Requisitos previos
Antes de configurar Claude Code con Vertex AI, asegúrese de tener:- Una cuenta de Google Cloud Platform (GCP) con facturación habilitada
- Un proyecto de GCP con la API de Vertex AI habilitada
- Acceso a los modelos Claude deseados (por ejemplo, Claude Sonnet 4.5)
- Google Cloud SDK (
gcloud) instalado y configurado - Cuota asignada en la región de GCP deseada
Configuración de región
Claude Code se puede usar tanto con puntos finales globales como regionales de Vertex AI.Vertex AI puede no admitir los modelos predeterminados de Claude Code en todas las regiones. Es posible que deba cambiar a una región o modelo compatible.
Vertex AI puede no admitir los modelos predeterminados de Claude Code en puntos finales globales. Es posible que deba cambiar a un punto final regional o a un modelo compatible.
Configuración
1. Habilitar la API de Vertex AI
Habilite la API de Vertex AI en su proyecto de GCP:2. Solicitar acceso al modelo
Solicite acceso a los modelos Claude en Vertex AI:- Navegue al Vertex AI Model Garden
- Busque modelos “Claude”
- Solicite acceso a los modelos Claude deseados (por ejemplo, Claude Sonnet 4.5)
- Espere la aprobación (puede tomar 24-48 horas)
3. Configurar credenciales de GCP
Claude Code utiliza la autenticación estándar de Google Cloud. Para más información, consulte la documentación de autenticación de Google Cloud.Al autenticarse, Claude Code utilizará automáticamente el ID del proyecto de la variable de entorno
ANTHROPIC_VERTEX_PROJECT_ID. Para anular esto, establezca una de estas variables de entorno: GCLOUD_PROJECT, GOOGLE_CLOUD_PROJECT o GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS.4. Configurar Claude Code
Establezca las siguientes variables de entorno:El almacenamiento en caché de indicaciones se admite automáticamente cuando especifica la marca efímera
cache_control. Para deshabilitarlo, establezca DISABLE_PROMPT_CACHING=1. Para límites de velocidad mejorados, póngase en contacto con el soporte de Google Cloud.Al usar Vertex AI, los comandos
/login y /logout están deshabilitados ya que la autenticación se maneja a través de credenciales de Google Cloud.5. Configuración del modelo
Claude Code utiliza estos modelos predeterminados para Vertex AI:| Tipo de modelo | Valor predeterminado |
|---|---|
| Modelo principal | claude-sonnet-4-5@20250929 |
| Modelo pequeño/rápido | claude-haiku-4-5@20251001 |
Para usuarios de Vertex AI, Claude Code no se actualizará automáticamente de Haiku 3.5 a Haiku 4.5. Para cambiar manualmente a un modelo Haiku más nuevo, establezca la variable de entorno
ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL en el nombre completo del modelo (por ejemplo, claude-haiku-4-5@20251001).Configuración de IAM
Asigne los permisos de IAM requeridos: El rolroles/aiplatform.user incluye los permisos requeridos:
aiplatform.endpoints.predict- Requerido para la invocación de modelos y el conteo de tokens
Recomendamos crear un proyecto de GCP dedicado para Claude Code para simplificar el seguimiento de costos y el control de acceso.
Ventana de contexto de 1M de tokens
Claude Sonnet 4 y Sonnet 4.5 admiten la ventana de contexto de 1M de tokens en Vertex AI.La ventana de contexto de 1M de tokens está actualmente en versión beta. Para usar la ventana de contexto extendida, incluya el encabezado beta
context-1m-2025-08-07 en sus solicitudes de Vertex AI.Solución de problemas
Si encuentra problemas de cuota:- Verifique las cuotas actuales o solicite un aumento de cuota a través de Cloud Console
- Confirme que el modelo está habilitado en Model Garden
- Verifique que tenga acceso a la región especificada
- Si usa
CLOUD_ML_REGION=global, verifique que sus modelos admitan puntos finales globales en Model Garden en “Características compatibles”. Para modelos que no admiten puntos finales globales, ya sea:- Especifique un modelo compatible a través de
ANTHROPIC_MODELoANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL, o - Establezca un punto final regional usando variables de entorno
VERTEX_REGION_<MODEL_NAME>
- Especifique un modelo compatible a través de
- Para puntos finales regionales, asegúrese de que el modelo principal y el modelo pequeño/rápido sean compatibles en su región seleccionada
- Considere cambiar a
CLOUD_ML_REGION=globalpara una mejor disponibilidad