Migrez de Claude 3.5 Sonnet à Claude 4 Sonnet sur Amazon Bedrock

TL;DR

Claude 4 Sonnet est désormais disponible sur Amazon Bedrock, avec un calendrier de dépréciation annoncé pour Claude 3.5 Sonnet (v1 et v2).
La migration nécessite une planification soignée : choisissez entre l’API InvokeModel ou l’API Converse unifiée, et envisagez CRIS (Inference cross-region) pour améliorer le débit.
La pensée étendue et la pensée en intercalée sont disponibles, mais entraînent des coûts et des latences ; utilisez-les de manière stratégique.
Validez les performances avec un ensemble de régression personnalisé et déployez selon une approche par étapes (shadow testing, canary ou blue/green) pour protéger la production.
Révisez les prompts, les garde-fous et les pipelines CI/CD d’évaluation avant l’adoption en production.

Contexte et arrière-plan

Cet article, rédigé avec Gareth Jones d’Anthropic, indique que Claude 4 Sonnet est lancé sur Amazon Bedrock, marquant une avancée notable des capacités des fondations de modèles. Le calendrier de dépréciation pour Claude 3.5 Sonnet (v1 et v2) crée une double nécessité pour les applications IA en production : profiter des performances améliorées tout en migrer avant l’arrêt du service. L’idée centrale est de traiter les migrations de modèles comme une composante essentielle de la stratégie d’inférence IA, car une exécution incorrecte peut provoquer des interruptions, des régressions de performance et des dépassements de coûts. L’article propose une approche systématique pour migrer de Claude 3.5 Sonnet à Claude 4 Sonnet sur Bedrock, couvrant les différences entre modèles, les considérations de migration et les meilleures pratiques pour transformer la migration en valeur mesurable pour les organisations. Comprendre les changements entre les versions du modèle est la première étape d’une planification réussie de migration. Claude 4 Sonnet présente des évolutions de capacité et de comportement susceptibles d’être exploitées en production. Pour une comparaison détaillée, reportez-vous au Complete Model Comparison Guide mentionné dans l’article. Le succès de la migration dépend également d’attentes techniques et stratégiques pour réduire les risques et accélérer le déploiement. Avant d’utiliser Claude 4 Sonnet sur Bedrock, vous devez activer l’accès au modèle dans votre compte Bedrock. Revue et acceptation du EULA lors de la demande d’accès. La disponibilité peut varier selon la Région AWS, vérifiez donc le support dans la Région ciblée et les listes associées. Le Cross-Region Inference (CRIS) peut être utilisé pour améliorer le débit en spécifiant un profil d’inférence.

Quoi de neuf

La migration introduit plusieurs changements à exploiter :

Claude 4 Sonnet sur Bedrock montre une meilleure exécution des instructions et une plus grande précision d’alignement avec les meilleures pratiques du modèle. Les invites qui fonctionnaient bien sur Claude 3.5 peuvent nécessiter une adaptation pour Claude 4, et les utilisateurs devraient consulter les directives d’ingénierie des invites de Claude 4.
Claude 4 Sonnet est conçu pour suivre les instructions avec plus de précision et peut être moins bavard à moins d’être explicitement demandé d’élaborer. Cela peut influencer le style des réponses et nécessiter des ajustements sur les invites système et les définitions de persona.
Les invites bénéficient souvent d’une structure XML-like pour séparer clairement les sections d’entrée, afin d’assurer des résultats plus fiables lorsque les instructions deviennent plus strictes.
La pensée étendue est une capacité intégrée de Claude 4 Sonnet. Vous pouvez l’activer pour un raisonnement approfondi en plusieurs étapes via la configuration thinking dans l’appel API. Les tokens de raisonnement sont facturés comme tokens de sortie, et le coût total peut être élevé.
Pour activer la pensée étendue, utilisez l’API Converse et définissez additionalModelRequestFields avec la configuration thinking, y compris budget_tokens pour la limite maximale des tokens de raisonnement. maxTokens doit être supérieur à budget_tokens.
Activer la pensée étendue augmente les coûts et peut influencer le temps de réponse; elle est utile lorsque l’analyse est complexe.
Pour les tâches simples, l’utilisation d’un prompt CoT bien conçu reste souvent la solution la plus efficace.
L’interleaved thinking pour les appels d’outils permet un raisonnement intermédiaire entre les appels d’outils ; activez-le en ajoutant le paramètre anthropic_beta: [“interleaved-thinking-2025-05-14”] à additionalModelRequestFields dans la requête Converse API.

Pourquoi cela compte (impact pour les développeurs/entreprises)

Migrez vers Claude 4 Sonnet pour bénéficier d’une meilleure précision et d’un raisonnement plus robuste, tout en gérant le coût et la latence potentiels liés à la pensée étendue et aux budgets de tokens. Les organisations doivent adopter une approche structurée de migration, réaliser des benchmarks précoces avec des ensembles de tests représentatifs de trafic réel et s’assurer que les guardrails restent alignés avec le nouveau comportement du modèle. La migration peut être vue comme un projet d’ingénierie : planification, tests et évaluation automatisée, avec l’intégration des jeux d’invites dans les pipelines CI/CD pour maintenir la qualité au fil des évolutions.

