Migrar de Claude 3.5 Sonnet a Claude 4 Sonnet en Amazon Bedrock

TL;DR

Claude 4 Sonnet ya está disponible en Amazon Bedrock, con un cronograma de desuso para Claude 3.5 Sonnet (v1 y v2).
La migración requiere planificación cuidadosa: elige entre InvokeModel API o la API Converse unificada, y considera CRIS (Inferencia entre regiones) para mejorar el rendimiento.
El pensamiento extendido y el pensamiento entre herramientas están disponibles, pero conllevan costos y latencias; úsalos estratégicamente.
Valida el rendimiento con un conjunto de pruebas de regresión personalizado y despliega en fases (pruebas en sombra, canario o blue/green) para proteger la producción.
Revisa prompts, guardrails y pipelines CI/CD de evaluación antes de la adopción en producción.

Contexto y antecedentes

Este artículo, coescrito con Gareth Jones de Anthropic, señala que Claude 4 Sonnet se ha lanzado en Amazon Bedrock, marcando un avance significativo en las capacidades de los modelos de base. El cronograma de desuso de Claude 3.5 Sonnet (v1 y v2) crea una necesidad doble para aplicaciones de IA en producción: aprovechar el rendimiento mejorado y migrar antes del cese del servicio. La idea central es tratar las migraciones de modelos como una parte clave de la estrategia de inferencia de IA, ya que una ejecución deficiente puede provocar interrupciones, regresiones de rendimiento y sobrecostes. El artículo ofrece un enfoque sistemático para migrar de Claude 3.5 Sonnet a Claude 4 Sonnet en Bedrock, abarcando diferencias entre modelos, consideraciones de migración y las mejores prácticas para convertir la migración en valor medible para las organizaciones. Comprender los cambios entre las versiones del modelo es el primer paso para planificar con éxito la migración. Claude 4 Sonnet presenta cambios de capacidad y comportamiento que pueden aprovecharse en producción. Para una comparación detallada, consulte la Complete Model Comparison Guide mencionada. El éxito de la migración también depende de consideraciones técnicas y estratégicas para reducir riesgos y acelerar la producción. Antes de usar Claude 4 Sonnet en Bedrock, debes habilitar el acceso al modelo en tu cuenta de Bedrock. Revisa y acepta el EULA durante la solicitud de acceso. La disponibilidad puede variar por Región de AWS, así que verifica el soporte en la Región objetivo. El Cross-Region Inference (CRIS) puede utilizarse para mejorar el rendimiento especificando un perfil de inferencia.

Novedades

La migración trae varios cambios que puedes aprovechar:

Claude 4 Sonnet en Bedrock muestra una mejor capacidad para seguir instrucciones y una mayor precisión en el alineamiento con las mejores prácticas del modelo. Instrucciones que funcionaban en Claude 3.5 pueden requerir ajuste para Claude 4; consulta las directrices de ingeniería de prompts de Claude 4.
Claude 4 Sonnet está diseñado para seguir instrucciones con mayor precisión y puede ser menos verboso a menos que se solicite explícitamente desarrollar. Esto puede afectar el estilo de las respuestas y requerir ajustes a los prompts del sistema y a las definiciones de la persona.
Los prompts suelen beneficiarse de una estructura similar a XML para separar claramente las secciones de entrada y garantizar resultados coherentes cuando las instrucciones son más estrictas.
El pensamiento extendido es una capacidad integrada. Puedes activarlo para razonamiento profundo en varias etapas pasando la configuración thinking en la llamada API. Los tokens de razonamiento se facturan como tokens de salida y el coste total puede ser mayor.
Para activar el pensamiento extendido, usa la API Converse y establece additionalModelRequestFields con la configuración thinking, incluyendo budget_tokens para el límite de tokens de razonamiento. maxTokens debe ser mayor que budget_tokens.
Activar el pensamiento extendido implica más costos y puede afectar la latencia. Úsalo cuando se requiera razonamiento complejo; para tareas simples, un prompt bien diseñado puede ser más eficiente.
El razonamiento intercalado entre llamadas de herramientas (interleaved thinking) está disponible activando el parámetro anthropic_beta con interleaved-thinking-2025-05-14 en additionalModelRequestFields de la API Converse.

