AWS сообщила в своём Machine Learning Blog, что Claude Sonnet 5.5 теперь доступна в Amazon Bedrock и Claude Platform on AWS. Модель ориентирована на точечный кодинг и работу со знаниями - стоимость за задачу ниже, чем у Sonnet 5, для большинства нагрузок, а скорость отклика выше.
По словам AWS, модель сверяет собственный результат с заявленными требованиями, если ей поручена задача по фиче или исправлению бага, и выдаёт более аккуратные документы и визуалы - одностраничники, архитектурные диаграммы, слайды-саммари - чем предшественница. Сочетание точности на чётко очерченных задачах и более низкой стоимости нацелено на непрерывные или масштабные сценарии: первичная реакция на алерты, постоянный мониторинг агентами, генерация SQL, тестирование UI/UX и кодинг-агенты в IDE, работающие в рамках фиксированного бюджета. AWS также указывает на точечный анализ, правки в таблицах и рутинные задачи с документами для большого числа пользователей как на подходящие сценарии.
Sonnet 5.5 позиционируется как пара к Opus 5.5, выпущенной ранее, которую AWS рекомендует для работы, требующей суждения: отладка релизов, наборы фич из нескольких PR, security-ревью крупных pull request'ов, миграции кода, длинные аналитические работы, завершающиеся готовым результатом, финансовые исследования и редактирование контрактов. Sonnet 5.5 должна подключаться, когда подход уже выбран и остаётся только исполнение.
В Bedrock модель работает в рамках существующих механизмов контроля AWS - IAM для доступа, CloudTrail для аудита, CloudWatch для мониторинга и Bedrock Guardrails, - использование выставляется через стандартный аккаунт AWS, а данные остаются в инфраструктуре AWS благодаря региональной резидентности данных. Уже сегодня она доступна через профиль вывода Global CRIS (global.) на bedrock-runtime, через Playground в консоли Bedrock, Anthropic Messages API или Invoke/Converse API через AWS CLI и SDK. Модель также доступна через Claude Platform on AWS в Северной Америке. AWS предоставляет вводный ноутбук и пример Python-скрипта на Boto3 для команд, которые хотят работать с моделью напрямую.