não pode fazer, o que não pode ser substituído pela configuração local. Saiba mais.

5. Aproveitar MCP para integrações

MCP é uma ótima maneira de fornecer ao Claude Code mais informações, como conectar-se a sistemas de gerenciamento de tickets ou logs de erro. Recomendamos que uma equipe central configure servidores MCP e verifique uma configuração .mcp.json na base de código para que todos os usuários se beneficiem. Saiba mais. Na Anthropic, confiamos que Claude Code impulsione o desenvolvimento em todas as bases de código da Anthropic. Esperamos que você aproveite usar Claude Code tanto quanto nós!

Próximas etapas