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攔截記憶碼:每日一小時記錄技術學習系列 第 17

Day 16 - Claude Code × Google Cloud Vertex AI 串接實戰指南

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攔截源頭

技術初探

在這教學裡,作者把主要重點放在以下幾件事情:

  • 在 Vertex AI 的 Model Garden 中啟用 Claude / Anthropic 模型
  • 把 Claude Code 的設定檔/模版拉進來,讓它支援 Vertex AI
  • 設定 GCP 認證與 CLI,使 Claude Code 能夠訪問 Vertex AI
  • 測試與驗證 Claude Code 是否真的透過 Vertex AI 來呼叫模型

這個流程其實就是「開通 + 設定 + 認證 + 測試」這四步走透。

實戰使用

下面是整合教學 + 我補充過的細節,讓你跟著做就能串通:

步驟 1:在 Vertex AI 啟用 Claude 模型

  1. 登入 GCP 控制台 → 找到 Vertex AI → 在左側選 Model Garden 
  2. 在搜尋欄輸入 “Claude” 或 “Anthropic”,找到可用模型(如 Sonnet、Opus、Haiku) 
  3. 按下 “Enable Model”(啟用模型)按鈕,填表送出。作者提到模型啟用有時可能需要等一段時間,但實作中也可能馬上就生效。

注意:你在填表的時候,系統可能會問「你的模型用途 / 使用者類型」,教學建議註明「內部使用 / 員工」等用途,以加快審核

步驟 2:在專案中設定 Claude Code 支援 Vertex AI

教學裡用了模版工具來幫你把設定佈署進專案:

npx claude-code-templates@latest --setting=api/vertex-configuration --yes

這條指令會在你專案目錄下建立或更新 Claude Code 的設定,使其支援 Vertex AI。

但要記得:你必須把 ANTHROPIC_VERTEX_PROJECT_ID 的值改成你的 GCP 專案 ID(不然設定會出錯)。

步驟 3:GCP CLI 認證設定

為了讓 Claude Code 有權調用 Vertex AI,你必須在電腦上先登入 GCP,並設好應用預設認證。以下是教學裡的建議步驟:

# 用瀏覽器登入 GCP 帳號
gcloud auth login

# 設定目前要操作的專案
gcloud config set project YOUR_PROJECT_ID

# 用於應用程式的預設憑證,也讓 Claude Code 用得起來
gcloud auth application-default login

此外記得要啟用 Vertex AI API:

gcloud services enable aiplatform.googleapis.com --project=YOUR_PROJECT_ID

或在 GCP 控制台直接開啟。

步驟 4:測試 Claude Code + Vertex AI 是否生效

完成上面的設定後,你可以在專案中用 Claude Code 去呼叫 Vertex AI 支援的模型。例如你在 terminal 或你的開發環境中下指令:

(教學中是比較概念性的,實作上會因你專案設定不同略有差異) 

確保輸出能來自 Vertex AI 的 Claude 模型,而非原本的本地/其他後端模型。

教學裡提到的一些重要提醒:

  • 要用 global region 設定(有些模型在區域性部署可能無法被選用) 

記憶碼摘要

技術:Claude Code + Google Cloud Vertex AI  
分類:雲端模型整合  
難度:⭐⭐⭐☆☆(1–5 顆星)  
實用度:⭐⭐⭐⭐☆(1–5 顆星)  
一句話:在 GCP 上使用 Vertex AI 作為 Claude Code 的後端模型源,結合雲端能力與開發便利性。  
關鍵指令:npx claude-code-templates@latest --setting=api/vertex-configuration  
適用情境:你在 GCP 專案裡要把 Claude 接到 Vertex AI,並從開發環境直接呼叫模型。

結語

這一篇從 Model Garden → 模版配置 → 認證設定 → 測試呼叫的流程,是那篇 Medium 教學的完整精華。我把它拆解、補充、加上自己做過的注意事項,讓未來你回來實作可以少繞彎。

對我來說,最有用的是「模版指令幫你配好設定」這件事,讓你不用自己手寫那些程式碼或配置檔案。接下來我想試試把這整套流程做成一個「一鍵部署腳本」,讓自己下次要串就直接跑。


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