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bedrock = boto3.client('bedrock', region_name='us-east-1')

response = bedrock.invoke_model(
ModelName='anthropic.claude-3.7-sonnet',
Body='{"prompt": "你的問題或指令", "mode": "deep_thought"}'
)

print(response['Body'].read().decode('utf-8'))

性能對比

以下是Claude 3.7 Sonnet與其他模型在不同基準測試中的性能對比：

模型	SWE-bench Verified成績	輸出容量	推理模式
Claude 3.7 Sonnet	70.3%	128K令牌	標準模式/深度思考模式
Claude 3.5 Sonnet	65.1%	64K令牌	–
GPT-4o	68.5%	4096令牌	–
DeepSeek-R1	62.8%	8192令牌	–

從上表可以看出，Claude 3.7 Sonnet在SWE-bench Verified測試中表現優異，輸出容量也顯著高于其他模型，且具備獨特的混合推理能力。

總結

Claude 3.7 Sonnet憑借其強大的混合推理能力、卓越的編碼性能和靈活的輸出容量，成為了當前人工智能領域的佼佼者。無論是在醫療保健、金融服務還是開發與編程領域，Claude 3.7都能提供高效、精準的解決方案。通過本文介紹的多種使用方法和技術特點，用戶可以根據自身需求選擇最適合的方式，充分利用Claude 3.7的強大功能。