Détails techniques ou Mise en œuvre

Accès et disponibilité

Activez l’accès à Claude 4 Sonnet dans votre compte Amazon Bedrock et acceptez le EULA lors de la demande.
Vérifiez la disponibilité de Claude 4 Sonnet dans votre Région AWS cible, car le support peut varier selon la Région. Consultez les guides Bedrock pour la disponibilité des modèles et les listes associées.
CRIS peut être utilisé pour améliorer le débit entre régions en spécifiant un profile d’inférence. API de migration
API InvokeModel : chemin direct pour migrer en mettant simplement à jour le modelId tout en conservant la structure de l’API Messages.
API Converse : chemin recommandé pour standardiser le format de requête/résponse et faciliter les migrations futures. CRIS peut être utilisé avec n’importe quel chemin pour optimiser le débit. Pensée étendue et utilisation des outils
La pensée étendue permet un raisonnement profond en plusieurs étapes. Activez-la via thinking dans additionalModelRequestFields et définissez budget_tokens pour limiter les tokens de raisonnement. maxTokens doit être supérieur à budget_tokens.
La pensée étendue augmente les coûts et peut impacter la latence de streaming. Utilisez-la lorsque l’analyse est complexe et que les résultats nécessitent un raisonnement approfondi.
Pour les tâches simples, privilégiez des invites bien construites et le recours potentiellement à CoT plutôt que la pensée étendue.
Le raisonnement entre les appels d’outils (interleaved thinking) peut être activé via le paramètre anthropic_beta: [“interleaved-thinking-2025-05-14”] dans additionalModelRequestFields de la Converse API. Conception d’invites et évaluation
Ne supposez pas que les invites Claude 3.5 fonctionneront telles quelles avec Claude 4. Suivez les meilleures pratiques spécifiques à Claude 4 et envisagez des invites organisées avec des sections clairement définies et des balises XML-like.
Construisez un ensemble d’invites et de résultats attendus représentatifs du trafic de production. Intégrez ce dataset dans votre pipeline CI/CD et utilisez les évaluations Bedrock ou des cadres open-source (RAGAS, DeepEval) pour mesurer les performances et les garde-fous.
Le profil de sécurité évolue avec chaque version. Validez les garde-fous et les configurations de sécurité avec la version la plus récente et planifiez une mise en production par étapes pour limiter les risques. Déploiement et gestion des risques
Adoptez une stratégie de déploiement par étapes pour minimiser les risques : tests en mode miroir, puis tests A/B pour mesurer les KPI.
En production, privilégiez le déploiement canari ou blue/green pour maintenir des environnements parallèles et permettre un rollback rapide. Benchmarking et CI/CD
Créez un jeu de benchmarks représentatif de la production et intégrez-le dans votre pipeline CI/CD pour suivre les régressions lors des modifications du modèle ou des invites. Notes sur le contenu et la collaboration
La migration est rédigée avec la contribution de Melanie Li, PhD, AWS Senior Generative AI Specialist Solutions Architect, et Deepak Dalakoti, PhD, AWS Deep Learning Architect, avec la participation d’Anthropic.
Pour plus de détails, reportez-vous à l’article AWS : https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/migrate-from-anthropics-claude-3-5-sonnet-to-claude-4-sonnet-on-amazon-bedrock/.

Points clés

Claude 4 Sonnet sur Bedrock ouvre des capacités nouvelles, mais nécessite une planification et des benchmarks avant migration.
La migration peut passer par InvokeModel ou Converse API; CRIS peut optimiser le débit entre régions.
Pensée étendue et pensée intercalée sont utiles mais coût et latence doivent être pesés ; utilisez-les avec discernement.
Concevez prompts, gardez-fous et pipelines CI/CD avec des évaluations automatisées.
Alignez les guardrails et les configurations de sécurité sur le nouveau modèle pour éviter les régressions et assurer la sécurité.

FAQ

- **Q : Quel est l’objectif principal de ce guide de migration ?**

Proposer une approche structurée pour migrer de Claude 3.5 Sonnet à Claude 4 Sonnet sur Amazon Bedrock, en couvrant les différences de modèle, l’accès, les API, le raisonnement étendu, l’évaluation et le déploiement. - **Q : Quelles API puis-je utiliser pour la migration sur Bedrock ?** **A :** Vous pouvez utiliser l’API InvokeModel avec une mise à jour simple du modelId ou l’API Converse, qui offre un format standardisé de requête/réponse. Le CRIS peut être utilisé avec n’importe quelle voie pour améliorer le débit. - **Q : Qu’est-ce que le raisonnement étendu et comment l’utiliser ?** **A :** Le raisonnement étendu permet un raisonnement profond en plusieurs étapes, via la configuration thinking dans l’appel API. Cela entraîne des coûts supplémentaires, car les tokens de raisonnement sont facturés en tant que tokens de sortie. Utilisez-le pour les tâches nécessitant une analyse complexe et désactivez-le lorsque ce n’est pas nécessaire. - **Q : Comment déployer en sécurité ?** **A :** Utilisez une stratégie de déploiement par étapes avec des tests en mode miroir, puis des tests A/B et des KPI métiers pour évaluer l’impact. Vérifiez les garde-fous et les configurations de sécurité. - **Q : Y a-t-il des conseils sur les invites pour Claude 4 Sonnet ?** **A :** Oui. Claude 4 suit les instructions avec plus de précision et peut être moins bavard. Les invites bénéficient d’une structure claire, parfois avec des balises XML-like pour mieux séparer les sections.