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比較 Anthropic API 與 AWS Bedrock 的費用

ひかり

Claude 若要透過 API 使用，除了直接使用 Anthropic API 外，也能經由 AWS Bedrock、Google Vertex AI、Microsoft Azure (Azure AI Foundry) 使用。基本價格各路徑幾乎相同，但在批次處理與與雲端生態系統整合面會有差異。

單位：USD / 1M 代幣 (MTok)。資料截至 2026 年 3 月。

基本價格（按需）​

模型項目Anthropic APIBedrockVertex AIAzure
Claude Opus 4.6輸入$5.00$5.00$5.00$5.00
輸出$25.00$25.00$25.00$25.00
Claude Sonnet 4.6輸入$3.00$3.00$3.00$3.00
輸出$15.00$15.00$15.00$15.00
Claude Haiku 4.5輸入$1.00$1.00$1.00$1.00
輸出$5.00$5.00$5.00$5.00
Claude Sonnet 4.5輸入$3.00$3.00$3.00$3.00
輸出$15.00$15.00$15.00$15.00

基本價格在各路徑相同。

不過在 Vertex AI 若不是使用全球端點而指定區域端點（regional endpoint），標準價格會額外加收 10%。Bedrock 有 Long Context 變體（另有 SKU），但價格相同。Anthropic API 則已將 Long Context 整合在一般模型中。

快取費用​

Prompt 快取（Prompt Caching）的費用在各路徑也相同。

模型快取類型Anthropic APIBedrockVertex AIAzure
Claude Opus 4.65 分快取寫入$6.25$6.25$6.25$6.25
1 小時快取寫入$10.00$10.00$10.00$10.00
快取讀取$0.50$0.50$0.50$0.50
Claude Sonnet 4.65 分快取寫入$3.75$3.75$3.75$3.75
1 小時快取寫入$6.00$6.00$6.00$6.00
快取讀取$0.30$0.30$0.30$0.30
Claude Haiku 4.55 分快取寫入$1.25$1.25$1.25$1.25
1 小時快取寫入$2.00$2.00$2.00$2.00
快取讀取$0.10$0.10$0.10$0.10

快取寫入依 TTL 分為 5 分（短期）和 1 小時（長期）兩種。長期快取的寫入成本較高，但如果系統提示（system prompt）很長且會被重複參考，透過節省讀取費用通常是划得來的。

批次處理費用​

Bedrock、Vertex AI、Anthropic API 三者的非同步批次 API 可享按需價格的 50% 折扣。Azure 目前未明示。

模型批次輸入批次輸出
Claude Opus 4.6$2.50$12.50
Claude Sonnet 4.6$1.50$7.50
Claude Haiku 4.5$0.50$2.50
Claude Sonnet 4.5$1.50$7.50

若要大量處理資料（例如日誌分析、向量嵌入生成等）並頻繁使用批次處理，無論走哪個路徑都能把成本砍半。

生態系比較​

比較重點Anthropic APIBedrockVertex AIAzure
基本價格相同相同相同相同
區域加價——+10%（區域端點）—
批次處理（50% OFF）○○○未明示
東京區域—○○—
IAM / 審計日誌整合—AWSGoogle CloudAzure
VPC / PrivateLink—○○○
計費整合Anthropic 直接AWSGoogle CloudAzure
新功能推出速度最快會延遲會延遲會延遲

新功能（例如 Extended Thinking）通常會先在 Anthropic API 上推出，向 Vertex AI、Bedrock、Azure 的推展有時會晚幾週。

如何選擇​

  • 單純使用／原型開發：Anthropic API，只要一組 API 金鑰即可啟動，新功能也能最先使用。
  • 已整合到 AWS：若需 IAM、CloudWatch、VPC，選 Bedrock。支援東京區域。
  • 已整合到 Google Cloud：Vertex AI 是自然的選擇，但注意區域端點會加收 10%。
  • 已整合到 Azure：可透過 Azure AI Foundry 使用，能整合到 Azure 的計費與管理。
  • 大量使用批次以節省成本：Bedrock、Vertex AI、Anthropic API 都有 50% OFF 的批次 API 可用。

參考​

AI 代理人的「技能」是什麼？淺顯說明其運作原理

ひかり

將「技能」加入 AI 代理人，就像在應用程式安裝功能擴充一樣，可以增加它能做的事情。本文解說 Agent Skills 的運作方式，以及代理人在內部如何處理任務。

AI 代理人是什麼​

首先作為前提，AI 代理人是指「接受指示並能自主執行任務的 AI 程式」。

與像 ChatGPT 那種「問了就回答」的 AI 不同，代理人可以做以下事情：

  • 讀寫檔案
  • 執行程式碼並檢查結果
  • 呼叫外部 API 或工具
  • 自行判斷並執行多步驟流程

技能是什麼​

Agent Skills 是一種「用來為代理人新增能力或專業知識的機制」。

比喻成人類的話，就像把「新的工作手冊」交給對方一樣。閱讀了手冊（技能）的代理人就能理解該任務應如何進行，並據此行動。

無技能: 「寫一篇部落格」→ 代理人隨便寫
有技能: 「寫一篇部落格」→ 按照手冊步驟，以一定品質寫出文章

技能主要以 Markdown 檔案（SKILL.md）描述，通常包含以下要素：

  • 步驟說明：要做哪些事、按什麼順序做
  • 腳本：想自動化的處理流程
  • 範例與設定：代理人會參考的資源

為什麼需要技能​

AI 代理人能力很強，但不會預先具備你專案特有的知識。

例如：

  • 「這個團隊要如何撰寫提交訊息」
  • 「這個部落格的 front matter 要如何寫」
  • 「部署流程要用哪個指令」

這類資訊如果不以技能方式提供，代理人無從得知。有了技能，代理人就能在知道「正確做法」的前提下執行任務。

代理人使用技能時的處理流程​

接下來看看代理人在內部如何運作。

重點如下：

1. 載入技能​

代理人一開始會載入技能。技能內容成為輸入給 LLM 的一部分（提示）。LLM 讀到後會理解「這個任務的正確做法」。

2. 任務拆解​

LLM 根據收到的步驟，將任務拆成小步驟。例如「先閱讀既有文章 3 篇」「接著決定檔名」「寫 front matter」等。

3. 呼叫工具​

在每個步驟中，視需要呼叫工具：讀檔、搜尋網路、執行程式碼等，依照技能定義的流程執行。

4. 結果回饋​

工具執行的結果會再次傳回給 LLM。LLM 根據結果判斷「下一步要做什麼」，並持續迴圈直到任務完成。

技能指令​

技能可以透過斜線指令（/命令名）來呼叫。

呼叫指令時，對應的 Markdown 檔內容會被展開為提示，代理人就會開始依該步驟執行。

技能的應用範圍​

Agent Skills 的格式是 由 Anthropic 開發並開放的，目前支援許多工具。

工具是否支援
Claude Code✅
GitHub Copilot✅
Cursor✅
Gemini CLI✅
OpenAI Codex✅
VS Code✅

同一套技能能在多個工具間重複使用，這是很大的優勢。

總結​

  • 技能是把專業知識或操作步驟傳給代理人的機制
  • 只要撰寫 Markdown 檔（SKILL.md）描述步驟與規則，就能建立技能
  • 代理人把技能當成提示給 LLM，LLM 會解讀並按步驟執行
  • 這是個開放且跨工具的標準格式，如 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot 等均可共用

善用技能可以省去「每次都要向 AI 解釋同一件事」的麻煩，讓代理人以一致的品質完成任務。