Amazon Bedrock를 이용할 때 Claude Code(CLI)의 LLM 모델 전환 절차

이번에는 Claude Code(CLI)를 Amazon Bedrock을 통해 이용할 때의 LLM 모델 전환 절차에 대해 해설합니다.

※ 이 설정을 잘못된 상태로 Claude Code(CLI)를 사용할 경우, 보안 사고(Security Incident)로 이어질 가능성이 있는 매우 중요한 설정입니다.

반드시 기억해 두시기 바랍니다!!

Claude Code 설정에 들어가기에 앞서, Amazon Bedrock에서의 추론(Inference) 사양에 대해 해설하겠습니다.

Amazon Bedrock에는 추론을 여러 AWS 리전(Region)에 걸쳐 제공하는 크로스 리전 추론(Cross-region inference)이라는 사양이 있습니다.

크로스 리전 사양에 대해서는 아래의 AWS 공식 블로그에 정리되어 있습니다.

구체적으로 AWS 콘솔의 Amazon Bedrock 화면을 보는 것이 이미지를 떠올리기 쉬울 것이라고 생각합니다.

도쿄 리전에서 Amazon Bedrock의 「추론 프로파일(Inference Profile)」 화면을 엽니다.

이와 같이 도쿄 리전의 Amazon Bedrock에서 제공하는 LLM 모델의 추론 프로파일 목록을 볼 수 있습니다.

AWS 리전이 여러 개인 것은 제공하는 리전이 여러 리전에 걸쳐 있는 것입니다.

상세히 설명하면 길어지므로 생략하겠습니다만, 일본에서 사용하는 것을 전제로 기억해야 할 것은 다음과 같습니다.

① 이름이 「GLOBAL」로 시작하는 추론 프로파일은 AWS의 모든 리전에서 추론을 제공하는 모델입니다.

② 이름이 「APAC」로 시작하는 추론 프로파일은 아시아권에 있는 AWS 리전에서 추론을 제공하는 모델입니다.
(도쿄, 서울, 시드니, 뭄바이, 싱가포르)

③ 이름이 「JP」로 시작하는 추론 프로파일은 일본 국내에 있는 AWS 리전에서 추론을 제공하는 모델입니다.
(도쿄, 오사카)

예를 들어, 시스템 요구사항에 「추론을 일본 국내 리전에서만 실시해야 한다」라는 요구사항이 있는 경우,
이름이 「JP」로 시작하는 추론 프로파일 이외의 것을 선택하면 보안 사고가 발생하므로, 반드시 시스템 요구사항을 확인한 후 적절한 모델을 선택해 주세요.

이번에는 AWS login을 사용하여, Claude Code에서 Amazon Bedrock으로 접속하는 방식을 사용하는 것을 전제로 진행합니다.

Windows의 명령 프롬프트(Command Prompt)에서 작업을 실시합니다.

① Claude Code를 기동한다.

먼저 AWS login을 수행하여 AWS 계정에 접속합니다.

aws login --profile claude-code ★profile 이름은 상황에 맞게 바꿔주세요.

다음으로 Claude Code를 기동합니다.

Claude

② /setup-bedrock 명령어를 사용하여 사용할 추론 프로파일을 전환한다.

아래와 같은 화면이 나오므로 AWS login 시에 사용했던 profile 이름을 선택합니다.

※ 이번에는 1. claude-code 를 선택합니다.

사용할 AWS 리전을 기재합니다.

※ 이번에는 도쿄 리전인 ap-northeast-1 을 입력합니다.

여기서 표시되는 IAM 정보 「AWS 계정 ID와 역할(Role) 이름」을 확인합니다.

※ 예상과 다를 경우, AWS login 설정이 틀렸을 가능성이 있으므로,
AWS login 설정을 재검토하고 절차를 다시 실행해 주세요.

현재 설정되어 있는 추론 프로파일 정보가 표시됩니다.
이 부분이 예상대로인지 확인해 주세요.

다시 말씀드리지만, Amazon Bedrock의 추론 프로파일 화면에서 확인할 수 있습니다.

Claude Sonnet용 추론 프로파일을 선택합니다.

설정이 반영되었음을 확인합니다.

문제가 없다면, 1. Pin the working models 을 선택합니다.

설정의 최종 확인을 합니다.

문제가 없다면, 1. Save 를 선택합니다.

Claude Code의 재기동을 권장하므로, Enter 키를 누릅니다. Claude Code가 종료되면서 설정이 완료됩니다.

/model 명령어를 사용하면 사용하는 Claude의 모델을 전환할 수 있으므로, 사용하고 싶은 모델을 선택합니다.

사용할 모델의 대략적인 기준은 다음과 같습니다.

성능은 Opus ＞＞＞ sonnet ＞＞＞ Haiku

가격은 Opus가 Haiku의 약 5배, Sonnet이 Haiku의 약 3배가 됩니다.

이용 요금의 상세 내용은 아래 공식 사이트에서 확인할 수 있습니다.

마지막으로

이번에는 Claude Code(CLI)를 Amazon Bedrock을 통해 이용할 때의 LLM 모델 전환 절차에 대해 해설했습니다.

설정 자체는 한 번만 하면 Claude Code 자체를 사용할 수 있게 되지만,

Amazon Bedrock의 추론 프로파일 (Inference Profile)은 매우 중요한 요소이므로 사양을 숙지하도록 합시다.

또한, 중요한 사항이기에 몇 번이고 말씀드리지만, 이 설정을 잘못한 채로 Claude Code(CLI)를 사용할 경우,

보안 사고 (Security Incident)로 이어질 가능성이 있는 매우 중요한 설정입니다. 반드시 숙지해 주시기 바랍니다!!