Por qué importa (impacto para desarrolladores/empresas)

Para desarrolladores y empresas, migrar a Claude 4 Sonnet podría traducirse en mayor precisión y razonamiento más robusto, con consideraciones de costo y latencia asociadas al pensamiento extendido. Es crucial planificar, medir con benchmarks representativos y asegurarse de que los guardrails sigan alineados con el nuevo comportamiento del modelo. La migración debe verse como un proyecto de ingeniería: planificación, pruebas y evaluación automatizada, integrando el conjunto de prompts en flujos CI/CD para mantener la calidad ante cambios en el modelo o en los prompts. Bedrock y marcos de evaluación abiertos (RAGAS, DeepEval) se citan como herramientas de apoyo.

Detalles técnicos o Implementación

Acceso y disponibilidad

Habilita el acceso a Claude 4 Sonnet en tu cuenta de Amazon Bedrock y acepta el EULA durante la solicitud.
Verifica la disponibilidad de Claude 4 Sonnet en tu Región de AWS objetivo, ya que el soporte puede variar por Región. Consulta las guías de disponibilidad de modelos y listas de soporte.
CRIS puede usarse para mejorar el rendimiento entre regiones especificando un perfil de inferencia. APIs de migración
API InvokeModel: camino directo para migrar actualizando únicamente el modelId, conservando la estructura de la API Messages.
API Converse: camino recomendado para estandarizar el formato de solicitudes y respuestas, facilitando migraciones futuras. CRIS puede usarse con cualquiera de las rutas. Pensamiento extendido y uso de herramientas
El pensamiento extendido permite razonamiento profundo; actívalo pasando thinking en additionalModelRequestFields y estableciendo budget_tokens para limitar tokens de razonamiento. maxTokens debe ser mayor que budget_tokens.
El pensamiento extendido incrementa costos y puede afectar la latencia; úsalo cuando el análisis sea complejo. Si no es necesario, desactívalo para mejorar costos y velocidad.
El pensamiento entre llamadas de herramientas (interleaved thinking) se puede activar añadiendo el parámetro anthropic_beta con interleaved-thinking-2025-05-14 en additionalModelRequestFields de la Converse API. Diseño de prompts y evaluación
No asumas que los prompts de Claude 3.5 funcionarán tal cual en Claude 4. Sigue las mejores prácticas específicas de Claude 4 y considera prompts con estructuras claras y secciones, potencialmente usando etiquetas tipo XML.
Construye un conjunto curado de prompts y salidas esperadas representativas del tráfico de producción. Integra este conjunto en tu pipeline CI/CD y utiliza evaluaciones de Bedrock o marcos abiertos (RAGAS, DeepEval) para medir rendimiento y guardrails.
El perfil de seguridad cambia con cada versión. Prueba los guardrails y configuraciones de seguridad con la nueva versión y planifica un despliegue por fases para limitar riesgos. Despliegue y gestión de riesgos
Adopta una estrategia de despliegue por fases para minimizar riesgos: pruebas en tráfico espejo, seguidas de pruebas A/B para medir KPIs de negocio.
En producción, considera despliegue canario o blue/green para mantener entornos paralelos y permitir una reversión rápida. Benchmarking y CI/CD
Crea un conjunto de benchmarks representativos de producción e intégralo en tu pipeline CI/CD para rastrear regresiones ante cambios en el modelo o los prompts. Notas sobre contenido y colaboración
Esta migración es compartida por Melanie Li, PhD, AWS Senior Generative AI Specialist Solutions Architect, y Deepak Dalakoti, PhD, AWS Deep Learning Architect, con aportes de Anthropic.
Para más detalles, consulta el artículo de AWS: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/migrate-from-anthropics-claude-3-5-sonnet-to-claude-4-sonnet-on-amazon-bedrock/.

Conclusiones importantes

Claude 4 Sonnet en Bedrock ofrece capacidades nuevas, pero requiere planificación y pruebas antes de migrar.
La migración puede hacerse vía InvokeModel o Converse API; CRIS puede optimizar el rendimiento entre regiones.
El pensamiento extendido y el pensamiento intercalado son útiles, pero deben gestionarse en costo y latencia.
Diseña prompts, guarda rails y pipelines CI/CD con evaluaciones automatizadas.
Alinea guardrails y configuraciones de seguridad con el nuevo modelo para evitar regresiones y garantizar seguridad.