在 AWS 上推出 Claude Opus 5：Anthropic 迄今最强的 Opus 模型
今天，我们宣布 Claude Opus 5 已在 Amazon Bedrock 和 Claude Platform on AWS 上可用。Claude Opus 5 是 Anthropic 最先进的 Opus 模型，也是第五代的首个模型。这是一次有意义的进步，在团队实际运行的工作流程中带来了多项改进，例如智能体编程、知识工作、视觉理解以及长时间运行的任务。
据 Anthropic 称，Claude Opus 5 在多个领域达到了 Claude Fable 5 的顶级智能水平，但定价仍保持在 Opus 层级。在 Amazon Bedrock 上，Claude Opus 5 默认受益于零数据保留（ZDR），在提供顶级智能的同时不影响企业数据治理。Claude Opus 5 由 Bedrock 的下一代推理引擎驱动，让你能够在现有 AWS 环境中构建，保持企业安全性和区域数据驻留，并实现零操作员访问的推理扩展。
Claude Opus 5 还可通过 Claude Platform on AWS 获取，该平台按需支持零数据保留，并通过 AWS 控制台为你提供 Anthropic 原生平台体验和功能。你可以使用与直接使用 Anthropic 相同的 API、功能和控制台体验来构建、测试和部署，并与 AWS 的计费和认证统一。
本文介绍了 Opus 5 的改进，并为 AI 工程师提供了实用指南，帮助他们将该模型集成到智能体系统以及在 Amazon Bedrock 上的生产推理工作负载中。请参阅 Claude Platform on AWS 的文档。
Claude Opus 5 有何不同
据 Anthropic 称，Claude Opus 5 在编程方面带来了阶跃式变化。它能像经验丰富的工程师一样理解和导航代码库，编写生产级代码，并在工作中动态调整策略。它驱动可靠的长时间运行智能体，这些智能体可以工作数小时甚至通宵——绕过障碍、从错误中恢复并达成目标。对于专业工作，它能为长文档带来更深入的推理，为复杂分析带来更高的准确性，在文档密集的企业任务中提升最为显著。综合来看，这构成了在 Opus 层级经济性下的前沿能力。
在 AWS 上推出 Claude Opus 5：Anthropic 最强大的 Opus 模型
适用场景
Claude Opus 5 非常适合那些对精确性、可靠性和深度推理要求最高的行业。对金融团队来说，它能用更强的推理能力和完整的上下文理解来驱动金融工作流，处理合规敏感型任务时也会更清晰、更专注。在智能体和工作流自动化的场景里，它能对有问题指令提出质疑，把复杂任务拆解成多个子智能体，从而减少人工监督。在效率工具方面，它能稳定地完成报告编写、审计、文档起草以及结构化分析，甚至能运行多天项目并产出专业级别的成果。
相比 Claude Opus 4.8，Claude Opus 5 在编程、网络安防等涉及网络能力的方面也全面升级。在风险较高的场景中，Opus 5 可能会回退到 Opus 4.8 版本，此时用户会收到通知；使用 API 时也可以自行配置回退策略。
在 Amazon Bedrock 上快速上手
你可以通过 Amazon Bedrock 控制台开始使用 Claude Opus 5。进入控制台后，在「测试」中选择 Playground，然后选择模型为 Claude Opus 5，就可以用这个模型测试你的复杂编程需求了。
（此处原图：Amazon Bedrock 控制台 Playground 中选中 Claude Opus 5 的截图）
你也可以通过编程方式访问该模型：使用 Anthropic Messages API 通过 Anthropic SDK 调用 bedrock-runtime，或使用 bedrock-mantle 端点；也可以通过 AWS 命令行界面（AWS CLI）和 AWS SDK 继续使用 bedrock-runtime 上的 Invoke 和 Converse API。
前提条件
- 一个有效的 AWS 账户，且已开通 Amazon Bedrock 访问权限
- 安装并配置好 AWS CLI
- Python 3.8 或更高版本
- 安装 Boto3：
pip install boto3 - 安装 Anthropic SDK：
pip install anthropic[bedrock] - IAM 权限：需要
bedrock:InvokeModel、bedrock:InvokeModelWithResponseStream和bedrock:CreateInference
下面是一个使用 AWS SDK for Python（Boto3）的快速示例：
import boto3
import json
# 创建 Bedrock Runtime 客户端
bedrock_runtime = boto3.client(
service_name="bedrock-runtime",
region_name="us-east-1"
)
# 调用 Claude Opus 5
response = bedrock_runtime.invoke_model(
modelId="global.anthropic.claude-opus-5",
contentType="application/json",
accept="application/json",
body=json.dumps({
"anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
"max_tokens": 4096,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "用 Python 在 AWS 上设计一个分布式架构，需要支持跨多个地理区域每秒 10 万次请求。"
}
]
})
)
result = json.loads(response["body"].read())
print(result["content"][1]["text"])
也可以通过 Amazon Bedrock Converse API 使用 Claude Opus 5，获得统一的多模型体验：
import boto3
bedrock_runtime = boto3.client("bedrock-runtime", region_name="us-east-1")
response = bedrock_runtime.converse(
modelId="global.anthropic.claude-opus-5",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"text": "用 Python 在 AWS 上设计一个分布式架构，需要支持跨多个地理区域每秒 10 万次请求。"
}
]
}
],
inferenceConfig={
"maxTokens": 4096
}
)
if 'output' in response:
blocks = response['output']['message']['content']
print('\n'.join(b.get('text', '') for b in blocks if 'text' in b))
还可以配合 anthropic[bedrock] SDK 包，通过 Anthropic Messages API 调用 Claude Opus 5，流程更简洁：
from anthropic import AnthropicBedrockMantle
# 初始化 Bedrock Mantle 客户端（自动使用 SigV4 认证）
mantle_client = AnthropicBedrockMantle(aws_region="us-east-1")
# 使用 Messages API 创建消息
message = mantle_client.messages.create(
model="anthropic.claude-opus-5",
max_tokens=4096,
messages=[
{"role": "user", "content": "用 Python 在 AWS 上设计一个分布式架构，需要支持跨多个地理区域每秒 10 万次请求"}
]
)