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工作空间 () Anthropic-compatible

Amazon Bedrock Workspaces 使用终端节点上的 Anthropic-compatible 消息 API 为您的生成式 AI 工作负载提供应用程序级隔离。bedrock-mantle工作空间使您能够对 AI 应用程序进行细分，以进行成本跟踪、可观测性和访问控制。

什么是工作空间？

工作空间是一种逻辑边界，用于在使用 Anthropic Messages API 时，在 Amazon Bedrock 中隔离应用程序、环境或实验等工作负载。工作空间与底层资源相同，项目 (OpenAI-compatible)它们使用项目 API 进行管理，并提供相同的功能：

工作空间允许您在生产环境中管理多个生成式 AI 工作负载，无需创建单独的 AWS 账户或组织，从而降低运营复杂性，同时保持安全性和监管。

每个 AWS 账户都有一个默认工作空间（项目），所有推理请求都与之关联。您可以使用项目 API 创建其他工作区，并使用anthropic-workspace标头在消息 API 请求中引用它们。

何时使用工作区

当你需要时，你应该使用工作区：

工作空间与项目

工作空间项目 (OpenAI-compatible)是相同的底层资源——两者都通过项目 API 进行管理。区别在于你在推理请求中如何引用它们，具体取决于你使用的 API：

工作区入门

本部分将引导您创建工作空间、将其与消息 API 请求关联以及验证您的设置。

先决条件

开始之前，请确保您已具备以下条件：

第 1 步：设置环境

使用您的亚马逊 Bedrock 凭证配置您的环境变量：

export BEDROCK_API_KEY="<your-bedrock-key>"
export BEDROCK_REGION="us-east-1"

第 2 步：创建工作空间

工作空间是使用项目 API 创建的。使用名称和标签创建用于成本监控的工作空间（项目）：

curl -X POST "https://bedrock-mantle.$BEDROCK_REGION.api.aws/v1/organization/projects" \
  -H "Authorization: Bearer $BEDROCK_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "name": "Claude Chatbot Production",
    "tags": {
      "Application": "CustomerChatbot",
      "Environment": "Production",
      "Team": "NLPEngineering",
      "CostCenter": "41250"
    }
  }'

响应：

{
  "arn": "arn:aws:bedrock-mantle:us-east-1:123456789012:project/proj_abc123def456",
  "created_at": 1772135628,
  "id": "proj_abc123def456",
  "name": "Claude Chatbot Production",
  "object": "organization.project",
  "status": "active",
  "tags": {
    "Application": "CustomerChatbot",
    "Environment": "Production",
    "Team": "NLPEngineering",
    "CostCenter": "41250"
  }
}

注意该id字段 — 这是您在anthropic-workspace标题中传递的值。

第 3 步：将请求与您的工作空间关联起来

要将您的消息 API 请求与工作空间相关联，请在标anthropic-workspace头中添加项目 ID：

curl

curl -X POST "https://bedrock-mantle.$BEDROCK_REGION.api.aws/anthropic/v1/messages" \
  -H "x-api-key: $BEDROCK_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "anthropic-workspace: proj_abc123def456" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "anthropic.claude-sonnet-4-6-v1",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "Hello, how can you help me today?"}
    ]
  }'

Python (Anthropic SDK)

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    base_url=f"https://bedrock-mantle.{region}.api.aws/anthropic",
    api_key=bedrock_api_key,
)

response = client.messages.create(
    model="anthropic.claude-sonnet-4-6-v1",
    max_tokens=1024,
    extra_headers={"anthropic-workspace": "proj_abc123def456"},
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello, how can you help me today?"}
    ]
)

print(response.content[0].text)

使用相同工作空间 ID 提出的所有推理请求都组合在一起，从而实现了每个工作空间的成本跟踪、访问控制和可观察性。

第 4 步：验证您的工作空间设置

列出所有工作空间（项目）以验证您的工作空间是否已成功创建：

curl -X GET "https://bedrock-mantle.$BEDROCK_REGION.api.aws/v1/organization/projects" \
  -H "Authorization: Bearer $BEDROCK_API_KEY"

管理工作区

由于工作区是通过项目 API 管理的，因此所有项目管理操作都适用。有关以下内容处理 项目的详细说明，请参阅：

最佳实践

推荐的工作空间结构

每个应用程序一个工作区：为每个不同的应用程序或服务创建单独的工作区。

├── Claude-Chatbot-Production
├── Claude-Chatbot-Staging
├── Claude-Chatbot-Development
├── Claude-Summarizer-Production
└── Claude-Summarizer-Development

工作空间生命周期管理